<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[2302_81053261的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; 2302_81053261]]></copyright><item><title><![CDATA[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！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138512679</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138512679</guid><author>2302_81053261</author><pubDate>Mon, 06 May 2024 23:44:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[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。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[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）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138512637</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138512637</guid><author>2302_81053261</author><pubDate>Mon, 06 May 2024 23:42:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[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。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[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）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138512590</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138512590</guid><author>2302_81053261</author><pubDate>Mon, 06 May 2024 23:41:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[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）]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[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]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138512533</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138512533</guid><author>2302_81053261</author><pubDate>Mon, 06 May 2024 23:39:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[（点击即可跳转）：（点击即可跳转）]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[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）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138395788</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138395788</guid><author>2302_81053261</author><pubDate>Thu, 02 May 2024 17:34:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[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。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[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）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138395270</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138395270</guid><author>2302_81053261</author><pubDate>Thu, 02 May 2024 17:12:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[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。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[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）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138395252</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138395252</guid><author>2302_81053261</author><pubDate>Thu, 02 May 2024 17:12:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[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。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[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）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138395221</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138395221</guid><author>2302_81053261</author><pubDate>Thu, 02 May 2024 17:11:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[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。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[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）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138395201</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138395201</guid><author>2302_81053261</author><pubDate>Thu, 02 May 2024 17:10:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[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。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[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）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138395173</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138395173</guid><author>2302_81053261</author><pubDate>Thu, 02 May 2024 17:08:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[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。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[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]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138345648</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138345648</guid><author>2302_81053261</author><pubDate>Tue, 30 Apr 2024 14:47:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[（点击即可跳转）]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[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）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138345522</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138345522</guid><author>2302_81053261</author><pubDate>Tue, 30 Apr 2024 14:43:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[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。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[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）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138345486</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138345486</guid><author>2302_81053261</author><pubDate>Tue, 30 Apr 2024 14:43:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[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。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[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）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138345436</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138345436</guid><author>2302_81053261</author><pubDate>Tue, 30 Apr 2024 14:41:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[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。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[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）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138326269</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138326269</guid><author>2302_81053261</author><pubDate>Mon, 29 Apr 2024 21:28:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[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]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[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）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138326223</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138326223</guid><author>2302_81053261</author><pubDate>Mon, 29 Apr 2024 21:27:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[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。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[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）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138326151</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138326151</guid><author>2302_81053261</author><pubDate>Mon, 29 Apr 2024 21:24:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[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。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[LSTM等机器学习算法进行时间序列预测SWOT分析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138326128</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138326128</guid><author>2302_81053261</author><pubDate>Mon, 29 Apr 2024 21:24:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[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。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[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）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138326099</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138326099</guid><author>2302_81053261</author><pubDate>Mon, 29 Apr 2024 21:23:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[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。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【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]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138269253</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_81053261/article/details/138269253</guid><author>2302_81053261</author><pubDate>Sun, 28 Apr 2024 10:06:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[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]]></description><category></category></item></channel></rss>