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基于YALMIP和cplex工具箱的IEEE33微电网故障处理电网重构matlab模拟与仿真

article 2025/3/4 11:03:24

1.课题概述

2.系统仿真结果

3.核心程序与模型

4.系统原理简介

5.完整工程文件

1.课题概述

电网重构，即通过调整开关状态（闭合/断开），在故障后恢复供电并优化运行指标，同时满足电压、电流等约束。对于IEEE33节点系统，目标是在故障隔离后找到最优拓扑。本课题，我们通过YALMIP和cplex工具箱实现对IEEE33微电网故障处理的重构模拟。

2.系统仿真结果

3.核心程序与模型

版本：MATLAB2022a/Matlab2024b

......................................................................
%%
%初始化约束条件为空向量
constraits

%%
%定义目标函数，目标是最大化负载有功功率减去与 lmd 相关的部分
yfitness    = sum(sum(p_Load2))+sum(sum(-lmd.*p_Load2));

%%
%设置求解器的参数，使用 cplex 求解器
options = sdpsettings('solver','cplex');
options.cplex.mip.tolerances.absmipgap = 1;

%%
%调用求解器求解优化问题
results = solvesdp(ys_,yfitness,options);

% 将 Uij 的值转换为实数并开平方
i_data  = sqrt(double(Iij));
u_data  = sqrt(double(Uij));
p_data  = sqrt(double(Pij));
q_data  = sqrt(double(Qij));

% 创建一个新的图形窗口
figure;
subplot(221);
plot(u_data,'-b^',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.2,0.9,0.5]);
xlabel('网络节点');
ylabel('电压');
grid on

subplot(222);
plot(i_data,'-b^',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.2,0.9,0.5]);
xlabel('网络节点');
ylabel('电流');
grid on


subplot(223);
plot(abs(p_data),'-b^',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.2,0.9,0.5]);
xlabel('网络节点');
ylabel('有功功率');
grid on


subplot(224);
plot(abs(q_data),'-b^',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.2,0.9,0.5]);
xlabel('网络节点');
ylabel('无功功率');
grid on



figure;
% 调用 func_IEEEdraw 函数绘制网络拓扑图，输入参数为线路通断状态矩阵 Zij

subplot(121);
func_IEEEdraw(ones(size(Zij)));
title('故障处理前IEEE33电网重构图');
subplot(122);
func_IEEEdraw(Zij);
title('故障处理后IEEE33电网重构图');
104

4.系统原理简介

在IEEE33微电网中，故障的发生会导致部分线路或设备停运，影响系统的正常供电。电网重构的目标是通过改变网络中开关的状态，重新配置电网拓扑结构，在故障情况下恢复对尽可能多的负荷供电，并优化系统的运行性能，如降低功率损耗、平衡节点电压等。

YALMIP工具箱

YALMIP是一种用于在MATLAB环境下进行优化建模的工具包。它提供了一种简洁的方式来描述优化问题，支持多种类型的优化变量（如连续变量、整数变量、二进制变量等）和约束条件。在 IEEE33微电网重构问题中，可利用YALMIP定义上述数学模型中的变量、目标函数和约束条件。

cplex工具箱

cplex是一款强大的优化求解器，能够高效求解大规模的线性规划、混合整数规划等优化问题。在IEEE33微电网重构问题中，将YALMIP构建的优化模型传递给 cplex 求解器进行求解。例如，对于混合整数规划形式的电网重构模型，cplex能够快速找到满足约束条件且使目标函数最优的开关状态组合（即电网重构方案）。

这里，我们定义最大化负载有功功率部分目标函数：

利用YALMIP和cplex工具箱对更新后的重构模型进行求解，通过一系列复杂而高效的计算过程，最终得到最优的开关操作方案。根据这一方案，系统会自动控制相应的开关动作，实现电网的重构。经过重构后的微电网，能够恢复对尽可能多的负荷供电，同时有效优化系统的运行性能，如降低功率损耗、提升电压稳定性等，从而保障微电网在故障后的可靠运行。