分布式光伏配电网电压调控Python代码IEEE33节点

分布式光伏(DPV)配电网电压调控是一个复杂的问题，在Python中处理这个问题通常涉及到电力系统建模、控制算法和实时数据处理。在IEEE 33节点系统中，这是一个常用的电力网络模型，包含33个节点，用于研究配电系统的行为。

为了编写这样的Python代码，我们需要考虑以下几个步骤：

1. **导入必要的库**：
首先，我们需要导入一些Python库，如`pandas`, `numpy`, `scipy`, `pyomo`（用于优化），以及可能的电力系统分析库，如`powermodels`或`gridlab-d`.

import pandas as pd
import numpy as np
from pyomo.environ import *

2. **建立IEEE 33节点模型**：
使用`gridlab-d`或其他工具生成网络模型的数据，并将其转换为Pyomo可以解析的形式。

from gridlab_d import gl
# Load IEEE 33-node case
case = gl.OpenDSS('path_to_your_ieee33.case')
model = create_model(case)

3. **定义PV系统模型**：
创建并配置PV系统作为分布式电源，包括其容量、功率曲线等。

pv_models = []
for i in range(len(model.PV)):
    pv_models.append(PV(model, i))

4. **电压控制策略**：
这部分通常涉及调整逆变器的输出，比如采用PI控制器或者自适应控制方法来维持电压稳定。

def voltage_control_rule(model):
    for pv in pv_models:
        # 根据电压偏差计算控制信号
        control_signal = ... # 基于实际电压和设定值的计算
        pv.control(control_signal)
        
model.VoltageControl = Constraint(rule=voltage_control_rule)

5. **执行优化**：
使用Pyomo求解器（如GLPK、CBC等）求解模型，找到最优的调度方案。

solver = SolverFactory('glpk')
results = solver.solve(model)

6. **结果分析和输出**：
打印结果、查看电压变化情况，并保存结果到文件或数据库。

print(results.write())