【EI复现】梯级水光互补系统最大化可消纳电量期望短期优化调度模型附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、模型背景与原理概述

在能源结构向清洁化转型的趋势下，梯级水光互补系统整合了水电的稳定调节能力与光伏发电的间歇性特点，成为提升可再生能源消纳水平的重要途径。最大化可消纳电量期望的短期优化调度模型，旨在通过合理安排水电和光伏的发电计划，在满足电网负荷、电站运行约束等条件下，实现系统在短期（如 1 - 7 天）内可消纳电量的期望值最大化 。该模型通常基于随机优化理论，考虑光照、来水等不确定性因素，通过构建概率模型描述其变化规律，进而求解出最优调度策略。

二、复现准备工作

2.1 数据收集

1. 水电站数据：收集梯级水电站的水库库容曲线、发电水头 - 流量 - 出力关系曲线、装机容量、最小 / 最大发电流量、上下游水位约束等数据；同时获取水电站历史来水流量数据，用于分析来水规律和构建随机模型 。

1. 光伏电站数据：采集光伏电站的装机容量、光伏板参数（转换效率、面积等）、历史光照强度、温度数据，用于模拟光伏发电功率的变化 。

1. 电网数据：获取电网短期负荷预测数据、输电线路容量限制、电价信息（若涉及经济调度）等，明确系统运行的外部约束条件 。

1. 气象数据：收集涵盖风速、湿度等气象要素数据，这些数据可能影响光伏发电效率和水电站蒸发损耗，在模型中作为辅助变量考虑 。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

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🌈 通信方面

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