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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁
目录
💥1 概述
📚2 运行结果
🎉3 文献来源
🌈4 Matlab代码、数据、文章讲解
电力系统的安全运行需要一个全面而详细的监控系统来保证系统的可观测性。然而，冗余测量会导致控制、管理和成本方面的问题。最优相量测量单元（PMU）布置问题被称为最小化电力系统中安装的相量测量单位的数量，同时保持整个系统的可观测性。本文介绍了如何基于PMU分析电力系统可观测性，并分析了PMU最优配置问题的四种算法。
此外，提出了一种改进的模拟退火方法。基于深度优先搜索、图论过程、模拟退火方法和递归安全N算法这四种算法，在Matlab中进行了仿真，以比较这些算法的性能。
PMU作为目前电力系统中一种先进的测量设备，为我们提供了一种更准确、方便的电力系统状态评估方法。然而，其相对较高的价格使得优化PMU的布局成为一个问题。
在本文中，详细介绍了基于拓扑可观测性分析的PMU布局规则和OPP问题的公式。对OPP问题公式中使用的非线性约束函数进行了修正，以使该函数能够准确地反映每条总线的可观测性。
在算法章节（即第3章）中，简要介绍了OPP问题的常用方法，并详细介绍了四种OPP问题算法，包括深度优先搜索（DFS）、图论过程（GTh）和模拟退火（SA）方法。作者在此提出了一种改进的SA方法，与[5]中提出的原始SA方法相比，该方法具有更高的概率找到最优或次优位置。
使用上述四种算法对IEEE 14总线、30总线、57总线和118总线以及新英格兰39总线系统进行了仿真。模拟结果见案例研究章节，即第4章。
通过仿真，DFS和GTh被证明是四种算法中最快的算法，如第3.2和3.3章中的分析。通过对使用合并方法的GTh和使用非线性约束函数方法的GTh的仿真结果的比较，证明合并方法不是处理零注入总线的非常有用的方法。根据第2.4.1章中的分析49 50，谁分析了合并方法如何以及为什么不能像我们预期的那样工作。
此外，在仿真中，所提出的改进SA方法的性能优于原始SA方法。尽管修改后的算法需要相对更多的时间来完成搜索，但该算法所花费的时间仍然可以接受
递归安全N算法作为OPP问题中最小生成树思想的实现，在仿真中表现良好。虽然该算法所花费的时间与所提出的改进的SA方法相似，但它比SA方法稳定得多。
SA仿真结果：
RSN仿真结果：
部分代码：
%% bus data
% bus_i type Pd Qd Gs Bs area Vm Va baseKV zone Vmax Vmin
mpc.bus = [
1 2 51 27 0 0 1 0.955 10.67 138 1 1.06 0.94;
2 1 20 9 0 0 1 0.971 11.22 138 1 1.06 0.94;
3 1 39 10 0 0 1 0.968 11.56 138 1 1.06 0.94;
4 2 39 12 0 0 1 0.998 15.28 138 1 1.06 0.94;
5 1 0 0 0 -40 1 1.002 15.73 138 1 1.06 0.94;
6 2 52 22 0 0 1 0.99 13 138 1 1.06 0.94;
7 1 19 2 0 0 1 0.989 12.56 138 1 1.06 0.94;
8 2 28 0 0 0 1 1.015 20.77 345 1 1.06 0.94;
9 1 0 0 0 0 1 1.043 28.02 345 1 1.06 0.94;
10 2 0 0 0 0 1 1.05 35.61 345 1 1.06 0.94;
11 1 70 23 0 0 1 0.985 12.72 138 1 1.06 0.94;
12 2 47 10 0 0 1 0.99 12.2 138 1 1.06 0.94;
13 1 34 16 0 0 1 0.968 11.35 138 1 1.06 0.94;
14 1 14 1 0 0 1 0.984 11.5 138 1 1.06 0.94;
15 2 90 30 0 0 1 0.97 11.23 138 1 1.06 0.94;
16 1 25 10 0 0 1 0.984 11.91 138 1 1.06 0.94;
17 1 11 3 0 0 1 0.995 13.74 138 1 1.06 0.94;
18 2 60 34 0 0 1 0.973 11.53 138 1 1.06 0.94;
19 2 45 25 0 0 1 0.963 11.05 138 1 1.06 0.94;
20 1 18 3 0 0 1 0.958 11.93 138 1 1.06 0.94;
21 1 14 8 0 0 1 0.959 13.52 138 1 1.06 0.94;
22 1 10 5 0 0 1 0.97 16.08 138 1 1.06 0.94;
23 1 7 3 0 0 1 1 21 138 1 1.06 0.94;
24 2 13 0 0 0 1 0.992 20.89 138 1 1.06 0.94;
25 2 0 0 0 0 1 1.05 27.93 138 1 1.06 0.94;
26 2 0 0 0 0 1 1.015 29.71 345 1 1.06 0.94;
27 2 71 13 0 0 1 0.968 15.35 138 1 1.06 0.94;
28 1 17 7 0 0 1 0.962 13.62 138 1 1.06 0.94;
29 1 24 4 0 0 1 0.963 12.63 138 1 1.06 0.94;
30 1 0 0 0 0 1 0.968 18.79 345 1 1.06 0.94;
31 2 43 27 0 0 1 0.967 12.75 138 1 1.06 0.94;
32 2 59 23 0 0 1 0.964 14.8 138 1 1.06 0.94;
33 1 23 9 0 0 1 0.972 10.63 138 1 1.06 0.94;
34 2 59 26 0 14 1 0.986 11.3 138 1 1.06 0.94;
35 1 33 9 0 0 1 0.981 10.87 138 1 1.06 0.94;
36 2 31 17 0 0 1 0.98 10.87 138 1 1.06 0.94;
37 1 0 0 0 -25 1 0.992 11.77 138 1 1.06 0.94;
38 1 0 0 0 0 1 0.962 16.91 345 1 1.06 0.94;
39 1 27 11 0 0 1 0.97 8.41 138 1 1.06 0.94;
40 2 66 23 0 0 1 0.97 7.35 138 1 1.06 0.94;
41 1 37 10 0 0 1 0.967 6.92 138 1 1.06 0.94;
42 2 96 23 0 0 1 0.985 8.53 138 1 1.06 0.94;
43 1 18 7 0 0 1 0.978 11.28 138 1 1.06 0.94;
44 1 16 8 0 10 1 0.985 13.82 138 1 1.06 0.94;
45 1 53 22 0 10 1 0.987 15.67 138 1 1.06 0.94;
46 2 28 10 0 10 1 1.005 18.49 138 1 1.06 0.94;
47 1 34 0 0 0 1 1.017 20.73 138 1 1.06 0.94;
48 1 20 11 0 15 1 1.021 19.93 138 1 1.06 0.94;
49 2 87 30 0 0 1 1.025 20.94 138 1 1.06 0.94;
50 1 17 4 0 0 1 1.001 18.9 138 1 1.06 0.94;
51 1 17 8 0 0 1 0.967 16.28 138 1 1.06 0.94;
52 1 18 5 0 0 1 0.957 15.32 138 1 1.06 0.94;
53 1 23 11 0 0 1 0.946 14.35 138 1 1.06 0.94;
54 2 113 32 0 0 1 0.955 15.26 138 1 1.06 0.94;
55 2 63 22 0 0 1 0.952 14.97 138 1 1.06 0.94;
56 2 84 18 0 0 1 0.954 15.16 138 1 1.06 0.94;
57 1 12 3 0 0 1 0.971 16.36 138 1 1.06 0.94;
58 1 12 3 0 0 1 0.959 15.51 138 1 1.06 0.94;
59 2 277 113 0 0 1 0.985 19.37 138 1 1.06 0.94;
60 1 78 3 0 0 1 0.993 23.15 138 1 1.06 0.94;
61 2 0 0 0 0 1 0.995 24.04 138 1 1.06 0.94;
62 2 77 14 0 0 1 0.998 23.43 138 1 1.06 0.94;
63 1 0 0 0 0 1 0.969 22.75 345 1 1.06 0.94;
64 1 0 0 0 0 1 0.984 24.52 345 1 1.06 0.94;
65 2 0 0 0 0 1 1.005 27.65 345 1 1.06 0.94;
66 2 39 18 0 0 1 1.05 27.48 138 1 1.06 0.94;
67 1 28 7 0 0 1 1.02 24.84 138 1 1.06 0.94;
68 1 0 0 0 0 1 1.003 27.55 345 1 1.06 0.94;
69 3 0 0 0 0 1 1.035 30 138 1 1.06 0.94;
70 2 66 20 0 0 1 0.984 22.58 138 1 1.06 0.94;
71 1 0 0 0 0 1 0.987 22.15 138 1 1.06 0.94;
72 2 12 0 0 0 1 0.98 20.98 138 1 1.06 0.94;
73 2 6 0 0 0 1 0.991 21.94 138 1 1.06 0.94;
74 2 68 27 0 12 1 0.958 21.64 138 1 1.06 0.94;
75 1 47 11 0 0 1 0.967 22.91 138 1 1.06 0.94;
76 2 68 36 0 0 1 0.943 21.77 138 1 1.06 0.94;
77 2 61 28 0 0 1 1.006 26.72 138 1 1.06 0.94;
78 1 71 26 0 0 1 1.003 26.42 138 1 1.06 0.94;
79 1 39 32 0 20 1 1.009 26.72 138 1 1.06 0.94;
80 2 130 26 0 0 1 1.04 28.96 138 1 1.06 0.94;
81 1 0 0 0 0 1 0.997 28.1 345 1 1.06 0.94;
82 1 54 27 0 20 1 0.989 27.24 138 1 1.06 0.94;
83 1 20 10 0 10 1 0.985 28.42 138 1 1.06 0.94;
84 1 11 7 0 0 1 0.98 30.95 138 1 1.06 0.94;
85 2 24 15 0 0 1 0.985 32.51 138 1 1.06 0.94;
86 1 21 10 0 0 1 0.987 31.14 138 1 1.06 0.94;
87 2 0 0 0 0 1 1.015 31.4 161 1 1.06 0.94;
88 1 48 10 0 0 1 0.987 35.64 138 1 1.06 0.94;
89 2 0 0 0 0 1 1.005 39.69 138 1 1.06 0.94;
90 2 163 42 0 0 1 0.985 33.29 138 1 1.06 0.94;
91 2 10 0 0 0 1 0.98 33.31 138 1 1.06 0.94;
92 2 65 10 0 0 1 0.993 33.8 138 1 1.06 0.94;
93 1 12 7 0 0 1 0.987 30.79 138 1 1.06 0.94;
94 1 30 16 0 0 1 0.991 28.64 138 1 1.06 0.94;
95 1 42 31 0 0 1 0.981 27.67 138 1 1.06 0.94;
96 1 38 15 0 0 1 0.993 27.51 138 1 1.06 0.94;
97 1 15 9 0 0 1 1.011 27.88 138 1 1.06 0.94;
98 1 34 8 0 0 1 1.024 27.4 138 1 1.06 0.94;
99 2 42 0 0 0 1 1.01 27.04 138 1 1.06 0.94;
100 2 37 18 0 0 1 1.017 28.03 138 1 1.06 0.94;
101 1 22 15 0 0 1 0.993 29.61 138 1 1.06 0.94;
102 1 5 3 0 0 1 0.991 32.3 138 1 1.06 0.94;
103 2 23 16 0 0 1 1.001 24.44 138 1 1.06 0.94;
104 2 38 25 0 0 1 0.971 21.69 138 1 1.06 0.94;
105 2 31 26 0 20 1 0.965 20.57 138 1 1.06 0.94;
106 1 43 16 0 0 1 0.962 20.32 138 1 1.06 0.94;
107 2 50 12 0 6 1 0.952 17.53 138 1 1.06 0.94;
108 1 2 1 0 0 1 0.967 19.38 138 1 1.06 0.94;
109 1 8 3 0 0 1 0.967 18.93 138 1 1.06 0.94;
110 2 39 30 0 6 1 0.973 18.09 138 1 1.06 0.94;
111 2 0 0 0 0 1 0.98 19.74 138 1 1.06 0.94;
112 2 68 13 0 0 1 0.975 14.99 138 1 1.06 0.94;
113 2 6 0 0 0 1 0.993 13.74 138 1 1.06 0.94;
114 1 8 3 0 0 1 0.96 14.46 138 1 1.06 0.94;
115 1 22 7 0 0 1 0.96 14.46 138 1 1.06 0.94;
116 2 184 0 0 0 1 1.005 27.12 138 1 1.06 0.94;
117 1 20 8 0 0 1 0.974 10.67 138 1 1.06 0.94;
118 1 33 15 0 0 1 0.949 21.92 138 1 1.06 0.94;
];
%% generator data
% bus Pg Qg Qmax Qmin Vg mBase status Pmax Pmin Pc1 Pc2 Qc1min Qc1max Qc2min Qc2max ramp_agc ramp_10 ramp_30 ramp_q apf
mpc.gen = [
1 0 0 15 -5 0.955 100 1 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
4 0 0 300 -300 0.998 100 1 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
6 0 0 50 -13 0.99 100 1 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
8 0 0 300 -300 1.015 100 1 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
10 450 0 200 -147 1.05 100 1 550 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
12 85 0 120 -35 0.99 100 1 185 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
15 0 0 30 -10 0.97 100 1 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
18 0 0 50 -16 0.973 100 1 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
19 0 0 24 -8 0.962 100 1 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
24 0 0 300 -300 0.992 100 1 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
25 220 0 140 -47 1.05 100 1 320 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
26 314 0 1000 -1000 1.015 100 1 414 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
27 0 0 300 -300 0.968 100 1 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
31 7 0 300 -300 0.967 100 1 107 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
32 0 0 42 -14 0.963 100 1 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
34 0 0 24 -8 0.984 100 1 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
36 0 0 24 -8 0.98 100 1 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
40 0 0 300 -300 0.97 100 1 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
42 0 0 300 -300 0.985 100 1 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
46 19 0 100 -100 1.005 100 1 119 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
49 204 0 210 -85 1.025 100 1 304 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
54 48 0 300 -300 0.955 100 1 148 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
55 0 0 23 -8 0.952 100 1 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
56 0 0 15 -8 0.954 100 1 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
59 155 0 180 -60 0.985 100 1 255 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
61 160 0 300 -100 0.995 100 1 260 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
62 0 0 20 -20 0.998 100 1 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
65 391 0 200 -67 1.005 100 1 491 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
66 392 0 200 -67 1.05 100 1 492 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
69 516.4 0 300 -300 1.035 100 1 805.2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
70 0 0 32 -10 0.984 100 1 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
72 0 0 100 -100 0.98 100 1 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
73 0 0 100 -100 0.991 100 1 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
74 0 0 9 -6 0.958 100 1 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
76 0 0 23 -8 0.943 100 1 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
77 0 0 70 -20 1.006 100 1 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
80 477 0 280 -165 1.04 100 1 577 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
85 0 0 23 -8 0.985 100 1 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
87 4 0 1000 -100 1.015 100 1 104 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
89 607 0 300 -210 1.005 100 1 707 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
90 0 0 300 -300 0.985 100 1 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
91 0 0 100 -100 0.98 100 1 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
92 0 0 9 -3 0.99 100 1 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
99 0 0 100 -100 1.01 100 1 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
100 252 0 155 -50 1.017 100 1 352 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
103 40 0 40 -15 1.01 100 1 140 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
104 0 0 23 -8 0.971 100 1 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
105 0 0 23 -8 0.965 100 1 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
107 0 0 200 -200 0.952 100 1 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
110 0 0 23 -8 0.973 100 1 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
111 36 0 1000 -100 0.98 100 1 136 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
112 0 0 1000 -100 0.975 100 1 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
113 0 0 200 -100 0.993 100 1 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
116 0 0 1000 -1000 1.005 100 1 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
];
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到此这篇Cmip6降尺度（cmip6降尺度matlab）的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关推荐文章，希望大家都能在编程的领域有一番成就！Power System Observability and Optimal Phasor
Measurement Unit Placement
A PROJECT REPORT
SUBMITTED FOR COURSE EE8725
ADVANCED POWER SYSTEM ANALYSIS AND ECONOMICS
BY
Pei Xu
Advisor:
Bruce F. Wollenberg
Department of Electrical and Computer Engineering
College of Science and Engineering
University of Minnesota - Twin Cities
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