✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条做科研博学之、审问之、慎思之、明辨之、笃行之是为博学慎思明辨笃行。 内容介绍一、引言在现代电力系统中配电网的规模不断扩大且结构日益复杂。主从配电网架构下实现高效的分布式优化控制对于提升电力系统的整体性能至关重要。交替方向乘子法ADMM作为一种有效的分布式优化算法在解决大规模分布式优化问题上展现出独特优势。本文聚焦于基于串行并行 ADMM 算法的主从配电网分布式优化控制研究旨在通过该算法实现主从配电网间的协同优化提高供电可靠性、降低网损并优化资源分配。二、主从配电网架构及优化控制目标主从配电网架构结构组成主配电网通常处于较高层级负责将输电网络的电能分配到各个从配电网。它具有较大的供电范围和较高的电压等级连接着多个变电站和重要的负荷中心。从配电网则处于较低层级是主配电网的延伸直接面向终端用户其电压等级相对较低结构更为复杂且多样可能包含不同类型的分布式电源DG、储能系统ESS以及各种负荷。例如从配电网可能分布在城市的不同区域包括商业区、居民区和工业区等各区域的用电特性差异较大。运行特点主配电网主要关注大规模的功率传输和分配确保电能能够稳定、高效地输送到各个从配电网。从配电网则需要根据本地的负荷需求、DG 的发电情况以及 ESS 的充放电状态灵活调整运行方式。由于从配电网中 DG 和负荷的不确定性其运行管理面临更多挑战如分布式电源受天气等自然因素影响发电功率波动较大用户的用电行为具有随机性导致负荷变化难以准确预测。优化控制目标降低网损通过合理调整主从配电网中的潮流分布减少电能在传输过程中的损耗。网损与电流平方和线路电阻成正比优化电网中的电流分布避免某些线路电流过大可以有效降低网损。例如通过优化分布式电源的出力和储能系统的充放电策略使电流在电网中更加均匀地分布从而降低网损。提高供电可靠性确保主从配电网在各种工况下都能可靠地为用户供电。这需要考虑分布式电源的间歇性、负荷的波动以及设备故障等因素。通过合理配置储能系统、优化电网拓扑结构以及制定有效的故障恢复策略可以提高供电可靠性。比如在分布式电源出力不足或设备发生故障时储能系统能够及时补充电能保障用户的正常用电。优化资源分配合理分配主从配电网中的发电资源、储能资源以及负荷需求。在满足负荷需求的前提下充分利用分布式电源的清洁能源减少对传统能源的依赖。同时优化储能系统的充放电计划使其在削峰填谷、平抑功率波动等方面发挥最大作用。例如在用电低谷时利用低价电能对储能系统充电在用电高峰时释放储能系统的电能减轻电网的供电压力。三、ADMM 算法原理基本原理算法核心思想ADMM 算法旨在求解具有可分结构的凸优化问题。它将一个复杂的全局优化问题分解为多个相对简单的子问题通过迭代的方式在子问题之间传递信息逐步逼近全局最优解。其核心在于交替更新原始变量和对偶变量同时引入乘子来协调子问题之间的一致性。例如对于一个包含多个变量块的优化问题ADMM 算法可以将其分解为针对每个变量块的子问题分别求解这些子问题然后通过乘子来保证各个变量块之间的关系满足全局约束条件。串行与并行 ADMM 算法串行 ADMM 算法在串行 ADMM 算法中变量块按照一定顺序依次更新。即每次迭代时只有一个变量块进行更新其他变量块保持不变。这种方式的优点是计算简单对计算资源要求相对较低但收敛速度可能较慢。例如在主从配电网的应用中可以按照主配电网和从配电网的顺序依次更新相关变量先更新主配电网的发电计划和潮流分布再更新从配电网的分布式电源出力、储能系统状态等变量。并行 ADMM 算法并行 ADMM 算法允许所有变量块同时更新。在每次迭代中各个变量块根据前一次迭代的结果独立进行更新然后通过通信机制来协调一致性。这种方式能够充分利用计算资源加快收敛速度但需要更复杂的通信和同步机制。在主从配电网中主配电网和从配电网可以同时根据各自的信息更新变量然后通过信息交互来保证整体的一致性。四、基于串行并行 ADMM 算法的主从配电网分布式优化控制模型基于 ADMM 算法的求解过程问题分解将主从配电网的优化控制问题按照主配电网和从配电网分解为两个子问题。主配电网子问题主要关注主配电网的发电计划、与从配电网的功率交换以及主配电网内的潮流优化从配电子问题则侧重于从配电网内分布式电源的发电控制、储能系统的充放电管理以及从配电网的负荷平衡和潮流优化。⛳️ 运行结果 部分代码%YALMIPDEMO Brief tutorial and examples.%% See also YALMIPTEST% Author Johan L鰂berg% $Id: yalmipdemo.m,v 1.7 2007-04-04 07:30:58 joloef Exp $disp(Please run examples from YALMIP Wiki instead.)disp(The examples here are obsolute.)return% Check for pathsif ~(exist(socpex)2)disp(You have to set the path to the demo library (...\yalmip\demos\))return;endi 1;problems{i}.class 0;problems{i}.info Getting started, the basics;problems{i}.call basicsex;i i1;problems{i}.class 1;problems{i}.info Linear and quadratic programming;problems{i}.call regressex;i i1;problems{i}.class 1;problems{i}.info Second order cone programming;problems{i}.call socpex;i i1;problems{i}.class 2;problems{i}.info Lyapunov stability (SDP);problems{i}.call stabilityex;i i1;problems{i}.class 0;problems{i}.info Model predictive control (LP,QP,SDP);problems{i}.call mpcex;i i1;problems{i}.class 2;problems{i}.info Determinant maximization (MAXDET);problems{i}.call maxdetex;i i1;problems{i}.class 2;problems{i}.info Decay-rate estimation (SDP);problems{i}.call decayex;i i1;problems{i}.class 0;problems{i}.info Mixed integer programming (MILP,MIQP,MICP);problems{i}.call milpex;i i1;problems{i}.class 3;problems{i}.info Working with polynomial expressions;problems{i}.call nonlinex;i i1;problems{i}.class 3;problems{i}.info Working with nonlinear operators;problems{i}.call nonlinopex;i i1;problems{i}.class 3;problems{i}.info Nonlinear semidefinite programming using PENBMI (BMI);problems{i}.call bmiex1;i i1;problems{i}.class 3;problems{i}.info Decay-rate estimation revisited with PENBMI (BMI);problems{i}.call decaybmiex;i i1;problems{i}.class 3;problems{i}.info Simultaneous stabilization with PENBMI (BMI);problems{i}.call simstabex;i i1;problems{i}.class 4;problems{i}.info Sum-of-squares decompositions;problems{i}.call sosex;i i1;problems{i}.class 4;problems{i}.info Polynomial programming using moment-relaxations;problems{i}.call momentex;i i1;problems{i}.class 4;problems{i}.info Global nonlinear programming;problems{i}.call globalex;i i1;problems{i}.class 5;problems{i}.info Multi-parametric programming;problems{i}.call mptex;i i1;problems{i}.class 5;problems{i}.info KYP problems (SDP);problems{i}.call kypdex;i i1;problems{i}.class 5;problems{i}.info Posynomial geometric programming;problems{i}.call geometricex;i i1;problems{i}.class 5;problems{i}.info Complex-valued problems;problems{i}.call complexex;i i1;problems{i}.class 5;problems{i}.info Dual variables;problems{i}.call dualex;i i1;while (1)clcecho offdisp( )disp( )disp( YALMIP DEMO)disp( )oldclass 0;for i 1:length(problems)% if problems{i}.class oldclass% fprintf(\n);% endfprintf([ %1.2d) problems{i}.info \n],i);% oldclass problems{i}.class;enddisp( );disp( 0) quit)inp input(Select demo: );tryif ~isempty(inp)switch(inp)case 0returnotherwiseif inplength(problems)eval(problems{inp}.call);endendendcatchdisp(lasterr)pauseendend 参考文献[1]李思博.基于稀疏重构的频率捷变雷达信号处理及实现[D].西安电子科技大学,2023.更多创新智能优化算法模型和应用场景可扫描关注机器学习/深度学习类BP、SVM、RVM、DBN、LSSVM、ELM、KELM、HKELM、DELM、RELM、DHKELM、RF、SAE、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、PNN、CNN、XGBoost、LightGBM、TCN、BiTCN、ESN、Transformer、模糊小波神经网络、宽度学习等等均可~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、变压器故障诊断组合预测类CNN/TCN/BiTCN/DBN/Transformer/Adaboost结合SVM、RVM、ELM、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、Attention机制类等均可可任意搭配非常新颖~分解类EMD、EEMD、VMD、REMD、FEEMD、TVFEMD、CEEMDAN、ICEEMDAN、SVMD、FMD、JMD等分解模型均可~路径规划类旅行商问题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、多式联运优化等等~小众优化类生产调度、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、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、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统BMSSOC/SOH估算粒子滤波/卡尔曼滤波、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进扰动观察法/电导增量法、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度虚拟电厂能源消纳风光出力控制策略多目标优化博弈能源调度鲁棒优化等等均可~ 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、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统BMSSOC/SOH估算粒子滤波/卡尔曼滤波、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进扰动观察法/电导增量法、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度虚拟电厂能源消纳风光出力控制策略多目标优化博弈能源调度鲁棒优化原创改进优化算法适合需要创新的同学原创改进2025年的波动光学优化算法WOO以及三国优化算法TKOA、白鲸优化算法BWO等任意优化算法均可保证测试函数效果一般可直接核心告诫读者和自己第一科学态度。历史学是一门科学要学会做历史研究就得有科学态度。科学态度不是与生俱来的必须认真培养关键是培养我们在研究中认真负责一丝不苟的精神。第二献身精神。从事历史研究就像从事其他任何科学研究一样要有一种为科学研究而献身的精神要热爱我们的研究事业要有潜心从事这项工作的意志。没有献身精神当然做不好科研工作。只想拿一个学位那是很难学好做研究的。要拿学位这一点可以理解但我们读书是为了自己获得真才实学。有了真才实学将来不论做什么工作都是有用的。当然学位也是要的但关键的是学问而不是学位。第三查阅收集学术信息、资料的能力。青年学生要从事学术研究就要培养能熟练地掌握查阅搜集学术信息、资料的能力。例如学习与研究英帝国史就得了解国内外有关这个专业的基本情况了解有关资料情况。像你们在北京地区学习至少要大致了解北京地区有关英帝国史的中英文资料熟悉与专业密切相关的主要图书馆了解馆藏情况。这就需要经常去图书馆。我们这个专业不需要到田间考察到工厂调研但要去图书馆去图书馆就是我们的调查研究。熟悉有关图书馆的情况是我们学习的一部分。今天网络飞速发展掌握网上查阅信息的技巧是非常必要的。第四处理资料的能力。搜集的资料会越来越多怎样安排它们也是一门学问。各学科各个研究人员的方式可能会有所不同但总的原则是要有条理便于记忆便于查阅。第五对资料的鉴别意识与鉴别能力。我们在使用研究资料时不能拿着就用要有意识鉴别一下材料是否可靠什么样的材料更有价值。读书时也不是拿着什么书就通读到底。有的书翻一翻即可有的书则需认真读。区别哪些书翻一翻即可哪些书得认真读也不是一件容易的事青年学生不是一下子就能做到这一点的需逐渐培养这种能力。还有一点就是要学会使用计算机能比较熟练地进行文字处理。