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基于Master-Slave主从博弈论的储能与能源协调算法matlab仿真.主从博弈（Stackelberg Game）是一种具有层级决策结构的博弈模型，包含主导者（Leader）和跟随者（Follower）两类主体。在储能与能源协调场景中，微网运营商（MGO）作为主导者，率先制定电价、热价等策略；用户聚合商（用户侧）作为跟随者，根据主导者策略动态调整自身的用电、用热及储能使用策略，最终通过反向归纳法求解双方策略的均衡点，实现系统整体效益最大化。

摘要 本研究基于能源集线器（EH）构建了包含储能、燃气轮机和柔性负荷的社区综合能源系统（IES），重点研究电-热柔性负荷联合调度优化策略。通过MATLAB 2024b平台，结合CPLEX和YALMIP工具箱，以总运行成本最小为目标，建立了柔性负荷（可平移、可转移、可削减）优化模型。仿真结果表明，该策略有效降低了系统运行成本，实现了削峰填谷，并通过负荷平衡分析验证了电/热供需匹配的合理性。核心程序展示了优化前后柔性负荷分布对比及多能流协同调度过程，为IES经济高效运行提供了解决方案。

本文介绍了一个基于CPLEX规划的IEEE33主动配电网多源协同优化MATLAB仿真项目。研究目标是最小化主网购电成本与配电网有功损耗的综合成本，通过优化储能（ESS）、静止无功补偿器（SVC）、分组投切电容器组（CB）、有载调压变压器（OLTC）及风机（WindTurbine）的运行策略来实现。系统严格建模了潮流约束、设备功率限制、调节次数限制、电压安全边界等，确保系统安全经济运行。核心程序使用MATLAB2024b进行仿真，展示了多时段节点电压图、有功负荷图、无功负荷图等结果。系统原理基于IEEE33节

基于阶梯式碳交易机制的电制氢综合能源系统热电优化matlab仿真。全球气候变暖，我国提出 “双碳” 目标，电力行业碳减排对实现目标意义重大。综合能源系统（IES）可优化多能系统低碳经济性，但多数文献在研究 IES 时，存在碳排放模型简单、未充分考虑碳交易市场作用、忽略 P2G 两阶段运行效益及 CHP 热电比可调优势等问题。热电比可调的 CHP 能根据电、热需求调整出力，其工作模型包含发电、供热功率计算，输入天然气功率限制，爬坡约束和热电比约束等公式：阶梯式碳交易机制模型。

微电网作为分布式能源系统的核心组成部分，其优化调度是实现能源高效利用和经济运行的关键。传统的微电网调度问题通常采用启发式算法，但存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷。YALMIP作为强大的优化建模工具，结合CPLEX求解器，为微电网调度问题提供了精确的数学规划解决方案。随着能源需求的不断增长和对环境保护的日益重视，微电网作为一种集成分布式电源、储能装置和负载的小型电力系统，受到了广泛关注。微电网能够实现对分布式能源的有效管理和优化调度，提高能源利用效率，降低对大电网的依赖。

基于CVX优化器的储能电池调峰调频算法matlab仿真。CVX 是一种用于求解凸优化问题的强大工具。凸优化问题具有良好的数学性质，能够保证找到全局最优解。基于 CVX 优化器的储能电池调峰调频算法通过构建合适的优化模型，利用 CVX 求解器来确定储能电池的充放电策略，以实现电力系统的稳定运行和高效调度。电池储能系统在电力系统中愈发重要，针对商业用户，研究电池同时用于削峰和调频的联合优化，以提升经济效益。商业用户电费由能源费用和峰值需求费用构成。

电网重构，即通过调整开关状态（闭合/断开），在故障后恢复供电并优化运行指标，同时满足电压、电流等约束。对于IEEE33节点系统，目标是在故障隔离后找到最优拓扑。本课题，我们通过YALMIP和cplex工具箱实现对IEEE33微电网故障处理的重构模拟。在IEEE33微电网中，故障的发生会导致部分线路或设备停运，影响系统的正常供电。电网重构的目标是通过改变网络中开关的状态，重新配置电网拓扑结构，在故障情况下恢复对尽可能多的负荷供电，并优化系统的运行性能，如降低功率损耗、平衡节点电压等。YALMIP工具箱。

基于PSO粒子群优化的能源供应方,光伏发电,EV充电三方交易策略博弈算法matlab仿真。建立综合能源园区模型与市场交易框架，构建三方非合作博弈模型，通过算例分析验证模型有效性，为综合能源园区市场运营提供理论支持与实践指导。全球能源危机与环境问题促使综合能源系统成为研究热点。园区综合能源系统作为底层耦合终端，其市场运营机制对能源发展和可再生能源消纳意义重大。随着电改推进，未来园区综合能源系统市场主体多元，交易行为复杂，现有研究在多能耦合市场交易方面存在不足，本文聚焦于此展开研究。

基于YALMIP和cplex工具箱的微电网最优调度算法matlab仿真。通过YALMIP和cplex这两个工具箱，完成微电网的最优调度，使得系统的总费用最低。随着分布式能源的广泛应用，微电网作为一种有效的能源管理形式受到了越来越多的关注。微电网最优调度旨在合理分配微电网内各种分布式电源的出力，以实现经济、可靠和环保的运行目标。本文详细介绍了基于 YALMIP 和 CPLEX 工具箱的微电网最优调度算法。

基于PSO粒子群优化和Voronoi图的配电网电动汽车充电站最优选址matlab仿真。PSO 算法用于全局搜索最优解，Voronoi 图则用于分析充电站的服务范围和覆盖情况。通过建立数学模型，利用 PSO 算法对选址方案进行优化。PSO算法PSO算法是由 Kennedy 和 Eberhart 于 1995 年提出的一种基于群体智能的优化算法，其灵感来源于鸟群的觅食行为。在 PSO 算法中，每个粒子代表问题的一个潜在解，粒子在解空间中飞行，通过不断调整自身位置来寻找最优解。Voronoi图。

基于GA遗传优化的风光储微电网削峰填谷能量管理系统matlab仿真。通过遗传算法优化风光储微电网的充放电控制过程，然后达到削峰填谷的能量管理目标。风光储微电网是一种将风力发电、光伏发电以及储能系统集成在一起的小型电力系统，能够在并网或孤岛模式下运行。风力发电利用风力驱动风力发电机产生电能；光伏发电通过光伏效应将太阳能转换为电能；储能系统则用于存储多余的电能，起到平滑功率波动、提供备用电源等作用。

基于WOA鲸鱼优化的购售电收益与风险评估算法.WOA优化算法是一种基于鲸鱼捕食过程的仿生优化算法，其包括鲸鱼行走觅食、鲸鱼包围以及鲸鱼螺旋捕食三个步骤。在WOA优化算法中，将售电公司的购售电收益风险计算公式作为WOA优化算法的目标函数，然后通过WOA的迭代优化计算售电公司的最优购电策略。最后，通过MATLAB仿真工具对本文所研究的基于WOA优化的新型购售电收益计算方法进行了仿真分析。仿真结论验证了通过WOA优化算法得到的购电策略为最优购电策略。

空心电抗器是一种无铁芯的电感元件，主要由一圈或多圈导线绕制在非磁性材料制成的空心圆筒或其他形状的骨架上构成。其工作原理基于法拉第电磁感应定律，当交流电通过电抗器时，会在电抗器的绕组中产生自感电动势，阻碍电流的变化，因此起到限制电流、滤波、吸收谐波和提高功率因数的作用。由于电抗器采用的是多包封多层次并联的结构设计的，而且每一层的又有若干个金属导线并联环绕构成，因此，在计算电抗器损耗的时候需要首先计算单个导线的涡流损耗。

基于粒子群算法的分布式电源配电网重构优化。通过Matlab仿真，对比优化前后1.节点的电压值2.线路的损耗,这里计算网损3.负荷均衡度4.电压偏离5.线路的传输功率6.重构后和重构前开关变化状态分布式电源配电网重构（Distribution Network Reconfiguration，DNR）是一个重要的电力系统优化问题，旨在通过改变配电网中的开关状态，以最小化网络损耗、提高供电可靠性和优化分布式电源的接入效益。

基于MPPT最大功率跟踪算法的涡轮机控制系统simulink建模与仿真.mppt采用爬山法实现，仿真输出MPPT控制效果，功率，转速等。最大功率点跟踪（MPPT）算法是一种优化技术，广泛应用于光伏（PV）系统中，以确保系统在任何给定的环境条件下都能输出最大功率。尽管MPPT在光伏领域更为常见，但其原理也可以应用于涡轮机控制系统中，尤其是当涡轮机运行在变速条件下时。在涡轮机控制系统中，MPPT的目标是通过调整涡轮机的操作参数（如叶片角度、转速等）来最大化其功率输出。

电力系统可靠性是指电力系统按可接受的质量标准和所需数量不间断地向电力用户供应电力和电能量的能力的量度，包括充裕度和安全性两个方面。发电系统可靠性是指统一并网的全部发电机组按可接受标准及期望数量满足电力系统的电力和电能量需求的能力的量度。发电系统可靠性指标可以分为确定性和概率性两类。过去曾广泛应用确定性可靠性指标来指导电力系统规划和运行，如百分数备用法和偶然故障备用法。目前已逐渐被概率性可靠性指标所代替。

基于仿射区间的分布式三相不对称配电网潮流算法matlab仿真。基于仿射区间的，含分布式电源的配电网三相潮流算法，算法涉及仿射，三相，分布式电源注入等。当只采用区间运算，得到的结果则有可能过于保守，而采用仿射运算后，本文方法能够得到更窄的不确定区域，从而得到更窄的区间。从如下的三个方面角度考虑：理想状态下的，确定性潮流计算——即对应本课题的“含分布式电源的配电网三相潮流算法”。

基于GA遗传优化的混合发电系统优化配置算法,优化风力发电，光伏发电以及蓄电池发电。基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的混合发电系统优化配置算法是一种通过模拟自然进化过程来求解优化问题的方法。在混合发电系统中，通常包含多种不同类型的发电单元，如风力发电、光伏发电、柴油发电机等。这些发电单元在成本、效率、可靠性等方面存在差异，因此需要通过优化配置来实现系统的经济性、可靠性和环保性等目标。

支路电气介数的matlab仿真,并对比HVDC,FACTS-TCSC,FACTS-UPFC。HVDC、FACTS（包含TCSC和UPFC）三种简化模型在电气介数计算中的体现形式为：对测试系统，可以在系统任意数量和位置的线路上对以上三种简化模型进行选择。得出考虑三种模型后的系统中支路和节点的电气介数计算值和分布情况。支路电气介数、高压直流输电（HVDC）、柔性交流输电系统（FACTS）中的可控串联补偿（TCSC）和统一潮流控制器（UPFC）是电力系统中的不同概念和技术。

节点攻击是指针对电力系统中某个或多个节点进行的攻击，其目的是破坏电力系统的稳定性和安全性。节点攻击可以分为最高度数攻击、最高介数攻击和最高关键度攻击等。在本课题中，将模拟这四种攻击方式，对比电力系统的停电规模。电力系统是一个复杂的网络，其稳定性和安全性对于社会的正常运行至关重要。然而，电力系统面临着各种攻击的风险，如恶意攻击、自然灾害等。这些攻击可能导致电力系统的负荷损失，甚至引发大范围的停电。因此，研究电力系统的负荷损失和潮流计算，以及节点攻击对电力系统的影响，具有重要的现实意义。

使用浴盆曲线进行空隙外形的模拟，然后通过优化，计算得到最优的浴盆曲线的各个参数，从而计算出最优的R值。浴盆曲线函数如下所示：从上面的仿真结果可知，直接对目标函数进行优化，仿真速度非常慢，这里我们使用浴缸曲线结合鱼群算法进行优化。从而得到最佳的孔隙度值和H对应的R值。对于浴缸函数，首先可以将部分参数设置为0，从而简化参数，这里，我们假设为0.函数可以简化为：鱼群算法（Fish Swarm Algorithm，FSA）是一种模拟自然界中鱼群行为的优化算法，具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点。

随着电力系统的日益发展，电网的规模与复杂性逐渐增大。停电事故对社会的经济与生活影响巨大，因此，对电网的停电规模进行准确评价至关重要。IEEE30与IEEE118是两种具有代表性的电网系统，通过对二者的停电规模进行评价对比，可以为电网的优化设计提供重要依据。4.1. 停电规模评价方法采用基于潮流计算与负载率分析的停电规模评价方法。潮流计算是电力系统分析的基础，可以确定电网的运行状态。负载率则是衡量电网负载能力的重要指标。4.2 潮流计算潮流计算通过求解电网的节点电压与支路功率，确定系统运行状态。

详细的讲，我们的这个算法的安如下的步骤进行：步骤1：k=k+1，通过慢动态过程中的几个公式，对Pmax，Fmax进行更新；步骤2：考虑随机因素进行线路的断开，以一个随机概率来随机断开一条支路；步骤3：根据慢动态计算得到的参数开始进行慢动态仿真；步骤4：在慢动态仿真中，使用粒子群算法来计算论文公式5的最小值；步骤5：进一步计算注入功率和潮流；步骤6：根据计算得到的潮流和Fmax，根据F/Fmaz > alpha来确定线路是否接近容量极限；

介绍了风力发电的原理，并讨论了风力机的模型。风力发电的原理非常简单，最简单的风力涡轮机是由叶轮和发电机组成的。根据能量转换原理，气流可以推动叶轮旋转。如果叶轮轴和发电机轴相连，叶轮上的机械能将转化为电能。风力涡轮机是用来捕获风，将动能转换为机械能的叶片，它可以决定整个喷射式风力发电系统设备的有效功率输出。此外，还介绍了MPPT。对于上述关于风力发电系统的各个模块进行了MATLAB性能仿真分析。风力发电是一种清洁、可再生的能源，它利用风能驱动风力发电机组转动，从而转化为电能。

电力系统图由发电、变电、输电、配电和用电等环节组成的电能生产与消费系统。它的功能是将自然界的一次能源通过发电动力装置（主要包括锅炉、汽轮机、发电机及电厂辅助生产系统等）转化成电能，再经输、变电系统及配电系统将电能供应到各负荷中心，通过各种设备再转换成动力、热、光等不同形式的能量，为地区经济和人民生活服务。其中电力线路，主要分为输电线路和配电线路。输电线路一般电压等级较高，磁场强度大，击穿空气（电弧）距离长。如何计算电力线路的一些重要参数显得格外重要。