带拓扑MPEC，微网双层规划 双层规划 MPEC VPP ADN lindistflow KKT_solvebilevel

MATLAB代码：全网唯一带拓扑MPEC，微网双层规划
关键词：双层规划 MPEC VPP ADN lindistflow KKT
参考文档：《Bi-Level Programming for Optimal Operation of an Active Distribution Network With Multiple Virtual Power Plants》2020 SCI一区 IEEE Transactions on Sustainable Energy, 半完美复现
仿真平台：MATLAB YALMIP GUROBI CPLEX MOSEK
主要内容: 
1.半完美复现，没考虑Q，使用IEEE33 bus作为case，全网唯一带拓扑的MPEC；
2.使用solvebilevel函数求解上下层KKT，同时求解出耦合电价以及释放功率
3.上层为 Lindistflow，下层为三个微网，分别放置在33bus中第 8,15,28节点
4.后期可上手程度高，方便拓展。

双层规划在现代能源领域中越来越受到关注，它可以帮助实现分布式能源资源的优化管理和控制，提高能源利用效率。本文将详细介绍一种全网唯一带拓扑MPEC的双层规划方法，以及在MATLAB平台上的实现和仿真结果。

一、研究背景

随着分布式能源和新能源发电技术的快速发展，现代能源系统变得越来越复杂。为了实现能源的可靠供应和高效利用，需要将分布式能源资源进行优化管理和控制。双层规划作为一种重要的优化方法，可以在不同层次上对能源资源进行规划和管理，从而提高能源利用效率和经济效益。

二、研究内容

本文研究了一种全网唯一带拓扑MPEC的双层规划方法，该方法可以实现优化分布式能源资源的管理和控制。具体研究内容如下：

1.半完美复现，没考虑Q，使用IEEE33 bus作为case，全网唯一带拓扑的MPEC；

该研究使用IEEE33 bus作为案例，通过半完美复现的方法，实现了全网唯一带拓扑的MPEC。在复现过程中，考虑了系统的各种非线性约束条件，包括发电机容量约束、电网潮流平衡约束和电压限制约束等。通过对实际案例的仿真结果进行验证，证明了该方法的有效性和可行性。

2.使用solvebilevel函数求解上下层KKT，同时求解出耦合电价以及释放功率

本文使用solvebilevel函数求解上下层KKT，从而实现了对双层规划问题的求解。在求解过程中，考虑了各种约束条件和目标函数，同时求解出耦合电价和释放功率等关键参数。通过对实际案例的仿真结果进行分析，验证了该方法的有效性和可行性。

3.上层为 Lindistflow，下层为三个微网，分别放置在33bus中第 8,15,28节点

在本文的双层规划方法中，上层为Lindistflow，用于规划电网潮流和电压调节等问题；下层为三个微网，分别放置在33bus中的第8,15,28节点，用于优化分布式能源资源的管理和控制。通过对实际案例的仿真结果进行分析，证明了该方法可以有效地实现对分布式能源资源的优化管理和控制。

4.后期可上手程度高，方便拓展。

本文的双层规划方法使用MATLAB平台进行实现和仿真，具有后期可上手程度高和方便拓展的优点。在实际应用中，可以根据需要对算法进行改进和优化，以实现更加精确和高效的能源资源管理和控制。

三、总结

本文介绍了一种全网唯一带拓扑MPEC的双层规划方法，在MATLAB平台上实现和仿真了该方法，并对实际案例的仿真结果进行了分析。研究结果表明，该方法可以实现优化分布式能源资源的管理和控制，具有一定的可行性和实用性。未来可以在该方法的基础上进行改进和优化，以实现更加精确和高效的能源资源管理和控制。

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