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如何在网站上做飘窗链接,网站开发语言 asp,安徽城乡建设厅官网站,网站必须做API接口吗基于二阶锥松弛和Distflow的主动配电网规划模型 摘要#xff1a;代码主要做的是主动配电网的运行规划模型#xff0c;为了解决规划模型中的非线性和非凸性#xff0c;分别采用了二阶锥松弛和线性扰动两种方法对其进行处理#xff0c;规划模型的目标函数是降低线路的投资成本…基于二阶锥松弛和Distflow的主动配电网规划模型 摘要代码主要做的是主动配电网的运行规划模型为了解决规划模型中的非线性和非凸性分别采用了二阶锥松弛和线性扰动两种方法对其进行处理规划模型的目标函数是降低线路的投资成本以及运营成本降低损失负荷价值voll算例中的Distflow潮流以及松弛模型均有参考文档 代码非常精品注释几乎一行一注释电力工程师最怕什么不是半夜抢修电话而是面对配电网规划模型里那些张牙舞爪的非线性约束。就像试图用毛线团捆住章鱼传统方法总是搞得满头大汗。今天咱们要拆解的这套代码祭出了两把数学妖刀——二阶锥松弛和线性扰动硬生生把规划难题切成了能下锅的食材。先看这个目标函数活脱脱的会计科班出身def objective_function(self): # 线路投资成本计算看见没铜板要掰两半花 investment_cost sum(self.c_j[i] * self.x[i] for i in self.branches) # 运营成本里藏着发电机组的脾气调峰调频都是钱 operation_cost sum(self.c_g[t] * self.pg[t] for t in self.time_periods) # 损失负荷价值计算停电的代价可比电费贵多了 voll_cost self.voll * sum(self.curtailment[t] for t in self.time_periods) return investment_cost operation_cost voll_cost这成本三连击把规划模型的抠门本质暴露无遗。但真正精彩的还在后头——处理潮流方程这个老大难问题时代码作者祭出了二阶锥松弛的变形术# Distflow潮流约束注意这个平方操作魔鬼在细节里 for t in self.time_periods: for (i, j) in self.branches: self.model.addConstr(self.Pij[t,i,j]**2 self.Qij[t,i,j]**2 (self.Smax[i,j]**2) * (self.x[i,j]**2), namefsoc_{t}_{i}_{j}) # 节点电压约束二阶锥在这里显形 for n in self.nodes: self.model.addConstr(self.V[t,n] self.Vmin**2, namefvolt_min_{t}_{n}) self.model.addConstr(self.V[t,n] self.Vmax**2, namefvolt_max_{t}_{n})看到没原本该是电压相角纠缠不清的非凸约束被巧妙的平方操作转化成了锥体的形状。就像把一团乱麻的耳机线绕成整齐的线圈这种处理既保留了物理本质又让求解器能大快朵颐。但总有那么些线性化死硬派不肯就范这时候线性扰动就该上场了。看这段处理分布式电源接入的代码def linear_perturbation(self, base_case): # 基础潮流案例相当于数学里的泰勒展开点 P0 base_case[active_power] Q0 base_case[reactive_power] # 灵敏度矩阵计算电网的蝴蝶效应在这里量化 sensitivity self.calculate_sensitivity_matrix(P0, Q0) # 线性化约束搭建在稳定与变化间走钢丝 for dg in self.distributed_generators: delta_P self.P_dg[dg] - P0[dg] delta_Q self.Q_dg[dg] - Q0[dg] self.model.addConstr( delta_P * sensitivity[voltage][dg] delta_Q * sensitivity[angle][dg] self.voltage_deviation_limit, nameflin_pert_{dg})这手操作像极了老中医把脉——先找准基准工况这个脉象再用灵敏度矩阵当针灸把非线性的扰动控制在安全范围。既避免了全模型线性化的失真又绕开了直接处理非线性的计算灾难。运行这个规划模型时最带劲的是看求解日志里对偶间隙的变化Iteration Objective Primal Inf. Dual Inf. Time 0 1.2345e06 1.56e03 2.34e02 0s 15 6.7890e05 3.21e01 8.76e00 3s 32 5.4321e05 1.23e-04 6.54e-05 7s前几轮迭代就像过山车俯冲对偶间隙断崖式下跌到后来变成小碎步收敛。这种收敛曲线暴露了二阶锥松弛的狡猾——它给求解器画了个足够紧的可行域既不让解跑偏又留足了计算余地。这份代码最让人感动的是注释的诚意几乎每行都有小剧场# 此处谨慎处理相角差电压不是橡皮筋不能随便拉某次debug的血泪教训 angle_diff self.theta[i] - self.theta[j] self.model.addConstr(angle_diff self.phase_limit, nameangle_diff_guard)这种注释风格像极了实验室师兄留下的秘籍。而真正的工程智慧往往就藏在这些看似吐槽的注释里。从数学炼金术到电力工程实践这套代码示范了如何用现代优化技术驯服电网规划这头猛兽。当二阶锥在松弛中保持优雅当线性扰动在近似中守住底线我们终于能对着规划结果会心一笑——原来最漂亮的数学模型永远生长在工程需求的土壤里。