【Matlab优化调度】粒子群算法求解水电厂优化调度购电最小问题【含源码 1234期】

最新推荐文章于 2025-12-11 16:15:08 发布

Matlab研究室

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分类专栏： Matlab仿真实验室（奶茶价版）文章标签： matlab 图像处理算法

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该视频展示了使用Matlab 2014a实现的粒子群算法解决水电厂最小购电成本优化调度问题。通过源码演示，详细解析了算法的运用过程，并引用了余倩和黄亮在《基于粒子群算法的冷热电联供系统优化调度》一文作为参考，为读者提供了实际操作的指导。

一、代码运行视频（哔哩哔哩）

【Matlab优化调度】粒子群算法求解水电厂优化调度购电最小问题【含源码 1234期】

二、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]余倩,黄亮.基于粒子群算法的冷热电联供系统优化调度[J]. 宁夏电力. 2021,(04)

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【老生谈算法】matlab实现水电站中长期调度优化的粒子群算法源码——粒子群算法

m0_53407570的博客

06-08

492

水电站中长期优化调度主要是在满足电力系统出力要求以及下游综合用水要求等的前提下，合理地安排水库各个月份的发电流量，使得调度期内的总发电量最大。即在给定预报入库流量过程线、下游综合用水流量过程线、调度期起始水位和终止水位等条件下，通过总水量的合理运用使调度期内水电站的总发电量最大。水电站调度优算法源码：源代码运行结果展示......

电力系统经济调度（Matlab代码实现）

weixin_46039719的博客

08-30

1320

电力系统调度

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【优化调度】基于matlab粒子群算法求解水电厂优化调度购电最小问题【含Matlab源码 1234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；

08-20

1514

粒子群算法求解水电厂优化调度购电最小问题完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

电力系统优化调度matlab,[转载]水电站中长期优化调度的粒子群算法MATLAB源码

weixin_29724477的博客

03-24

1260

水电站中长期优化调度主要是在满足电力系统出力要求以及下游综合用水要求等的前提下，合理地安排水库各个月份的发电流量，使得调度期内的总发电量最大。即在给定预报入库流量过程线、下游综合用水流量过程线、调度期起始水位和终止水位等条件下，通过总水量的合理运用使调度期内水电站的总发电量最大。本源码由GreenSim团队原创，转载请注明，有意购买源码或代写相关程序，请与GreenSim团队联系(主页http:/...

matlab 多能源调度,水电站中长期优化调度的粒子群算法MATLAB源码

weixin_42351362的博客

03-21

734

【微电网优化】基于粒子群算法求解冷热电联供综合能源系统多目标运行优化问题含Matlab源码

qq_59747472的博客

03-13

1294

1 简介为了解决现有冷热电联供型综合能源系统大多只单一考虑系统机组投资成本或系统环境污染，影响系统整体优化运行的问题，以系统经济性和环保性为目标，对冷热电联供系统进行研究分析。构建含燃气轮机、燃气锅炉、电制冷机等机组的冷热电联供系统优化模型并建立约束条件。结果表明粒子群算法能够同时兼顾系统的经济性和环保性，使系统运行更加优化，为之后的能源供给系统的规划提供前期依据。 2 部分代码 function result=fitness(x,k)global PV;global WT;global.

【优化调度】基于matlab粒子群算法求解水电厂优化调度购电最小问题【含Matlab源码 1234期】.md

11-03

在水电厂优化调度问题中，粒子群算法可以用来寻找购电成本最小的调度方案。该问题的目标是确定水电厂在不同时间段的发电量分配，以满足电网需求的同时最小化购电成本。应用PSO进行优化调度时，每个粒子代表一种可能...

【优化调度】基于粒子群算法求解水电厂优化调度购电最小问题含Matlab源码.zip

04-10

【优化调度】基于粒子群算法求解水电厂优化调度购电最小问题含Matlab源码.zip这个压缩包文件，主要涉及的是电力系统优化调度领域的应用，利用了智能优化算法中的粒子群优化（PSO）方法，并提供了Matlab实现的源代码...

【微电网优化】基于matlab粒子群算法求解综合能源系统优化问题【含Matlab源码 1969期】.zip

07-11

在“【微电网优化】基于matlab粒子群算法求解综合能源系统优化问题【含Matlab源码 1969期】”这个项目中，作者提供了完整的MATLAB源码，适用于2014a或2019b版本。这使得读者可以直接运行代码，体验和学习如何利用...

车间调度基于matlab粒子群算法求解车间调度问题【含Matlab源码 013期】.zip

12-27

4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA车间调度问题JSP 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA车间调度问题JSP 4.4.4 鲸鱼算法WOA/麻雀算法SSA车间调度问题JSP 4.4.5 萤火虫算法FA/差分算法DE车间调度问题JSP

【优化调度】基于matlab多目标粒子群算法求解风电光伏储能电网发电与需求响应调度优化问题【含Matlab源码 239期】.md

11-03

本文介绍了一种基于MATLAB的多目标粒子群算法，用于求解含风电、光伏和储能的电网系统中发电与需求响应调度的优化问题。该算法旨在寻找最佳的调度策略，以满足电网的负荷需求，同时尽可能减少发电成本和提高能源利用...

分时电价下梯级水电站间短期优化调度仿真

04-27

：将蚁群优化算法用于求解分时电价下梯级水电站间短期优化调度模型。考虑市场竞争下的电价和电量、水库存水价值、水流时滞以及设备折旧等因素，建立了利益最大化为优化准则的短期优化调度模型．给出了蚁群算法求解梯级短期优化调度模型的数学描述及算法的求解步骤．最后以某梯级流域中三个水电站的相关数据建立了相应的优化调度模型，运用蚁群算法进行了计算仿真，并与传统的动态规划法进行对比．仿真结果证实了所采用算法的有效性和可行性．

Economic Dispatch

qq_38632594的博客

04-15

1999

经济调度（Economic Dispatch）经济调度的任务是在满足安全和一定质量要求的条件下尽可能提高运行经济性，即合理安排发电机组出力，**以最少的燃料消耗量（燃料费用或运行成本）**保证对用户可靠而满意地供电。经典经济调度方法：等微增率准则基于最优潮流的经济调度电力市场环境下的经济调度节能环保、低碳调度考虑间歇性电源的经济调度发电机组的运行成本耗量特性：发电设备单位时间内**能量输入(p)与输出之间(cost)**的关系火电厂耗量特性：单位时间燃料消耗(F: 折合成标准

【优化调度】基于matlab粒子群算法求解梯级水电站调度优化问题【含Matlab源码 767期】

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04-13

3447

粒子群算法求解梯级水电站调度优化问题完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

【优化调度】基于粒子群算法求解梯级水电站调度问题matlab代码

qq_59747472的博客

12-20

1836

1 简介 粒子群算法（ Particle Swarm Optimization, PSO）最早是由Eberhart和Kennedy于1995年提出，它的基本概念源于对鸟群觅食行为的研究。设想这样一个场景：一群鸟在随机搜寻食物，在这个区域里只有一块食物，所有的鸟都不知道食物在哪里，但是它们知道当前的位置离食物还有多远。最简单有效的策略？寻找鸟群中离食物最近的个体来进行搜素。PSO算法就从这种生物种群行为特性中得到启发并用于求解优化问题。用一种粒子来模拟上述的鸟类个体，每个粒子可视为N维搜索空间中的一个搜

机械系统运动学与动力学在MATLAB及SimMechanics中的实现方案

listhi520的博客

12-10

395

机械系统运动学与动力学在MATLAB及SimMechanics中的实现方案

985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB

12-11

956

小波变换，理论与应用。文章阐述了小波变换的数学原理、多分辨率特性，并通过MATLAB示例展示了其优势。小波变换在信号处理、图像压缩等领域具有广泛应用，未来发展方向包括自适应小波基优化、与深度学习结合等。小波变换为非平稳信号分析提供了有效工具，将持续推动相关领域的发展。

CEEMDAN - SE：神奇的信号处理组合

2508_94252247的博客

12-10

671

CEEMDAN-SE(自适应噪声完备集合经验模分解-样本熵信号重构)结合CEEMDAN对信号进行分解，计算分解信号样本熵值，根据其大小重构为高中低频信号可出信号分解图、三维分解图、频谱图、重构后的分解图、频谱图程序有详细的使用说明：1.输入信号data2.进行CEEMDAN分解3.根据样本熵值进行重构，其阈值可根据需求/实际情况进行修改4.重构结果为高中低三个序列，绘制其信号及其频谱matlab代码，含有部分注释；数据为excel数据，使用时替换数据集即可；

MATLAB环境下基于双向长短时记忆网络的时间序列预测探索

最新发布

2504_94276515的博客

12-11

454

这种双向信息的利用，极大地提升了模型处理序列数据的能力，进而提高了模型的准确率。在时间序列预测的领域里，我们总是在寻找更有效的模型。1997 年 Schuster 提出的双向循环神经网络 BiRNN 可以说是一个重要的里程碑，它由一个正向和反向的循环神经元组成，前向神经元的输出直接作为后向神经元的输入，这一独特的结构让模型对序列的处理有了新的视角。这里定义了一个延迟向量，在时间序列预测中，延迟的选择很关键，它决定了模型能参考到过去哪些时刻的数据，就像刚才说的回顾走过的路，这个向量就规定了能看多远。

改进粒子群算法求解微电网优化调度问题matlab源码

10-24

粒子群算法（Particle Swarm Optimization）是一种基于群体智能的优化算法，常用于求解优化问题。微电网优化调度问题是指在微电网中，通过合理调度各种能源设备的运行策略，使得微电网运行的效益最大化或者成本最小化。要改进粒子群算法求解微电网优化调度问题，可以从以下几个方面入手： 1. 算法参数调优：粒子群算法中存在一系列参数，如群体大小、学习因子、惯性权重等。通过调整这些参数的取值，能够更好地适应微电网优化调度问题的特点，以求得更好的优化结果。 2. 粒子更新策略改进：传统的粒子更新策略是根据粒子的历史最优位置和群体最优位置进行调整。针对微电网优化调度问题，可以考虑引入更多的约束条件和目标函数，以更好地指导粒子的更新过程。 3. 多目标优化：微电网优化调度问题通常涉及到多个目标，例如最大化电网效益和最小化成本。因此，改进粒子群算法时，可以利用多目标优化算法的思想，设计适合微电网优化调度问题的适应性函数和目标权重策略。 4. 考虑不确定性因素：微电网中存在各种不确定性因素，例如电网负荷和能源供给的波动性等。在改进粒子群算法时，可以引入概率和统计方法，对不确定性因素进行建模和处理，以增强算法的鲁棒性。在实现上述改进的粒子群算法求解微电网优化调度问题的Matlab源码时，可以借助现有的粒子群算法框架进行修改和扩展。通过定义适应性函数、目标函数、约束条件等，以及采用新的参数调优策略和粒子更新策略，能够得到更好的优化结果。同时，需要对算法的收敛性和稳定性进行验证和评估，以保证算法具备一定的鲁棒性和实用性。