【微电网优化】CPLEX算法求解外购电风光储能电锅炉碳捕集混合储能系统成本优化问题【含Matlab源码 4581期】

原创 已于 2024-11-18 16:20:51 修改 · 1k 阅读 · 30 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#matlab

于 2024-05-28 20:50:01 首次发布

💥💥💥💥💥💥💥💥💞💞💞💞💞💞💞💞💞Matlab武动乾坤博客之家💞💞💞💞💞💞💞💞💞💥💥💥💥💥💥💥💥
🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀
在这里插入图片描述
🔊博主简介：985研究生，Matlab领域科研开发者；

🚅座右铭：行百里者，半于九十。

🏆代码获取方式：
优快云 Matlab武动乾坤—代码获取方式

更多Matlab优化求解仿真内容点击👇
①Matlab优化求解（进阶版）

⛳️关注优快云 Matlab武动乾坤，更多资源等你来！！

⛄ 一、CPLEX算法求解外购电风光储能电锅炉碳捕集混合储能系统成本优化问题简介

CPLEX是一种商业数学编程语言和优化软件，它可以用于解决各种数学模型和优化问题。对于外购电风光储能电锅炉碳捕集混合储能系统成本优化问题，它可以通过建立数学模型来实现优化求解。

具体来说，可以将该问题抽象成一个数学模型，其中包含了各种参数、变量、约束条件和目标函数。例如，可以通过建立一个线性规划模型来描述该问题，其中变量包括电力购买量、风力发电量、光伏发电量、储能电池容量等等，约束条件包括电力平衡方程、储能电池充放电约束、发电量约束等等，目标函数则是最小化系统总成本（包括购电成本、储能成本、碳捕集成本等等）。

然后，利用CPLEX算法对该数学模型进行求解，得到最优解即为该问题的最优解，即系统总成本的最小值。CPLEX算法通过线性规划、整数规划等技术来对数学模型进行求解，并且具有高效性和精度高等特点。

⛄二、部分源代码

clear all
%% 输入原始数据 光照强度：w/m^2 风速：m/s 电热负荷：kw等
Solar=[0 0 0 0 0 9 115 282 454 620 744 801 793 709 593 457 297 127 15 0 0 0 0 0];%光照强度
Wind=[7.14 7.20 7.22 6.89 7.18 7.07 6.43 5.97 6.33 6.56 6.63 6.70 6.65 6.92 6.86 6.85 6.89 7.01 7.02 6.97 7.05 7.06 7.03 7.10];%风速
Load_E =[30420.49 32008.64 32673.34 33327.69 29716.69 29540.05 27917.86 37536.115 44387.93 42669.255 44470.04 32343.06 34827.06 41421.16 41072.135 43739.79 38737.75 33883.05 36011.1 34328.19 34977.48 32621.59 32920.36 32306.72];%电负荷
Load_H =[27394.52 35116.88 36361.76 37704.68 38214.26 40975.34 42859.76 50462.42 55585.58 58076.48 59895.92 56950.16 57761.84 58141.46 57643.28 59874.26 55563.92 55509.2 48967.88 44603.96 43942.76 36773.13 34553.72 30860.12];%热负荷
Price_E=[0.35 0.35 0.35 0.35 0.35 0.35 0.35 0.61 0.97 0.97 0.97 0.61 0.35 0.61 0.97 0.97 0.97 0.97 0.97 0.97 0.97 0.61 0.61 0.35];%分时电价，元/kwh
Price_Gas=2.7;%天然气价格，元/m^3
a_Gas=35600;%天然气热值，35800kJ/m^3
alpha=0.08;%碳捕集设备选择捕集产生的二氧化碳比例，燃烧产生的二氧化碳不一定要全部捕集，这里0.08=8%，至少捕集8%产生的二氧化碳
%% 输入设备模型
%光伏
S_PV=40000;%光伏面积
Q_PV=0.15S_PV;%一平米折合约0.15kw
Pe_PV=0.0010.157S_PVSolar;%光伏功率，效率0.157，0.001转换成kw/m2,光照强度已载入
PV_omfix=0.02Q_PV;%固定运维成本,按天结算，如设备清灰这样的人工费57643
PV_omwork=0.039sum(Pe_PV);%可变运维成本，与发电量有关
PV_om=PV_omfix+PV_omwork;%总运维成本

⛄三、运行结果

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]王锐,顾伟,吴志.含可再生能源的热电联供型微网经济运行优化[J].电力系统自动化. 2011,35(08)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
1.1 PID优化
1.2 VMD优化
1.3 配电网重构
1.4 三维装箱
1.5 微电网优化
1.6 优化布局
1.7 优化参数
1.8 优化成本
1.9 优化充电
1.10 优化调度
1.11 优化电价
1.12 优化发车
1.13 优化分配
1.14 优化覆盖
1.15 优化控制
1.16 优化库存
1.17 优化路由
1.18 优化设计
1.19 优化位置
1.20 优化吸波
1.21 优化选址
1.22 优化运行
1.23 优化指派
1.24 优化组合
1.25 车间调度
1.26 生产调度
1.27 经济调度
1.28 装配线调度
1.29 水库调度
1.30 货位优化
1.31 公交排班优化
1.32 集装箱船配载优化
1.33 水泵组合优化
1.34 医疗资源分配优化
1.35 可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习分类与预测
2.1 机器学习和深度学习分类
2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类
2.1.2 BP神经网络分类
2.1.3 CNN卷积神经网络分类
2.1.4 DBN深度置信网络分类
2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类
2.1.6 ELMAN递归神经网络分类
2.1.7 ELM极限学习机分类
2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类
2.1.9 GRU门控循环单元分类
2.1.10 KELM混合核极限学习机分类
2.1.11 KNN分类
2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类
2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类
2.1.14 MLP全连接神经网络分类
2.1.15 PNN概率神经网络分类
2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类
2.1.17 RF随机森林分类
2.1.18 SCN随机配置网络模型分类
2.1.19 SVM支持向量机分类
2.1.20 XGBOOST分类

2.2 机器学习和深度学习预测
2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测
2.2.2 ANN人工神经网络预测
2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测
2.2.4 BF粒子滤波预测
2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测
2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测
2.2.7 BP神经网络预测
2.2.8 CNN卷积神经网络预测
2.2.9 DBN深度置信网络预测
2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测
2.2.11 DKELM回归预测
2.2.12 ELMAN递归神经网络预测
2.2.13 ELM极限学习机预测
2.2.14 ESN回声状态网络预测
2.2.15 FNN前馈神经网络预测
2.2.16 GMDN预测
2.2.17 GMM高斯混合模型预测
2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测
2.2.19 GRU门控循环单元预测
2.2.20 KELM混合核极限学习机预测
2.2.21 LMS最小均方算法预测
2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量机预测
2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测
2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测
2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测
2.2.26 RF随机森林预测
2.2.27 RNN循环神经网络预测
2.2.28 RVM相关向量机预测
2.2.29 SVM支持向量机预测
2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测
2.2.31 XGBoost回归预测
2.2.32 模糊预测
2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测

2.3 机器学习和深度学习实际应用预测
CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测

3 图像处理方面
3.1 图像边缘检测
3.2 图像处理
3.3 图像分割
3.4 图像分类
3.5 图像跟踪
3.6 图像加密解密
3.7 图像检索
3.8 图像配准
3.9 图像拼接
3.10 图像评价
3.11 图像去噪
3.12 图像融合
3.13 图像识别
3.13.1 表盘识别
3.13.2 车道线识别
3.13.3 车辆计数
3.13.4 车辆识别
3.13.5 车牌识别
3.13.6 车位识别
3.13.7 尺寸检测
3.13.8 答题卡识别
3.13.9 电器识别
3.13.10 跌倒检测
3.13.11 动物识别
3.13.12 二维码识别
3.13.13 发票识别
3.13.14 服装识别
3.13.15 汉字识别
3.13.16 红绿灯识别
3.13.17 虹膜识别
3.13.18 火灾检测
3.13.19 疾病分类
3.13.20 交通标志识别
3.13.21 卡号识别
3.13.22 口罩识别
3.13.23 裂缝识别
3.13.24 目标跟踪
3.13.25 疲劳检测
3.13.26 旗帜识别
3.13.27 青草识别
3.13.28 人脸识别
3.13.29 人民币识别
3.13.30 身份证识别
3.13.31 手势识别
3.13.32 数字字母识别
3.13.33 手掌识别
3.13.34 树叶识别
3.13.35 水果识别
3.13.36 条形码识别
3.13.37 温度检测
3.13.38 瑕疵检测
3.13.39 芯片检测
3.13.40 行为识别
3.13.41 验证码识别
3.13.42 药材识别
3.13.43 硬币识别
3.13.44 邮政编码识别
3.13.45 纸牌识别
3.13.46 指纹识别

3.14 图像修复
3.15 图像压缩
3.16 图像隐写
3.17 图像增强
3.18 图像重建

4 路径规划方面
4.1 旅行商问题（TSP）
4.1.1 单旅行商问题（TSP）
4.1.2 多旅行商问题（MTSP）
4.2 车辆路径问题（VRP）
4.2.1 车辆路径问题（VRP）
4.2.2 带容量的车辆路径问题（CVRP）
4.2.3 带容量+时间窗+距离车辆路径问题（DCTWVRP）
4.2.4 带容量+距离车辆路径问题（DCVRP）
4.2.5 带距离的车辆路径问题（DVRP）
4.2.6 带充电站+时间窗车辆路径问题（ETWVRP）
4.2.3 带多种容量的车辆路径问题（MCVRP）
4.2.4 带距离的多车辆路径问题（MDVRP）
4.2.5 同时取送货的车辆路径问题（SDVRP）
4.2.6 带时间窗+容量的车辆路径问题（TWCVRP）
4.2.6 带时间窗的车辆路径问题（TWVRP）
4.3 多式联运运输问题

4.4 机器人路径规划
4.4.1 避障路径规划
4.4.2 迷宫路径规划
4.4.3 栅格地图路径规划

4.5 配送路径规划
4.5.1 冷链配送路径规划
4.5.2 外卖配送路径规划
4.5.3 口罩配送路径规划
4.5.4 药品配送路径规划
4.5.5 含充电站配送路径规划
4.5.6 连锁超市配送路径规划
4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划

4.6 无人机路径规划
4.6.1 飞行器仿真
4.6.2 无人机飞行作业
4.6.3 无人机轨迹跟踪
4.6.4 无人机集群仿真
4.6.5 无人机三维路径规划
4.6.6 无人机编队
4.6.7 无人机协同任务
4.6.8 无人机任务分配

5 语音处理
5.1 语音情感识别
5.2 声源定位
5.3 特征提取
5.4 语音编码
5.5 语音处理
5.6 语音分离
5.7 语音分析
5.8 语音合成
5.9 语音加密
5.10 语音去噪
5.11 语音识别
5.12 语音压缩
5.13 语音隐藏

6 元胞自动机方面
6.1 元胞自动机病毒仿真
6.2 元胞自动机城市规划
6.3 元胞自动机交通流
6.4 元胞自动机气体
6.5 元胞自动机人员疏散
6.6 元胞自动机森林火灾
6.7 元胞自动机生命游戏

7 信号处理方面
7.1 故障信号诊断分析
7.1.1 齿轮损伤识别
7.1.2 异步电机转子断条故障诊断
7.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析
7.1.4 电机故障诊断分析
7.1.5 轴承故障诊断分析
7.1.6 齿轮箱故障诊断分析
7.1.7 三相逆变器故障诊断分析
7.1.8 柴油机故障诊断

7.2 雷达通信
7.2.1 FMCW仿真
7.2.2 GPS抗干扰
7.2.3 雷达LFM
7.2.4 雷达MIMO
7.2.5 雷达测角
7.2.6 雷达成像
7.2.7 雷达定位
7.2.8 雷达回波
7.2.9 雷达检测
7.2.10 雷达数字信号处理
7.2.11 雷达通信
7.2.12 雷达相控阵
7.2.13 雷达信号分析
7.2.14 雷达预警
7.2.15 雷达脉冲压缩
7.2.16 天线方向图
7.2.17 雷达杂波仿真

7.3 生物电信号
7.3.1 肌电信号EMG
7.3.2 脑电信号EEG
7.3.3 心电信号ECG
7.3.4 心脏仿真

7.4 通信系统
7.4.1 DOA估计
7.4.2 LEACH协议
7.4.3 编码译码
7.4.4 变分模态分解
7.4.5 超宽带仿真
7.4.6 多径衰落仿真
7.4.7 蜂窝网络
7.4.8 管道泄漏
7.4.9 经验模态分解
7.4.10 滤波器设计
7.4.11 模拟信号传输
7.4.12 模拟信号调制
7.4.13 数字基带信号
7.4.14 数字信道
7.4.15 数字信号处理
7.4.16 数字信号传输
7.4.17 数字信号去噪
7.4.18 水声通信
7.4.19 通信仿真
7.4.20 无线传输
7.4.21 误码率仿真
7.4.22 现代通信
7.4.23 信道估计
7.4.24 信号检测
7.4.25 信号融合
7.4.26 信号识别
7.4.27 压缩感知
7.4.28 噪声仿真
7.4.29 噪声干扰

7.5 无人机通信

7.6 无线传感器定位及布局方面
7.6.1 WSN定位
7.6.2 高度预估
7.6.3 滤波跟踪
7.6.4 目标定位
7.6.4.1 Dv-Hop定位
7.6.4.2 RSSI定位
7.6.4.3 智能算法优化定位
7.6.5 组合导航

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

lrr(motion_face).zip_LRR图像恢复_低秩恢复_图像低秩复原_图像低秩表示_图像复原
07-15
低秩表示法对子空间结构的鲁棒恢复。图像复原低秩表示算法。
基于图像块低秩性的修复matlab代码
01-12
一篇Trans 2区上论文 基于图像块低秩性的修复matlab代码
【图像去噪】BdCNN图像去噪【含Matlab源码 1866期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
12-24 538
BdCNN图像去噪 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
遗传算法解决TSP旅行商问题（numpy、pandas）
醉蕤的博客
06-13 1万+
遗传算法解决TSP旅行商问题（numpy、pandas）超详细
刚体动力学
Elsa的迷弟
02-28 2255
刚体状态 刚体的运动状态有两种：平移和旋转。 将某个物体从局部坐标系变化到全局坐标系 p=x+Rp0\mathbf{p} =\mathbf{x} +R\mathbf{p_0}p=x+Rp0​ p0\mathbf{p_0}p0​ ：物体在局部坐标中的某个点坐标。 R ：旋转矩阵。 x\mathbf{x}x ：物体质心在全局坐标系中的坐标（物体在局部坐标中的质心为原点）。 p\mathbf{p}p ：物体该点在全局坐标中的坐标。 但若我们想知道这个点在世界坐标系中是如何随时间变化的（在这里可以理解为某物体的
遗传算法求解旅行商问题（含python源代码）
充满焦虑的大学生
10-21 2881
本文介绍了一种基于遗传算法的旅行商问题(TSP)求解方法。该方法采用实数编码表示城市路径，通过初始化种群、计算适应度、选择、交叉和变异等步骤进行迭代优化。关键点包括：1) 使用部分匹配交叉保证路径合法性；2) 提供互换、逆转和插入三种变异操作；3) 适应度函数取路径距离的倒数；4) 采用轮盘赌选择策略。实验结果表明，该方法能有效求解TSP问题，但作者对适应度评估指标(最优/最差/平均适应度)的概念仍存疑问。文中还讨论了参数设置对算法性能的影响，并提供了完整的Python实现代码和可视化功能。
遗传算法解决旅行商问题matlab代码大合集
07-29
各种遗传算法解决旅行商问题的matlab代码大合集，其中英文注释5种方法，中文注释一种方法。
强势改进：博弈+碳氢！基于多主体合作博弈的含电制氢微网低碳优化调度程序代码！
weixin_48747334的博客
04-22 1396
目前针对含碳捕集与P2G综合能源系统的运行优化研究主要为对系统整体进行优化，较少考虑系统中各运营主体的合作模式与合作前提，由于在实际场景中，单独投资P2G设备或碳捕集设备收益较低，因此往往需构建合作联盟以充分发挥P2G设备消纳可再生能源的能力与碳捕集设备的减排特性，并对其创造的收益做出合理分配。在本文所提综合能源系统中，将多个决策者组成一个联盟，并按某种分配原则，在联盟内部成员间重新配置资源、分配收益，可使系统能源配置更加灵活合理，产生合作剩余，因此，本文采用合作博弈理论来探究各综合能源主体间的合作方式。
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）
2302_81053261的博客
05-02 305
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。
【EI复现】基于阶梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度（Matlab代码实现）
F_Matlab的博客
08-06 662
以上文献从 CCS 自身以及同其他单元的耦合充分挖掘了其调节的灵活性和低碳特性，但在 CCS 与 P2G耦合的系统中忽略了电转氢过程、氢气的其他利用途径和甲烷化低效率的特点，并且均未考虑与阶梯碳交易低碳机制结合。对建立的模型线性化处理后，采用MATLAB调用CPLEX和粒子群算法进行求解，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。碳捕集作为一种低碳化技术，利用碳捕集技术对火电厂低碳化改造，实现高碳火电机组低碳化，
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）
2302_81053261的博客
04-26 931
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。
请你整理以下代码：clc clear %% DIES：综合能源系统 % 电系统：风机、光伏、燃气轮机 % 热系统：余热锅炉、燃气锅炉、蓄热罐 % 冷系统：吸收式制冷机、蓄冰槽 %% 导入电/热/冷负荷和气负荷 L_e0= [6150,5347,4737,4886,4960,4830,4998,6056,7004,9140,9938,10645,11331,11443,11499,11292,11212,11595,10822,9441,9092,7794,7174,6777]; L_h0= [5986,5952,6033,5722,5977,6060,5872,5815,5562,5424,5320,5124,4962,4986,4962,5019,5017,5179,5181,5305,5454,5643,5964,6033]; L_c0= [4626,4725,4947,4822,4977,5060,4872,4815,4662,4484,4290,4184,3992,3986,3923,4089,4017,4179,4261,4383,4458,4724,5012,5423]; g_load=[3516,3872,3998,3852,4077,4260,4054,3982,3598,3326,3024,2815,2765,2756,2654,3125,3098,3254,3452,3578,3872,4425,4799,5125]; %% 计算风机、光伏出力 Pstc=0.26; Gstc=1; n=0.9645; PV=50; WT=50; %% 光照辐射度 g=[0;0;0;0;0.0708300000000000;0.170690000000000;0.325740000000000;0.380270000000000;0.340240000000000;0.453630000000000;0.855530000000000;0.742260000000000;0.666500000000000;0.699100000000000;0.535630000000000;0.227290000000000;0.179330000000000;0.0335400000000000;0;0;0;0;0;0]; for t=1:24 P_pv(t)=(Pstc*g(t)/Gstc*n)*PV; % 光伏出力 end %% 风速 fwind=[10.7391000000000;11.6160000000000;9.85170000000000;9.98270000000000;10.5166000000000;5.91910000000000;4.21130000000000;4.73580000000000;2.89860000000000;5.54320000000000;4.93960000000000;2.99680000000000;3.64480000000000;5.17060000000000;2.45990000000000;5.43100000000000;6.83090000000000;10.5836000000000;10.8847000000000;12.3629000000000;14.4617000000000;12.1296000000000;10.5531000000000;12.8199000000000]; for t=1:24 Vci=3; Vco=25; Vr=11; Pwt_r=10; if all(fwind(t)<Vci)||all(fwind(t)>Vco) P_wt(t)=0*WT; elseif all(fwind(t)>=Vci)&&all(fwind(t)<=Vr) P_wt(t)=[Pwt_r*(fwind(t)-Vci)/(Vr-Vci)]*WT; elseif all(fwind(t)>Vr)&&all(fwind(t)<=Vco) P_wt(t)=10*WT; end end %% 外部市场数据：电力市场（绿电市场、常规能源市场）、碳市场、绿证市场、天然气市场 %% 电力市场数据 % 绿电市场能源价格： Pge=[0.42,0.45,0.43,0.42,0.42,0.38,0.42,1.26,1.29,1.24,1.29,1.18,0.72,0.78,0.76,0.79,0.74,0.72,1.28,1.25,1.25,1.21,0.46,0.34]; % 常规能源市场价格： Pce=[0.30,0.32,0.33,0.35,0.35,0.34,0.36,1.16,1.19,1.14,1.16,1.15,0.62,0.73,0.70,0.64,0.71,0.65,1.17,1.12,1.11,1.12,0.34,0.28]; %% 碳市场数据 Pco=0.0415; %上海交易均价，元/吨CO2；0.0415元/kgCO2 %% 天然气价格数据(元/m3）辽宁省是2.33元/m3 Pgas=[2.58*ones(1,8),2.18*ones(1,14),2.58*ones(1,1),2.18*ones(1,1)]; %% 决策变量初始化 %% 需求响应初始化 L_e=sdpvar(1,24,'full'); %微网经过需求响应后实际的电负荷 L_h=sdpvar(1,24,'full'); %微网经过需求响应后实际的热负荷 L_c=sdpvar(1,24,'full'); %微网经过需求响应后实际的冷负荷 P_e_cut=sdpvar(1,24,'full'); %微网的可削减电负荷 P_e_tra=sdpvar(1,24,'full'); %微网的可转移电负荷 P_h_DR=sdpvar(1,24,'full'); %微网的可削减热负荷 P_c_DR=sdpvar(1,24,'full'); %微网的可削减冷负荷 %% 设备变量初始化 % 蓄电池 SOC_E=sdpvar(1,24,'full'); %微网中的储电设备的储电余量 P_Ebess_cha=sdpvar(1,24,'full'); %储电设备的充电功率 P_Ebess_dis=sdpvar(1,24,'full'); %储电设备的放电功率 B_Ebess_cha=binvar(1,24,'full'); %储电设备的放电状态位,取1时为放电,0为未放电 B_Ebess_dis=binvar(1,24,'full'); %储电设备的充电状态位,取1时为充电,0为未充电 % 蓄热罐 SOC_H=sdpvar(1,24,'full'); %微网中的储电设备的储电余量 P_Hbess_cha=sdpvar(1,24,'full'); %储电设备的充电功率 P_Hbess_dis=sdpvar(1,24,'full'); %储电设备的放电功率 B_Hbess_cha=binvar(1,24,'full'); %储电设备的放电状态位,取1时为放电,0为未放电 B_Hbess_dis=binvar(1,24,'full'); %储电设备的充电状态位,取1时为充电,0为未充电 % 蓄冰槽 SOC_C=sdpvar(1,24,'full'); %微网中的储电设备的储电余量 P_Cbess_cha=sdpvar(1,24,'full'); %储电设备的充电功率 P_Cbess_dis=sdpvar(1,24,'full'); %储电设备的放电功率 B_Cbess_cha=binvar(1,24,'full'); %储电设备的放电状态位,取1时为放电,0为未放电 B_Cbess_dis=binvar(1,24,'full'); %储电设备的充电状态位,取1时为充电,0为未充电 % 风机、光伏 P_wt_r=sdpvar(1,24,'full'); %风力的实际出力值 P_pv_r=sdpvar(1,24,'full'); %光伏的实际出力值 %% CCHP机组 % 燃气轮机（GT) P_GT_e=sdpvar(1,24,'full'); %燃气轮机的实际电出力值 P_GT_h=sdpvar(1,24,'full'); %燃气轮机的发出废热 % 余热锅炉（HGB) P_HGB_h=sdpvar(1,24,'full'); %余热锅炉的实际热出力值 P_h_HGB=sdpvar(1,24,'full'); %余热锅炉吸收的废热 % 吸收式制冷机（AC) P_AC_c=sdpvar(1,24,'full'); %吸收式制冷机的实际冷出力值 P_c_AC=sdpvar(1,24,'full'); %吸收式制冷机吸收的废热 % 燃气锅炉（GB） P_GB_h=sdpvar(1,24,'full'); %% 市场交易变量 % 电力市场（绿电市场、常规能源市场） Temp_net=binvar(1,24,'full'); %电网购|售电标志 P_e_net=sdpvar(1,24,'full'); %电力市场净购电量=购电量-售电量 P_e_buy=sdpvar(1,24,'full'); %电力市场购电量 % 绿电日前市场 P_ld_buy=sdpvar(1,24,'full'); %微网向外电网的购买的绿电功率 B_ld_buy=binvar(1,24,'full'); %微网向外电网的购买的绿电标志，取1则买绿电，取0则卖绿电 % 常规能源日前市场 P_cg_buy=sdpvar(1,24,'full'); %微网向外电网的购买的常规能源发电功率 B_cg_buy=binvar(1,24,'full'); %微网向外电网的购买的常规能源发电标志，取1则买常规能源，取0则卖常规能源 %% 碳交易市场（碳配额） % 向其他系统购买的碳配额 PET_NCE1=sdpvar(1,1,'full'); %国家管理中心分配给系统1的免费碳配额 SJTP_CE1=sdpvar(1,1,'full'); %系统1实际碳排放 % 碳市场交易量 P_PET_buy=sdpvar(1,1,'full'); %微网向外电网的购买的碳配额 P_PET_sell=sdpvar(1,1,'full'); %微网向外电网的售出的碳配额 B_PET_buy=binvar(1,1,'full'); %微网向外电网的碳配额购买标志，取1则买碳配额，取0卖碳配额 B_PET_sell=binvar(1,1,'full'); %微网向外电网的碳配额售卖标志，取1则卖碳配额，取0买碳配额 P_PET_net=sdpvar(1,1,'full'); %系统持有的净碳配额，净碳配额=实际碳排放量-强制碳配额要求 B_PET_net=binvar(1,1,'full'); %系统持有的净碳配额标志，取1则净碳配额>0→购买碳配额，取0则净碳配额<0→售卖碳配额 %% 天然气交易市场（天然气） Gas=sdpvar(1,24,'full'); %系统的总耗气量 Gas_GT=sdpvar(1,24,'full'); %燃气轮机的天然气耗气量 Gas_GB=sdpvar(1,24,'full'); %燃气锅炉的天然气耗气量 Gas_buy=sdpvar(1,24,'full'); %综合能源系统1购买天然气量 %% 绿证交易市场（绿证配额） % 向其他系统购买的碳配额 PEL_NGE1=sdpvar(1,1,'full'); %国家管理中心分配给系统1的免费绿证配额 PEL_GE1=sdpvar(1,1,'full'); %系统1实际绿证（可再生能源发电量，1绿证=1000kw.h） % 绿证市场交易量 P_PEL_net=sdpvar(1,1,'full'); %系统持有的净绿证配额 B_PEL_net=binvar(1,1,'full'); %系统持有的净绿证配额标志 % 向其他系统购买的绿证配额（绿电是针对用电侧，绿证配额是针对发电企业） P_PEL_buy=sdpvar(1,1,'full'); %微网向外电网的购买的绿证配额 P_PEL_sell=sdpvar(1,1,'full'); %微网向外电网的售出的绿证配额 B_PEL_buy=binvar(1,1,'full'); %微网向外电网的购买的绿证配额，取1则买绿证配额，取0卖绿证配额 B_PEL_sell=binvar(1,1,'full'); %微网向外电网的售出的绿证配额，取1则卖绿证配额，取0买绿证配额 %% 设备数据 % CCHP机组:燃气轮机、余热锅炉、吸收式制冷机 eff_CCHP_e=0.38; eff_CCHP_h=0.46; eff_CCHP_c=0.52; % 燃气轮机（GT) % 燃气最大出力 P_GT_max=8000; % 燃气轮机热损率 rs_GT=0.03; % 余热锅炉（HGB) P_HGB_h_max=8000; %3.吸收式制冷机（AC) P_AC_c_max=6000; % 燃气锅炉 % 燃气锅炉最大出力 P_GB_max=5000; % 燃气锅炉效率 eff_GB=0.85; % 储能电池 eff_ebess_cha=0.95; %蓄电池充电效率 eff_ebess_dis=0.9; %蓄电池放电效率 SOC_E(1)=0.5; eff_ebess_zifangdian=0.99; SOC_Emax=0.9; P_Ebess_cha_max=4800; P_Ebess_dis_max=4800; Ebess=5000; % 蓄热罐 eff_hbess_cha=0.85; %蓄电池充电效率 eff_hbess_dis=0.85; %蓄电池放电效率 SOC_H(1)=0.5; SOC_Hmax=0.9; P_Hbess_cha_max=4500; P_Hbess_dis_max=4500; Hbess=5000; % 蓄冷槽 eff_cbess_cha=0.85; %蓄冰槽充冷效率 eff_cbess_dis=0.85; %蓄冰罐放冷效率 SOC_Cmax=0.9; SOC_C(1)=0.5; P_Cbess_cha_max=4500; P_Cbess_dis_max=4500; Cbess=5000; %% 约束条件 C=[]; % 1.综合能源系统1的电/热/冷负荷需求响应部分 for t=1:24 C=[C, L_e(t)==L_e0(t)-P_e_cut(t)-P_e_tra(t), %微网的电负荷功率平衡约束 L_h(t)==L_h0(t)-P_h_DR(t), %微网的热负荷功率平衡约束 L_c(t)==L_c0(t)-P_c_DR(t), %微网的冷负荷功率平衡约束 0 <=P_e_cut(t)<= 0.05*L_e0(t), %微网的可削减电功率上下限约束 -0.1*L_e0(t)<=P_e_tra(t)<=0.1*L_e0(t), %微网的可转移电功率上下限约束 -0.1*L_h0(t)<=P_h_DR(t) <=0.1*L_h0(t), %微网的可削减热功率上下限约束 -0.1*L_c0(t)<=P_c_DR(t) <=0.1*L_c0(t)]; %微网的可削减热功率上下限约束 end C=[C,sum(P_e_tra)==0,]; %转移的电负荷总量为0约束 C=[C,sum(P_h_DR)==0,]; %转移的热负荷总量为0约束 C=[C,sum(P_c_DR)==0,]; %转移的冷负荷总量为0约束 %（二）设备约束条件 % 1.CCHP机组(冷热电三联供） % 燃气轮机GT: % 1）爬坡约束 for t=1:23 C=[C,-0.2*2000<=P_GT_e(t+1)-P_GT_e(t)<=0.2*2000]; end % 2）最大出力约束 for t=1:24 C=[C,0<=P_GT_e(t)<=P_GT_max, P_GT_e(t)==Gas_GT(t)*eff_CCHP_e*9.88, P_GT_h(t)==P_GT_e(t)*(1-eff_CCHP_e-rs_GT)/eff_CCHP_e]; end % 余热锅炉HGB: % 1)出力约束 for t=1:24 C=[C,P_HGB_h(t)==P_h_HGB(t)*eff_CCHP_h, 0<=P_HGB_h(t)<=P_HGB_h_max,] end % 2)爬坡约束 C=[C,-0.2*1000 <=P_HGB_h(2:24)-P_HGB_h(1:23)<=0.2*1000]; % 吸收式制冷机AC： for t=1:24 C=[C, 0<=P_AC_c(t)<=P_AC_c_max, P_AC_c(t)==P_c_AC(t)*eff_CCHP_c]; end % CCHP机组废气约束 for t=1:24 C=[C,P_h_HGB(t)+0.56*P_c_AC(t)<=P_GT_h(t)]; end % 蓄电池约束条件 % 1）蓄电池的约束条件：蓄电池功率约束在[min，max]内，且统一时刻只允许充电、放电、不充不放的三种状态中的一种 C=[C,P_Ebess_cha>=0,P_Ebess_cha<=P_Ebess_cha_max*B_Ebess_cha, 0<=P_Ebess_dis,P_Ebess_dis<=P_Ebess_dis_max*B_Ebess_dis, B_Ebess_cha+B_Ebess_dis<=1]; %充放电状态唯一 % 2）蓄电池的约束条件：蓄电池功率与容量耦合约束，始末时刻负荷电量相等约束，与容量被限制在[min,max] for i=1:23 C=[C,SOC_E(i+1)==SOC_E(i)+(P_Ebess_cha(i)*eff_ebess_cha-P_Ebess_dis(i)/eff_ebess_dis)/Ebess]; end C=[C,SOC_E(24)==SOC_E(1),SOC_E>=0.2,SOC_E<=0.9]; % 蓄热约束条件 % 1）蓄热罐的约束条件：蓄热罐功率约束在[min，max]内，且统一时刻只允许充热、放热、不充不放的三种状态中的一种 C=[C,P_Hbess_cha>=0,P_Hbess_cha<=P_Hbess_cha_max*B_Hbess_cha, P_Hbess_dis>=0,P_Hbess_dis<=P_Hbess_dis_max*B_Hbess_dis, B_Hbess_cha+B_Hbess_dis<=1];%充放电状态唯一 % 2）蓄热罐的约束条件：蓄热罐功率与容量耦合约束，始末时刻负荷电量相等约束，与容量被限制在[min,max] for i=1:23 C=[C,SOC_H(i+1)==SOC_H(i)+(P_Hbess_cha(i)*eff_hbess_cha-P_Hbess_dis(i)/eff_hbess_dis)/Hbess]; end C=[C,SOC_H(24)==SOC_H(1),SOC_H>=0.2,SOC_H<=0.9]; % 蓄冰槽约束条件 % 1)蓄冰槽的约束条件：蓄电池功率约束在[min，max]内，且统一时刻只允许充电、放电、不充不放的三种状态中的一种 C=[C,P_Cbess_cha>=0,P_Cbess_cha<=P_Cbess_cha_max*B_Cbess_cha, P_Cbess_dis>=0,P_Cbess_dis<=P_Cbess_dis_max*B_Cbess_dis, B_Cbess_cha+B_Cbess_dis<=1];%充放电状态唯一 % 2)蓄冰槽的约束条件：蓄电池功率与容量耦合约束，始末时刻负荷电量相等约束，与容量被限制在[min,max] for i=1:23 C=[C,SOC_C(i+1)==SOC_C(i)+(P_Cbess_cha(i)*eff_cbess_cha-P_Cbess_dis(i)/eff_cbess_dis)/Cbess]; end C=[C,SOC_C(24)==SOC_C(1)]; C=[C,SOC_C>=0.2,SOC_C<=0.9]; % 燃气锅炉GB C=[C,P_GB_h(t)==Gas_GB(t)*eff_GB*9.88, 0<=P_GB_h(t)<=P_GB_max, -0.2*1200 <=P_GB_h(2:24)-P_GB_h(1:23)<=0.2*1200]; % 天然气购买约束条件 for t=1:24 C=[C, % GB耗气量约束，CCHP发电效率=CCHPt时刻天然气消耗量*燃气轮机发电效率*天然气燃烧热值转换系数 Gas(t)==Gas_GT(t)+Gas_GB(t), % 总耗气量约束 0<=Gas(t)<=12000, 0<=Gas_GT(t)<=6000, 0<=Gas_GB(t)<=6000]; end % 光伏、风机约束条件 for t=1:24 C=[C, 0<=P_wt_r(t)<=P_wt(t), 0<=P_pv_r(t)<=P_pv(t)]; end %% 5.交易市场约束 %% （1）电力交易市场【绿电日前市场（用电负荷侧）、常规能源市场、实时市场】 for t=1:24 C=[C,P_e_buy(t)==0.78*P_ld_buy(t)+P_cg_buy(t),P_e_buy(t)>=0,P_e_buy(t)<=10000]; end % 绿电日前市场预测购、售电功率 for t=1:24 C=[C,200<=P_ld_buy(t),P_ld_buy(t)<=8000*B_ld_buy(t)]; end % 常规能源日前市场预测购、售电功率 for t=1:24 C=[C,0<=P_cg_buy(t),P_cg_buy(t)<=8000*B_cg_buy(t)]; end % 电力净购买量，若P_E_net>0，则不需要买电；若P_E_net<0，需要买电 for t=1:24 C=[C,P_e_net(t)==P_wt_r(t)+P_pv_r(t)+P_GT_e(t)+P_Ebess_dis(t)-P_Ebess_cha(t)-L_e(t)]; end % 电力购售量 for t=1:24 C=[C,implies(Temp_net(1,t),[P_e_net(1,t)>=0,P_e_buy(1,t)==0]), implies(Temp_net(1,t),[P_e_net(1,t)<=0,P_e_buy(1,t)==-P_e_net(1,t)])]; end %% 碳配额交易市场（二氧化碳），绿证市场（kwh） %% 绿证-碳耦合交易机制核算碳市场、绿证市场交易量约束 % 核算绿证市场交易量 C=[C, PEL_NGE1==0.5*(sum(P_wt_r)+sum(P_pv_r)+sum(P_GT_e)+sum(P_Ebess_dis))/1000, % 单位kg/kwh PEL_GE1==(sum(P_wt_r)+sum(P_pv_r)+sum(P_ld_buy))/1000; P_PEL_net==PEL_GE1-PEL_NGE1,P_PEL_buy>=0,P_PEL_sell>=0, % 绿证配额净持有量，若P_GP_net>0，则卖绿证，P_GP_net<0,则买绿证。 implies(B_PEL_net,[P_PEL_net>=0,P_PEL_buy==0,P_PEL_sell==P_PEL_net]), % 碳配额净值=实际碳排放量-免费碳配额 implies(B_PEL_net,[P_PEL_net<=0,P_PEL_buy==-P_PEL_net,P_PEL_sell==0])]; % 核算碳市场交易量 C=[C, PET_NCE1==sum(P_cg_buy)*0.728+(sum(P_GT_e)/(0.375*9.88)+(sum(P_GB_h)/(0.82*9.88)))*0.385, % 单位kg/kwh SJTP_CE1==1.08*sum(P_cg_buy)+0.234*(sum(P_GT_e)/(0.375*9.88)+sum(P_GB_h)/(0.82*9.88)), % 这里Eccs碳捕集捕捉的CO2，DIES1没这个设备 P_PET_net==SJTP_CE1-PET_NCE1,P_PEL_net==PEL_GE1-PEL_NGE1,P_PET_buy>=0,P_PET_sell>=0, implies(B_PET_net,[P_PET_net>=0&P_PEL_net>=0,P_PET_buy==P_PET_net-P_PEL_net*1000*0.81,P_PET_sell==0]), % 碳配额净值=实际碳排放量-免费碳配额 implies(B_PET_net,[P_PET_net>=0&P_PEL_net<=0,P_PET_buy==P_PET_net,P_PET_sell==0]), implies(B_PET_net,[P_PET_net<=0,P_PET_buy==0,P_PET_sell==-P_PET_net])]; %% 考虑碳-绿证耦合的阶梯碳交易成本 E=sdpvar(1,3); d=binvar(3,1); % 碳排放权配额模型 E_e_buy=0.728*sum(P_cg_buy); %购电配额 E_CCHP=0.102*3.6*sum((P_GT_e)/(0.375*9.88)); %CCHP配额（产生CO2的机组） E_GB=0.385*sum((P_GB_h)/(0.82*9.88)); %GB配额（产生CO2的机组） PET_NCE1=E_e_buy+E_CCHP+E_GB; %IES总碳排放配额 E1=0.728*(P_cg_buy)+0.102*3.6*((P_GT_e)/(0.375*9.88))+0.385*(P_GB_h)/(0.82*9.88); % 实际碳排放模型 E_e_buy_a=1.08*sum(P_cg_buy); % 实际购电产生的等价CO2 E_CCHP_a=0.789*sum(sum(P_GT_e)/(0.375*9.88)); %实际CCHP运行过程产生的CO2，0.789kg/kWh E_GB_a=0.25*sum(sum(P_GB_h)/(0.82*9.88)); %实际GB运行过程产生的CO2，0.25kg/kWh E=E_e_buy_a+E_CCHP_a+E_GB_a-PET_NCE1; %实际IES总碳排放 E2=1.08*(P_cg_buy)+0.789*((P_GT_e)/(0.375*9.88))+0.25*(P_GB_h)/(0.82*9.88); E3=(0.5*((P_wt_r)+(P_pv_r)+(P_GT_e)+(P_Ebess_dis))/1000)*50, % 单位kg/kwh E4=(((P_wt_r)+(P_pv_r)+(P_ld_buy))/1000)*50; Model=[sum(d)==1, implies(d(1),[P_PET_net>=0&P_PEL_net<=0,E==P_PET_net]), implies(d(2),[P_PET_net>=0&P_PEL_net>=0,E==P_PET_net-P_PEL_net*1000*0.81]), implies(d(3),[P_PET_net<=0,E==-P_PET_net])]; % 阶梯碳交易成本(分段线性化) E_v=sdpvar(1,7); %每段区间内的长度,分为5段,每段长度是2000 lamda=0.250; %碳交易基价 C=[C, E==sum(E_v), %总长度等于E 0<=E_v(1:6)<=2000, %除了最后一段，每段区间长度小于等于2000 0<=E_v(7)]; % 碳交易成本 C_CO2=0; for v=1:7 C_CO2=C_CO2+(lamda+(v-1)*0.25*lamda)*E_v(v); end %% 电平衡约束、热平衡约束、冷平衡约束 for t=1:24 C=[C,P_wt_r(t)+P_pv_r(t)+P_GT_e(t)+P_Ebess_dis(t)+P_e_buy(t)==L_e(t)+P_Ebess_cha(t), %电平衡 P_HGB_h(t)+P_Hbess_dis(t)+P_GB_h(t)==L_h(t)+P_Hbess_cha(t), %热平衡 P_AC_c(t)+P_Cbess_dis(t)==L_c(t)+P_Cbess_cha(t), %冷平衡 Gas_buy(t)==g_load(t)+ Gas_GB(t)+ Gas_GT(t)] ; end %% 目标函数（运行成本最低+市场交易成本+需求侧成本+环境成本） Cost_yx=sum(P_GT_e)*0.04+sum(P_HGB_h)*0.025+sum(P_AC_c)*0.025+0.024*sum(P_GB_h)+sum(P_wt_r)*0.016+sum(P_pv_r)*0.018+sum(P_Hbess_cha)*0.016+sum(P_Hbess_dis)*0.016+sum(P_Cbess_cha)*0.017+sum(P_Cbess_dis)*0.017+sum(P_Ebess_cha)*0.018+sum(P_Ebess_dis)*0.018; Cost_jy=sum(P_ld_buy)*Pge*ones(1,24)'+sum(P_cg_buy)*Pce*ones(1,24)'+sum(Gas)*Pgas*ones(1,24)'+(sum(P_PEL_buy)-sum(P_PEL_sell))*50; Cost_xq=0.3*sum(abs(P_e_tra))+0.3*sum(abs(P_e_cut))+ +0.016*sum(abs(P_h_DR))+0.016*sum(abs(P_c_DR)); Cost_co2=C_CO2; Cost=Cost_yx+Cost_jy+Cost_xq+Cost_co2; %% 求解器相关配置 ops=sdpsettings('solver','cplex','verbose',0,'showprogress',0); ops.cplex.mip.tolerances.mipgap=1e-6; %% 进行求解计算 sol=optimize(C,Cost,ops); if sol.problem==0 disp('>>求解成功！') else disp('>>求解失败，失败原因:') disp(sol.info) end Cost=value(Cost); display(['通过Yalmip求得的园区综合能源系统1独立运行成本的最优规划值为 : ', num2str(Cost)]); Cost_yx=value(Cost_yx); display(['通过Yalmip求得的园区综合能源系统1独立运行运行成本的最优规划值为 : ', num2str(Cost_yx)]); Cost_jy=value(Cost_jy); display(['通过Yalmip求得的园区综合能源系统1独立运行交易成本的最优规划值为 : ', num2str(Cost_jy)]); Cost_xq=value(Cost_xq); display(['通过Yalmip求得的园区综合能源系统1独立运行需求响应成本的最优规划值为 : ', num2str(Cost_xq)]); C_CO2=value(Cost_co2); display(['通过Yalmip求得的园区综合能源系统1独立运行阶梯碳交易成本的最优规划值为 : ', num2str(C_CO2)]); Cost_GZ=(PEL_GE1-PEL_NGE1)*50; Cost_GZ=value(Cost_GZ); display(['通过Yalmip求得的园区综合能源系统1独立运行绿证交易成本的最优规划值为 : ', num2str(Cost_GZ)]);
最新发布
09-19
我们有一个相当复杂的MATLAB代码，它使用YALMIP工具箱来建模和求解一个综合能源系统的优化问题。代码包含多个部分：初始化、参数设置、决策变量定义、约束条件构建、目标函数定义以及求解和结果展示。 整理代码的...
基于遗传算法的多旅行商问题研究（Matlab代码实现）
weixin_67304359的博客
12-18 1048
多旅行商问题（Multiple Traveling Salesman Problem，M-TSP）是旅行商问题（TSP）的扩展。在TSP中，一个旅行商需要访问一系列城市，且每个城市只能访问一次，目标是找到一条最短的路径。而在M-TSP中，有多个旅行商，每个旅行商各自访问一系列城市，每个城市仍然只能被一个旅行商访问一次，目标是找到一组最短的路径，使得所有旅行商的总路径长度最短。遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然选择和遗传学机理的搜索算法。
刚体动力学-牛顿欧拉方程（刚体旋转）
热门推荐
subtitle_的博客
10-14 1万+
刚体动力学-牛顿欧拉方程（刚体旋转）
计算机物理学-刚体动力学(1)
哪吒三太子的专栏
07-20 1606
在实际物理中我们用积分来计算物体的质量，相对于海平面的重力加速度计算物体的重力，以微分的概念计算物体的质心，转动惯量等，这在计算机中实现是非常困难的。计算开销将非常的大，所以在计算机中我们通常以近似公式来模拟物体的物理特性。概念普及物体的质量是表明物质的多少与重量不同，重量通常是表示重力作用在物体上所产生的量, 单位是牛顿，在海平面上9.8m/s的加速度的乘积。例如 5kg*9.8 =49N 物体质
低秩恢复算法（图像去噪）
碑湾没有碑的博客
01-22 8163
转载自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_bfb629e50102xhsw.html                                                                                    低秩矩阵恢复算法   概述 近几年，低秩矩阵恢复（LRMR）广泛用于图像处理用途图像恢复，比如去噪、去模糊等。一...
基于MATLAB的多光束干涉光场分布仿真
HackDashX的博客
09-11 1129
本文将介绍如何使用MATLAB进行多光束干涉光场分布的仿真，并提供相应的源代码。在图像中，我们可以观察到干涉条纹的形成，这是由于各个光束的相位差引起的。总之，基于MATLAB的多光束干涉光场分布仿真可以帮助我们理解和分析多光束干涉的现象。通过仿真，我们可以得到干涉光场的分布图像，进一步探索干涉现象的特性和应用。为了进行多光束干涉光场分布的仿真，我们可以使用MATLAB提供的数值计算和可视化工具。需要注意的是，上述代码仅仅是一个简单的示例，用于演示多光束干涉光场分布的仿真过程。希望本文对您有所帮助！
【光学】基于matlab模拟多光束干涉光场分布
qq_59747472的博客
11-15 1848
多光束干涉是光学领域一个重要的研究方向，其核心在于多个相干光束在空间中叠加，形成复杂而精细的光场分布。相较于双光束干涉，多光束干涉产生的干涉条纹具有更高的对比度和更窄的条纹宽度，并呈现出独特的强度分布特征，这使得其在精密测量、光学器件设计以及光学信息处理等领域具有广泛的应用前景。本文将深入探讨多光束干涉光场分布的理论基础、典型案例以及其在不同领域的应用。多光束干涉的理论基础建立在惠更斯-菲涅耳原理之上。
刚体动力学笔记
zgh
09-25 2030
刚体力学
基于Matlab与CPLEX的储能微电网优化调度实现
本文件标题为《Matlab+YALMIP+CPLEX解决带储能的微电网优化调度问题》，结合其描述、标签以及压缩包内子文件信息，可以深入挖掘出一系列与电力系统优化、能源管理建模、数学规划算法及工程软件工具链相关的丰富知识...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值