电力系统机组组合优化调度（IEEE14节点、IEEE30节点、IEEE118节点）（Matlab代码实现）

发布时间：2025-05-11 05:36

购买旅行套票，部分景点组合优惠 #生活技巧# #节省生活成本# #生活成本# #旅行节省攻略#

欢迎来到本博客❤️❤️

博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

本文目录如下：

⛳️赠与读者

1 概述

研究步骤

电力系统机组组合优化调度研究文档（IEEE14、IEEE30、IEEE118节点系统）

一、IEEE14节点系统

1. 系统概述

2. 机组组合优化调度研究

二、IEEE30节点系统

1. 系统概述

2. 机组组合优化调度研究

三、IEEE118节点系统

1. 系统概述

2. 机组组合优化调度研究

四、总结与对比

2 运行结果

3.1 算例1——IEEE14节点

3.2 算例2——IEEE30节点

3.3 算例3——IEEE118节点

3.4 二阶锥松弛法

3 参考文献

4 Matlab代码、数据下载

⛳️赠与读者

‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能解答你胸中升起的一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。

或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......

1 概述

本文提出一种确定机组组合的降维半解析动态规划方法,可以与其他经济调度算法相结合,用以解决多种约束条件下的机组组合问题。该方法通过比较各时段负荷及机组参数,剔除各时段下不满足要求的组合状态,从而减少动态规划中的状态点数;根据机组的最小连续运行、停运时间限制,以及机组功率上升、下降速度的约束,剔除了状态点间的无效路径,从而减少了动态规划的路径个数,达到降维的目的;在确定机组启停状态后,再采用解析法进行机组的功率分配,可以大大提高动态规划方法的效率。

知识回顾：

电力系统机组组合优化调度是一个复杂的问题，它涉及到在满足电力需求的同时，优化发电机的启停状态以及输出功率，以最小化运行成本、满足系统约束（如功率平衡、机组出力限制、网络传输限制等），并考虑系统的可靠性和稳定性。IEEE 14节点、IEEE 30节点和IEEE 118节点系统模型是电力系统研究中常用的测试系统，用于模拟和验证不同的优化算法和策略。

研究步骤 系统建模： 网络模型：包括节点、线路、变压器等元件的参数。发电机模型：每台发电机的成本函数（通常是二次函数）、最小/最大出力限制、启停成本、爬坡速率等。负荷模型：各节点的负荷预测值。 问题定义： 目标函数：通常是最小化总运行成本，包括发电成本和启停成本。约束条件：功率平衡约束：每个节点的注入功率等于负荷。线路传输容量约束：确保线路上的潮流不超过其最大容量。发电机出力约束：每台发电机的输出功率在其最小和最大限制之间。爬坡速率约束：发电机输出功率的变化率有限制。启停时间约束：发电机从停机到启动或从运行到停机需要一定时间。 优化算法选择： 混合整数线性规划（MILP）：将问题中的非线性部分线性化，使用商业求解器（如CPLEX、Gurobi）求解。动态规划：适用于小规模系统，可以处理复杂的约束和状态转移。启发式算法：如遗传算法、粒子群优化、模拟退火等，适用于大规模系统，但可能无法保证找到最优解。拉格朗日松弛法：将复杂约束松弛到目标函数中，通过迭代求解。 数据准备与仿真：使用MATLAB、Python（如使用Pyomo库结合CPLEX或Gurobi求解器）等工具进行编程。加载IEEE 14节点、IEEE 30节点或IEEE 118节点的系统数据。设定仿真参数，如时间步长、仿真时长等。 结果分析：分析优化后的机组启停计划和出力计划。比较不同算法的性能，如求解时间、成本节约等。评估系统的可靠性和稳定性，如是否满足所有约束条件。 优化与改进：根据仿真结果调整算法参数或优化模型。尝试新的优化策略或算法。

电力系统机组组合优化调度是一个复杂的问题，涉及多种优化算法和工具。通过比较不同算法的性能（如求解时间、成本节约等），可以评估系统的可靠性和稳定性。未来的研究可以进一步引入新的运行场景、新的调度变量以及新的不确定性量化算法，以达到不同方向的研究目标。

电力系统机组组合优化调度研究文档（IEEE14、IEEE30、IEEE118节点系统）一、IEEE14节点系统 1. 系统概述

IEEE14节点系统是电力系统研究中广泛使用的基础模型，具有以下特点：

拓扑结构：存在两种版本： 配电网模型：辐射型结构，总负荷为28.7+j7.75 MVA，适用于配电网分析。潮流计算模型：环形结构，负荷更大，包含14个节点、20条支路、4台发电机和5台变压器，支持稳态分析（如潮流计算）和动态仿真（如暂态稳定性）。 关键参数：节点1为平衡节点（电压1.05 p.u.），其他发电机节点（如节点2）提供有功和无功功率。包含并联电容器、变压器分接头等控制设备，支持无功优化研究。 应用场景：潮流计算、短路分析、动态稳定性分析，以及新能源接入（如微电网模型）。 2. 机组组合优化调度研究 经典算法应用： 粒子群算法（PSO） ：用于无功优化，通过实数编码控制变量（如发电机端电压、电容器投切）。动态规划与解析法结合：通过降维处理减少状态空间，提升计算效率。 仿真工具： MATLAB/Simulink：构建同步发电机模型，研究动态响应和控制策略。PSASP：支持最优潮流、暂态稳定性等多场景分析。 创新方向：引入风电、光伏和储能，构建复合微电网模型，验证多能源协同调度策略。二、IEEE30节点系统 1. 系统概述

IEEE30节点系统复杂度更高，适用于中规模电网分析：

拓扑结构：包含30个节点、41条线路、6台发电机（节点1、2、5、8、11、13）和4台可调变压器。关键参数：负荷节点电压限值0.95–1.05 p.u.，基准容量100 MVA。多台无功补偿设备（如节点17、18、23、27）和变压器分接头调节能力（变比0.9–1.1）。 应用场景：最优潮流计算、动态经济调度、含可再生能源的优化问题。 2. 机组组合优化调度研究 混合整数规划模型：以CPLEX求解机组启停计划，目标函数为总运行成本（煤耗+启停成本）最小化。引入直流潮流约束，确保线路功率不越限，提升调度安全性。 智能算法对比： 遗传算法（GA）与PSO：验证PSO在降低日运营成本（13925.33美元 vs. GA的13926.54美元）方面的优势。差分进化与PSO混合算法（DEPSO） ：解决最优潮流问题，收敛速度优于传统算法。 新能源整合：在节点20、24接入风电场和光伏电站，通过场景缩减技术处理风光不确定性。三、IEEE118节点系统 1. 系统概述

IEEE118节点系统代表大规模电网，具有复杂结构和多样化设备：

拓扑结构：118个节点、177条线路、54台发电机（含69台同步电机）、9台三绕组变压器，电压等级涵盖345 kV至10.5 kV。关键参数：总装机容量约10,000 MW，实际出力约5,000 MW，网损率3.04%。包含91个三相负载和145台两绕组变压器，支持多区域互联分析。 应用场景：大电网稳定性评估、月度机组组合与检修计划联合优化。 2. 机组组合优化调度研究 复杂约束处理： 机会约束规划：考虑风电月度概率分布，优化机组组合与检修计划，降低弃风率。混合整数线性规划（MILP） ：联合优化PHEV充放电计划与机组组合，降低碳排放成本。 实时调度与储能整合： 点估计仿射鲁棒优化（PE-AARO） ：在19台机组中整合6个风电场和4个储能系统，提升实时调度鲁棒性。安全约束机组组合（SCUC） ：结合交流潮流约束，迭代求解日前市场出清结果。 仿真工具：Modelica GUI构建电磁暂态模型，验证故障场景下的保护策略。四、总结与对比系统规模特点优化算法应用典型研究场景IEEE14小规模，双版本结构PSO、动态规划、Simulink仿真配电网分析、微电网集成IEEE30中规模，多控制变量MILP、DEPSO、安全约束优化最优潮流、风光不确定性调度IEEE118大规模，多电压等级机会约束、PE-AARO、SCUC月度计划、储能整合、跨区域互联

未来研究方向：

多能源协同：深化风光储联合调度模型，提升新能源消纳能力。人工智能融合：探索深度学习在机组组合中的实时决策应用。市场机制设计：结合电力市场规则（如节点电价），优化经济性-安全性权衡。

2 运行结果

3.1 算例1——IEEE14节点

3.2 算例2——IEEE30节点

3.3 算例3——IEEE118节点

3.4 二阶锥松弛法

%发电机费用曲线二次函数分段线性化

P_nl = sdpvar(n_gen, n_L, n_T);

% for i = 1: n_gen

for t = 1: n_T

C = [C,

gen_P(gen(:,GEN_BUS),t) == sum(P_nl(:,:,t), 2)+gen(:,GEN_PMIN).*u_state(gen(:,GEN_BUS),t)/baseMVA,

];

% for l = 1: n_L

C = [C,

0 <= P_nl(:,:,t) <= (gen(:, GEN_PMAX)-gen(:, GEN_PMIN))/n_L/baseMVA*ones(1,n_L),

];

% end

end

% end

% 机组开机费用 Cjk

cost_up = sdpvar(n_gen, n_T);

C = [C, cost_up >= 0];

for k = 1: n_T

for t = 1: k-1

C = [C,

cost_up(:,k) >= start_cost(:,t).*(u_state(gen(:,GEN_BUS),k) - sum(u_state(gen(:,GEN_BUS),[k-t: k-1]),2))

];

end

for i = 1: n_gen

if (init_state(gen(i,GEN_BUS)) == 0)

C = [C,

cost_up(i,1) >= start_cost(i,init_down(i))*(u_state(gen(i,GEN_BUS),1)-init_down(i)*init_state(gen(i,GEN_BUS)))

];

end

%发电机费用曲线二次函数分段线性化
P_nl = sdpvar(n_gen, n_L, n_T);
% for i = 1: n_gen
for t = 1: n_T
C = [C,
gen_P(gen(:,GEN_BUS),t) == sum(P_nl(:,:,t), 2)+gen(:,GEN_PMIN).*u_state(gen(:,GEN_BUS),t)/baseMVA,
];
% for l = 1: n_L
C = [C,
0 <= P_nl(:,:,t) <= (gen(:, GEN_PMAX)-gen(:, GEN_PMIN))/n_L/baseMVA*ones(1,n_L),
];
% end
end
% end
%%
% 机组开机费用 Cjk
cost_up = sdpvar(n_gen, n_T);
C = [C, cost_up >= 0];
for k = 1: n_T
for t = 1: k-1
C = [C,
cost_up(:,k) >= start_cost(:,t).*(u_state(gen(:,GEN_BUS),k) - sum(u_state(gen(:,GEN_BUS),[k-t: k-1]),2))
];
end
end
for i = 1: n_gen
if (init_state(gen(i,GEN_BUS)) == 0)
C = [C,
cost_up(i,1) >= start_cost(i,init_down(i))*(u_state(gen(i,GEN_BUS),1)-init_down(i)*init_state(gen(i,GEN_BUS)))
];
end
end