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基于IEEE33的主动配电网优化，采用IEEE33节点配电网进行仿真，搭建了含风光，储能，柴油发电机和燃气轮机的配电网经济调度模型
基于IEEE33的主动配电网优化，采用IEEE33节点配电网进行仿真，搭建了含风光，储能，柴油发电机和燃气轮机的配电网经济调度模型，以总的运行成本最小为目标，考虑了储能以及潮流等约束，采用粒子群算法对模型进行求解，得到了各个分布式电源的运行计划。 YID:1350659687081783ocean基于蒙特卡洛法的电动汽车无序接入对配电网影响的分析 采用蒙特卡洛法对电动汽车的接入容量进行预测
基于蒙特卡洛法的电动汽车无序接入对配电网影响的分析 采用蒙特卡洛法对电动汽车的接入容量进行预测 再将预测的结果接入IEEE33节点配电网 通过对配电网的潮流计算 得到接入前后对电网电压和网损的影响 这个接入的数目也是可以灵活改变的编号:6150652729681272ocean实现10负荷点的配电网蒙特卡洛可靠性计算matlab程序，代码有注释
实现10负荷点的配电网蒙特卡洛可靠性计算matlab程序，代码有注释。编号:9920651757875616浪迹天涯【多目标优化求解】基于matlab遗传算法求解多目标配电网重构模型【含Matlab源码 970期】
一、简介 1 故障信息的数学表示 在上图中K表示断路器，每一个断路器上均有一个FTU装置，可以反馈断路器开关是否过流，用表示上传的故障信息，反映的是各分段开关处是否流过故障电流有故障电流为1,否则为0）。即： 因为FTU上传的信息可分为有故障信息及无故障信息两类,对于分段区间来讲也只【物理应用】基于matlab粒子群配电网重构【含Matlab源码 764期】
一、简介 1 粒子群算法的概念 粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解． PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参10kV配电运维智能化设备与一体化运维模式
在当前运用网格化分区规划的方式进行电网规划的过程中，我国的电网运营企业逐渐趋向于信息化和自动化方向发展，很多企 业也都致力于建立经济性和效率都比较高的电网运营模式。10kV自动化配电自动化设备就能够实现这些目标，其在运行过程中能够保证电网的 安全性和稳定性，为用电单位提供【布局优化】基于粒子群算法求解配电网重构matlab源码
传统配电网的运行优化问题主要涉及发电机机端电压的调整、变压器分接头的调节和电容器容量的配置。在接入分布式电源和储能装置之后，配电网的优化问题还将包括对分布式电源和储能装置的控制。配电网运行优化问题的目标函数主要有最小化系统的有功功率损耗，减少设备的运行成本等等。平抑有源配电网功率波动的储能配置与控制方法研究综述
研究背景高***率分布式电源和大量电动汽车不断接入配电网，已使得传统配电网发展过渡到有源配电网。风速和光照强度具有天然的随机性和间歇性，直接导致了风电和光伏发电系统输出功率的波动性。电动汽车既作为一种新兴负荷，又作为一种移动的分布式储能装置，其充放电时空分布的不确定性，一【物理应用】基于matlab粒子群配电网重构【含Matlab源码 764期】
一、简介 基于matlab粒子群配电网重构 二、源代码 %主函数 clear clc warning off N=10;%节点总数(包括电源节点) R=16;%支路总数 sizepop=10;%粒子群种群规模 maxgen=200;%算法最大迭代次数 pop=pop_initial(sizepop,N,R);%种群初始化 Vmax=4;Vmin=-Vmax;%粒子速度的上限配电网络的自动化技术现状和发展方向
配电网络的自动化技术现状和发展方向 配电线路，遍布城市的大街小巷。由于大多数城市正处于高速发展中，大规模的城市建设使得配电网络整体上具有不确定的拓扑结构，装载容量几乎每天都在变化，设备异动频度比输变电高出几个数量级。 配电自动化在世界发达国家中开始较早，发展也较快，经分布式光伏电站接入配电网后功率因数降低的解决方案
分布式光伏电站接入配电网后功率因数降低的解决方案 功率因数是电网公司考核电力用户用电质量的重要指标，一般要求达到0.85 以上，未达到该要求的电力用户将受到电价考核。因此，用电企业一般会在配电装置上安装无功补偿装置。分布式光伏电站凭借充分利用建筑物屋顶、不占建设用地、