电力系统最优潮流（Optimal Power Flow, OPF）是电力工程中的一个重要概念，它涉及到电力系统的经济调度和安全运行。在MATLAB环境下进行最优潮流计算，可以实现对电力网络的功率分布、电压调整以及发电机输出的优化，以最小化运行成本，同时满足各种约束条件，如设备限额、电压质量等。 MATLAB作为一种强大的数值计算和数据可视化工具，被广泛应用于电力系统的研究与分析。通过编写MATLAB脚本或函数，我们可以构建电力系统模型，解决包括线性化和非线性化的OPF问题。提供的这个“电力系统最优潮流程序matlab”压缩包，显然是一个专为初学者设计的实例集合，包含不同节点数量的案例，帮助学习者理解和掌握最优潮流的计算方法。 在MATLAB中解决最优潮流问题通常涉及以下步骤： 1. **建立模型**：需要定义电力网络的拓扑结构，包括发电机、负荷、变压器、线路等元件，以及它们之间的连接关系。这可以通过建立节点阻抗矩阵来完成。 2. **设定变量**：确定待优化的变量，如发电机的有功功率、无功功率、节点电压幅值和相角等。 3. **制定目标函数**：目标函数通常是为了最小化运行成本，这包括燃料费用和其他发电成本。该函数需要考虑所有发电机的输出功率。 4. **设定约束**：约束条件包括但不限于发电机的功率输出限制、线路的功率传输限制、电压的上下限以及功率平衡方程（即节点注入功率等于节点消耗功率）。 5. **求解优化问题**：MATLAB的内置优化工具箱（如`fmincon`或`fminunc`）可以用于解决这一非线性优化问题。这些函数会寻找满足约束条件下的目标函数最小值。 6. **结果分析**：得到最优解后，分析结果包括但不限于发电机的最优功率输出、各节点的电压水平和功率流动情况。这些信息对于电力调度和设备维护具有重要意义。 在学习和使用这个压缩包时，建议按照以下步骤操作： 1. **阅读并理解代码**：逐行分析提供的MATLAB代码，了解每个部分的作用。 2. **运行示例**：选择一个简单案例运行，观察输出结果，理解计算过程。 3. **修改参数**：尝试修改节点数量、发电机设置等参数，观察结果变化，加深理解。 4. **扩展应用**：根据实际需求，尝试将此程序应用于更复杂或者更大规模的电力系统模型。 通过这个学习资源，初学者不仅可以掌握电力系统最优潮流的基本原理，还能熟练运用MATLAB进行实际问题的求解，为今后在电力系统领域的深入研究打下坚实基础。

MATLAB代码：含SOP配电网重构 关键词：配网重构 yalmip 二阶锥 参考文档：《二阶锥松弛在配电网最优潮流计算中的应用》 仿真平台：MATLAB 主要内容：参考文献2 高比例新能源下考虑需求侧响应和智能软开关的配电网重构 参考3：Mathematical representation of radiality constraint in distribution system reconfiguration problem

CPLEX二阶锥规划考虑Wind+CB+SVG+OLTC+ESS多时段24h，参考文献：主动配电网多源协同运行优化研究_乔珊 摘要：最优潮流研究在配 电网规划运行 中不可或缺 ， 且在大量分布式能源接入 的主动配 电网环境下尤 为重要 。传统的启发式算法 在全局最优 解和求解 速度上均 无法满足主动配电网运行要求 ， 而基于线性化的最优潮流方法在高阻抗的配 电网中适用性也较 弱。 基于此，文章建立 了基 于二阶锥规划的动态最优潮流模型框架，力图将原非线性规划模型松弛转化为SOPC进行快速求解 。 首先 ，给出了基于二阶锥松弛 的配 电网动态最优潮流基本模 型； 然后,对主动配 电网中各重要参与元素进行相应 的线性化建模处理 以便 高效求解，如主动管理设备、配 电网重构、需求响应及综合负荷等；同时，分析 了松弛模型和近似等效 的准确性。

电力系统分析潮流计算课程报告

考虑网络重构的IEEE 33节点动态最优潮流 考虑网络重构和电压电流约束 使用二阶锥松弛模型 采用yalmip+cplex求解器编写

可用输电能力(ATC)是评价互联电网运行安全稳定裕度的重要测度指标。针对交流最优潮流(OPF)模型计算ATC时在收敛性方面的不足，提出一种计及电压和网损的线性潮流方程，在此基础上构造用于ATC计算的OPF计算模型，并通过先估计网损、再求解优化问题的2步求解策略得到ATC的计算结果。IEEE 39节点系统的算例分析验证了所提方法的正确性和有效性。

基于多目标灰色狼群算法的无功电压优化

代码名称：基于IEEE标准30节点直流潮流的电力系统机组组合优化调度matlab-yalmip/cplex/gurobi 代码简介： 机组组合问题要求基于已知的系统数据，求解计划时间内机组决策变量的最优组合，使得系统总成本达到最小。该问题的决策变量由两类，一类是各时段机组的启停状态，为整数变量，0表示关停，1表示启动；另一类是各时段机组的出力，为连续变量。 机组组合问题属于规划问题，即要在决策变量的可行解空间里找到一组最优解，使得目标函数尽可能取得极值。对于混合整数规划，常用的方法有分支定界法，benders分解等。CPLEX提供了快速的MIP求解方法，对于数学模型已知的问题，只需要按照程序规范在MATLAB中编写程序化模型，调用CPLEX求解器，即可进行求解。 参考文献：自编文件

求解最优潮流问题的例程，很有用哦，用了yamip建模语言

使用内点法在matlab平台上进行最优潮流计算