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🔥内容介绍

伴随着全球不可再生能源的日渐枯竭,以及由于这些能源的开采利用对环境的破坏和污染问题日益严重,各国政府对于新能源的研究和利用日益成熟,运用风能,潮汐能,太阳能等进行分布式发电(DG).这些分布式电源的出现及大规模应用能够显著降低人们对于化石能源的依赖和有效的保护环境,但与此同时,大量的DG并网运行也使得传统的电力系统受到冲击:DG的接入改变了配电系统的网络拓扑结构,影响了系统中的潮流分布,若不加以控制,将严重影响电力系统的稳定性.为解决这一问题,运用优化算法对配电网进行重构被提出,并得到了众多研究者的关注.配电网重构分为系统正常运行时的优化重构以及在系统发生故障时进行的故障恢复性重构.配电网重构与故障恢复重构能够有效地降低系统中线路的有功损耗,提高电能质量,而且可以提高系统的供电可靠性,因而对此进行深入研究具有重要的理论意义和实际意义.本文的主要研究如下:(1)配电网进行正常下的优化重构和故障下的恢复性重构都要求解系统的潮流分布,当大量的DG并网运行时,系统中的潮流分布会发生显著的变化,使得求解潮流分布变得更加困难.本文结合不同类型的DG所具有的不同特点,对其分别建模,分为4种节点类型,分别是PQ,PV,PI,PQ(V)四种类型;并对常用的几种负荷模型进行分析,最后以IEEE33节点配电网系统为例,利用前推回代法对几种负荷模型进行潮流分布求解,实验结果证明了考虑负荷静态电压特性的ZIP负荷模型在求解含DG的配电网潮流分布时具有更好的计算结果.(2)在验证了ZIP负荷模型在求解潮流分布上的优越性后,提出了利用GA-BFGS算法对含有DG的配电网进行正常运行状态下的网络优化重构,通过设置两个收敛精度,将遗传算法和拟牛顿法--BFGS算法相结合,综合了遗传算法优秀的全局搜索能力和BFGS算法强大的局部搜索能力以及快速的收敛速度,能够对算法进行加速,提高算法的全局和局部搜索能力.最后同样以IEEE33节点配电网系统为例,采用恒功率负荷模型和ZIP负荷模型,以及多种算法进行全方位的对比实验,证明了本文算法的有效性.(3)在对含DG的配电系统的故障恢复性重构时,提出采用改进的Kruskal算法对系统中具有独立供电能力的DG进行最优孤岛划分,根据负荷的重要程度划分权重,并将负荷到某一DG的电气距离作为指标确定是否将该负荷划分到该孤岛中去,在满足划分准则和约束条件的情况下,寻找最优孤岛划分方案;同时对孤岛外剩余的网络利用GA-BFGS算法进行故障的恢复性重构,并仍以IEEE33节点配电网系统为例进行实验,证明了方法的有效性,能够显著提高系统的供电可靠性和电能质量,降低系统有功损耗.

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]郑海广.基于GA-BFGS算法的配电网故障恢复性重构研究[D].中国矿业大学(江苏),2020.

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌟电力系统方面

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电力系统核心问题经济调度：机组组合、最优潮流、安全约束优化。新能源消纳：风光储协同规划、弃风弃光率量化、爬坡速率约束建模多能耦合系统：电-气-热联合调度、P2G与储能容量配置新型电力系统关键技术灵活性资源：虚拟电厂、需求响应、V2G车网互动、分布式储能优化稳定与控制：惯量支撑策略、低频振荡抑制、黑启动预案设计低碳转型：碳捕集电厂建模、绿氢制备经济性分析、LCOE度电成本核算风光出力预测：LSTM/Transformer时序预测、预测误差场景生成（GAN/蒙特卡洛）不确定性优化：鲁棒优化、随机规划、机会约束建模能源流分析、PSASP复杂电网建模，经济调度，算法优化改进，模型优化，潮流分析，鲁棒优化，创新点，文献复现微电网配电网规划，运行调度，综合能源，混合储能容量配置，平抑风电波动，多目标优化，静态交通流量分配，阶梯碳交易，分段线性化，光伏混合储能VSG并网运行，构网型变流器， 虚拟同步机等包括混合储能HESS：蓄电池+超级电容器，电压补偿,削峰填谷，一次调频，功率指令跟随，光伏储能参与一次调频，功率平抑，直流母线电压控制；MPPT最大功率跟踪控制，构网型储能，光伏，微电网调度优化，新能源，虚拟同同步机，VSG并网，小信号模型

🌟 元胞自动机方面

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🌟 雷达方面

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零等待流水车间调度问题NWFSP、置换流水车间调度问题PFSP、混合流水车间调度问题HFSP、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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