基于智能软开关的配电网优化调度matlab
采用matlab编程，分析得到了含智能软开关下的配电网故障恢复能力，包括恢复负荷、失电节点以及节点电压等，程序选择标准ieee33节点系统作为分析对象，采用yalmip编程，运行稳定。
这段代码是一个电力系统优化问题的求解程序。下面我会逐段解释代码的功能和工作。
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首先，代码开始时使用clear和clc命令清除工作空间和命令窗口的内容。
接下来，代码通过run命令运行了两个脚本文件，分别是ieee_33_node_system.m和DG_Load.m。这两个脚本文件可能包含了电力系统的拓扑结构和负荷信息等。
然后，代码定义了一些常量，如时间步长delta_T和迭代次数N，以及一些SOP（分布式电源）的容量和损耗等参数。
接着，代码定义了一些变量，包括lamda、x_Iij_square、x_ui_square、x_pij和x_qij等。这些变量将用于表示决策变量，即优化问题中需要求解的变量。
然后，代码创建了一个空的约束条件列表Constraints=[]。
接下来，代码进入一个循环，循环变量是opt_num，取值范围是1到N。在循环中，代码开始定义目标函数f，该函数是一个线性函数，包括了一些变量和常数的线性组合。
然后，代码添加了一些约束条件到约束列表Constraints中。这些约束条件包括了电力系统的功率平衡约束、支路欧姆定律约束、运行电压电流约束等。
在约束条件的定义中，代码使用了一些条件判断语句，根据节点的不同，应用不同的约束条件。这些条件判断语句根据节点的编号来判断节点的类型，然后根据节点类型应用相应的约束条件。
在循环的最后，代码调用了优化求解器solvesdp来求解优化问题。求解器将在给定的约束条件下，最小化目标函数f。
最后，代码将求解结果可视化，绘制了节点的电压随时间的变化曲线。
需要注意的是，代码中有两个相似的部分，分别对应两个不同的问题。这两个问题可能是将两个程序放在一起进行求解的。在分析时，需要分别对这两个部分进行解释。
总的来说，这段代码实现了一个电力系统优化问题的求解过程，包括了目标函数的定义、约束条件的定义和优化求解器的调用。通过对约束条件和目标函数的定义，可以对电力系统的运行状态进行优化，并得到最优的运行方案。
