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🔥 内容介绍

伴随智能电网的建设和清洁能源的开发利用,配电网中的负荷类型呈现多元化发展,分布式电源,可控负荷,储能等资源的增加让单向潮流的传统配电网逐渐向双向潮流的主动配电网结构转变.在能源结构转变的同时,清洁能源自身的随机性和波动性给配电网带来了更大的调峰压力,电力系统的安全稳定运行面临巨大的挑战.综合利用配电网内部的主动负荷资源参与优化调度,对提高电力系统供电可靠性和推进清洁能源发展有重要意义.本文旨在建立一种综合考虑主动配电网内部"源","荷","储"各类发用电资源的优化调度模型,降低配电网调度压力,提高能源利用率,增加清洁能源的消纳水平,并通过典型算例验证其可行性.首先,对主动配电网的架构和关键技术进行了介绍,并对主动配电网内部的分布式电源,需求侧负荷资源以及储能设备的发用电结构和特性进行研究分析.结合可控负荷与储能资源的响应策略,约束,成本等分别建立响应模型,提出了"源-荷-储"协同互动的两阶段优化调度策略.其次,建立了主动配电网优化调度模型,以配电网运行可靠性和经济性最优为目标函数,考虑了网络平衡约束,分布式电源功率约束,用户用电满意度约束以及储能系统的充放电功率约束等作为约束条件.在粒子群算法基础上采用理想点法求解多目标优化问题.最后,用IEEE-33节点系统作为算例,验证了优化调度模型与算法的可行性和正确性.通过与单一控制策略:"源-荷"协同响应,"源-储"协同响应优化结果进行对比分析,综合考虑"源-荷-储"协同响应的控制策略能更充分的利用配电网中各类资源,优化效果最好.参与优化调度的储能系统充放电切换频繁,增加了储能资源调用成本,提出了双储能运行策略,在原储能系统的出力计划不变的前提下,可大幅减少储能系统充放循环次数,延长系统使用寿命,并有效提高配电网优化调度的经济性.

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]邓忻依.考虑"源-荷-储"协同互动的主动配电网优化调度研究[D].华北电力大学(北京),2019.

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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

🌈 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

🌈 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

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

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