基于Matlab+YALMIP编程的分布式电源优化配置：33节点考虑二阶锥模型与多约束条
件的加权电压支撑能力指标分析
# 分布式电源在33节点配电网中的优化配置探索
在电力系统领域，分布式电源的优化配置一直是个热门且关键的话题。今天咱们就以33节点的配电
网为例，聊聊基于matlab + yalmip的编程实现，以及背后那些有趣的技术细节。
## 一、模型核心考量
### （一）运行主体
这次的主角有光伏、微燃机以及负荷。特别是敏感负荷的纳入，这是一个创新点。敏感负荷对电能质
量要求极高，稍有波动可能就会影响相关设备的正常运行。比如说一些高精度的医疗设备、电子芯片制造
设备等，它们对电压的稳定性极为敏感。而加权电压支撑能力指标的引入，更是从一个新的维度去衡量分
布式电源对配电网电压稳定性的贡献。
### （二）约束条件
1. **潮流约束**：潮流计算是电力系统分析的基础，它描述了功率在电网中的流动情况。在matlab
中，我们可以通过一些电力系统工具箱函数来实现潮流计算。例如，在Matpower这个常用的电力系统分析
工具箱里，就有专门的函数来处理潮流计算。假设我们有一个简单的潮流计算代码段：
```matlab
mpc = loadcase('case33'); % 加载33节点系统数据
results = runpf(mpc); % 运行潮流计算
```
这段代码中，`loadcase`函数加载了33节点系统的相关数据，包括节点信息、线路参数等，`runpf`
函数则执行潮流计算并返回结果。潮流约束保证了系统中功率的流动符合物理规律，各节点的功率注入和
流出保持平衡。
2. **电压电流约束**：这是保障电力设备安全稳定运行的关键。过高或过低的电压、过大的电流都
可能损坏设备。在yalmip中，可以这样定义电压约束（假设节点电压变量为`V`）：
```matlab
Vmin = 0.95; % 最小允许电压
Vmax = 1.05; % 最大允许电压
constraints = [Vmin <= V <= Vmax];
```
这段代码明确了节点电压必须在0.95 - 1.05标幺值之间，类似地，电流约束也可以通过定义相应
的电流变量，并结合线路参数和功率关系来设定。
3. **分布式电源容量约束**：每个分布式电源都有其额定容量，不能无限制地发电。比如光伏电站
，其装机容量是固定的。假设光伏电源容量变量为`P_pv`，额定容量为`P_pv_max`：
