改进二进制粒子群算法在配电网重构中的应用(Matlab实现)【论文复现】
目录
0 概述
1 配电网重构的目标函数
2 算例
3 matlab代码实现

0 概述
配电系统中存在大量的分段开关和联络开关,配电网重构正是通过调整分段开关和联络升大的组合状态来变换网络结构,用于优化配电网某些指标,使其达到最优状态。正常运行时,则通过两类开关的不同组合状态来提高系统的可靠性、稳定性或减小网损等。故障时﹐部分分段开关将打开以隔离故障支路,同时一些联络开关闭合将故障支路转移到其他馈线上或同一馈线的其余分支上,以满足供电需求。
1 配电网重构的目标函数
配电网结构是闭环设计,开环运行。配电网重构则是在保证网络拓扑结构成辐射状,满足电压约
束、支路容量约束、变压器容量约束等要求的前提下,确定使配电网某一指标或多个指标最佳的配电网运行方式。本文以配电网线路损耗最小为目标函数,即:

式中f为所有支路总有功损耗;i表示支路编号;N表示配电网支路总数;Ki表示开关状态变量,即О表示打开状态,1表示闭合状态;Ri表示支路i上的电阻值;Pi、Qi、Ui分别表示支路的有功功率、无功功率以及支路i前端节点的电压幅值。
配电网重构约束条件包括潮流约束、电压约束、电流约束、线路容量约束和网络拓扑结构辐射状运行约束等,如下式所示:

2 算例
仿真算例采用 IEEE33 节点配电网络,拓扑结构如图 。该配电网包含 33 个节点和 37 条支路,
5 个常开联络开关分别位于支路33、34、35、36、37上,基准 电压为 12. 66 kV。


3 matlab代码实现
部分代码:
部分代码:
r2=rand(n,dim);% 创建随机矩阵,大小( 20x3 )
iter=0;
maxiter=60;% 最大迭代次数
tap=[8 9 10 11 21 33 35 0 02 3 4 5 6 7 18 19 2012 13 14 34 0 0 0 0 015 16 17 29 30 31 36 32 022 23 24 25 26 27 28 37 0];
ta=tap';
%% 建立关联矩阵
data=loadcase(case33);
doc=data.branch;
nhanh=37;
nut=33;
matrix=zeros(nhanh,nut);nutdau=doc(:,1);nutcuoi=doc(:,2);
for i=1:nhanh
matrix(i,nutdau(i))=1;
matrix(i,nutcuoi(i))=1;
end%% 计算个体最优的适应度函数fpbest=zeros(1,n);for i=1:nfpbest(i)=50000;end
%% 主循环
while iter<maxiteriter=iter+1;w=wmax-(wmax-wmin)*iter/maxiter;% 指定权重系数c1=2*rand(1);c2=2*rand(1);%% 更新速度vold=vnew;for i=1:nfor j=1:dimvnew(i,j)=w*vnew(i,j)+c1*r1(i,j)*(pbest(i,j)-x(i,j))+c2*r2(i,j)*(gbest(j)-x(i,j));if abs(vnew(i,j))==abs(vold(i,j))vnew(i,j)=rand(1,1).*vnew(i,j);endendend-------
plot(dienap,'-sr')
hold on
plot(gbestvolt,'-^b')
ylabel('电压(p.u)')
xlabel('Node')
title('电压分布')
legend('配电网重组前','配电网重组后')
hold off
disp(' ')
disp(' ')
disp(' ')
disp(' ')
disp('==========================================================================================')
disp('***************************** 33节点配电网仿真结果 ***************************')
disp('==========================================================================================')
disp(' 重构前 重构后 ' )
disp('------------------------------------------------------------------------------------------')
disp(['联络开关: ', num2str(o), ' ',num2str(a)])
disp('------------------------------------------------------------------------------------------')
disp(['功率损耗: ',num2str(tonthat),' kW',' ',num2str(fgbest),' kW'])
disp('------------------------------------------------------------------------------------------')
disp(['减少的功率损耗: ', '_______',' ',num2str(ploss), ' %'])
disp('------------------------------------------------------------------------------------------')
disp(['最小电压: ',num2str(dienapmin),' pu',' ',num2str(minvolt),' pu'])
disp('------------------------------------------------------------------------------------------')
toc


部分代码:
iter=0;
maxiter=60;% 最大迭代次数
tap=[8 9 10 11 21 33 35 0 0
2 3 4 5 6 7 18 19 20
12 13 14 34 0 0 0 0 0
15 16 17 29 30 31 36 32 0
22 23 24 25 26 27 28 37 0];
ta=tap';
%% 建立关联矩阵
data=loadcase(case33);
doc=data.branch;
nhanh=37;
nut=33;
matrix=zeros(nhanh,nut);
nutdau=doc(:,1);
nutcuoi=doc(:,2);
for i=1:nhanh
matrix(i,nutdau(i))=1;
matrix(i,nutcuoi(i))=1;
end
%% 计算个体最优的适应度函数
fpbest=zeros(1,n);
for i=1:n
fpbest(i)=50000;
end
%% 主循环
while iter<maxiter
iter=iter+1;
w=wmax-(wmax-wmin)*iter/maxiter;% 指定权重系数
c1=2*rand(1);
c2=2*rand(1);
%% 更新速度
vold=vnew;
for i=1:n
for j=1:dim
vnew(i,j)=w*vnew(i,j)+c1*r1(i,j)*(pbest(i,j)-x(i,j))+c2*r2(i,j)*(gbest(j)-x(i,j));
if abs(vnew(i,j))==abs(vold(i,j))
vnew(i,j)=rand(1,1).*vnew(i,j);
end
end
end
-------
plot(dienap,'-sr')
hold on
plot(gbestvolt,'-^b')
ylabel('电压(p.u)')
xlabel('Node')
title('电压分布')
legend('配电网重组前','配电网重组后')
hold off
disp(' ')
disp(' ')
disp(' ')
disp(' ')
disp('==========================================================================================')
disp('***************************** 33节点配电网仿真结果 ***************************')
disp('==========================================================================================')
disp(' 重构前 重构后 ' )
disp('------------------------------------------------------------------------------------------')
disp(['联络开关: ', num2str(o), ' ',num2str(a)])
disp('------------------------------------------------------------------------------------------')
disp(['功率损耗: ',num2str(tonthat),' kW',' ',num2str(fgbest),' kW'])
disp('------------------------------------------------------------------------------------------')
disp(['减少的功率损耗: ', '_______',' ',num2str(ploss), ' %'])
disp('------------------------------------------------------------------------------------------')
disp(['最小电压: ',num2str(dienapmin),' pu',' ',num2str(minvolt),' pu'])
disp('------------------------------------------------------------------------------------------')
toc
相关文章:
改进二进制粒子群算法在配电网重构中的应用(Matlab实现)【论文复现】
目录 0 概述 1 配电网重构的目标函数 2 算例 3 matlab代码实现 0 概述 配电系统中存在大量的分段开关和联络开关,配电网重构正是通过调整分段开关和联络升大的组合状态来变换网络结构,用于优化配电网某些指标,使其达到最优状态。正常运行时,则通…...
【文章系列解读】Nerf
1. Nerf NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis 2020年8月3日 (0)总结 NeRF工作的过程可以分成两部分:三维重建和渲染。(1)三维重建部分本质上是一个2D到3D的建模过程ÿ…...
基于springboot,vue网上订餐系统
开发工具:IDEA 服务器:Tomcat9.0, jdk1.8 项目构建:maven 数据库:mysql5.7 前端技术 :VueElementUI 服务端技术:springbootmybatisredis 本系统分用户前台和管理后台两部分,项…...
Nautilus Chain 更换全新测试网,主网即将在不久上线
目前,Nautilus Chain 正在为主网上线前的最后阶段做准备,据悉该链更新了全新的测试网,在此前版本的测试网的基础上进行了全新的技术升级,最新测试网版本与生态发展的技术规划更为贴近。本次测试网升级将会是最后一次测试网版本的迭…...
攻防世界web:Web_php_wrong_nginx_config,python3后门
网上的wp中关于Web_php_wrong_nginx_config的后门代码都是python2的(源码来自:Weevely:一个 PHP 混淆后门的代码分析 - Phukers Blog) 以下是转换成python3的版本 # encoding: utf-8from random import randint, choice from ha…...
【VUE】解决图片视频加载缓慢/首屏加载白屏的问题
1 问题描述 在 Vue3 项目中,有时候会出现图片视频加载缓慢、首屏加载白屏的问题 2 原因分析 通常是由以下原因导致的: 图片或视频格式不当:如果图片或视频格式选择不当,比如选择了无损压缩格式,可能会导致文件大小过大…...
spring复习:(35)在getBean时,在哪里根据普通bean和工厂bean进行区分处理来返回的?
在AbstractBeanFactory的doGetBean方法: 调用的getObjectForBeanInstance方法部分代码如下: 如果不是工厂bean,则直接将实例返回,否则调用getObjectFromFactoryBean方法获取工厂bean的getObject方法返回的对象 protected Object getObjectF…...
Jenkins全栈体系(二)
Jenkins 第三章 Jenkins Git Maven 自动化部署配置 十、几种构建方式 快照依赖构建/Build whenever a SNAPSHOT dependency is built 当依赖的快照被构建时执行本job 触发远程构建 (例如,使用脚本) 远程调用本job的restapi时执行本job job依赖构建/Build after other proj…...
c++11 标准模板(STL)(std::basic_istream)(九)
定义于头文件 <istream> template< class CharT, class Traits std::char_traits<CharT> > class basic_istream : virtual public std::basic_ios<CharT, Traits> 类模板 basic_istream 提供字符流上的高层输入支持。受支持操作包含带格式的…...
OpenSource - Spring Startup Ananlyzer
文章目录 🚀Optimization of Spring Startup核心能力📈Spring应用启动数据采集报告应用启动时长优化 📈Spring应用启动数据采集报告安装jar包配置项应用启动自定义扩展 🚀应用启动时长优化支持异步化的Bean类型接入异步Bean优化 开…...
ES6迭代器、Set、Map集合和async异步函数
目录 迭代器 Iterator 的作用 Iterator 的遍历过程 Set Map集合 map和对象区别? async异步函数 迭代器 迭代器(Iterator)就是这样一种机制。它是一种接口,为各种不同的数据结构提供统一的访问机制。任何数据结构只要部署Iterator接口&…...
mac android studio设置跟mac系统一样的快捷键
mac版的android studio 跟mac系统的快捷键不一样,主要修改了下面几组操作,为了跟mac系统快捷键相同 setting->Keymap 搜索bottom 修改3个快捷键: cmd↓ 设置让鼠标移动到屏幕最后面 shiftcmd↓ 选中从当前位置到屏幕最下面 option↓. 或者 end 滚动到屏幕最下方 // 因为默认…...
Java-通过IP获取真实地址
文章目录 前言功能实现测试 前言 最近写了一个日志系统,需要通过访问的 IP 地址来获取真实的地址,并且存到数据库中,我也是在网上看了一些文章,遂即整理了一下供大家参考。 功能实现 这个是获取正确 IP 地址的方法,可…...
Java代码实现word转PDF
import com.spire.doc.Document; import com.spire.doc.FileFormat; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; public class WordConvertPdf { /** * word转pdf * param wordPathName word文件路径及名称 * param pdfPathName pdf生成路径及名称 */ public static void wordToPdf(…...
Java设计模式-简单工厂(Simple Factory)模式
介绍 简单工厂(Simple Factory)模式,又称为静态工厂方法(Static Factory Method)模式。 由一个工厂类来创建具体产品,即创建具体类的实例。 简单工厂模式从概念上涉及三个角色: 抽象产品角色…...
微软所有业务线梳理
目录 一、Windows 二、Office 三、Surface 四、Xbox 五、Azure 六、Dynamics 七、LinkedIn 八、Bing...
SDN系统方法 | 1. 概述
随着互联网和数据中心流量的爆炸式增长,SDN已经逐步取代静态路由交换设备成为构建网络的主流方式,本系列是免费电子书《Software-Defined Networks: A Systems Approach》的中文版,完整介绍了SDN的概念、原理、架构和实现方式。原文: Softwar…...
【数据分享】1929-2022年全球站点的逐日平均压力数据(Shp\Excel\12000个站点)
气象数据是在各项研究中都经常使用的数据,气象指标包括气温、风速、降水、能见度等指标,说到气象数据,最详细的气象数据是具体到气象监测站点的数据! 对于具体到监测站点的气象数据,之前我们分享过1929-2022年全球气象…...
Profibus DP主站转Modbus TCP网关profibus从站地址范围
远创智控YC-DPM-TCP网关。这款产品在Profibus总线侧实现了主站功能,在以太网侧实现了ModbusTcp服务器功能,为我们的工业自动化网络带来了全新的可能。 远创智控YC-DPM-TCP网关是如何实现这些功能的呢?首先,让我们来看看它的Profib…...
MySQL子查询
😇作者介绍:一个有梦想、有理想、有目标的,且渴望能够学有所成的追梦人。 🎆学习格言:不读书的人,思想就会停止。——狄德罗 ⛪️个人主页:进入博主主页 🗼专栏系列:进入MySQL专栏知…...
后进先出(LIFO)详解
LIFO 是 Last In, First Out 的缩写,中文译为后进先出。这是一种数据结构的工作原则,类似于一摞盘子或一叠书本: 最后放进去的元素最先出来 -想象往筒状容器里放盘子: (1)你放进的最后一个盘子(…...
MySQL 隔离级别:脏读、幻读及不可重复读的原理与示例
一、MySQL 隔离级别 MySQL 提供了四种隔离级别,用于控制事务之间的并发访问以及数据的可见性,不同隔离级别对脏读、幻读、不可重复读这几种并发数据问题有着不同的处理方式,具体如下: 隔离级别脏读不可重复读幻读性能特点及锁机制读未提交(READ UNCOMMITTED)允许出现允许…...
线程同步:确保多线程程序的安全与高效!
全文目录: 开篇语前序前言第一部分:线程同步的概念与问题1.1 线程同步的概念1.2 线程同步的问题1.3 线程同步的解决方案 第二部分:synchronized关键字的使用2.1 使用 synchronized修饰方法2.2 使用 synchronized修饰代码块 第三部分ÿ…...
Swift 协议扩展精进之路:解决 CoreData 托管实体子类的类型不匹配问题(下)
概述 在 Swift 开发语言中,各位秃头小码农们可以充分利用语法本身所带来的便利去劈荆斩棘。我们还可以恣意利用泛型、协议关联类型和协议扩展来进一步简化和优化我们复杂的代码需求。 不过,在涉及到多个子类派生于基类进行多态模拟的场景下,…...
【位运算】消失的两个数字(hard)
消失的两个数字(hard) 题⽬描述:解法(位运算):Java 算法代码:更简便代码 题⽬链接:⾯试题 17.19. 消失的两个数字 题⽬描述: 给定⼀个数组,包含从 1 到 N 所有…...
postgresql|数据库|只读用户的创建和删除(备忘)
CREATE USER read_only WITH PASSWORD 密码 -- 连接到xxx数据库 \c xxx -- 授予对xxx数据库的只读权限 GRANT CONNECT ON DATABASE xxx TO read_only; GRANT USAGE ON SCHEMA public TO read_only; GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO read_only; GRANT EXECUTE O…...
Neo4j 集群管理:原理、技术与最佳实践深度解析
Neo4j 的集群技术是其企业级高可用性、可扩展性和容错能力的核心。通过深入分析官方文档,本文将系统阐述其集群管理的核心原理、关键技术、实用技巧和行业最佳实践。 Neo4j 的 Causal Clustering 架构提供了一个强大而灵活的基石,用于构建高可用、可扩展且一致的图数据库服务…...
linux 下常用变更-8
1、删除普通用户 查询用户初始UID和GIDls -l /home/ ###家目录中查看UID cat /etc/group ###此文件查看GID删除用户1.编辑文件 /etc/passwd 找到对应的行,YW343:x:0:0::/home/YW343:/bin/bash 2.将标红的位置修改为用户对应初始UID和GID: YW3…...
【配置 YOLOX 用于按目录分类的图片数据集】
现在的图标点选越来越多,如何一步解决,采用 YOLOX 目标检测模式则可以轻松解决 要在 YOLOX 中使用按目录分类的图片数据集(每个目录代表一个类别,目录下是该类别的所有图片),你需要进行以下配置步骤&#x…...
ABAP设计模式之---“简单设计原则(Simple Design)”
“Simple Design”(简单设计)是软件开发中的一个重要理念,倡导以最简单的方式实现软件功能,以确保代码清晰易懂、易维护,并在项目需求变化时能够快速适应。 其核心目标是避免复杂和过度设计,遵循“让事情保…...

