用matlab语言详细的复现文献程序

要详细复现文献《基于近端策略优化算法的灾后配电网韧性提升方法》中的程序，需要以下几个步骤：

1. **安装必要的工具箱**：
- MATLAB本身
- Reinforcement Learning Toolbox（用于实现PPO算法）
- Optimization Toolbox（用于求解内层优化模型）

2. **准备数据和模型**：
- 读取IEEE 33节点和IEEE 118节点配电网的数据
- 设置配电网的参数，如发电机参数、负荷参数等

3. **构建内外层优化模型**：
- 内层优化模型：最小化节点电压偏差、负荷损失和发电成本
- 外层优化模型：基于PPO算法的最大化负荷恢复

4. **训练PPO算法**：
- 初始化PPO算法的超参数
- 训练PPO算法，记录训练过程中的奖励值和损失函数

5. **验证和测试**：
- 使用训练好的PPO算法对配电网进行灾后恢复模拟
- 计算并比较不同算法的性能指标，如负荷停电率和负荷失电率

以下是一个详细的MATLAB代码示例，涵盖了上述步骤：

### 1. 安装必要的工具箱
确保已经安装了Reinforcement Learning Toolbox和Optimization Toolbox。

### 2. 准备数据和模型

% 读取IEEE 33节点配电网数据
load('ieee33busdata.mat'); % 假设数据文件名为ieee33busdata.mat

% 设置配电网参数
numNodes = length(busData); % 节点数量
numGenerators = length(generatorData); % 发电机数量
numContacts = length(contactData); % 联络线数量

% 初始化状态向量
state = [contactStatus; generatorStatus; loadStatus];

### 3. 构建内外层优化模型
#### 内层优化模型

function [optimalSolution, objectiveValue] = innerLayerOptimization(state)
    % 解析状态向量
    contactStatus = state(1:numContacts);
    generatorStatus = state(numContacts + 1:numContacts + numGenerators);
    loadStatus = state(numContacts + numGenerators + 1:end);

    % 定义优化问题
    optimizationProblem = optimproblem('ObjectiveSense', 'minimize');

    % 定义变量
    voltageDeviation = optimvar('voltageDeviation', numNodes, 'LowerBound', 0);
    loadLoss = optimvar('loadLoss', numNodes, 'LowerBound', 0);
    generationCost = optimvar('generationCost', numGenerators, 'LowerBound', 0);

    % 目标函数
    omega1 = 0.1;
    omega2 = 0.5;
    optimizationProblem.Objective = sum(loadLoss) + omega1 * sum(generationCost) + omega2 * sum(voltageDeviation.^2);

    % 添加约束条件
    % 辐射状网络约束
    for l = 1:numContacts
        alpha = contactData(l, 1);
        beta = contactData(l, 2);
        optimizationProblem.Constraints{["radiationConstraint_l" num2str(l)]} = ...
            contactStatus(l) * (powerFlow(alpha, beta) + powerFlow(beta, alpha)) == 0;
    end

    % 线路电压降约束
    for l = 1:numContacts
        alpha = contactData(l, 1);
        beta = contactData(l, 2);
        optimizationProblem.Constraints{["voltageDropConstraint_l" num2str(l)]} = ...
            abs(voltage(alpha) - voltage(beta) + realPowerFlow(l) * resistance(l) + reactivePowerFlow(l) * reactance(l)) <= (1 - contactStatus(l)) * M;
    end

    % 功率平衡约束
    for i = 1:numNodes
        optimizationProblem.Constraints{["powerBalanceConstraint_i" num2str(i)]} = ...
            sum(realPowerFlow(incomingLines(i))) - sum(realPowerFlow(outgoingLines(i))) + ...
            sum(generatorOutage(generatorConnections(i))) == loadStatus(i) * loadDemand(i);
    end

    % 线路传输功率约束
    for l = 1:numContacts
        optimizationProblem.Constraints{["transmissionPowerConstraint_l" num2str(l)]} = ...
            realPowerFlowMin(l) <= realPowerFlow(l) <= realPowerFlowMax(l) && ...
            reactivePowerFlowMin(l) <= reactivePowerFlow(l) <= reactivePowerFlowMax(l);
    end

    % 节点电压约束
    for i = 1:numNodes
        optimizationProblem.Constraints{["voltageConstraint_i" num2str(i)]} = ...
            1 - zeta <= voltage(i) <= 1 + zeta;
    end

    % 发电机出力约束
    for j = 1:numGenerators
        optimizationProblem.Constraints{["generatorOutputConstraint_j" num2str(j)]} = ...
            generatorStatus(j) * generatorOutputMin(j) <= generatorOutage(j) <= generatorStatus(j) * generatorOutputMax(j);
    end

    % 求解优化问题
    options = optimoptions('fmincon', 'Display', 'off');
    optimalSolution = solve(optimizationProblem, 'Options', options);
    objectiveValue = evaluate(optimizationProblem.Objective, optimalSolution);
end

#### 外层优化模型

% 创建PPO代理
agent = rlPPOAgent(observationInfo, actionInfo, agentOptions);

% 定义环境
env = createEnvironment();

% 训练PPO代理
trainOpts = rlTrainingOptions(...
    'MaxEpisodes', 700,...
    'MaxStepsPerEpisode', 8,...
    'ScoreAveragingWindowLength', 100,...
    'StopOnTermination', true,...
    'Verbose', false,...
    'Plots', 'training-progress',...
    'SaveAgentCriteria', 'BestReward',...
    'SaveAgentValue', 50,...
    'SaveAgentName', 'ppoAgent',...
    'SaveAgentDirectory', './agents');

trainedAgent = train(agent, env, trainOpts);

### 4. 训练PPO算法

% 训练PPO算法
trainOpts = rlTrainingOptions(...
    'MaxEpisodes', 700,...
    'MaxStepsPerEpisode', 8,...
    'ScoreAveragingWindowLength', 100,...
    'StopOnTermination', true,...
    'Verbose', false,...
    'Plots', 'training-progress',...
    'SaveAgentCriteria', 'BestReward',...
    'SaveAgentValue', 50,...
    'SaveAgentName', 'ppoAgent',...
    'SaveAgentDirectory', './agents');

trainedAgent = train(agent, env, trainOpts);

### 5. 验证和测试

% 使用训练好的PPO代理进行灾后恢复模拟
initialState = [contactStatus; generatorStatus; loadStatus];
simOptions = rlSimulationOptions('MaxSteps', 8);
experience = sim(env, trainedAgent, simOptions);

% 计算性能指标
loadLossRate = calculateLoadLossRate(experience);
loadOutageRate = calculateLoadOutageRate(experience);

disp(['Load Loss Rate: ', num2str(loadLossRate)]);
disp(['Load Outage Rate: ', num2str(loadOutageRate)]);

### 辅助函数

function loadLossRate = calculateLoadLossRate(experience)
    % 计算负荷损失率
    totalLoadLoss = sum(experience.Observation.loadLoss);
    totalLoad = sum(experience.Observation.loadDemand);
    loadLossRate = totalLoadLoss / totalLoad;
end

function loadOutageRate = calculateLoadOutageRate(experience)
    % 计算负荷停电率
    totalOutages = sum(experience.Observation.loadOutage);
    totalSimulations = length(experience.Time);
    loadOutageRate = totalOutages / totalSimulations;
end

### 注意事项
- 确保数据文件`ieee33busdata.mat`和`ieee118busdata.mat`存在并且格式正确。
- 可能需要根据实际情况调整优化模型中的参数和约束条件。
- 训练PPO算法可能需要较长的时间，建议在高性能计算环境中进行。

通过以上步骤，你可以详细复现文献中的程序，并验证其在灾后配电网韧性提升中的有效性。