分布式电源优化配置的二阶锥编程方法研究

资源摘要信息:"分布式电源优化配置 二阶锥编程方法研究" 在现代电力系统的研究领域中，分布式电源优化配置是关键课题之一。本研究提出了采用二阶锥编程（Second-Order Cone Programming, SOCP）方法来优化配置分布式电源。SOCP是一种在数学优化领域广泛应用的技术，特别是在处理具有二次约束的线性规划问题时表现出了优越性。 本研究中，优化配置的实现采用了matlab软件配合YALMIP工具箱进行编程，同时选用了CPLEX或Gurobi作为求解器。CPLEX和Gurobi都是高性能的数学规划求解器，支持线性规划、整数规划和二阶锥规划等多种优化问题。 研究的主要内容聚焦于配电网二阶锥模型的构建，运行主体包括光伏、微燃机以及负荷。光伏作为一种清洁可再生能源，在现代电力系统中扮演着越来越重要的角色。微燃机则是一种小型热电联产设备，能够在提供电力的同时利用余热，提高能源效率。 在优化配置过程中，研究创新性地考虑了敏感负荷和加权电压支撑能力指标。敏感负荷通常指的是对电能质量要求较高，对电能中断特别敏感的负荷。加权电压支撑能力指标则反映了系统在电压波动情况下的调节能力。 此外，约束条件是优化配置中不可忽视的因素，本研究包括了潮流约束、电压电流约束、分布式电源容量约束、微燃机出力约束和光伏功率因数约束等。这些约束条件确保了优化配置的结果既符合实际工程的需求，又不会超出电力系统安全运行的边界。 目标函数被设定为年化社会总成本最低，其中包括年化的分布式电源投资建设成本、每年的分布式电源运行维护费用、每年的分布式电源燃料费用、每年的碳排放费用、每年的系统网损费用等。这些成本和费用的涵盖，旨在全面评估分布式电源配置的经济效益。 最后，研究提供了一个电力系统的负荷流分析程序，该程序主要用来计算电力系统中各节点的电压和功率。程序的起始阶段使用`clc`和`clear all`命令清除之前的环境，保证了分析的准确性。接着，定义了代表四个季节负荷数据的数组，这些数据对于构建负荷矩阵至关重要。后续代码则围绕负荷数据和其他已定义的网络参数，进行了一系列复杂的计算和优化过程。 总之，本研究通过二阶锥编程方法，结合matlab+yalmip以及CPLEX或Gurobi求解器，对配电网中分布式电源的优化配置问题进行了深入的研究和实践，提出了一套完整的模型和解决方案，为电力系统的可持续发展提供了新的思路和技术支持。