基于粒子群优化算法的最优潮流(IEEE30节点(Matlab代码实现)

基于粒子群优化算法的最优潮流(IEEE30节点(Matlab代码实现)

💥1 概述基于粒子群优化算法的最优潮流问题是电力系统中的一个重要优化问题,旨在通过调整发电机的出力、变压器的变比和线路的潮流分配,使得电力系统中的功率损耗最小,从而达到经济运行和电能质量要求。下面是基于粒子群优化算法的最优潮流求解步骤:1. 确定优化目标:最优潮流问题的优化目标通常为最小化功率损耗...

基于粒子群优化算法的分布式电源选址与定容【多目标优化】【IEEE33节点】(Matlab代码实现)

基于粒子群优化算法的分布式电源选址与定容【多目标优化】【IEEE33节点】(Matlab代码实现)

💥1 概述分布式电源接入配电网,实现就地消纳,可以提高新能源的利用率、提高电能质量和降低系统网损。然而接入点位置和电源的容量的差异对配电网的影响不同,如果位置和容量不合适,可能会导致系统中某处的电压越限、总系统的网损增加。因此在电源规划阶段分析分布式电源接入点的位置和容量十分有必要。分布式电源接入...

基于粒子群优化算法的配电网光伏储能双层优化配置模型[IEEE33节点](选址定容)(Matlab代码实现)

基于粒子群优化算法的配电网光伏储能双层优化配置模型[IEEE33节点](选址定容)(Matlab代码实现)

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【故障定位】基于粒子群优化算法的故障定位及故障区段研究【IEEE33节点】(Matlab代码实现)

【故障定位】基于粒子群优化算法的故障定位及故障区段研究【IEEE33节点】(Matlab代码实现)

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【风光不确定】基于多时间尺度滚动优化算法的主动配电网研究【IEEE33节点】(Matlab代码实现)

【风光不确定】基于多时间尺度滚动优化算法的主动配电网研究【IEEE33节点】(Matlab代码实现)

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基于粒子群优化算法的分布式电源选址定容【IEEE33节点】(Matlab代码实现)

基于粒子群优化算法的分布式电源选址定容【IEEE33节点】(Matlab代码实现)

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