توضیحات
شبیهسازی و بهینهسازی شبکه توزیع با تولیدات پراکنده (DG) در MATLAB با MATPOWER و الگوریتم ژنتیک
عنوان انگلیسی:
Load Flow Analysis and Optimization of HV Distribution Network with Distributed Generation (DG) Using MATPOWER and Genetic Algorithm in MATLAB
شبیه سازی در محیط ام فایل متلب انجام شده است.
دارای گزارش ورد 22 صفحه ای می باشد.
🧩 توضیحات محصول بهینهسازی شبکه توزیع با تولیدات پراکنده (DG) و الگوریتم ژنتیک
این پروژه بهصورت کامل و آماده اجرا در MATLAB طراحی شده و هدف آن بررسی اثر حضور منابع تولید پراکنده (DG) بر روی عملکرد شبکه توزیع فشار قوی است. در این مطالعه از تولباکس MATPOWER برای تحلیل پخش بار و از الگوریتم ژنتیک (GA) با استفاده از دستور آماده ga برای بهینهسازی استفاده شده است.
مدل شبکه بر اساس دادههای واقعی شامل خطوط، ترانسفورماتورها، بانکهای خازنی و واحدهای DG بوده و شبیهسازی در سه حالت مختلف انجام شده است:
- حالت 0: شبکه بدون حضور تولیدات پراکنده
- حالت 1: شبکه با تنظیم تپ ترانسفورماتورها و بانکهای خازنی (بهینهسازی با GA)
- حالت 2 و 3: شبکه با حضور تولیدات پراکنده با ضریب توان ثابت و سپس بهینهشده
توضیح در مورد گزارش پروژه:
در این گزارش جزییات مربوط به شبیهسازی و همچنین نتایج بدست آمده تشریح شدهاست. برای حل پخش بار از تولباکس Matpower در نرم افزار متلب استفاده شدهاست. در بخش 2 جزییات مربوط به کدنویسی به صورت کامل شرح داده شدهاست. در بخش 3 نیز نتایج شبیهسازی با در نظر گرفتن حالتهای مورد نظر، ارائه و تحلیل شدهاست. جمعبندی و نتیجهگیری نیز در بخش 4 ارائه شده است.
⚙️ ویژگیها و جزئیات فنی
- نرمافزار مورد استفاده: MATLAB + MATPOWER Toolbox
- الگوریتم بهینهسازی: Genetic Algorithm (GA)
- شامل سه کد اصلی:
Data.m– تعریف دادههای سیستم، بارها، ترانسها، DG و آمادهسازی دادهها برای MATPOWERGA.m– اجرای الگوریتم ژنتیک برای بهینهسازی تپها و ضریب توان DGهاfit.m– تابع هدف برای محاسبه تلفات و انحراف ولتاژ
- شامل گزارش ورد کامل شامل:
- تحلیل تلفات و انحراف ولتاژ در سه حالت
- مقایسه پروفیل ولتاژ شینها در ساعات پرباری و کمباری
- تحلیل تأثیر تولیدات پراکنده بر تراکم خطوط
- جداول نتایج عددی و نمودارهای ولتاژ و بارگذاری خطوط
- کاملاً تستشده و قابلاجرا روی MATLAB 2019b تا 2025b
📊 نتایج و تحلیلها
- بهینهسازی تپ ترانسفورماتورها و بانکهای خازنی باعث کاهش محسوس تلفات توان اکتیو و راکتیو شد.
- حضور تولیدات پراکنده باعث کاهش تلفات و بهبود بارگذاری خطوط ولی در برخی حالتها باعث افزایش انحراف ولتاژ شد.
- با بهینهسازی ضریب توان DGها، پروفیل ولتاژ شبکه بهطور چشمگیر بهبود یافت.
- الگوریتم ژنتیک توانسته است پخش بار بهینه و پایدار را در حالتهای مختلف تضمین کند.
📁 محتویات بسته
- سه فایل کدنویسی MATLAB (
Data.m,GA.m,fit.m) - گزارش کامل Word در 20+ صفحه
- نمودارها و جداول تحلیلی
- فایل آماده اجرا با تنظیمات کامل MATPOWER
- فایل شبکه نمونه برای تست
💡 کاربردها
- مناسب در زمینه سیستمهای قدرت
- منبع آموزشی برای یادگیری پخش بار با MATPOWER
- مرجع برای طراحی و بهینهسازی شبکههای هوشمند (Smart Grids)
🧩 Project Description
This MATLAB project presents a comprehensive simulation and optimization of a high-voltage distribution network with the integration of Distributed Generation (DG) units.
The study evaluates the impact of DG on power losses, voltage profiles, and branch loading, using MATPOWER toolbox for load flow analysis and Genetic Algorithm (GA) for system optimization.
The model follows the PhD Assignment on Sustainable Energy Systems – Electrical Systems with Renewables and reproduces the same case study presented in the original task, including all line, transformer, load, and generation data.
Three operating scenarios are implemented and compared:
- Base Case (State 0): Network without DG units
-
DG Case (State 2): Network with DG units operating at fixed power factor
-
Optimized Case (State 3): Network with DG units operating under optimal reactive power control (optimized with GA)
⚙️ Technical Features
- Software: MATLAB (R2019b–R2025b)
- Toolbox: MATPOWER
- Optimization Method: Genetic Algorithm (GA)
- Simulation Type: Steady-State Load Flow Analysis
- Objectives:
- Minimize active and reactive power losses
- Improve voltage profile across all buses
- Optimize transformer tap positions and capacitor bank settings
- Control DG reactive power for active management strategy
🧠 Implemented MATLAB Files
Data.m– Defines network data (lines, transformers, loads, capacitor banks, DG units) and prepares MATPOWER input structureGA.m– Performs optimization using the Genetic Algorithm to find the best tap and reactive power settingsfit.m– Objective function that calculates power losses and voltage deviation for a given configuration
📊 Simulation Results
The project includes a full technical report (Word document, 20+ pages) with detailed analysis and results, including:
- Comparison of power losses and voltage deviation for all three cases
- Voltage profile plots for peak and valley load conditions
- Line loading comparison with and without DG units
- Discussion on the impact of DG power factor optimization
- Tables summarizing active/reactive losses and voltage deviations
Key Findings:
- DG integration reduces overall network losses but may increase voltage deviation.
- Optimizing DG power factor significantly improves voltage regulation.
- Capacitor and OLTC tap optimization further reduces system losses.
📁 Package Contents
- MATLAB source codes:
Data.m,GA.m,fit.m - Complete technical report in Word format
- Network data (Tables 1–7) from the assignment
- Simulation figures and plots
💡 Applications
- Academic projects (Master’s / PhD level)
- Research in renewable integration and smart grid optimization
- MATLAB training for load flow and GA-based optimization
- Educational use for courses in Power Systems or Sustainable Energy Systems
نتیجه گیری:
در این مطالعه، بهرهبرداری حالت ماندگار از یک شبکه توزیع و تاثیر تولیدات پراکنده بر روی تلفات، انحراف ولتاژ و تراکم خطوط مطالعه شد. به منظور بهرهبرداری از شبکه در حالت بهینه، مقدار تپ ترانسفورماتورهای OLTC و بانکهای خازنی با الگوریتم ژنتیک بهینهسازی شد. همچنین برای مدیریت فعال توان تولیدات پراکنده، از الگوریتم ژنتیک برای بهینهسازی توان راکتیو تولیدات پراکنده استفاده شد. نتایج بدست آمده نشان داد که استفاده از تولیدات پراکنده سبب کاهش تلفات و تراکم خطوط میشود ولی میتواند بر روی پروفیل ولتاژ شبکه تاثیر منفی داشته و سبب افزایش انحراف ولتاژ شود. با این وجود مشخص شد که در صورت بهرهبرداری از تولیدات پراکنده با ضریب توان بهینه، مشکل مذکور برطرف شده و استفاده از تولیدات پراکنده با ضریب توان بهینه سبب بهبود قابل توجه در پروفیل ولتاژ شبکه میشود.
شاید به موارد زیر نیز علاقه مند باشید:
- تولباکس مت پاور | MATPOWER toolbox
- بازآرایی فیدرهای توزیع در حضور تولیدات پراکنده با استفاده از الگوریتمga-bfa
- حداقل سازی هزینه فروافتادگی ولتاژ و تلفات توان با استفاده از مکان یابی بهینه ی تولیدات پراکنده و ادوات FACTS
- runpf چیست؟ چرا با خطای runpf مواجه می شویم؟
- آموزش و دانلود الگوریتم ژنتیک
شبیهسازی بهینهسازی شبکه توزیع با تولیدات پراکنده (DG) و الگوریتم ژنتیک با متلب
طبق توضیحات فوق توسط کارشناسان سایت متلبی تهیه شده است و به تعداد محدودی قابل فروش می باشد.
سفارش انجام پروژه مشابه
درصورتیکه این محصول دقیقا مطابق خواسته شما نمی باشد،.
با کلیک بر روی کلید زیر پروژه دلخواه خود را سفارش دهید.
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.