如何搭建网站服务器广告公司名字怎么取好
本专栏栏目提供文章与程序复现思路，具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》
论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客
https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html
电网论文源程序-CSDN博客电网论文源程序擅长文章解读,论文与完整源程序,等方面的知识,电网论文源程序关注python,机器学习,计算机视觉,深度学习,神经网络,数据挖掘领域.https://blog.csdn.net/LIANG674027206?type=download
这是一篇关于5G基站与配电网协同优化运行的研究论文，主要探讨了如何通过负荷的时空迁移来降低5G基站的电力成本和缓解配电网的供电压力。以下是核心内容的概要：
-
研究背景：随着5G基站数量的快速增长，其电力负荷对通信运营商和城市配电网构成了挑战。文章提出了利用5G基站负荷的时空灵活性特征来降低成本和缓解供电压力。
-
研究内容：
- 分析了5G基站负荷通过时空迁移参与需求响应的潜力。
- 从负荷时间迁移角度出发，研究了基站备用储能调度。
- 从空间迁移角度出发，研究了基站休眠手段。
- 建立了基于负荷时空迁移的5G基站与配电网协同优化运行模型。
-
研究方法：
- 建立了基站与配电网总运行成本最低的目标函数。
- 考虑了基站负荷的时间迁移和空间迁移。
- 设计了两阶段优化结构：第一阶段为基站负荷空间迁移优化，第二阶段为基站负荷时间迁移优化。
-
研究成果：
- 算例分析表明，5G基站基于时空灵活特征参与配电网协同优化运行，可以有效地降低基站的功耗及运营成本。
- 提高了配电网新能源消纳率，促进了电网的经济和可靠运行。
-
研究意义：文章的研究为5G基站的能源管理和配电网的优化运行提供了新的视角和方法，有助于智能电网的高效和经济运行。
-
研究限制与未来工作：文章提到，未来的研究将围绕保护隐私的基站分层分布式控制，以及利用时空特性协同配电网解决阻塞管理、经济运行等问题进行进一步研究。
这篇论文为5G基站与配电网的协同优化提供了理论模型和实证分析，对于通信运营商和电力系统的规划与运行具有重要的参考价值。
为了复现论文中的仿真算例，我们需要遵循以下步骤：
-
环境准备：确保有MATLAB R2022b环境，并且安装了YALMIP和CPLEX 12.10.0算法包。
-
数据准备：根据论文附录C，准备基站参数、电价信息、光伏出力和负荷曲线等数据。
-
模型建立：根据论文描述，建立5G基站与配电网协同优化模型，包括目标函数和约束条件。
-
算法实现：使用YALMIP定义优化问题，并调用CPLEX求解器进行求解。
-
结果分析：分析优化结果，包括基站运行成本、配电网运行成本、新能源消纳率等。
以下是使用MATLAB语言实现的仿真复现思路：
% 环境准备
% 确保安装了YALMIP和CPLEX 12.10.0算法包
addpath(genpath('path_to_YALMIP'));
addpath(genpath('path_to_CPLEX'));% 数据准备
% 基站参数
E_bess = 80; % 储能电池额定容量(kW·h)
eta_ch = 0.9; % 储能充电效率
eta_dch = 0.9; % 储能放电效率
Ssoc_max = 0.9; % 储能上限
Ssoc_min = 0.3; % 储能下限
P_com_max = 0.8; % 基站最大动态功率(kW)
P_dor = 0.5; % 基站休眠静态功率(kW)
P_wor = 2.3; % 基站运行静态功率(kW)
beta = 2.857; % 基站能量效率系数% 电价信息
cDN = ...; % 商业电价
closs = 0.68; % 网损成本
cpvc = 0.35; % 弃光损失
cpvb = 0.30; % 光伏上网
cgrid = 0.39; % 主网购电% 光伏出力和负荷曲线数据
Pv_profile = [...]; % 日光伏出力曲线(MW)
Pload_profile = [...]; % 日负荷曲线(MW)% 模型建立
% 定义优化变量
P_5G = sdpvar(24,1); % 5G基站用电量(kW·h)
E_bess_dispatch = sdpvar(24,1); % 储能可调度容量(kW·h)% 目标函数
% 最小化基站用电成本和配电网运行成本
objective = cDN * P_5G + closs * sum(P_5G.^2);% 约束条件
% 储能电池充放电约束
constraints = [];
for t = 1:24constraints = [constraints, 0 <= P_5G(t) <= P_com_max];constraints = [constraints, E_bess_dispatch(t) >= 0];% 添加其他相关约束...
end% 算法实现
% 使用YALMIP定义优化问题，并调用CPLEX求解器
options = sdpsettings('solver', 'cplex');
sol = optimize(constraints, objective, options);% 检查求解状态
if sol.problem == 0% 结果分析P_5G_opt = value(P_5G);E_bess_dispatch_opt = value(E_bess_dispatch);% 计算基站运行成本、配电网运行成本等% ...
elsedisp('优化问题无解');
end请注意，上述代码只是一个基本的框架，具体的约束条件和目标函数需要根据论文中的详细描述来完善。由于论文中没有提供完整的数学模型和算法细节，所以这里的代码仅供参考，实际实现时需要根据论文的具体内容进行调整和补充。
本专栏栏目提供文章与程序复现思路，具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》
论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html
电网论文源程序-CSDN博客电网论文源程序擅长文章解读,论文与完整源程序,等方面的知识,电网论文源程序关注python,机器学习,计算机视觉,深度学习,神经网络,数据挖掘领域.https://blog.csdn.net/LIANG674027206?type=download