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行百里者，半于九十。
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本文目录如下：
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目录
💥1 概述
电力
系
统最
优
潮
流
（
Ｏｐｔｉｍａｌｐｏｗｅｒｆｌｏｗ，
ＯＰＦ
）
综
合
考虑
电
网
安
全
性和经济性
，
已
成为
电
网
运
行
及
规划
不
可缺少的分
析
工
具
。
该
问题的数学
模
型
属
于
非
凸
非
线性
规划
问题
，
精
确
求解
困
难
。
内
点
算法
在最
优
潮
流
问题求解的收敛
性和效
率
方面的应用研究
取
得
了
较
大
进
展
，
受
到
广泛
关
注
。
多种
组
合
算法
及
新
型
改
进
算法也
相
继
被提出，
比
如内
点
割
平
面法
、
半
光滑
牛顿
法
、
奔德斯
分解算法
、
交
替
方
向
乘
子
法
等
，
以
应
对最
优
潮
流
问题的各 种目标和约束
。
但
如
何
精
确
求
取
最
优
潮
流
问题的
全
局最
优解
，
避免陷
入
局部最
优
，
仍
是
困
扰
学
术界
的一大
难
题
。
二阶锥规划转化求解
上述故障重构模型中，式(
9
) 潮流约束具有非线性、
非凸性，其强非凸性使得该故障重构问题变为一个NP 难题，最优解难以求得，且求解效率较低
。
在此引入中间变量，通过二阶锥松弛技术将其转化成二阶锥形式，由凸规划的理论求得全局最优解。
📚
2 运行结果
链接：
https://pan.baidu.com/s/11xlDlvkCuByM8Y_8fZFmjg
提取码：t2gp
–来自百度网盘超级会员V3的分享
部分代码：
%% 光伏接入位置 7、13、27, 容量分别为 500kW , 300kW , 400kW
Solar_origin_data=[87.6667, 87.6667, 87.6667, 87.6667, 87.6667, 87.6667, …
102.667, 125.333, 132, 163.889, 178.111, 216.778, …
237, 240, 230.444, 224.556, 209.778, 171, …
133.556, 103.111, 87.6667, 87.6667, 87.6667, 87.6667];
Solar_radio=zeros(33,1);
Solar_radio(7)=500/(500+300+400);
Solar_radio(13)=300/(500+300+400);
Solar_radio(27)=400/(500+300+400);
%% 风机接入位置 10、16、 30, 容量分别为 500kW , 400kW ， 400kW
Wind_origin_data=[259.333, 221.667, 278.889, 192.222, 240.556, 211.333, …
164.222, 106.222, 172.889, 126, 240.111, 278.556, …
278.222, 269.333, 125.222, 154.667, 124.667, 183.222, …
125.444, 117.778, 191.667, 221.556, 127.222, 250.222];
Wind_radio=zeros(33,1);
Wind_radio(10)=500/(500+400+400);
% Wind_radio(16)=300/(500+300+200+200+300);
Wind_radio(16)=400/(500+400+400);
Wind_radio(30)=450/(500+400+400);
% Wind_radio(33)=300/(500+300+200+200+300);
%% 负荷数据
Load_origin_data=[180, 109.778, 134.111, 158.444, 197, 277.222, …
325.778, 442.889, 537.444, 560.778, 465.889, 348.778, …
396.889, 466.889, 514.111, 561.889, 584.222, 490.222, …
442.444, 372.222, 324.889, 277.444, 229.778, 181.889];
%data/64*500表示此时刻系统总的负荷、PV、WT，单位KW，不知道这样的理解对不对，但这么算的话负荷、PV/WT大概都在500KW以内
%除以1000表示单位由KW变为MW，接下来的一切计算功率均默认为多少MW，包括ESS功率0.1MW=100KW
Solar_data=(Solar_origin_data-87.6667)/64*500/1000;
Wind_data=(Wind_origin_data-87.6667)/64*500/1000;
Load_data=(Load_origin_data-87.6667)/64*500/1000;
p_load=Bus(:,2)/1000; %表示各个节点负荷占的标幺值？为什么要除以一千
q_load=Bus(:,3)/1000;
for a=2:33
Load_radio(a)=p_load(a)/sum(p_load); %表示各个负荷占总负荷的比值
q_Load_radio(a)=q_load(a)/sum(q_load);
end
q_Load_data=Load_data*tan(acos(0.85));
theta=atan(q_load./p_load);
for a=1:24
p_Solar(:,a)=Solar_radio*Solar_data(a);
p_Wind(:,a)=Wind_radio*Wind_data(a);
p_Load(:,a)=Load_radio*Load_data(a); %每个节点在每一时刻的负荷值
q_Load(:,a)=q_Load_radio*q_Load_data(a);
end
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参考文献
部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。
[1]柳影,田君杨,李佩杰等.求解最优潮流全局最优解的二阶半定规划方法[J].重庆师范大学学报(自然科学版),2022,39(02):22-30.
[2]陈攀峰,程浩忠,吕佳炜,张宏伟.基于二阶锥规划考虑主动管理的主动配电网故障恢复[J].电测与仪表,2019,56(21):46-51.DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2019.021.008.
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4 Matlab代码实现