在电力系统领域，配电网优化调度是至关重要的一个环节，尤其是在现代能源系统中，随着可再生能源的大量接入，对电网的灵活性需求日益增加。本文将深入探讨“基于IEEE33的配电网优化调度”这一主题，它是一个典型的学术研究案例，旨在通过模拟实际的电力网络来解决电力分配和管理中的问题。 IEEE33节点系统是电力系统分析中广泛使用的标准测试系统之一，它包含了33个节点，包括负荷节点和电源节点。这个系统常被用来检验各种电力系统的控制策略、保护方案和优化方法。在基于IEEE33的配电网优化调度中，研究者通常会考虑如何在满足安全运行和服务质量的前提下，最大限度地利用现有资源，降低运营成本，提高整体效率。 优化调度的目标通常包括最小化发电成本、最大化电能质量、平衡供需、减少线路损耗等。在这个过程中，需要考虑到多种灵活性资源，如储能系统（如电池储能）、分布式能源（如光伏、风能）、需求侧管理（如负荷调节）以及虚拟电厂（集合多个小型能源系统以形成一个协调的整体）。这些灵活性资源可以为电网提供额外的调峰填谷能力，改善频率稳定性，提升系统的可靠性。 在实现优化调度时，一般采用数学模型和算法。其中，线性规划、二次规划、混合整数线性规划等是最常用的工具，它们能够处理复杂的约束条件，如功率平衡、设备容量限制、电压约束等。此外，智能优化算法，如遗传算法、粒子群优化、模糊逻辑和神经网络等也被广泛应用，这些算法具有较强的全局搜索能力和适应性。 调度过程通常包括以下几个步骤：数据采集（获取实时或预测的电力需求、天气情况、设备状态等）、模型构建（建立电网的数学模型并设定目标函数和约束条件）、优化计算（运行优化算法求解最优调度方案）、决策执行（将调度结果发送给相应设备执行）以及反馈调整（根据实际情况调整调度策略）。为了应对不确定性，动态调度和自适应调度策略也是研究的重点。 考虑所有灵活性资源的优化调度是一个复杂的多目标优化问题，需要综合考虑经济效益、环境影响和社会效益。此外，随着物联网和大数据技术的发展，实时数据的获取和处理能力增强，也为优化调度提供了更为精准的基础。因此，基于IEEE33的配电网优化调度不仅是理论研究的热点，也是电力行业实践的重要方向，对于构建智能、绿色、高效的未来电网具有深远的影响。

随着入网的电动汽车规模增加，为了实现电网与车主的双赢不仅要考虑其无序充放电对电网负荷的影响，还要计及双方的成本。基于此，建立了主动配电网与电动汽车主从博弈模型。上层以配电网运行成本最低为目标，通过合理的电价及激励策略引导电动汽车充放电，并协调优化分布式电源及储能；下层基于贪心策略进行两阶段优化，先以分时电价下充放电成本最低为目标优化充放电策略，在不减少收益的约束下，再最大化电网对减小负荷波动给予的激励调整策略。通过改进的IEEE 33节点系统算例分析表明，该模型在最大化双方利益的同时极大地缩小了负荷峰谷差，避免了大量电动汽车充电引起新的高峰。

代码主要主要研究的配电网优化，具体为配电网中的最优潮流优化，但是与基础的最优潮流方法不同，本文在动态最优潮流优化的过程中考虑的配电网更加丰富，考虑了风电、CB、SVG以及OLTC等设备，更加具有代表性，同时潮流的求解方法采用二阶锥方法，构建了SOCP模型，求解效率大大增加，代码提供讲解视频；仿真平台：MATLAB YALMIP+CPLEX

主动配电网为高渗透率分布式可再生能源接入提供了有效途径。针对风能等可再生能源所固有的间歇性、波动性与随机性引起的功率波动问题，在配电网中引入储能系统作为可控负荷，建立包含风能与储能系统的主动配电网调度模型，该模型以储能系统的出力为变量；分别以平滑混合毛功率和混合净功率为目标，有效避免可再生能源接入对配电网造成的冲击。提出改进萤火虫算法求解主动配电网优化调度问题。仿真算例验证了所提模型与算法的有效性。