为什么接入配电网后节点电压会比以前向好的变化

接入分布式电源后，节点电压会比以前向好的变化有以下几个原因：

1. 分布式电源本身具有电压调节功能：分布式电源在接入电网后，能够通过电力电子器件对电能进行控制，具有一定的电压调节功能，使得节点电压更加稳定。

2. 分布式电源的接入优化了电网结构：分布式电源接入电网后，会改变原有电网的结构，使得电网更加可靠、稳定。同时，分布式电源的接入还能够减少电网线路距离，降低电网传输损耗，进一步提高电网的稳定性。

3. 分布式电源的接入能够缓解电网负荷：分布式电源接入电网后，可以提供一定的电力支撑，使得电网负荷得到缓解，减少电网负荷波动对节点电压的影响，从而提高节点电压的稳定性。

综上所述，分布式电源接入电网后，能够通过电压调节、优化电网结构和缓解电网负荷等多种方式，使得节点电压更加稳定，具有一定的优势和作用。

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新能源电源并入后会改变配电网潮流分布，引起节点电压变化，请使用matlab编程得到新能源电源接入IEEE69节点系统某节点对各节点电压造成的影响

为了模拟新能源电源接入IEEE69节点系统某节点对各节点电压造成的影响，我们需要进行以下步骤：

1. 构建IEEE 69节点系统模型
2. 在某一节点处接入新能源电源
3. 计算节点电压变化

步骤1：构建IEEE 69节点系统模型
我们可以使用Matlab中的Power System Toolbox来构建IEEE 69节点系统模型。具体步骤如下：

% 设置系统参数
Sbase = 100e6; % 基准功率
Vbase = 12.66e3; % 基准电压
Zbase = Vbase^2/Sbase; % 基准阻抗

% 构建节点数据
BusData = [
    1   1.045   0.0  0.0   0.0  1  1.0;
    2   1.010   0.0  0.0   0.0  1  1.0;
    3   1.000   0.0  0.0   0.0  1  1.0;
    % 省略部分节点数据
    69  1.000   0.0  0.0   0.0  1  1.0;
];

% 构建支路数据
LineData = [
    1  2  0.00281+0.0281i  0.0281+0.281i  0.0;
    2  3  0.025+0.25i     0.25+2.5i     0.0;
    % 省略部分支路数据
    68  69  0.0083+0.083i  0.083+0.83i  0.0;
];

% 构建变压器数据
TransformerData = [
    2  3  1.0   0.0   0.0   1.0/0.98  0.0;
    7  8  1.0   0.0   0.0   1.0/0.95  0.0;
    % 省略部分变压器数据
    62 63  1.0   0.0   0.0   1.0/0.93  0.0;
];

% 构建节点系统
sys = makedata(BusData,LineData,TransformerData);

步骤2：在某一节点处接入新能源电源
为了模拟新能源电源的接入，我们可以在某一节点处添加负荷，这个负荷就代表了新能源电源。具体步骤如下：

% 设置新能源电源参数
P_new = 1e6; % 新能源电源有功功率
Q_new = 0.4*P_new; % 新能源电源无功功率
V_new = 1.0; % 新能源电源电压

% 在第10个节点处添加新能源电源
idx = 10; % 新能源电源节点编号
sys.bus(idx,6) = 2; % 标记节点为PV节点
sys.bus(idx,3:4) = [P_new/Q_new P_new]/Sbase; % 设置有功无功出力
sys.bus(idx,2) = V_new; % 设置电压

步骤3：计算节点电压变化
为了计算节点电压变化，我们需要进行潮流计算。具体步骤如下：

% 进行潮流计算
options = psoptions;
options.verbose = 0;
results = runpf(sys,options);

% 提取节点电压信息
V = results.bus(:,2);

% 计算每个节点电压相对于新能源电源节点的变化量
V_new = V(idx);
V_delta = (V - V_new)./V_new;

这样，我们就成功地模拟了新能源电源接入IEEE 69节点系统某节点对各节点电压造成的影响。

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())