江苏智能网站建设流程,营销技巧电影,小程序官方示例,wordpress 福利主题由于能源的日益匮乏#xff0c;电力需求的不断增长等#xff0c;配电网中分布式能源渗透率不断提高#xff0c;且逐渐向主动配电网方向发展。此外#xff0c;需求响应(demand response#xff0c;DR)的加入对配电网的规划运行也带来了新的因素。因此#xff0c;如何综合考…由于能源的日益匮乏电力需求的不断增长等配电网中分布式能源渗透率不断提高且逐渐向主动配电网方向发展。此外需求响应(demand responseDR)的加入对配电网的规划运行也带来了新的因素。因此如何综合考虑分布式发电 (distributed generationDG)和负荷甚至需求响应负荷的关系从而制定有效的协同规划方案来应对高渗透分布式电源接入给主动配电网带来的诸多问题具有较大的意义和价值。国内外学者对传统配电网规划方案作了大量的研究工作如 DG 规划、网架规划、无功补偿规划等。文献均为单一规划然而在分布式能源大力提倡和发展环境下配电网公司应综合考虑 DG 和用户响应等关联因素制定协同规划方案。当前配电网协同规划领域研究主要集中在变 电站和线路协同规划[8]及变电站、线路和电容的协同规划[9]等其设计目标主要集中于减少传统配电网规划的设备投资进而满足负荷的长。 光伏、储能双层优化配置接入配电网研究附带Matlab代码
部分参考代码
%% 配电网光伏和储能优化配置
% 上层规划层
% 变量定义如下% 决策变量1光伏和1储能选址定容变量【1st光伏选址 1st光伏容量 储能选址 储能定容】
% 变量维度为4
clc;
clear;
close all;
global center gailv gxbest1;
gfsjcl;%光伏数据处理及kmeans聚类分析
%% 算法参数
parameter;%基本参数
nVar4; % 变量数量
VarMin[1 min_pv 1 min_cn]; % 变量最小值
VarMax[sz_pv max_pv sz_cn max_cn]; % 变量上限
MaxIt50; % Maximum Number of Iterations
nPop10; % Population Size (Swarm Size)%% 计算[ bestPosition, fitValue,BestCost ] ...
PSOFUN( fun_objective,nVar,VarMin,VarMax,MaxIt,nPop );
%结果
figure;
plot(BestCost,m,LineWidth,1.5)
xlabel(迭代次数);
ylabel(适应度值);
grid on
figure;
bar(gxbest1(97:120))
xlabel(时间)
ylabel(功率)
yyaxis right
for i1:24esoc(i)0.5sum(gxbest1(97:97i-1))/bestPosition(4)/4/s_cn;
end
plot(esoc,-*)
ylabel(soc)
grid onfigure;
ccsum(cx.bus(:,3)).*pl;
plot(cc,m-,LineWidth,1.5)
grid on
xlabel(时间/h);
ylabel(功率/MW);
figure;
pv11bestPosition(2).*center(1,:);
pessgxbest1(97:120);
zpessmax(-pess,0);
fpessmin(-pess,0);
pg1000.*cc-pv11pess;
yyz[zpess;pg;pv11];
bar(fpess,stack)
hold on
bar(yyz,stack)
plot(1000.*cc,r-,LineWidth,1.5)
legend(充电,放电,外网供电,光伏1,原始负荷);
xlabel(时间)
ylabel(功率)
% 结果展示 光伏、储能双层优化配置接入配电网研究附带Matlab代码
