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之前发布了《可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究》matlab版本程序#xff0c;本次发布的为Python版本#xff0c;采用gurobi作为求解器#xff0c;有需要的可以下载对照学习研究。
首先详细介绍了优化调度模型的求解方案#xff0c;分别采用二次规划…1 主要内容
之前发布了《可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究》matlab版本程序本次发布的为Python版本采用gurobi作为求解器有需要的可以下载对照学习研究。
首先详细介绍了优化调度模型的求解方案分别采用二次规划、二阶锥规划对上下层模型进行求解所采用的算法相较于智能算法求解速度更快求解结果更准确。针对下层模型的非凸性采用二阶锥松弛方法将将原问题的非凸可行域松弛为一个凸二阶锥可行域提高了求解效率和准确性并且对于辐射型网络利用二阶锥松弛建立的松弛模型是严格的通过二阶锥规划求解出的下界值就是原问题的最优解。然后以改进的IEEE33节点配电网系统进行仿真仿真结果表明本文所提调度策略可以有效降低负荷峰谷差降低系统网损改善系统电压水平等。 2 部分代码 #约束Column51 PF33.addConstr((lin1[0]abs_(pev1[0])), namecolumn51)#电动汽车无功约束Column5 PF33.addConstr((qev1[0]0.95*lin1[0]), namecolumn5)Column61 PF33.addConstr((lin2[0]abs_(pev2[0])), namecolumn61)Column6 PF33.addConstr((qev2[0]0.95*lin2[0]), namecolumn6)Column71 PF33.addConstr((lin3[0]abs_(pev3[0])), namecolumn71)Column7 PF33.addConstr((qev3[0]0.95*lin3[0]), namecolumn7)Column8 PF33.addConstr((qev1[0]-0.95*lin1[0]), namecolumn8)Column9 PF33.addConstr((qev2[0]-0.95*lin2[0]), namecolumn9)Column10 PF33.addConstr((qev3[0]-0.95*lin3[0]), namecolumn10)if i in range(0,15):Column11 PF33.addConstr((pev1[0]num_ask0*50/1000), namecolumn11)#电动汽车有功约束---充电Column12 PF33.addConstr((pev1[0]0), namecolumn12)Column13 PF33.addConstr((pev2[0]num_ask1*50/1000), namecolumn13)Column14 PF33.addConstr((pev2[0]0), namecolumn14)Column15 PF33.addConstr((pev3[0]num_ask2*50/1000), namecolumn15)Column16 PF33.addConstr((pev3[0]0), namecolumn16)elif i in range(15,24):Column11 PF33.addConstr((pev1[0]-num_ask0*50/1000), namecolumn11)#电动汽车有功约束---放电Column12 PF33.addConstr((pev1[0]0), namecolumn12)Column13 PF33.addConstr((pev2[0]-num_ask1*50/1000), namecolumn13)Column14 PF33.addConstr((pev2[0]0), namecolumn14)Column15 PF33.addConstr((pev3[0]-num_ask2*50/1000), namecolumn15)Column16 PF33.addConstr((pev3[0]0), namecolumn16)3 程序结果 4 下载链接
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