RGB

艾利斯兰240,248,255      古董白250,235,215     浅绿色0,255,255     碧绿色127,255,212     天蓝色240,255,255      米色245,245,220      桔黄色255,228,196      黑色0,0,0      白杏色255,235,205      蓝色0,0,255      紫罗兰色138,43,226      褐色165,42,42      实木色222,184,135      军兰色95,158,160      黄绿色127,255,0      巧可力色210,105,30      珊瑚色255,127,80      菊兰色100,149,237      米绸色255,248,220      暗深红色220,20,60      青色0,255,255      暗蓝色0,0,139      暗青色0,139,139      暗金黄色184,134,11,      暗绿色0,100,0      暗黄褐色189,183,107      暗洋红139,0,139      暗橄榄绿85,107,47      暗桔黄色255,140,0      暗紫色153,50,204      暗红色139,0,0      暗肉色233,150,122      暗海兰色143,188,143      暗灰蓝色72,61,139      暗瓦灰色47,79,79      暗宝石绿0,206,209      暗紫罗兰色148,0,211      深粉红色255,20,147      深天蓝色0,191,255      暗灰色105,105,105,      暗灰色169,169,169      闪兰色30,144,255      火砖色178,34,34      花白色255,250,240      森林绿34,139,34      雪白色255,250,250      春绿色0,255,127      钢兰色70,130,180      茶色210,180,140      水鸭色800,128,128      蓟色216,191,216      西红柿色255,99,71      青绿色64,224,208      紫罗兰色238,130,238      浅黄色245,222,179      白色255,255,255      烟白色245,245,245      黄色255,255,0      黄绿色154,205,50      紫红色255,0,255      淡灰色220,220,220      幽灵白248,248,255      金色255,215,0      金麒麟色218,165,32      灰色128,128,128      绿色0,128,0      黄绿色173,255,47      蜜色240,255,240       热粉红色      255,105,180      印第安红205,92,92      靛青色75,0,130      象牙色255,255,240      黄褐色240,230,140      淡紫色230,230,250      淡紫红255,240,245      草绿色124,252,0      柠檬绸色255,250,205            亮蓝色173,216,230      亮珊瑚色240,128,128       亮青色224,255,255      亮金黄色250,250,210      亮灰色211,211,211      亮灰色211,211,211      亮粉红色255,182,193      亮肉色255,160,122亮海蓝色32,178,170亮天蓝色135,206,250亮蓝灰119,136,153  亮钢兰色176,196,222 亮黄色255,255,224      酸橙色0,255,0      中兰色0,0,205       中粉紫色186,85,211      中紫色147,112,219      中海蓝60,179,113      中暗蓝色123,104,238      中春绿色0,250,154      中绿宝石72,209,204      中紫罗兰色199,21,133      中灰兰色25,25,112      薄荷245,255,250      浅玫瑰色255,228,225      亮绿色144,238,144      橙绿色50,205,50      亚麻色250,240,230      红紫色255,0,255      粟色128,0,0      中绿色102,205,170      鹿皮色255,228,181      纳瓦白255,222,173      海军色0,0,128      老花色253,245,230      橄榄色128,128,0      深绿褐色107,142,35      橙色 255,165,0      红橙色 255,69,0      淡紫色 218,112,214      苍麒麟色 238,232,170      苍绿色152,251,152      苍宝石绿175,238,238       苍紫罗兰色219,112,147      番木色255,239,213      桃色255,218,185      秘鲁色205,133,63      粉红色255,192,203      洋李色221,160,221      粉蓝色176,224,230      紫色128,0,128      红色255,0,0      褐玫瑰红188,143,143      皇家蓝65,105,225      重褐色139,69,19       鲜肉色250,128,114      沙褐色244,164,96海绿色46,139,87海贝色255,245,238赭色160,82,45银色192,192,192天蓝色 135,206,235石蓝色106,90,205      灰石色112,128,144       亮粉红色255,182,193      亮肉色255,160,122      亮海蓝色32,178,170      亮天蓝色135,206,250      亮蓝灰119,136,153      亮钢兰色176,196,22      酸橙色0,255,0      中兰色0,0,205      中粉紫色186,85,211      中紫色147,112,219      中海蓝60,179,113      中暗蓝色123,104,238      中春绿色0,250,154      中绿宝石72,209,204      中紫罗兰色199,21,133      中灰兰色25,25,112      薄荷245,255,250      浅玫瑰色255,228,225      亮绿色144,238,144      橙绿色50,205,50      亚麻色250,240,230      红紫色255,0,255      粟色128,0,0      中绿色102,205,170      鹿皮色255,228,181      纳瓦白255,222,173      海军色0,0,128      老花色253,245,230      橄榄色128,128,0      深绿褐色107,142,35      橙色255,165,0      红橙色255,69,0      淡紫色218,112,214      
    苍麒麟色238,232,170      苍绿色152,251,152      苍宝石绿175,238,238      苍紫罗兰色219,112,147      番木色255,239,213      桃色255,218,185      秘鲁色205,133,63      粉红色255,192,203       洋李色221,160,221      粉蓝色176,224,230      紫色128,0,128      红色255,0,0       褐玫瑰红188,143,143      皇家蓝65,105,225      重褐色139,69,19      鲜肉色250,128,114      沙褐色244,164,96      海绿色46,139,87      海贝色255,245,238      赭色160,82,45      银色192,192,192      天蓝色135,206,235      石蓝色106,90,205      灰石色112,128,1440
计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化”展开研究,利用Matlab代码实现相关模型的构建与仿真。研究重点在于综合能源系统中多能耦合特性以及风、光等可再生能源出力和负荷需求的不确定性,通过鲁棒优化、场景生成(如Copula方法)、两阶段优化等手段,实现对能源生产单元的运行调度与容量配置的协同优化,旨在提高系统经济性、可靠性和可再生能源消纳能力。文中提及多种优化算法(如BFO、CPO、PSO等)在调度与预测中的应用,并强调了模型在实际能源系统规划与运行中的参考价值。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及工程技术人员,熟悉Matlab编程和基本优化工具(如Yalmip)。; 使用场景及目标:①用于学习和复现综合能源系统中考虑不确定性的优化调度与容量配置方法;②为含高比例可再生能源的微电网、区域能源系统规划设计提供模型参考和技术支持;③开展学术研究,如撰写论文、课题申报时的技术方案借鉴。; 阅读建议:建议结合文中提到的Matlab代码和网盘资料,先理解基础模型(如功率平衡、设备模型),再逐步深入不确定性建模与优化求解过程,注意区分鲁棒优化、随机优化与分布鲁棒优化的适用场景,并尝试复现关键案例以加深理解。
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