基于二阶锥规划的主动配电网动态最优潮流求解 关键词：配电网优化 二阶锥优化 动态优化 最优潮流 仿真代码:MATLAB YALMIP+CPLEX 优势：代码注释详实，适合参考学习，全程有讲解！ 主要内容：代码主要主要研究的配电网优化，具体为配电网中的最优潮流优化，考虑了风电、CB、SVG以及OLTC等设备，更加具有代表性，同时潮流的求解方法采用二阶锥方法，构建了SOCP模型，求解效率大大增加，代码提供讲解视频。 参考：主动配电网最优潮流研究及其应用实例--仅参考部分模型 目标函数:子配电网向主网购电量 + 子配电网有功损耗
最近在搞配电网优化，发现传统最优潮流的计算效率实在感人。特别是加了风电、SVG这些玩意儿之后，模型复杂度直接起飞。直到试了二阶锥规划（SOCP），真香警告！今天咱们就唠唠怎么用MATLAB+YALMIP三行代码把非凸问题给整成凸的。
先看核心代码片段：
% 定义连续时段变量 P_net = sdpvar(T,1,'full'); % 主网购电功率 wind = sdpvar(T,N_wind,'full'); % 风机出力 % 构建目标函数 obj = sum(c_elec.*P_net) + sum(c_loss.*I.^2*R); % 电费+损耗 % 潮流约束 Constraints = []; for t=1:T % 二阶锥松弛 Constraints = [Constraints, (2*P_branch(t)).^2 + (2*Q_branch(t)).^2 <= (S_max).^2]; % OLTC分接头约束 Constraints = [Constraints, 0.9*V_ref <= V_node(t) <= 1.1*V_ref]; end % 求解配置 ops = sdpsettings('solver','cplex','verbose',1); optimize(Constraints,obj,ops);这段代码最骚的操作在于把传统的非凸潮流方程通过二阶锥松弛转化——简单来说就是把勾股定理型的约束改写成旋转锥形式。YALMIP的建模语法确实友好，像拼乐高一样堆约束就完事了。
实际跑起来要注意几个坑点：
- 风电出力预测误差得用场景法或者鲁棒优化处理，直接上确定性模型会翻车
- SVG的无功补偿范围要配合CB组数做离散化处理，建议用二进制变量+大M法
- OLTC的档位变化得考虑机械响应延时，加个[-2, +2]档/分钟的爬坡约束
验证模型有效性时，拿33节点系统试了下。相比传统内点法，SOCP求解时间从分钟级降到秒级，特别是在24小时动态场景下，CPLEX直接暴力破解毫无压力。不过要注意松弛间隙，实测电压误差在0.5%以内可以接受。
基于二阶锥规划的主动配电网动态最优潮流求解 关键词：配电网优化 二阶锥优化 动态优化 最优潮流 仿真代码:MATLAB YALMIP+CPLEX 优势：代码注释详实，适合参考学习，全程有讲解！ 主要内容：代码主要主要研究的配电网优化，具体为配电网中的最优潮流优化，考虑了风电、CB、SVG以及OLTC等设备，更加具有代表性，同时潮流的求解方法采用二阶锥方法，构建了SOCP模型，求解效率大大增加，代码提供讲解视频。 参考：主动配电网最优潮流研究及其应用实例--仅参考部分模型 目标函数:子配电网向主网购电量 + 子配电网有功损耗
说到数据可视化，用MATLAB画三维时空图简直降维打击：
surf(1:T,1:nodes,V_matrix'); xlabel('时段');ylabel('节点');zlabel('电压(pu)'); title('全网电压时空分布'); colorbar;这种图拿来汇报绝对唬人，颜色越红表示电压越接近上限，蓝色区域可能要加调压设备。
最后安利下代码包里自带的调试技巧：遇到infeasible时，先用check(Constraints)定位冲突约束，然后逐步注释掉设备约束排查。曾经有个兄弟把SVG容量设成负数，debug两小时发现是手滑输错参数，血压直接拉满...
完整工程已传GitHub，包含12种典型场景测试数据。需要教学视频的私信，包教包会，不会退网（手动狗头）。下次准备撸微电网的分布式优化，想看的评论区扣1。
