基于二阶锥松弛与Distflow潮流的主动配电网优化规划模型：降低投资成本与运营成本，减少损失负荷价值,基于二阶锥松弛与Distflow潮流的主动配电网优化规划模型实现,基于二阶锥松弛和Distflow的主动配电网规划模型 摘要：代码主要做的是主动配电网的运行规划模型，为了解决规划模型中的非线性和非凸性，分别采用了二阶锥松弛和线性扰动两种方法对其进行处理，规划模型的目标函数是降低线路的投资成本以及运营成本，降低损失负荷价值（voll），算例中的Distflow潮流以及松弛模型均有参考文档 代码非常精品，注释几乎一行一注释； ,主动配电网规划模型;二阶锥松弛;Distflow;非线性和非凸性处理;降低投资与运营成本;降低损失负荷价值(voll);代码注释清晰。,二阶锥松弛与Distflow融合的主动配电网规划模型优化研究

配电网络合环操作时，一般只验证合环后稳态电流是否会造成潮流超过设备限额，而没有考虑合环瞬时的最大冲击电流对电网的安全、稳定运行的影响。为此提出了计算舍环最大冲击电流的方法，给出了合环冲击电流计算的数学模型及计算方法和计算流程图．并根据现场实际情况编写程序对此过程进行模拟。目前，该系统已在江苏大丰、靖江配电网络系统中投入运行，实际应用表明，该方法对电网实际运行有一定的指导意义。

基于牛拉法的含分布式电源IEEE33节点配电网潮流计算程序，考虑风光接入等效为PQV和PI节点处理,基于牛拉法的含分布式电源IEEE33节点配电网潮流计算程序（考虑风光接入，含注释）,含分布式电源的IEEE33节点配电网的潮流计算程序，程序考虑了风光接入下的潮流计算问题将风光等效为PQV PI等节点处理，采用牛拉法开展潮流计算，而且程序都有注释 --以下内容属于A解读，有可能是一本正经的胡说八道，仅供参考 这段代码是一个用于电力系统潮流计算的程序。潮流计算是电力系统运行和规划中的重要环节，用于计算电力系统中各节点的电压、功率等参数。这段代码主要实现了以下功能： 初始化相关参数：代码一开始定义了一些变量，包括节点个数、支路个数、平衡节点号、误差精度等。 构建节点导纳矩阵：根据给定的支路参数矩阵，通过遍历支路，计算节点导纳矩阵Y。节点导纳矩阵描述了电力系统中各节点之间的电导和电纳关系。 处理PQ节点和PV节点：根据给定的节点参数矩阵，对PQ节点和PV节点进行处理。对于PQ节点，根据节点注入有功和无功功率计算节点注入功率；对于PV节点，根据节点注入有功功率和电压幅值计算节点注入功率

"基于多时间尺度优化的含分布式光伏配电网有功无功协调策略复现：日前预测与日内校正的二阶锥模型线性化处理","基于多时间尺度优化的含分布式光伏配电网有功无功协调调度策略复现：日前预测与日内校正的二阶锥模型线性化处理",基于MPC含分布式光伏配电网有功无功协调优化复现 日前决策出各设备预测出力，日内对各设备出力进行校正，使用二阶锥模型线性化处理，日前时间尺度为1h，日内时间尺度为15min，多时间尺度日前日内调度，模型见文献，仿真结果见图。 ,核心关键词：MPC; 分布式光伏配电网; 有功无功协调优化; 复现; 日前决策; 设备预测出力; 日内校正; 二阶锥模型; 线性化处理; 多时间尺度调度; 仿真结果。,基于多时间尺度调度的配电网优化复现

内容概要：本文介绍了粒子群算法（PSO）在配电网故障重构中的应用，旨在通过调整开关状态来最小化停电区域并降低系统功率损耗。文中首先解释了配电网故障重构的概念及其重要性，接着展示了如何用Python实现一个简化的PSO算法模型，包括定义问题、构建粒子群、执行迭代优化以及展示最终结果。此外，还讨论了一些关键技术细节如离散化处理、速度更新机制等。 适合人群：对智能优化算法感兴趣的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望了解或从事电力系统自动化相关工作的专业人士。 使用场景及目标：适用于研究和开发基于智能算法的电力系统优化解决方案，特别是针对配电网故障诊断与修复的需求。主要目的是提高电力系统的可靠性和效率，减少因故障造成的经济损失和社会影响。 其他说明：尽管文中提供的代码进行了适当简化以便于理解，但在实际工程项目中还需要考虑更多因素，例如拓扑约束、多目标优化等问题。

讲述配电的基本知识和设计规范，全面完整规定电力设计

"基于MATLAB模型的IEEE 33节点配电网参数详解：支持分布式电源接入与电压调节功能",matlab模型IEEE33节点配电网，附参数，可接分布式电源，电压可调 ,核心关键词：Matlab模型; IEEE33节点配电网; 分布式电源; 电压可调; 参数。,"MATLAB模型：IEEE 33节点配电网参数化，支持分布式电源接入及电压调整" 在电力系统研究领域，配电网是连接发电站和用户之间的关键部分，它负责分配和供应电力。IEEE 33节点配电网是一个经典的配电系统模型，被广泛用于研究与分析。MATLAB作为一种强大的工程计算和仿真软件，为配电网分析提供了强大的工具支持。本文将详细介绍基于MATLAB模型的IEEE 33节点配电网，并分析其如何支持分布式电源接入与电压调节功能。 IEEE 33节点配电网模型是一个由33个节点构成的配电网络，其中包含32条配电线路。在这个模型中，每一个节点都可以看作是一个负荷点或电源点，同时也可以作为配电网中的分支点。在配电网运行中，节点电压的稳定性是保证供电质量和系统稳定运行的关键因素。因此，能够进行电压调节是一个非常重要的功能。 分布式电源的接入为配电网带来了新的挑战和机遇。分布式电源，如太阳能光伏板、风力发电机等，通常具有随机性和间歇性，这会对配电网的稳定性和可靠性产生影响。因此，一个能够支持分布式电源接入的配电网模型需要具备良好的调控能力，以应对这些不确定性。 MATLAB模型通过集成算法和工具箱，可以对IEEE 33节点配电网进行详细的参数化建模。通过这样的模型，研究人员可以模拟各种操作条件和故障场景，对配电网的性能进行全面的分析。此外，模型还能够支持不同类型的分布式电源接入，提供电压调节策略，从而保证在分布式电源接入的情况下，系统的电压水平仍然能够保持在合理的范围内。 文件名列表中提到了多个文件，这些文件内容可能涵盖了IEEE 33节点配电网的详细分析、分布式电源接入的技术细节、电压调节策略的讨论以及模型仿真结果的展示。其中，带有“模型分析节点配电网与分布式电源接入”和“模型节点配电网附参数可”的文件可能提供了模型构建的具体步骤和参数设置，这对于理解和应用该模型至关重要。文件“模型解析复杂配电网的电能质量与分布式电源管理”可能着重于配电网中电能质量的管理和分布式电源的运行特性，这有助于深入理解在复杂配电网中引入分布式电源的影响。 此外，一些文件还可能包含了引言部分，介绍研究背景和意义，这有助于读者更好地理解配电网模型的重要性和应用场景。图片文件“1.jpg”和“2.jpg”可能是模型运行的仿真结果或者是IEEE 33节点配电网的结构图，为论文提供了直观的展示。文本文件“模型下的节点配电网分析与优化一引”可能包含了对模型优化策略的探讨，这有助于提高模型在实际应用中的性能。 由于配电网的复杂性和多样性，一个全面的仿真模型需要考虑许多实际因素，例如负荷变化、线路损耗、电压限制等。因此，MATLAB模型的建立需要基于详细的参数设置和精确的算法。在这个模型中，用户可以进行多种实验，比如模拟不同运行条件下的电压变化、评估分布式电源对系统稳定性的影响，以及测试不同电压调节策略的有效性。 基于MATLAB的IEEE 33节点配电网模型是一个强大的分析工具，它不仅可以帮助研究人员和工程师们评估配电网在分布式电源接入后的性能，还可以用来测试和开发新的电压调节技术。通过精确模拟和分析，该模型有助于推动配电网技术的发展，提高电力系统的可靠性和效率。

包含：国能发电力〔2023〕20号 20KV及以下配电网工程建设预算编制与计算规定1册 (2022版)20kV及以下配电网工程概算定额5册 (2022版)20kV及以下配电网工程预算定额6册 2022版20kV及以下配电网工程预算+概算定额Excel版8册

内容概要：本文详细介绍了利用遗传算法解决含分布式电源（DG）的配电网故障恢复问题的方法及其Matlab实现。首先阐述了遗传算法的基本思想，即通过模拟自然选择和遗传机制，在多种供电方案中筛选出最优解。接着展示了具体的实现代码，包括适应度函数、种群初始化、交叉变异操作等关键模块。特别是在适应度函数中，综合考虑了负荷恢复、DG利用率以及线路容量等因素的影响。此外，文中还讨论了如何处理DG接入带来的额外复杂性和约束条件，如电压越限检测、潮流计算等。最后，通过仿真实验验证了该方法的有效性，结果显示引入DG后平均恢复时间显著缩短，算法收敛速度提高。 适合人群：从事电力系统研究和技术开发的专业人士，尤其是对智能电网、故障恢复算法感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标：适用于需要优化配电网故障恢复策略的实际工程场景，旨在提高供电可靠性，缩短停电时间，降低运维成本。通过学习本文，读者能够掌握基于遗传算法的故障恢复方法的具体实现流程和技术要点。 其他说明：文中提到了一些常见的陷阱和注意事项，如初始版本未考虑线路容量约束导致变压器过载等问题，并给出了相应的解决方案。同时推荐了几篇重要的参考文献，帮助读者进一步深入理解和扩展相关领域的知识。

配电网光伏储能双层优化配置模型(选址定容) 配电网光伏储能双层优化配置模型(选址定容)，还可以送matpower 关键词：选址定容 配电网 光伏储能 双层优化 粒子群算法 多目标粒子群算法 kmeans聚类 仿真平台：matlab 参考文档：《含高比例可再生能源配电网灵活资源双层优化配置》 主要内容：该程序主要方法复现《含高比例可再生能源配电网灵活资源双层优化配置》运行-规划联合双层配置模型，上层为光伏、储能选址定容模型，即优化配置，下层考虑弃光和储能出力，即优化调度，模型以IEEE33节点为例，采用粒子群算法求解，下层模型为运行成本和电压偏移量的多目标模型，并采用多目标粒子群算法得到pareto前沿解集，从中选择最佳结果带入到上层模型，最终实现上下层模型的各自求解和整个模型迭代优化。