电力系统预测和优化理论-优快云博客

原创 2023年最新38种电气工程类国内科技核心期刊名单及最新指标！

前十名还有：《电力系统自动化》、《电网技术》、《电力系统保护与控制》、《智慧电力》、《电工技术学报》、《高电压技术》、《电力自动化设备》、《电力科学与技术学报》、《电测与仪表》，不仅覆盖自然科学也包含社会科学领域，更多基于期刊的学术影响力、引文率、转载率等综合指标来评判，尤其在人文社科领域具有较高的权威性和认可度。对于被剔除核心的期刊就不要再投了，并且可以重点关注新的核心期刊，往往比较好投！，侧重于自然科学和技术领域，强调科技论文的统计源和科研成果的量化评价，是科技领域内公认的期刊目录。

2024-05-06 23:44:46 10784 1

原创高创新性！区域电热冷气多能源系统+低碳经济联合需求响应+多目标优化（附matlab代码实现）

总之，我们的程序通过使用混合整数规划算法，提供了一种清晰、有效的方法来优化多区域电气热(冷)互联系统的多目标问题。以多个区域多能源系统运行总成本最小、碳排放最小为目标，建立多区域电气热(冷)互联系统多目标优化模型；然后，研究多区域电气热(冷)互联系统多目标运行优化调度策略，建立多区域能源互联系统协同优化算法。仿真结果表明，提出的联合需求侧响应模及其优化运行策略，能够有效提高多个区域能源系统间的能量协调能力，增强多能源互联系统总体需求侧响应能力，并降低需求侧响应成本。附带参考文献，注释详细。

2024-05-06 23:42:50 1077

原创工作量巨大！改改发小论文？多类型电动汽车灵活性+微电网日前-日内-实时多时间尺度优化调度（附matlab代码实现）

日内阶段，风光出力观测的更加准确，通过调节储能、需求响应等单元对调度方案作进一步调整，避免遭受高额的不平衡惩罚；实时阶段，风光出力的预测结果更准确，为了进一步降低微网与上级电网并网功率的波动性，充分利用电动汽车的灵活性，调度电动汽车的充放电以减少功率波动，兼顾调度的安全性与经济性。《考虑风电随机性的微网多时间尺度能量优化调度》《考虑多种储能的微能源网多时间尺度协同调度》《考虑电池储能与需求响应的微网多时间尺度优化运行》《多时间尺度协调控制的独立微网能量管理策略》等。（出图量超多，这里只放了极少一部分）

2024-05-06 23:41:06 717

原创更新啦！高创新组合模型和算法典藏级matlab代码（电力系统优化和时间序列预测方向）倾情推送24.5.6

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2024-05-06 23:39:59 802

原创热点模型！储能参与多元市场+现货能量市场+调峰辅助服务市场+联合出清优化（附matlab代码实现）

本代码是电力市场出清的一个重要方向，由于储能的诸多特性，使其适合于辅助服务市场的调频市场，储能的参与也能获利。根据出清结果，储能电站可以获得参与电能量市场和调频市场的双重收益。电能量市场的收益来自电能买卖差价，调频市场的收益则依据其提供的调频服务量和市场设定的调频服务价格（如调频容量电价、里程电价）来计算。在SCUC确定的初步计划基础上，进一步细化到更短的时间分辨率（如每15分钟或每5分钟），精确调整机组出力和储能的充放电行为，以应对实际负荷变化，同时确定节点电价、调频容量电价和调频里程电价。

2024-05-02 17:34:13 1235

原创无敌高创新！论文随便发！基于机器学习的聚类算法+改进ISODATA风光负荷典型场景聚类（附matlab代码实现）

代码主要做的是一种基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类，代码中，主要做了四种聚类算法，包括基础的K-means算法、ISODATA算法、L-ISODATA算法以及K-L-ISODATA算法，并且包含了对聚类场景以及聚类效果的评价，通过DBI的计算值综合对比评价不同方法的聚类效果，程序实现效果非常好，适合对于算法创新有需求的人，且也包含基础的k-means算法，用来学习也非常棒！通过生成典型场景，可以在进行可靠性评估时减少计算负担，同时保持评估的准确性，因为这些场景能够代表大多数实际可能出现的情况。

2024-05-02 17:12:44 135

原创可拓展强，高工作量！热电联产微电网+日前日内两阶段优化调度+电热氢多元储能（附matlab代码实现）

第一阶段调度中，根据日前的风光发电出力及负荷需求预测，以运行成本最小为目标,采用混合整数线性规划方法实现日前最优全局调度;氢能作为一种高效、清洁的二次能源，受到广泛关注.然而，目前氢能系统的转换效率低下（电转氢效率多为60%～70%，氢转电最高效率约为60%），后者其他能量被辅助设备消耗或转化为热能散失.因此，余热利用成为提高氢能系统效率的有效手段之一.对于燃料电池，其氢气直接来源于电解槽.氢储能系统产生的热能主要来源于燃料电池电堆及电解槽发热。基于氢储能的热电联供型微电网日前日内两阶段优化调度方法。

2024-05-02 17:12:03 207

原创超棒入门级！不确定性场景生成与削减+随机优化+含电动汽车微电网优化调度（附matlab代码实现）

微电网是指集成了多种分布式电源、储能和负荷的一类小型发–配–用电系统，通过内部各单元的协调运行，可实现高度自治及对配电网的友好接入，是提高可再生能源渗透率的有效手段。本代码涉及的并网型微电网包括分布式电源（汽轮机），需求响应负荷（可平移负荷），可再生能源（光伏），固定负荷，储能设施，集群电动汽车以及与配网交互功率部分。考虑不确定性的含集群电动汽车并网型微电网随机优化调度。

2024-05-02 17:11:02 1184 1

原创超热超难算法！多微电网综合能源系统+纳什议价+分布式+低碳经济运行（附matlab代码实现）

针对当前多微网能源交易中未充分考虑供能侧与需求侧的互动关系,且随着碳交易市场的全面发展,多主体在碳交易机制下能源交易时的利益交互关系需深入挖掘等问题,提出一种基于纳什议价的多微网综合能源系统分布式低碳优化运行策略。首先,综合考虑多微网综合能源系统能源交易中各微网运营商以及用户的利益诉求,基于纳什议价理论构建碳交易机制下多个微网运营商与代表整个多微网用户侧利益的负荷聚合商的合作运行模型。《基于纳什议价的多微网综合能源系统分布式低碳优化运行策略》复现。基于纳什议价的多微网综合能源系统分布式低碳优化运行策略。

2024-05-02 17:10:00 674

原创使用LSTM进行时间序列预测有什么优势？如何对LSTM进行改进以提高时间序列预测的准确度？（附matlab代码实现）

LSTM的成功不仅在于理论上的创新，更重要的是它解决了RNNs（循环神经网络）在实际应用中遇到的长期依赖问题，从而推动了深度学习在序列数据处理上的巨大进步。：结合先进的优化算法如向量加权算法（如INFO-LSTM）、改进的鲸鱼算法（IWOA-LSTM）、麻雀算法、进化算法等，可以优化LSTM的权重和偏置，从而提升模型的学习能力和泛化能力。灵活性和扩展性：LSTM可以很容易地与其他网络结构（如CNN、Attention机制）结合，或者通过堆叠多层来增强模型的表达能力，适应更复杂的时间序列预测任务。

2024-05-02 17:08:55 1805

原创高创新组合模型和算法典藏级matlab代码（电力系统优化和预测方向）倾情推送24.4.29

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2024-04-30 14:47:02 1417

原创热门模型可拓展性强！二阶锥松弛+配电网故障重构+可视化结果展示（附matlab代码实现）

配电网二阶锥重构模型能够精准的计算出最优化的配电网运行结构，因此，采用yalmip结合求解器（cplex、gurobi等）能够系统故障后最佳运行方式，也成为了很多专家学者选择应用的热点方法。在matlab命令行窗口输入故障线路编号，即可得到重构后的网络图，注：红色部分为断开支路，实线和虚线均为联通线路，实线代表的是原33节点线路，虚线代表联络线路！：根据电力系统的物理规律（如基尔霍夫定律），建立含非线性约束的优化模型，包括有功功率、无功功率平衡方程，电压约束，潮流约束等。：模拟不同线路或元件的故障情况。

2024-04-30 14:43:57 747

原创无敌高创新！论文随便发！基于机器学习的聚类算法+改进ISODATA风光负荷典型场景聚类（附matlab代码实现）

2024-04-30 14:43:10 927

原创首发！中国电科院发布2024重大技术问题（附本人初步见解1-4）

提高模型的可信度是关键，需要通过集成可解释性技术，如局部可解释模型(LIME)、SHAP值等，使得模型决策过程透明化，便于专家理解和信任模型输出。同时，实施严格的模型验证和不确定性量化分析，确保模型结果的可靠性。新型配电系统将更加注重分布式能源（如太阳能、风能、储能系统）的接入与管理，通过微电网技术实现与主网的灵活互动，提高能源利用效率，增强系统的灵活性和韧性。利用先进的数学建模和仿真技术，建立能够反映电力系统复杂特性的动态模型，包括物理模型、经济模型和社会行为模型等，为系统规划、设计和优化提供科学依据。

2024-04-30 14:41:42 1160

原创如喝水一样产出创新点！16种时间序列数据模态分解方法，从热门到小众，随意组合！（附matlab代码实现）

下述链接均可点击跳转，建议电脑端打开，手机端打开速度较慢！专题推荐：论文推荐，代码分享，典藏级代码，视角（点击即可跳转）高创新组合模型和算法典藏级matlab代码（电力系统优化和预测方向）倾情推送24.4.26【代码推荐购买指南】电力系统运行优化与规划、时间序列预测、回归分类预测matlab代码24.4.26公众号历史推文合集24.4.20（预测和优化方向matlab代码/电力系统前沿视角/电力系统优秀论文推荐16种时间序列数据分解方法：EMD(经验模态分解)；EEMD(集合经验模态分解)；CEEMD(互补

2024-04-29 21:28:46 788

原创时间序列预测方向是不是一个好方向，目前有哪些常用算法与创新点？（附高创新算法matlab代码实现）

时间序列预测是一个非常有实用价值和研究深度的方向，尤其在当今大数据时代，对于预测市场走势、天气预报、库存管理、能源需求、疾病传播等多种领域都至关重要。：用于特征提取和降维，尤其是结合循环结构形成**序列到序列(Seq2Seq)**模型时，对复杂时间序列有很好的预测能力。：结合多种模型的预测结果以提高准确性，如模型堆叠、bagging和boosting方法在时间序列预测中的应用。综上所述，时间序列预测不仅是一个实用且活跃的研究领域，而且随着算法和技术的不断进步，还有很大的探索和创新空间。

2024-04-29 21:27:15 977

原创最新算法组合！减法平均优化器优化算法+极限学习机时间序列预测（附matlab代码实现）

ELM在研究中被视为一类特殊的FNN，或对FNN及其反向传播算法的改进，其特点是隐含层节点的权重为随机或人为给定的，且不需要更新，学习过程仅计算输出权重。《基于大数据的IWOA-KELM铁水硅含量预测模型》《基于PCA-PSO-ELM模型对地震死亡人数的预测研究》《基于灰狼算法和极限学习机的风速多步预测》《基于VMD-IELM的淮安市二河溶氧量预测研究》《基于ISHO-ELM模型的短期电力负荷预测》《基于VMD-MWOA-ELM的日前光伏功率预测》SABO算法原理简单，算上初始化粒子，总共不超过6个公式。

2024-04-29 21:24:54 511

原创 LSTM等机器学习算法进行时间序列预测SWOT分析

综上所述，尽管LSTM等机器学习算法在时间序列预测中展现出了强大的能力，但同时也面临着资源消耗、解释性不足等挑战，而技术的持续进步和跨领域的广泛应用为这些算法带来了新的机遇。同时，它们也需要应对新兴模型的竞争和技术伦理的考量。：随着AI技术的不断进步，新的优化算法、架构改进（如Transformer）和自动机器学习（AutoML）工具可以进一步提升LSTM的性能和易用性。：LSTM特别擅长捕捉时间序列中的长期依赖关系，通过其独特的门控机制，能够有效缓解传统RNN（循环神经网络）中的梯度消失或梯度爆炸问题。

2024-04-29 21:24:10 711

原创热门模型可拓展性强！二阶锥松弛+配电网故障重构+可视化结果展示（附matlab代码实现）

2024-04-29 21:23:20 652

原创【代码推荐购买指南】电力系统运行优化与规划、时间序列预测、回归分类预测matlab代码24.4.28

下述链接均可点击跳转，建议电脑端打开，手机端打开速度较慢！专题推荐：论文推荐，代码分享，典藏级代码，视角（点击即可跳转）高创新组合模型和算法典藏级matlab代码（电力系统优化和预测方向）倾情推送24.4.26【代码分享】电气互联综合能源系统有功-无功协同优化模型推荐理由：基于电气互联系统的优化调度，结合有功和无功优化起来，考虑了可再生能源无功、电容器、SVC、OLTC等调节设备，采用二阶锥松弛对配网模型非线性潮流约束进行凸松弛，采用大Ｍ法对离散无功补偿装置的投切容量进行线性化表达，将模型转换为混合整数二阶

2024-04-28 10:06:01 1083

原创如喝水一样产出创新点！16种时间序列数据模态分解方法，从热门到小众，随意组合！（附matlab代码实现）

tvfemd(时变滤波器的经验模态分解)；: EMD是一种自适应的数据分析方法，能够将复杂信号分解为一系列本征模态函数(IMFs)，每个IMF代表信号中不同尺度的振动模式，从而揭示信号的多尺度特征，特别适合非线性、非平稳信号的分析。: 为了解决EMD中的模态混叠问题，EEMD通过向原始信号中添加少量白噪声并多次执行EMD来实现，然后对结果取平均，以抑制由随机性引入的偏差，提高分解的稳定性和可靠性。: 利用变分原理找到信号的最佳模态基，可以同时估计信号的模态和对应的频率，适合处理含有多个频率成分的信号。

2024-04-28 09:55:58 1254

原创热点组合预测模型，可拓展性高！卷积神经网络+门控循环单元网络+注意力机制时间序列预测（附matlab代码实现）

该模型主要借助一维卷积单元提取数据的高维特征，GＲU单元学习数据中的时序特征，并通过引入注意力机制加强重要特征的学习，实现对超长序列的学习。多变量回归预测程序是这样的，输入前一天18个气象特征，采样时间为24小时，输出为第二天的24小时的功率出力，也就是18×24输入，1×24输出，一共有75个这样的样本。CNN-GRU-Attention注意力机制多变量时间序列回归预测算法，基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测MATLAB程序。对于每个输入变量，使用卷积神经网络提取其特征。

2024-04-28 09:55:23 556

原创传统算法再就业！量子粒子群算法+多模型对比验证+LSTM时间序列预测（附matlab代码实现）

包含LSTM（长短时记忆模型）与粒子群算法优化后的LSTM（PSOLSTM）以及量子粒子群算法优化后的LSTM（QPSOLSTM）的对比实验，可用于风电、光伏等负荷预测，数据为时间序列数据，为单输入单输出，更换数据简单，导入自己的数据即可使用，模型精确度高。而在QPSO中，粒子的位置被量子化，用量子位态表示。简而言之，量子粒子群算法通过量子力学的概念引入概率性搜索机制，增强了经典粒子群算法的全局搜索能力和灵活性，特别是在处理多模态优化问题时，能够有效避免早熟收敛，提高搜索效率和解决方案的质量。

2024-04-28 09:54:03 724

原创时间序列预测方向是不是一个好方向，目前有哪些常用算法与创新点？（附高创新算法matlab代码实现）

2024-04-28 09:53:22 1192

原创超稳的实用型创新点！电动汽车V2G能力+分布式能源+充电站联合规划（附matlab代码）

单向 V2G 环境下，电动汽车的充电时间段被认为是可调节的对象，在充分满足电动汽车充电需求的前提下合理部署相应的充电方案可以有效提高配电系统运行的经济性和安全性。这一技术的出现，大大增加了电动汽车与电网间的互动频率及互动深度，对传统的分布式电源与电动汽车充电站优化配置方法形成了挑战。基于这一背景，提出了单向/双向 V2G 环境下分布式电源与电动汽车充电站联合配置模型，分别分析了无序充电模式、单向 V2G 模式、双向 V2G 模式对分布式电源与电动汽车充电站配置方案的影响。

2024-04-26 21:02:27 826

原创【代码推荐购买指南】电力系统运行优化与规划、时间序列预测、回归分类预测matlab代码24.4.26

所有链接建议使用电脑端打开，手机端打开较慢专题推荐：论文推荐，代码分享，典藏级代码，视角（点击即可跳转）【代码推荐购买指南】电力系统运行优化与规划、时间序列预测、回归分类预测matlab代码高创新组合模型（优化和预测方向）典藏级matlab代码，倾情推送24.4.21公众号历史推文合集24.4.20（预测和优化方向matlab代码/电力系统前沿视角/电力系统优秀论文推荐【代码分享】电气互联综合能源系统有功-无功协同优化模型推荐理由：基于电气互联系统的优化调度，结合有功和无功优化起来，考虑了可再生能源无功

2024-04-26 21:00:27 1089 1

原创高创新组合模型和算法典藏级matlab代码（电力系统优化和预测方向）倾情推送24.4.26

高创新组合模型和算法典藏级matlab代码（电力系统优化和预测方向）倾情推送24.4.26

2024-04-26 20:59:09 583

原创最新组合预测模型！霜冰优化算法+变分模态分解+LSTM时间序列预测（附matlab代码实现）

最后，该算法进一步改进了元启发式算法的选择机制，引入了正向贪婪选择机制，并结合软霜搜索策略、硬霜穿刺机制和正向贪婪选择机制构建出了RIME算法。首先利用 VMD 对历史数据进行分解,然后依据RIME 对 LSTM 的参数进行寻优,并将分解出的时间序列数据分量输入到 LSTM 神经网络,最后将每个分量的预测值相加,得到时间序列预测值。结果表明,与 LSTM、VMD-LSTM 模型相比,VMD-RIME-LSTM 模型的预测精度更高。VMD是一种自适应的信号分解方法，可以根据信号的特性进行优化。

2024-04-26 20:57:58 1066

原创高创新热点组合模型！这次小论文真的稳了！电转气+碳捕集+天然气掺氢+阶梯式碳交易机制（附matlab代码实现）

对建立的模型线性化处理后，采用 MATLAB调用gurobi/cplex进行求解，通过设置不同的情景进行对比，验证了所提模型的有效性，并分析了不同固定掺氢比、变掺氢比、不同的阶梯碳交易参数对 VPP 低碳性和经济性的影响。基于电转气（Power-to-Gas, P2G）、碳捕集与封存（Carbon Capture and Storage, CCS）、天然气掺氢以及阶梯式碳交易机制的综合能源系统是一种高度集成和优化的能源利用模式，旨在提高能源效率、促进可再生能源的消纳，并有效控制碳排放。

2024-04-26 20:57:09 848

原创多维度创新！多时间尺度滚动优化+双层优化调度+综合能源微网（附matlab代码实现）

这一协作问题在一个拟议的两阶段交互式控制框架中反复求解，该框架符合运行时间要求，同时保留了可扩展性、信息隐私和每个 MES 的操作权限。仿真案例对协作自主优化机制进行了详细分析，验证了所提框架的有效性。，其中采用滚动视界优化来处理负荷和可再生能源的随机特征。通过放松存储互补性约束，进一步实现了优化模型凸化技术，其数学证明验证了放松的精确性。受多能源集成优势的启发，建立了一个基于交互式控制的两级两阶段框架，以实现互联多能源系统（MES）之间的最佳能源供应。综合能源微网多时间尺度滚动双层优化调度。

2024-04-25 15:35:32 1228

原创智能优化算法可以从哪些地方进行创新？小论文稳了！近阶段极具竞争力的最新高创新智能优化算法（附matlab代码实现）

例如，将遗传算法的全局搜索能力与局部搜索算法（如模拟退火）相结合，形成混合遗传模拟退火算法，以达到更快的收敛速度和更好的解决方案。：开发集成学习框架，比如粒子群优化与蚁群算法的结合，利用粒子群的快速全局搜索和蚁群的局部优化能力，共同解决复杂优化问题。：在遗传算法中设计新的变异和交叉算子，如自适应变异策略，根据种群的多样性和适应度动态调整变异概率和强度。：使用深度神经网络预测优化过程中的优秀解或参数，如在强化学习框架下指导算法的决策过程，提升搜索效率。

2024-04-25 15:34:47 1187

原创高质量！非支配排序的蜣螂优化算法+微电网多目标优化调度+低碳经济运行（附matlab代码实现）

仿真结果表明，该模型可以有效降低用户的用电成本和环境污染，促进微电网的优化运行，并验证了非支配排序的蜣螂优化算法的优越性能。通过迭代循环上述流程，NSDBO算法会逐渐搜索到多目标优化问题的一系列非支配解，这些解代表问题的最优解集合，提供了可供决策者选择的多个最优解。计算蜂拥力：根据个体在非支配排序中的等级，计算每个个体的蜂拥力值，用于后续的蜣螂追随行为。对种群中的个体进行非支配排序，得到每个个体的非支配等级和被支配个体数量的信息。根据个体的非支配等级和拥挤度距离，计算每个个体的蜂拥力值。

2024-04-25 15:33:49 879

原创【代码分享】基于储能电站服务的冷热电多微网系统双层优化配置

代码主要做的是一个共享储能电站的双层优化配置模型，将储能电站服务应用到多维网系统中，建立了考虑不同时间尺度的多维网双层规划模型，上层模型负责求解长时间尺度的储能电站配置问题，下层模型负责求解短时间尺度的多微网系统优化运行问题。再次，根据下层优化模型的Karush-Kuhn-Tucher(KKT)条件将下层模型转换为上层模型的约束条件，采用 Big-M 法对非线性问题线性化。最后，通过 3 个场景的算例分析验证所提双层规划模型的合理性和有效性。《基于储能电站服务的冷热电多微网系统双层优化配置》

2024-04-25 15:32:58 383

原创【代码分享】考虑区域多能源系统集群协同优化的联合需求侧响应模型

2024-04-25 15:32:12 472

原创高创新组合模型（优化和预测方向）典藏级matlab代码，倾情推送24.4.21

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2024-04-23 10:21:26 705

原创智能优化算法的原理分类，为什么要用最新的算法？为什么要掌握多种算法？（附2023/2024最新智能优化算法合集matlab代码）

对比分析过程中，通常需要深入理解各种算法的原理、参数设置、适应场景等，这不仅有助于作者深化对智能优化算法领域的认识，也能使读者通过对比更好地理解各算法的特性和适用条件。在预测前的数据预处理阶段，智能优化算法也可以发挥作用，比如在特征缩放、缺失值填充、异常值处理等方面，通过优化预处理参数，确保输入到预测模型的数据质量，进而提高预测效果。在需要持续更新预测模型的场景中，智能优化算法可以实现模型参数的在线调整或模型结构的自适应优化，使得模型能够更好地适应数据随时间的变化，保持预测的时效性和准确性。

2024-04-23 10:19:48 3157

原创热点算法，亮点组合！Copula相关性理论+风光出力场景生成（附matlab代码实现）

研究结果表明，基于Copula函数生成多个风电场出力的场景，可以避免多个风电场联合分布函数的直接构造，且无需知道风电场边缘概率分布的限制，实现了从“一元”到“多元”场景化的拓展，通过典型场景来反映风电场的相关性，便于制定合理的运行计划，应对风电变化随机性。针对具有相关性的多个风电场出力场景难以生成的问题，提出一种基于连接(Copula)函数的场景生成方法，有效避免了构造多风电场出力联合概率分布这一难题，且所得的场景能较好地捕捉风电场间的相依规律，实现多风电场出力的场景模拟。

2024-04-23 10:18:50 1276

原创工作量巨大！改改发小论文？多类型电动汽车灵活性+微电网日前-日内-实时多时间尺度优化调度（附matlab代码实现）

2024-04-23 10:17:56 872

原创最新算法！超创新组合预测模型！冠豪猪优化算法+双向时域卷积网络+双向门控循环单元时间序列回归预测（附matlab代码）

充分捕捉序列特征：BiTCN能够有效地捕捉时间序列中的局部模式和长期依赖关系，而BiGRU则更擅长捕捉序列中的长期依赖性，通过两者结合，可以更全面、准确地捕捉序列中的特征信息。较好的性能与稳定性：BiTCN和BiGRU各自在处理序列数据时都具有一定的优势，将它们结合起来可以弥补彼此的不足，提高模型的性能和稳定性，使得时间序列预测结果更加准确可靠。双向信息融合：BiTCN和BiGRU都具有双向结构，能够同时考虑序列数据的前后信息，有助于更好地理解和预测序列中的模式和趋势，提高模型的表现力。

2024-04-20 16:10:58 766

原创高热点算法！数据驱动+多离散场景分布鲁棒+电热综合能源系统优化（附matlab代码）

新能源电力系统供需灵活性量化及分布鲁棒优化调度》《基于数据驱动的交直流配电网分布鲁棒优化调度》《计及需求响应柔性调节的分布鲁棒 DG 优化配置》《考虑风电不确定性的电热综合系统分布鲁棒协调优化调度模型》《能源互联网环境下基于分布鲁棒优化的能量枢纽负荷优化调度》考虑四个离散场景，模型采用列与约束生成(CCG)算法进行迭代求解，场景分布的概率模糊集由1-范数和oo-范数约束组成的综合范数约束，程序含拉丁超立方抽样+kmeans数据处理程序，所有链接建议使用电脑端打开，手机端打开较慢。

2024-04-20 16:06:57 408

近两年最新智能优化算法，高创新，可融合预测和优化模型，小论文不愁了！（附matlab代码实现）.pdf

近年来，在智能优化领域确实出现了一些颇具创新性和前瞻性的算法，这些算法往往能够更好地处理复杂的优化问题，并且在一定程度上可以与预测模型进行深度融合。以下列举几个可能对你撰写小论文有帮助的最新智能优化算法：深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）：DRL通过结合深度学习与强化学习，已经在诸如游戏AI、机器人控制、资源调度等领域取得重大突破。其不仅能对复杂环境进行实时决策优化，也能基于历史数据对未来状态进行有效预测。元学习优化（Meta-Learning Optimization）：该算法通过学习如何学习的方式来快速适应新的优化问题，对于解决多任务优化问题或在线优化问题具有很高价值，同时也可以结合预测模型以预判最优解的分布趋势。量子演化算法（Quantum-Inspired Evolutionary Algorithm）：利用量子力学原理设计的优化算法，能够在大规模、高维空间中高效搜索全局最优解，这种算法在处理复杂组合优化问题时表现出优秀性能，并有可能与预测模型结合探索潜在优化路径。自然演化策略（Natural Evolution S

2024-04-17

组合创新，原创模型！多类型需求响应负荷标准化建模+共享储能（附matlab代码实现）.pdf

程序名称：含共享储能的园区多类型负荷需求响应经济运行研究实现平台：matlab-yalmip-cplex/gurobi 代码简介：提出一种含共享储能的园区多类型负荷需求响应经济运行模型。首先综合考虑3个园区的不同用户侧柔性负荷的可平移、可转移、可削减的负荷特性，进行多类型差异性负荷需求响应标准建模。然后将共享储能电站应用到园区负荷的经济优化调度中，通过协调各用户使用共享储能电站进行充电和放电的功率，实现园区群日运行成本最优。研究了各园区调度结果，以及不同共享储能服务费下的储能使用率和运行成本变化趋势。原创代码！附带参考文献，注释详细。代码非常极品，可拓展性高！适合电力系统优化调度需求响应和共享储能方向。参考文献：《考虑用户侧柔性负荷的社区综合能源系统日前优化调度_刘蓉晖》《考虑需求响应的社区综合能源系统两阶段优化调度_刘蓉晖》《基于共享储能电站的工业用户日前优化经济调度》

2024-04-17

组合预测模型给你了，核主成分分析+经验模态分解+LSTM（附matlab代码实现）.pdf

程序名称：基于EMD（经验模态分解）-KPCA（核主成分分析）-LSTM的光伏功率预测模型实现平台：matlab 代码简介：提高光伏发电功率预测精度，对于保证电力系统的安全调度和稳定运行具有重要意义。提出一种经验模态分解（EMD）、核主成分分析（KPCA）和长短期记忆神经网络（LSTM）相结合的光伏功率预测模型。充分考虑制约光伏输出功率的4种环境因素，首先利用EMD将环境因素序列进行分解，得到数据信号在不同时间尺度上的变化情况，降低环境因素序列的非平稳性；其次利用KPCA提取特征序列的关键影响因子，消除原始序列的相关性和冗余性，降低模型输入的维度；最终利用LSTM网络对多变量特征序列进行动态时间建模，实现对光伏发电功率的预测。实验结果表明，该预测模型较传统光伏功率预测方法有更高的精确度。附带参考文献。本代码在原文献上进行了改进，采用KPCA代替 PCA，进一步提升了预测精度。代码具有一定创新性，且模块化编写，可自由根据需要更改完善模型，如将EMD替换成VMD CEEMD CEEMDAN EEMD等分解算法，对LSTM进一步改善，替换为GRU， BILSTM等。代

2024-04-17

超实用！不同充电类型和调控方式的电动汽车负荷蒙特卡洛模拟（附matlab代码实现）.pdf

要使用蒙特卡洛方法模拟不同类型的电动汽车充电负荷曲线，可以按照以下步骤进行： 1. 确定模拟参数：首先，确定需要模拟的参数，包括电动汽车的类型（例如，纯电动车或混合动力车）、充电桩的数量和功率、车辆的行驶模式（例如，每天行驶里程、充电频率等）等。 2. 收集数据：收集相关的数据，例如不同类型车辆的充电需求模式、充电站的使用情况、车辆的行驶模式等。这些数据可以来自实际观测或者模拟。 3. 建立模型：根据收集到的数据建立模型。模型可以是基于统计分析的模型，也可以是基于仿真的模型。在这种情况下，使用蒙特卡洛方法进行仿真模拟是一种常见的选择。 4. 实施蒙特卡洛模拟：使用蒙特卡洛方法进行模拟。具体来说，可以按照以下步骤进行：对于每辆车，随机生成充电需求模式，可以考虑不同的充电起始时间、充电持续时间等参数。考虑充电桩的利用率和充电功率限制，对每辆车进行充电调度。在模拟的每个时间步骤，更新充电桩的状态，并根据车辆的充电需求进行调度。重复以上步骤多次（例如，1000次），以获取不同情景下的充电负荷曲线。 5. 分析结果：对模拟结果进行分析，比较不同情景下的充电负荷曲线，评估充电桩的利

2024-04-17

无敌创新！没有任何相关论文！融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索优化算法+卷积神经网络+双向长短期记忆网络（附matlab代码实现）

融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法（SCSSA）原理如下： ①采用折射反向学习策略初始化麻雀算法个体，基本思想是通过计算当前解的反向解来扩大搜索范围，借此找出给定问题更好的备选解；②采用正余弦策略替换原始麻雀算法的发现者位置更新公式。当发现者搜寻的食物位于局部最优时，大量的跟随者会涌入到该位置，此时发现者与整个群体停滞不前，造成种群位置多样性出现损失；③对正余弦策略的步长搜索因子进行改进；原始步长搜索因子呈线性递减趋势，不利于进一步平衡SSA的全局搜索和局部开发能力。④采用柯西变异策略替换原始麻雀算法的跟随者位置更新公式。柯西分布与标准的正态分布相似，为连续的概率分布，在原点处值较小，两端较为扁长，逼近零速率较慢，因而相比于正态分布能产生更大的扰动。因此，利用柯西变异对麻雀位置更新中的个体进行扰动，从而扩大麻雀算法的搜索规模，进而提升算法跳出局部最优能力。 CNN-BiLSTM的流程：将训练集数据输入CNN模型中，通过CNN的卷积层和池化层的构建，用来特征提取，再经过BiLSTM模型进行序列预测。CNN-BiLSTM模型有众多参数需要调整，包括学习率，正则化参数，

2024-04-17

超创新！效果超好！开普勒优化算法+双向门控循环单元网络+卷积神经网络+注意力机制的时间序列预测算法（附matlab代码实现）

程序名称：基于RIME-CNN-LSTM-Attention（霜冰算法优化卷积神经网络融合注意力机制）的多变量回归预测实现平台：matlab 代码简介：霜冰优化算法（RIME）是一项2023年发表于SCI、中科院二区Top期刊《Neurocomputing》上的新型优化算法。目前尚未发现任何关于RIME优化算法应用的相关文献。该优化算法将霜冰形成过程成功模拟，并将其应用于算法搜索领域。具体而言，该算法提出了一种全新的搜索策略——软霜搜索策略，灵感来源于对软霜颗粒在运动中的特性模拟。同时，文中还模拟了硬霜颗粒之间的交叉行为，并提出了硬霜穿刺机制，以更好地利用这一算法。穿刺机制通过模拟硬霜颗粒相互交叉的方式引入了一种新的优化手段。最后，该算法进一步改进了元启发式算法的选择机制，引入了正向贪婪选择机制，并结合软霜搜索策略、硬霜穿刺机制和正向贪婪选择机制构建出了RIME算法。 CNN-LSTM-Attention是一种结合了卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)以及注意力机制(Att ention)的模型，用于时间序列预测。相比传统的方法，CNN-LSTM-Atte

2024-04-17

代码分享不同类型电动汽车充电负荷蒙特卡洛法模拟（常规充电、快速充电、更换电池）

程序名称：电动汽车常规充电、快速充电、更换电池充电负荷蒙特卡洛法模拟实现平台：matlab 代码简介：运用蒙特卡洛法模拟电动汽车常规充电、快速充电、更换电池充电曲线及对日负荷曲线的影响；无序充电、受控充电、受控充放电曲线及对日负荷曲线的影响。超极品代码！附有参考文献。参考文献：《自编文档》《大规模电动汽车不同充电模式充电负荷建模及对电网的影响研究》《电动汽车充放电行为建模及V2G研究王晓涵》《电动汽车随机负荷建模及对配电网节点电压分布的影响杜习超》《电动汽车有序充电优化策略研究_张凯旋》

2024-04-03

代码分享高新颖性多目标智能优化算法matlab实现

多目标智能优化算法是一类用于解决多目标优化问题的算法，其目标是在考虑多个冲突的目标函数时找到一组最优解，形成一个称为帕累托前沿（Pareto Front）的解集。以下是多目标智能优化算法的一般实现原理：问题建模：将多目标优化问题转化为数学模型。确定问题的目标函数、约束条件以及决策变量等。帕累托支配关系：多目标优化问题的核心在于帕累托支配关系。一个解支配另一个解意味着在至少一个目标上，前者不劣于后者，且在某个目标上至少优于后者。帕累托前沿上的解是无法被其他解支配的。个体表示：将每个解表示为算法能够处理的数据结构，通常是一个向量。这个向量包含问题的决策变量。种群初始化：随机生成初始解的种群。这些解要符合问题的约束条件。适应度评估：计算每个个体在多个目标函数上的适应度。适应度函数通常基于帕累托支配关系。选择操作：选择操作是基于适应度值，通常采用帕累托前沿的思想进行选择。常见的选择方法包括锦标赛选择和轮盘赌选择。交叉操作：通过交叉操作（crossover）产生新的解。这可以是单点交叉、多点交叉等。交叉操作有助于融合不同个体的特征。变异操作：通过变异

2024-04-03

群智能优化算法和模态分解算法在基于深度学习模型时间序列预测中的运用（matlab代码实现）

现有对时间序列预测（以风电和光伏处理预测为例）的方法可总体归纳为物理模型方法、统计学方法和深度学习方法三类。在物理模型方法中，一般基于天气预报的数学模型等给出时间序列的预测，虽然该方法在预测中表现良好，但是模型中相关的地理信息或气象数据较难收集，实用性不高。在统计学方法中，自回归模型(AR)和自回归移动平均模型(ARMA)被广泛应用于构建输入与输出的线性关系，从而进行时间序列预测。但是该方法要求数据平稳，不适用于波动风光功率的预测。随着计算机算术单元和内部存储技术的不断改进发展，以深度学习为基础的预测模型正在逐渐受到人们的重视。在风电功率预测方面，该方法对输入特征具有强大的深度学习和泛化能力，因此具有显著的优势。已有部分学者研究了在风电功率预测领域中循环神经网络(RNN)和卷积神经网络 (CNN)的应用。据研究结果显示，RNN在捕获时间序列特征方面表现良好，而CNN则在捕获高维数据的空间相关性方面表现优异。长短期记忆神经网络(LSTM)在RNN的基础上增加了遗忘门，可以选择性地删除和记忆特定的信息，因此能够有效地解决梯度爆炸和消失的问题。然而，传统的 LSTM算法在

2024-04-03

代码分享基于Stackelberg主从博弈的电热综合能源系统动态定价与能量管理（上层采用粒子群算法，下层采用混合整数规划）

代码简介：该模型主要做的是电热综合能源系统的动态定价问题，采用是主从博弈方法，上层领导者问题上，以综合能源系统整体的收益作为目标函数，考虑电价以及热价等相关约束，在下层跟随者模型上，以用户用能满意度最高为目标函数，构建了领导者-跟随者Stackelberg博弈模型，同时还考虑了系统的功率平衡条件以及热能平衡条件等约束，模型的上层求解采用粒子群算法，下层求解采用混合整数规划算法，采用的求解器为CPLEX或gurobi。超极品代码！！！附有参考文献。基于Stackelberg主从博弈的电热综合能源系统动态定价与能量管理是一种有效的方法，用于优化电热综合能源系统的运行和定价策略。在这种方法中，电热综合能源系统被视为一个主从博弈的模型。主要参与者包括能源供应商和能源消费者。能源供应商是主导者，他们制定电热综合能源系统的电价和热价策略。能源消费者是从属者，他们根据能源供应商的定价策略来决定购买能源的数量。为了实现合理的能源管理，该方法需要考虑以下因素： 1. 能源供应商的利润最大化：能源供应商制定电价和热价策略，以最大化其利润。他们需要考虑能源供应成本、市场需求等因素。 2.

2024-04-03

代码分享16种最新时间序列数据模态分解算法，高创新性，与预测算法结合小论文随便发！

时间序列数据进行模态分解可以将数据分解成不同的模态或成分，有助于揭示数据中的趋势、季节性变化、周期性变化和随机变动，帮助我们更好地理解数据的特性和规律。通过模态分解，我们可以更清晰地识别出数据中的主要模态（趋势、季节性、周期性等），从而更好地进行数据预测、分析和建模。此外，模态分解也可以帮助我们剔除数据中的噪音，提高数据的质量和可解释性。因此，对时间序列数据进行模态分解可以帮助我们更好地理解数据的结构和变化规律，为后续的数据分析和应用提供更加可靠的基础。模态分解在时间序列预测中有许多应用，下面是其中一些主要方面：提取趋势、季节性和周期性信息：模态分解可以将时间序列数据分解成趋势、季节性和周期性等不同的成分，使得在预测过程中可以更好地考虑到这些因素的影响。这有助于建立更准确的预测模型，特别是对于具有明显季节性或周期性的数据。去除噪声：模态分解可以帮助去除时间序列数据中的噪声成分，使得预测模型更加稳健和可靠。通过去除噪声，可以减少模型的误差，提高预测的准确性。特征提取：模态分解可以作为特征提取的一种方法，帮助识别出时间序列数据中的重要特征。这些特征可以用于构

2024-04-03

代码分享基于二阶锥松弛的IEEE33节点配电网故障重构可视化

程序名称：基于二阶锥松弛的IEEE33节点配电网故障重构可视化实现平台：matlab-yalmip-cplex/gurobi 代码简介：配电网二阶锥重构模型能够精准的计算出最优化的配电网运行结构，因此，采用yalmip结合求解器（cplex、gurobi等）能够系统故障后最佳运行方式，也成为了很多专家学者选择应用的热点方法。本代码以电压质量作为目标函数，通过算法实现不同线路故障情况下电压质量最佳方案。在matlab 命令行窗口输入故障线路编号，即可得到重构后的网络图，注：红色部分为断开支路，实线和虚线均为联通线路，实线代表的是原33节点线路，虚线代表联络线路！程序完美运行，是学习配电网重构的超级无敌精品代码，有配电网重构和二阶锥交流潮流松弛推导参考文献。参考文献：《Load Flow Analysis fo radial distribution network using linear data structure》《主动配电网最优潮流研究及其应用实例》《基于Distflow的最优潮流模型(OPF)--模型推导篇》《二阶锥松弛在配电网最优潮流计算中的应用》《含电动汽车

2024-04-03

【代码推荐购买指南】电力系统运行优化与规划、时间序列预测、回归分类预测matlab代码

【代码分享】电气互联综合能源系统有功-无功协同优化模型推荐理由：基于电气互联系统的优化调度，结合有功和无功优化起来，考虑了可再生能源无功、电容器、SVC、OLTC等调节设备，采用二阶锥松弛对配网模型非线性潮流约束进行凸松弛，采用大Ｍ法对离散无功补偿装置的投切容量进行线性化表达，将模型转换为混合整数二阶锥规划问题进行求解。仿真结果表明，所提方法能够有效补偿风机并网点所需无功，协调电、气之间的能量交互，从而提高大规模可再生能源接入后配网的稳定性与弹性，促进可再生能源消纳。附带参考文献，注释详细。代码非常极品！【代码分享】基于CPO（冠豪猪优化）-BiTCN（双向时域卷积网络）-BiGRU（双向门控循环单元）的多变量时间序列回归预测模型推荐理由：提出基于CPO-BiTCN-BiGRU的多变量时间序列回归预测模型，该模型可以自适应性的预测任意数量指标的时间序列，如风电负荷，电价，气象等，导入数据即可，无需任何调试。代码具有一定创新性，注释详细！冠豪猪优化器（CPO）是2024年1月由Mohamed Abdel-Basset等人提出的一种最新的基于

2024-04-03

代码分享基于CPO（冠豪猪优化）-BiTCN（双向时域卷积网络）-BiGRU（双向门控循环单元）的多变量时间序列回归预测模型

实现平台：matlab（2022以上版本）代码简介：提出基于CPO-BiTCN-BiGRU的多变量时间序列回归预测模型，该模型可以自适应性的预测任意数量指标的时间序列，如风电负荷，电价，气象等，导入数据即可，无需任何调试。代码具有一定创新性，注释详细！冠豪猪优化器（CPO）是2024年1月由Mohamed Abdel-Basset等人提出的一种最新的基于自然启发的元启发式算法。成果发表在SCI中科院一区TOP期刊《Knowledge-Based Systems》，创新点非常足，目前尚无相关研究成果运用在分类预测的报道！CPO模拟了冠豪猪（CP）的四种防御策略包括视觉、声音、气味和身体攻击。该算法采用了探索和开发的机制，第一和第二防御策略(即视觉和声音)代表CPO的探索性行为，而第三和第四防御策略(即气味和身体攻击)代表CPO的开发性行为。 BiTCN（双向时域卷积网络）是一种用于文本分类和序列标注任务的神经网络模型，它结合了时域卷积网络（TCN）的架构和双向模型的特点。这种模型有以下优缺点： 1. 双向性：BiTCN结合了双向模型的特点，可以利用输入序列中的前后信息，

2024-04-03

代码分享水论文神器！最新智能优化算法推荐与matlab代码实现

霸王龙优化算法（Tyrannosaurus optimization algorithm, TROA)，这个算法的灵感来自于霸王龙的狩猎行为。该成果于 2023 年 8 月最新发表在 e-Prime - Advances in Electrical Engineering, Electronics and Energy。技能优化算法（Skill Optimization Algorithm，SOA）是一种新的元启发式算法，用于解决优化问题。该算法的设计灵感来自于人们获取和改进技能的过程。通过模拟人类学习和提高技能的方式， SOA 将这种思维应用于优化问题的求解。这项研究成果于 2023 年发表在 SCI 期刊《Computers, Materials & Continua》上，是元启发式算法领域的一次重要突破。

2024-04-03

计及碳配额的电动公交车-配电网协同优化调度策略

考虑个人碳交易机制在电动公交车优化调度中的应用，提出一种基于动态碳价格的碳配额激励机制，电动公交车用户可出售碳配额获取一定的收益。首先，计及路况对电动公交车运行时间产生的影响，根据工作日与休息日交通指数对电动公交车进站时间进行修正，构建电动公交车工作日与休息日充电负荷模型；然后，将基于动态碳价格的碳配额激励机制运用于电动公交车与新能源协同调度策略，构建综合考虑用户与电网利益的多目标函数，并运用鲸鱼算法对目标函数进行求解；最后，从经济指标与性能指标对固定碳价格、动态碳价格两种激励机制进行对比分析，通过算例验证了基于动态碳价格的碳配额激励机制的电动公交车与新能源协同调度策略的优越性。

2024-03-05

智能算法鹦鹉优化器Parrot optimizer【2024最新智能优化算法合集】

介绍一种基于训练后鹦鹉关键行为的高效优化方法——鹦鹉优化器(Parrot Optimizer, PO)。该成果于2024年2月发表在中科院2区top SCI期刊Computers in Biology and Medicine。

2024-03-05

智能算法PID搜索算法PID-based search algorithm【2023最新智能优化算法合集】

介绍了一种新的元启发式优化算法--PID搜索算法,PID-based search algorithm (PSA)。该算法基于增量PID算法，通过不断调整系统偏差，使整个种群收敛到最优状态。该成果于2023年12月发表在中科院1区SCI期刊Expert Systems with Applications。

2024-03-05

代码电热冷综合能源系统优化调度matlab-yalmip-cplex/gurobi代码

电热冷综合能源优化调度基础模型，包含风电、光电、电网交互、燃气轮机、余热锅炉、燃气锅炉、吸收式制冷剂、电制冷机、储电系统、储热系统，以总运行成本最小进行求解。电热冷综合能源系统，也称为三联供（Tri-generation）系统，是一种综合利用电力、热能和冷能的能源系统。它通过集成多种能源转换技术，如燃烧发电、热力发电、吸收式制冷等，实现电力、热力和制冷能的高效利用。传统能源系统中，能源的利用效率较低，而电热冷综合能源系统能通过联合供能的方式，提高能源的整体利用效率。该系统一般由发电机组、热能回收装置和制冷装置等组成。在电热冷综合能源系统中，电力可以通过发电机组产生，并可用于满足建筑物以及工业生产等对电能的需求。同时，发电过程中产生的废热可以被回收利用，供暖、供热水或进行其他热能驱动的工艺。另外，系统还可以通过制冷装置利用废热产生冷能，供给空调系统或其他制冷需求。这种综合利用系统的好处是可以提高能源利用效率，减少能源消耗，降低对传统能源的依赖，减少二氧化碳等温室气体的排放，从而更加环保和节能。它在工业、商业和住宅等领域都有广泛的应用前景。

2024-02-02

代码基于小波神经网络的时间序列预测模型matlab代码

该程序基于小波神经网络进行时间序列预测。使用小波神经网络（Wavelet Neural Network）建立了一个预测模型。通过对输入和输出数据的归一化处理，并采用反向传播算法进行网络训练，最终得到了预测的结果。模型可应用于任意时间序列预测，如风光负荷，交通流量，天气等。采用matlab编写，注释清晰！小波是一种长度有限、直流分量为零,具有紧支集或近似紧支集的波形。小波神经网络(WNN)以神经网络拓扑为基础,将小波基函数作为隐含层节点传递函数,同时将信息沿误差方向和输出方向传递。基于小波神经网络的时间序列预测模型是一种结合小波分析和神经网络的方法来进行时间序列预测的模型。下面是这个模型的基本原理和步骤：小波分析：首先，将时间序列数据进行小波变换，将数据在时频域上进行分解和重构。小波变换能够将时间序列数据从时间域转换到时频域，可以提取出数据的局部特征和频率信息。特征提取：从小波分解得到的时频域系数中，选择合适的系数作为输入特征。可以根据问题的具体要求和特征选择方法来确定特征子集。神经网络模型：利用选择的特征作为输入，在神经网络中进行训练和预测。常用的神经网络模型包括前馈神经网

2024-02-02

空空如也

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