yalmip最优潮流计算代码

YALMIP (Yet Another LMI Parser) 是一种用于处理线性矩阵不等式 (Linear Matrix Inequalities, LMIs) 的高级数学软件包，它与 MATLAB 结合使用。在电力系统工程中，最优潮流 (Optimal Power Flow, OPF) 计算是一种经典的优化问题，目标通常是找到最小化成本或最大化某些性能指标的电力网络运行状态。

在 YALMIP 中编写最优潮流的计算代码通常涉及以下几个步骤：

1. **模型建立**：首先，需要定义电力系统的状态变量（如发电机功率、电压幅值和相角）、决策变量（例如调整的发电量）以及线损和安全约束（如功率平衡方程、设备容量限制等），这些都是通过 LMI 或其他优化工具表述的。

2. **设置目标函数**：确定一个目标函数，比如最小化燃料消耗、电力损耗或总成本。

3. **创建优化问题**：利用 YALMIP 的 `optimize` 函数，将上述的模型和目标函数结合起来形成一个最优化问题。

4. **求解**：使用内置的 solver，如 SeDuMi、MOSEK 或 CVX，解决这个优化问题。

5. **结果解析**：获取并分析得到的最优解，可能包括生成报告或可视化结果。

下面是一个简化的示例代码（假设你已经安装了 YALMIP 和所需的 solver）:

% 导入所需库
addpath('yalmip');
sdpsettings('solver','sedumi');

% 定义变量
p = sdpvar(n发电机,1,'full'); % 发电机功率
v = sdpvar(n节点,1); % 节点电压

% 约束（比如功率平衡）
eqs = [sum(p) == total_demand; ... % 总功率需求
       p >= 0; v >= min_voltage; v <= max_voltage]; 

% 目标函数（这里假设是最小化总成本）
cost = sum(cost_coeffs .* p);

% 创建优化问题
prob = optimize(eqs, cost);

% 检查结果
if isfeasible(prob)
    optimal_p = value(p);
    optimal_v = value(v);
else
    disp('Unfeasible problem.');
end