科研_G.E.M.-优快云博客

原创光伏储能虚拟同步发电机并网仿真模型（Simulink仿真实现）

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2025-12-28 02:43:58 275

原创风光储与电解制氢系统仿真模型（光伏耦合PEM制氢）（Simulink仿真实现）

电解水制氢作为一种新型储能手段，可作为调整风光能源输出电力的绿色手段。该文以风力发电、光伏发电、电解制氢与燃料电池为研究对象，通过对风光互补发电系统与电解水制氢系统的输出输入功率进行建模仿真，协调优化控制风光电、电解槽、燃料电池以及系统负载的负荷变化要求，改善了风光发电电解水制氢系统与系统负荷之间的负荷不平衡问题，为风光豆补可再生能源系统的稳定运行提供了理论依据。关键词: 风力发电;光伏发电;风光互补;电解水制;燃料电池;仿真;在电力系统分析中，能源的高效整合一直是关键课题。

2025-12-28 02:43:08 237

原创【从高压输电线的架空地线中汲取电能】一个25千瓦受控电源从735千伏线路的架空地线中汲取电能的SimPowerSystems模型（Simulink仿真实现）

当高压输电线穿越无配电网络覆盖的偏远地区时，可考虑从用于防护雷击的架空地线（OHGW）中汲取电能。Hydro-Québec开发了IVACE技术，旨在为其网络北部分布的电信塔提供电力支持。本SimPowerSystems模型展示了一个基于IVACE技术、连接至735千伏输电线两根OHGW中一根的25千瓦电源的工作原理。当某段OHGW与地面断开连接时，通过与三相导线的电容耦合，在这根OHGW上会感应出基频（60Hz或50Hz）交流电压。通过优化塔结构以增大OHGW与相导线之间的不对称性，可获得更高电压。

2025-12-28 02:42:17 200

原创【电力系统】基于节点导纳矩阵运算的电力系统全环节碳流追踪算法研究（Matlab代码实现）

本文提出了一种基于节点导纳矩阵运算的电力系统全环节碳流追踪算法，旨在支持电力系统的低碳化改革。该算法通过矩阵运算实现了发电侧、负荷侧及线路侧的碳排放量分配，并通过IEEE 30节点系统算例验证了模型的正确性。研究还分析了可再生能源和碳捕集技术对系统碳排放的影响，为后续的碳排放责任分摊及系统低碳改造提供了数据支持。节点导纳矩阵是以系统元件的等值导纳为基础所建立的、描述电力网络各节点电压和注入电流之间关系的矩阵。对称性：节点导纳矩阵是对称方阵，即Yij = Yji。稀疏性。

2025-12-28 02:41:28 166

原创【两阶段鲁棒微网】【不确定性】基于关键场景辨别算法的两阶段鲁棒微网优化调度（Matlab代码实现）

参考文献：本代码针对微电网的两阶段鲁棒优化调度问题提出了一种别出心裁的方法，与众不同地，它没有沿用大多数情况下应用的CC&G算法，而是采取了一项创新技术——关键场景辨别法。这一技术能够经过数轮迭代精准地锁定最不利的情境。面对光伏发电的不确定性和间断性问题，本代码利用了动态鲁棒优化技术进行有效处理。我们构建了一个考虑电价波动和光伏发电量不确定性的微网两阶段鲁棒优化调度模型，并运用恶劣场景辨别技术将挑战分解为主问题和子问题，采取迭代策略进行求解。子问题的职责是精确定位极其不利的光伏发电场景，而主问题则针对这种特

2025-12-28 02:40:41 210

原创【顶级EI复现】不完全信息下计及环境成本的多能源集线器博弈优化调度（Matlab代码实现）

文献来源：摘要：为解决综合能源系统内多个能源集线器间的不完全信息以及竞争制约关系给系统经济与环境优化调度带来的挑战，建立了经济和环境协同的综合能源系统优化调度模型，并分析了动态价格机制下多能源集线器间的制约关系，采用决策博弈方法对多能源集线器进行优化调度。针对能源集线器间热电联产运行模式的不完全信息，采用贝叶斯博弈对多能源集线器间的不完全信息博弈关系进行建模，并给出了博弈算法描述，获得计及环境成本的多能源集线器间贝叶斯博弈优化调度方案。

2025-12-28 02:39:54 164

原创【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型（Matlab代码实现）

为了复现文章中的上层模型，我们以IEEE39节点系统作为实例，旨在最小化负荷损失。在此模型中，我们模拟了调度中心如何通过调整发电机的输出功率和负荷规模来有效抑制故障的级联传播。具体方法包括设定一系列级联故障变量，如线路状态、跳闸状态以及节点相角等，同时，我们将攻击线路数量、源发阶段的线路状态、线路潮流以及系统功率平衡等因素作为系统的约束条件。

2025-12-28 02:39:03 211

原创风光储与电解制氢系统仿真模型（光伏耦合PEM制氢）（Simulink仿真实现）

2025-12-28 02:38:12 144

原创【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（Matlab代码实现）

文献来源：摘要：充分发挥流域梯级水电的调节作用，实现梯级水光系统的互补联合发电是促进清洁能源消纳的重要途径。文中考虑光伏出力不确定性，以整体可消纳电量期望最大为目标，提出了梯级水光互补系统的短期优化调度模型。该模型以机组为最小调度单位，精细化建模了电站约束、机组约束以及电网约束，通过梯级负荷在电站和时段间的合理调配，挖掘梯级水电的电网供电支撑和光伏互补协调双重作用，提升互补系统整体消纳水平。

2025-12-28 02:37:24 193

原创【多微电网】含多微电网租赁共享储能的配电网博弈优化调度（Matlab代码实现）

文献来源：摘要：该文提出多微电网并网系统租赁共享储能组成微电网联盟参与配电网调峰调度的优化调度策略，促进储能高效应用和新能源就地消纳，实现多主体利益共赢。以配电网为主体，以微电网联盟和共享储能运营商为从体，构建一主多从博弈优化模型。主体制定分时电价实施调峰调度，达到效益最大。从体响应分时电价，实施两阶段优化，第一阶段优化储能应用：各微电网优化储能充放电策略以平抑功率波动，使负荷均方差最小和储能成本最小，并按需租赁储能；共享储能优化充放电策略，满足多微电网净储能充放电需求，使其效益最大；

2025-12-28 02:36:36 233

原创具有多种最大功率点跟踪（MPPT）方法的光伏发电系统（P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化）之使用粒子群算法的最大功率点追踪（MPPT）（Simulink仿真实现）

随着光伏发电系统在可再生能源领域的广泛应用，最大功率点追踪（MPPT）技术成为提升系统效率的核心环节。传统方法如扰动观察法（P&O）、增量电导法（INC）在局部遮阴或多峰功率曲线下易陷入局部最优，而粒子群优化算法（PSO）凭借其全局搜索能力和鲁棒性，在复杂工况下展现出显著优势。本文系统分析PSO算法在光伏MPPT中的应用原理、改进策略及工程实现，结合仿真与实验验证其有效性，并提出基于PSO的混合控制框架，为光伏系统高效运行提供理论支撑。

2025-12-27 11:08:35 305

原创【电弧模型、故障】【对电路中的电弧电流和电压进行模拟】继电器触点开启时的电弧，电线上的电弧故障以及电极之间的高压电弧，使用ABCD矩阵提供新示例（使用状态空间表示法）（Matlab代码实现）

电弧模拟电路，对电路中的电弧电流和电压进行模拟。提供了三种电弧情况的示例：继电器触点开启时的电弧，电线上的电弧故障以及电极之间的高压电弧。使用ABCD矩阵提供新示例（使用状态空间表示法）。摘要——本文提出了一种数学模型，描述了电弧在电力电路中的行为。电弧被研究为电路组成部分。对静态和动态情况下的电弧方程进行分析，定义了一个小信号模型。给出了常见电弧点火案例的模拟结果和实验结果。关键词——电弧，电弧模型，电弧方程，电弧故障，组件，电路。电弧通常用于焊接，切割，熔炉，照明。

2025-12-27 11:07:43 736

原创【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度（分时电价调度）（Matlab代码实现）

摘要：大量电动汽车无序充电会给电力系统尤其是配电系统的安全与经济运行带来影响甚至挑战。针对集中式优化与控制方法的不足和固定电价策略的缺陷,基于拉格朗日松弛法,将传统的电动汽车充电站有序充电调度集中式优化问题分解为N个子问题（N为需充电电动汽车数量）,提出了有序充电调度的分散式优化策略。优化模型以充电站收益最大为目标函数,考虑了用户用电需求、充电时间、变压器容量等约束和充电站分时电价策略。

2025-12-27 11:06:49 294

原创空时自适应处理用于机载雷达——机载阵列雷达信号环境（Matla代码实现）

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2025-12-27 11:05:56 398

原创使用 PMU(相量测量单元)进行电力系统状态估计【IEEE-14、IEEE30节点】(Matlab代码实现）

PMU是一种基于GPS同步时钟的相量测量装置，它能够测量母线的电压相量（大小和角度）以及直接连接线路的电流相量。由于PMU提供的数据精度高、采样周期短，因此可以为线性动态状态估计的实现提供可能。然而，由于PMU装置成本较高，目前的安装数量有限，因此在实际应用中通常会结合传统测量数据进行混合状态估计。

2025-12-27 11:05:06 780

原创分布式电源接入对配电网影响的研究（Matlab代码实现）

定义分布式电源（Distributed Generation, DG）是指靠近用户侧或负荷中心的小型发电系统，容量通常为几十千瓦至几兆瓦，具有分散布局、灵活接入的特点。其核心特征包括地理分散性、低传输损耗、多能源类型兼容性。主要类型可再生能源类：如太阳能光伏、风力发电、生物质能发电，依赖自然资源但清洁环保。化石能源类：如微型燃气轮机、柴油发电机，具备快速启动和稳定性，但碳排放较高。储能类：如电池储能、超级电容器，用于平衡供需波动，提升系统灵活性。混合型。

2025-12-27 11:04:15 723

原创传感器|基于改进贪心算法的最佳传感器位置选择（Matlab代码实现）

传感器位置选择是典型的组合优化问题，涉及覆盖率、连通性、能耗等多个目标函数的权衡。在传感器布局优化中，需综合考虑这些因素，以实现网络性能的最优化。

2025-12-27 11:03:23 767

原创【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型（Matlab代码实现）

2025-12-27 11:02:28 651

原创【电力系统优化调度】计及源荷两侧不确定性的含风电电力系统低碳调度（Matlab代码实现）

在全球气候变化和能源转型的背景下，构建以新能源为主体的新型电力系统已成为实现“双碳”目标的关键。风电作为重要的可再生能源，其固有的随机性和波动性给电力系统的安全稳定运行和优化调度带来了严峻挑战。同时，电力负荷也呈现出日益复杂的不确定性，进一步加剧了电力系统调度的难度。本文旨在探讨计及源荷两侧不确定性的含风电电力系统低碳调度问题，提出相应的优化模型和调度策略，并通过仿真验证其有效性。

2025-12-27 11:01:34 439

原创 5MW风电永磁直驱发电机-1200V直流并网Simulink仿真模型

本文基于Matlab/Simulink平台构建5MW永磁直驱风力发电机组的1200V直流并网仿真模型，重点研究矢量控制策略、混合储能功率分配及全功率变流器控制技术。通过引入动态滑动平均滤波算法实现超级电容与锂电池的功率解耦，采用带稳定性约束的粒子群优化算法整定PID参数，最终实现直流母线电压波动≤±1%、并网电流THD≤2.5%的控制目标。仿真结果表明，该系统在风速骤降30%工况下仍能保持0.3秒内无震荡恢复稳定，验证了技术方案的工程可行性。

2025-12-27 11:00:44 303

原创【车间调度】基于GA、PSO、SA、ACO、TS优化算法的车间调度比较研究（Matlab代码实现）

原理：遗传算法基于自然选择和遗传变异的思想，通过模拟生物进化过程来搜索最优解。它将问题的解编码成染色体，通过选择、交叉和变异等遗传操作不断迭代，逐步优化种群，以找到最优解。优点：能处理大规模问题，搜索范围广，具有较强的全局搜索能力。缺点：可能会早熟，容易收敛到局部最优解。

2025-12-26 02:38:41 800

原创【电动汽车响应率】考虑的是针对电动汽车充放电调度问题，由于放电奖励不同导致部分车主不愿参与放电，设计出响应率计算方法（Matlab代码实现）

【电动汽车响应率】考虑到电动汽车充放电调度问题中的放电奖励不同可能导致部分车主不愿意参与放电，设计响应率计算方法是很有必要的。响应率可以用来衡量车主对于放电任务的参与程度或者积极性。1.EV需求响应模型EV需求侧响应机制的主要目的是通过改变EV用户充电起始时间，使EV充电负荷在时序上避开电网负荷高峰，考虑到V2G技术，EV可在电网负荷用电高峰时，反向向电网供电，在电网低谷时再进行充电，从而实现削峰填谷，优化用电负荷曲线。电负荷：

2025-12-26 02:37:51 551

原创【电动车优化调度】基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法的电动车优化调度（Matlab代码实现）

随着电动汽车（EV）保有量快速增长，其充电负荷的随机性和时空分布不均对电网稳定性构成挑战。本文提出基于模型预测控制（MPC）与凸优化算法的电动车优化调度框架，通过构建动态电池模型、电网约束模型及多目标优化函数，实现滚动优化与实时反馈校正。数值实验表明，该方法在削峰填谷、降低充电成本及提升用户满意度方面显著优于传统规则调度，且计算效率满足实时性要求。

2025-12-26 02:36:59 741

原创【电动车】基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究（Matlab代码实现）

目前，国内有很多学者参与了峰谷分时电价引导电动汽车用户参与有序充电的研究，文献[6］提出根据电动汽车类型的不同采用相适应的充电负荷计算方法，对电动汽车充电负荷进行较为精准的预测；文献［９］以电网峰谷差为目标函数，利用电网电价时段的划分来平抑区域配电网负荷的波动，使得电网安全稳定的运行。分析用户响应度对电动汽车有序充电的影响,建立峰谷分时电价对电动汽车负荷影响的模型,在模拟出电动汽车无序充电负荷的基础上,用实际案例对模型进行验证,利用多目标优化遗传算法进行求解,验证峰谷分时电价对电网负荷优化的有效性。

2025-12-26 02:36:08 720

原创【光伏mppt+储能电池实现单向并网】光伏通过mppt捕捉最大功率点+储能电池实现功率的自动频率并通过逆变器实现单向并网（Simulink仿真实现）

随着全球能源结构向可再生能源转型，光伏发电因其清洁性和可持续性成为核心发展方向。然而，光伏输出功率受光照强度、温度等环境因素影响显著，存在间歇性和波动性问题，直接并网易对电网稳定性造成冲击。本文提出一种基于最大功率点跟踪（MPPT）与储能电池协同控制的单向并网系统，通过MPPT算法实时捕捉光伏阵列的最大功率点，结合储能电池的充放电调节实现功率平滑输出，并利用逆变器完成单向并网。

2025-12-26 02:35:21 614

原创【分布鲁棒】基于Wasserstein距离的两阶段分布鲁棒简易模型【对偶转化】【线性决策】（Matlab代码实现）

算法创新：开发高效求解器（如混合整数线性规划加速算法）。跨学科融合：结合机器学习与统计学习，构建自适应模糊集。实际系统验证：在复杂工业场景（如高海拔铁路供电系统）中验证模型鲁棒性。基于Wasserstein距离的两阶段分布鲁棒优化模型是一种有效的处理不确定性和复杂性的优化方法。通过对偶转化和线性决策方法的应用，我们可以将复杂的原始问题转化为更易求解的形式，提高决策的鲁棒性和适应性。未来的研究可以进一步探索模型在不同领域的应用和扩展，以及与其他优化方法的结合和比较。

2025-12-26 02:34:34 389

原创蓄电池双向充放电Buck_Boost模式+负载+直流可控电压源Simulink仿真

本文聚焦于蓄电池双向充放电系统，深入研究了基于Buck-Boost模式的系统在连接负载与直流可控电压源时的运行特性。通过构建Simulink仿真模型，详细阐述了系统在两种工作状态下的运行机制，即锂离子电池经双向DCDC变换器为负载供电（直流可控电压源不工作）以及直流可控电压源为负载供电同时经双向DCDC变换器为锂离子电池充电。系统可根据锂离子电池的荷电状态（SOC）自动切换工作模式，实现了对电池充放电过程的智能管理。

2025-12-26 02:33:44 728

原创基于双向DC-DC变换器的储能电池SOC充电+放电双模式Simulink仿真

本文聚焦于基于双向DC-DC变换器的储能电池SOC充电与放电双模式展开研究。通过理论分析构建了充电与放电模式的控制策略，充电模式采用电池电流单闭环控制，放电模式运用输出电压外环、电池电流内环的双闭环控制。借助Simulink搭建仿真模型，验证了蓄电池在充电与放电两个模态下的性能。结果表明，充电模式下实际电流能有效跟踪给定值，放电模式下输出电压可按设定值稳定输出，为储能电池的高效管理提供了理论依据与实践参考。

2025-12-26 02:32:51 824

原创【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型（Matlab代码实现）

2025-12-26 02:31:58 972

原创基于节点导纳矩阵的三相配电系统建模(Matlab实现）

本文的主要是适用于 Z-Bus 潮流的三相配电系统建模。提供了星形和三角形恒功率、恒电流和恒阻抗负载的详细模型。布置了构建总线导纳矩阵 (Y-Bus) 的传输线、步进电压调节器和变压器的模型。然后审查 Z-Bus 负载流，并严格讨论在某些变压器连接情况下 Y-Bus 的奇异性。基于现实假设和常规修改，证明了 Y-Bus 的可逆性。最后但同样重要的是，提供了对 IEEE 37 节点、IEEE 123 节点、8500 节点馈线和欧洲 906 总线低压馈线组件进行建模的，在MATLAB 上运行。

2025-12-26 02:31:12 977

原创【PSO-LSTM】基于PSO优化LSTM网络的电力负荷预测（Python代码实现）

随着社会的高速发展，精准的短期电力负荷预测越来越重要。短期电力负荷的准确预测不仅对电网规划和电力系统安全经济运行有不可替代的作用，而且对减少发电成本、提高用电质量和市场规划等方面也有重要作用。短期电力负荷预测是指对未来几小时或几天的负荷进行预测。电力负荷的变化规律因受到气象、节假日等多种因素的影响，导致负荷的随机性和波动性较大，并且需要输入的模型参数较多，使用传统的预测方法难以胜任。电力负荷预测是电力系统调度和运行中的重要问题，对于确保电力系统的安全稳定运行具有重要意义。

2025-12-25 02:58:12 311

原创 EI顶刊复现：基于氨储能技术的电转氨耦合风–光–火综合能源系统双层优化调度（Matlab代码实现）

氨储能技术在风–光–火综合能源系统中展现出显著的调峰、降碳与经济性优势。通过电转氨耦合与双层优化调度，不仅能提高可再生能源渗透率，还可推动传统火电低碳转型。未来需进一步突破合成氨催化剂技术、优化多能协同控制策略，以实现大规模商业化应用。📚2 运行结果%% 风机Ewind = sdpvar(1,24);%% 电制氢nP2H = 0.85;%电制氢效率电能J转氢气热能J EP2Hmax = 1000*350;%kW 电转气耗电功率上限 EP2H = sdpvar(1,24);

2025-12-25 02:57:22 253

原创基于非支配排序遗传算法NSGAII的综合能源优化调度（Matlab代码实现）

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2025-12-25 02:56:30 240

原创【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（Matlab代码实现）

2025-12-25 02:55:39 231

原创【SP拓扑】基于移相控制的磁耦合谐振无线电能传输系统仿真（Simulink仿真实现）

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2025-12-25 02:54:52 359

原创大规模新能源并网下的火电机组深度调峰经济调度研究（Matlab代码实现）

技术定义与分类基本概念：深度调峰指火电机组在低于额定出力50%（不投油）或30%（投油）的负荷区间运行，持续时间通常超过4小时。关键技术指标：调峰幅度（最小出力/最大出力）、爬坡速率（如2%-5%额定负荷/分钟）、启停时间（冷态启动需4-8小时）。运行约束与经济模型运行约束：包括出力上下限、爬坡速率、启停时间、污染物排放限值。例如，某660MW机组深度调峰需优化燃烧器功率调平、凝结水节流调节等技术。成本构成直接成本。

2025-12-25 02:54:03 388

原创【复现】基于自适应遗传算法的分布式电源优化配置[IEEE33、IEEE118节点]（Matlab代码实现）

随着能源互联网的快速发展，分布式电源（DG）的规模化接入对配电网运行经济性与安全性提出新挑战。本文针对DG选址定容问题，构建了以投资成本、运行维护成本、网络损耗成本及二氧化碳排放惩罚成本为多目标的优化模型，采用自适应遗传算法（AGA）实现全局寻优。通过IEEE33节点与IEEE118节点的仿真验证，结果表明：AGA算法较传统遗传算法收敛速度提升40%，系统年综合成本降低12.6%，节点电压偏移量减少38%，验证了模型在提升经济性与环保性方面的有效性。研究为高比例分布式电源接入下的配电网规划提供了理论支撑。

2025-12-25 02:53:13 276

原创基于小生境粒子群优化算法的考虑光伏波动性的主动配电网有功无功协调优化（Matlab代码实现）

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2025-12-25 02:52:24 367

原创【改进灵敏度分析】基于改进灵敏度分析的有源配电网智能软开关优化配置研究【IEEE33节点】（Matlab代码实现）

灵敏度分析是一种研究系统状态或输出变化对系统参数或周围条件变化敏感程度的方法。在电力系统中，灵敏度分析用于量化描述潮流方程变量之间的线性关系，通常通过一次偏导数矩阵的形式表示[26]。

2025-12-25 02:51:32 318

原创【抽水蓄能电站】基于粒子群优化算法的抽水蓄能电站的最佳调度方案研究（Matlab代码实现）

抽水蓄能机组的最佳调度是电网调度部门研究的重点，目标为充分利用抽水蓄能机组的优良特性，提高抽水蓄能电站的综合效益，使其更好地服务于电网，提高整个电网的供电能力和质量。本文研究了抽水蓄能电站的最佳调度方案，以最低成本为目标，结合抽水蓄能电站的运行环境及各类电源现有的调峰电价机制，提出了混合发电系统的调峰经济调度模型。本文研究了抽水蓄能机组调峰填谷的功能，目标是从电网的利益出发，结合抽水蓄能电站的运行环境及各类电源现有的调峰电价机制，以购电成本最低得到含抽水蓄能机组的混合发电系统的调峰经济调度模型。

2025-12-25 02:50:47 632

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（Matlab代码实现）

【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（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了名为《【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（Matlab代码实现）》的技术文档，重点围绕梯级水电站与光伏发电系统协同运行的优化调度问题展开。通过建立数学模型，结合粒子群优化算法（PSO）等智能优化方法，在短期调度周期内最大化可再生能源的可消纳电量期望，提升水光互补系统的运行效率与稳定性。文中详细阐述了模型构建、目标函数设计、约束条件处理及Matlab代码实现过程，具备较强的工程复现价值。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力，从事新能源调度、智能优化算法研究的研究生、科研人员及电力行业工程师。; 使用场景及目标：①用于研究梯级水电与光伏协同调度机制；②掌握基于Matlab的电力系统优化建模与求解方法；③复现EI期刊级别研究成果，支撑科研论文撰写与项目开发；阅读建议：建议结合文档中的代码实例与理论模型同步调试运行，深入理解优化算法在电力系统调度中的应用细节，并可进一步扩展至多能源互补系统的优化研究。

2025-12-25

SP拓扑基于移相控制的磁耦合谐振无线电能传输系统仿真（Simulink仿真实现）

【SP拓扑】基于移相控制的磁耦合谐振无线电能传输系统仿真（Simulink仿真实现）内容概要：本文档主要介绍了一个基于Simulink仿真的磁耦合谐振无线电能传输系统，重点采用了移相控制（SP拓扑）技术来实现高效的无线能量传输。文中详细阐述了系统的整体架构、关键模块的设计原理以及仿真模型的搭建过程，涵盖了电路拓扑选择、谐振参数匹配、移相调制策略及系统性能评估等内容。通过Simulink平台对系统进行建模与仿真，验证了移相控制在提高传输效率和稳定性方面的有效性，展示了系统在不同负载条件下的动态响应特性。此外，文档还提供了相关技术背景和应用场景的简要说明，帮助读者理解该系统的实际意义和技术优势。; 适合人群：具备一定电力电子与自动控制理论基础，熟悉Simulink仿真工具，从事无线能量传输、电力系统仿真或相关领域研究的研发人员及高校研究生。; 使用场景及目标：①掌握磁耦合谐振无线电能传输系统的基本原理与建模方法；②学习移相控制技术在电力电子变换器中的应用；③通过仿真分析提升对系统动态特性与控制策略的理解，适用于科研项目开发、课程设计或工程实践中的系统验证环节；阅读建议：建议读者结合Simulink模型文件同步操作，重点关注控制系统的设计与参数整定过程，深入理解移相角与输出功率之间的关系，并尝试调整系统参数以观察其对传输性能的影响，从而加深对无线传能系统设计要点的掌握。

2025-12-25

基于小生境粒子群优化算法的考虑光伏波动性的主动配电网有功无功协调优化（Matlab代码实现）

2025-12-25

【抽水蓄能电站】基于粒子群优化算法的抽水蓄能电站的最佳调度方案研究（Matlab代码实现）

【抽水蓄能电站】基于粒子群优化算法的抽水蓄能电站的最佳调度方案研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了基于粒子群优化算法（PSO）的抽水蓄能电站最佳调度方案，并通过Matlab代码实现仿真与优化。文章重点围绕抽水蓄能电站在电力系统中的调度问题，建立数学模型以优化运行策略，提升能源利用效率和电网调峰能力。通过粒子群算法求解最优启停计划与功率分配，兼顾发电与抽水工况的转换约束，实现了在不同负荷条件下的经济性与稳定性调度。研究体现了智能优化算法在复杂电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于抽水蓄能电站的运行调度优化设计；②为电力系统调峰、储能配置与多能源协调提供算法支持与仿真验证；③帮助理解粒子群优化算法在实际工程问题中的建模与求解过程。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，关注目标函数构建、约束条件处理及参数设置对优化结果的影响，可进一步扩展至多目标优化或与其他智能算法对比分析。

2025-12-25

高压直流输电（HVDC）的最优潮流(OPF)（Matlab代码实现）

高压直流输电（HVDC）的最优潮流(OPF)（Matlab代码实现）内容概要：本文主要介绍了一种基于Matlab代码实现的高压直流输电（HVDC）系统最优潮流（OPF）的研究方法，旨在通过数学建模与优化算法解决电力系统中含HVDC输电线路的潮流优化问题。文中详细阐述了HVDC系统的建模方式及其在最优潮流计算中的集成方法，利用Matlab平台实现了相应的仿真与求解过程，展示了如何在保证系统安全稳定运行的前提下，优化电力系统的经济性与效率。; 适合人群：具备电力系统基础知识及一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系统规划与运行的工程技术人员；使用场景及目标：①用于研究含HVDC的现代电力系统最优潮流问题；②为电力系统经济调度、电网规划与运行优化提供技术支持与仿真工具；③适用于学术研究、课程设计及实际工程项目中的优化分析；阅读建议：建议读者结合Matlab代码与电力系统最优潮流理论同步学习，重点关注HVDC模型的构建及其与交流系统的耦合方式，同时可借助文中提供的仿真案例进行调试与扩展，深化对OPF算法及HVDC系统特性的理解。

2025-12-24

【采用二维有限差分法FDM算法来解决泊松方程】在使用2D Poisson方程计算平行板电容器的电场时，将一个二维平行板电容器的横截面放置在计算域的中心研究（Matlab代码实现）

【采用二维有限差分法FDM算法来解决泊松方程】在使用2D Poisson方程计算平行板电容器的电场时，将一个二维平行板电容器的横截面放置在计算域的中心研究（Matlab代码实现）内容概要：本文主要介绍了一个基于二维有限差分法（FDM）求解2D Poisson方程的研究，旨在计算平行板电容器内部电场分布。通过将二维平行板电容器的横截面置于计算域中心，利用Matlab实现数值仿真，展示电势与电场强度的空间分布特性。文中详细阐述了泊松方程在静电场建模中的物理意义，构建了相应的数学模型，并采用有限差分法对偏微分方程进行离散化求解，最后通过可视化手段呈现仿真结果，验证方法的有效性与准确性。; 适合人群：具备电磁场理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事电气工程、应用物理等相关领域的研究人员。; 使用场景及目标：①学习并掌握有限差分法在求解偏微分方程中的基本应用；②理解泊松方程在静电场建模中的实际意义；③通过Matlab实现电场数值仿真，提升科学计算与仿真能力；④为后续复杂电磁场问题的数值求解提供方法基础和技术参考。; 阅读建议：建议读者结合电磁场与数值计算基础知识，逐步理解模型建立与算法

2025-12-24

参数估计基于WSO算法的太阳能光伏模型参数估计（Matlab实现）

【参数估计】基于WSO算法的太阳能光伏模型参数估计（Matlab实现）内容概要：本文介绍了基于WSO（Whale Swarm Optimization）算法的太阳能光伏模型参数估计方法，通过Matlab实现相关代码，旨在精确提取光伏模型中的关键参数，以提高光伏发电系统的建模精度与仿真效率。文中详细阐述了WSO算法的基本原理及其在光伏参数估计中的应用流程，结合实际光伏系统数据进行实验验证，展示了该方法相较于传统优化算法在收敛速度和估计精度方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识，从事新能源、电力系统或光电技术研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于太阳能光伏系统建模与仿真中关键参数的精确估计；②为光伏系统性能分析、最大功率点跟踪（MPPT）控制策略优化及系统故障诊断提供可靠的数据支持；③适用于科研复现、课程设计及工程实际中的光伏模型构建。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解WSO算法的实现细节，并尝试将其应用于不同类型的光伏模型（如单二极管、双二极管模型）中，进一步比较不同优化算法的性能表现，提升科研与工程应用能力。

2025-12-24

【便携式电子设备的可持续电源】系统结合了太阳能和风能，并搭配电池存储，以便为低功耗设备供电（Simulink仿真实现）

【便携式电子设备的可持续电源】系统结合了太阳能和风能，并搭配电池存储，以便为低功耗设备供电（Simulink仿真实现）内容概要：本文介绍了一个结合太阳能和风能并配备电池存储的可持续电源系统，旨在为低功耗便携式电子设备供电。该系统通过Simulink进行建模仿真，整合了两种可再生能源的优势，提升了能源供给的稳定性与持续性。系统设计重点在于多能源互补协调与储能管理，确保在不同环境条件下均能有效供电，适用于户外、偏远地区或应急场景下的小型电子设备供能需求。; 适合人群：具备一定电气工程、新能源技术或自动化背景的本科生、研究生及科研人员，熟悉Simulink仿真工具者更佳。; 使用场景及目标：①用于教学与科研中可再生能源系统的建模与仿真；②为便携式设备设计绿色能源解决方案；③探索太阳能与风能互补系统的能量管理策略及电池储能优化控制方法；阅读建议：建议结合Simulink模型文件进行实践操作，重点关注能量采集、转换、存储及负载匹配的仿真模块设计，深入理解多源供电系统的动态响应与稳定性控制机制。

2025-12-24

大规模新能源并网下的火电机组深度调峰经济调度研究（Matlab代码实现）

大规模新能源并网下的火电机组深度调峰经济调度研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“大规模新能源并网下的火电机组深度调峰经济调度研究”展开，结合Matlab代码实现，探讨在高比例新能源接入背景下，火电机组如何通过深度调峰实现经济调度的优化。研究综合考虑新能源出力波动性、系统调峰压力及火电机组运行成本，构建优化模型，并采用智能优化算法（如粒子群、遗传算法等）进行求解，旨在提升电力系统运行的经济性与稳定性。文中提供了完整的Matlab仿真代码，便于复现和进一步研究。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事电力调度、能源优化等相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究新能源大规模并网对传统火电调度的影响；②掌握深度调峰经济调度模型的构建与求解方法；③学习智能优化算法在电力系统优化中的实际应用；④通过Matlab代码复现经典研究案例，支撑论文写作或项目开发。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码，逐步理解模型构建逻辑与算法实现细节，重点关注目标函数设计、约束条件处理及算法参数设置。同时可拓展学习其他相关调度问题（如储能配置、微网优化等），以形成系统的电力系统优化知识体系。

2025-12-25

复现基于自适应遗传算法的分布式电源优化配置[IEEE33、IEEE118节点]（Matlab代码实现）

【复现】基于自适应遗传算法的分布式电源优化配置[IEEE33、IEEE118节点]（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于自适应遗传算法的分布式电源优化配置方法，并提供了在IEEE33和IEEE118节点系统上的Matlab代码实现。该研究旨在通过优化分布式电源（如光伏、风电等）的选址与容量配置，提升配电网的运行效率与稳定性，降低网损并改善电压质量。文中详细阐述了自适应遗传算法的实现机制，相较于传统遗传算法，其能动态调整交叉和变异概率，提高收敛速度与寻优能力。结合标准测试系统进行仿真验证，展示了所提方法的有效性和实用性，适用于复杂电网环境下的规划与分析。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事配电网规划与优化工作的工程师。; 使用场景及目标：①应用于分布式电源接入配电网的规划与设计；②用于学术研究中对智能优化算法（如遗传算法）在电力系统中应用的对比与验证；③支撑毕业论文、项目开发或期刊论文复现工作；阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析，重点关注目标函数构建、约束条件处理及算法参数设置部分，同时可尝试在不同节点系统中进行扩展实验以加深理解。

2025-12-25

【改进灵敏度分析】基于改进灵敏度分析的有源配电网智能软开关优化配置研究【IEEE33节点】（Matlab代码实现）

【改进灵敏度分析】基于改进灵敏度分析的有源配电网智能软开关优化配置研究【IEEE33节点】（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了基于改进灵敏度分析的有源配电网智能软开关（SOP）优化配置方法，并以IEEE33节点系统为案例进行仿真验证。通过改进的灵敏度分析方法，有效识别配电网中关键节点和支路，进而优化智能软开关的位置与容量配置，提升配电网的运行效率与电压稳定性，降低网损。研究结合Matlab代码实现，提供了完整的建模、算法设计与仿真分析流程，具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群：电力系统及相关专业的研究生、科研人员以及从事配电网优化、智能电网技术开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于含分布式电源的有源配电网中，优化智能软开关的配置以改善电能质量与系统经济性；②为配电网规划与运行提供技术支持，特别是在电压调节、潮流优化和网损降低方面；③作为科研参考，复现或改进灵敏度分析算法用于其他优化问题。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码，深入理解灵敏度分析的数学推导与实现过程，关注SOP在不同工况下的调控效果，并尝试在其他标准测试系统（如IEEE118节点）上进行扩展验证，以提升研究的通用性与深度。

2025-12-25

【变压器的开路和短路试验】提供从开路和短路试验中获得的结果电阻性和感性参数（Simulink仿真实现）

【变压器的开路和短路试验】提供从开路和短路试验中获得的结果电阻性和感性参数（Simulink仿真实现）内容概要：本文档围绕“变压器的开路和短路试验”展开，重点介绍如何通过Simulink仿真获取变压器在开路和短路试验条件下的电阻性和感性参数。文档详细说明了两种试验的原理、仿真建模方法及参数计算过程，旨在帮助读者理解变压器等效电路的关键参数提取方式，并借助Matlab/Simulink工具实现对电力变压器性能的分析与验证。; 适合人群：电气工程及相关专业的高校学生、从事电力系统仿真与设备建模的科研人员及工程师；具备一定的电路理论基础和Simulink仿真经验者更佳；使用场景及目标：①掌握变压器开路与短路试验的基本原理及其在参数辨识中的应用；②学习利用Simulink搭建变压器仿真模型并完成关键参数（如励磁阻抗、绕组电阻、漏感等）的提取；③服务于课程设计、科研项目或工程实践中对变压器建模的需求；阅读建议：建议结合Simulink软件动手实践，对照文档步骤逐步完成模型构建与仿真分析，重点关注试验数据的处理与等效电路参数的推导过程，以加深对变压器电气特性的理解。

2025-12-24

【GA-ELM预测】基于遗传算法优化极限学习机的单维时间序列预测研究（Matlab代码实现）

【GA-ELM预测】基于遗传算法优化极限学习机的单维时间序列预测研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于遗传算法（GA）优化极限学习机（ELM）的单维时间序列预测方法，重点研究了如何利用遗传算法优化ELM模型的关键参数，以提升其在时间序列预测中的性能。文中给出了完整的Matlab代码实现，涵盖了数据预处理、模型训练、参数优化及预测结果评估等环节，适用于风电功率、负荷、交通流等单变量时间序列的预测任务。该方法结合了遗传算法的全局搜索能力与极限学习机的快速学习优势，有效提高了预测精度和模型稳定性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，熟悉基本机器学习算法，从事科研或工程应用中时间序列预测相关工作的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标：①解决风电、光伏、负荷等能源领域的单变量时间序列预测问题；②学习遗传算法与极限学习机的结合机制，掌握智能优化算法在神经网络参数调优中的应用；③复现高水平学术论文中的预测模型，支撑科研项目或论文撰写。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法流程，重点关注遗传算法的编码方式、适应度函数设计以及ELM输入权重和偏置的优化过程，可通过更换实际数据集进行实验验证，进一步掌握模型泛化能力的调优技巧。

2025-12-24

【可再生能源场景生成】使用生成对抗性网络的数据驱动场景生成方法研究（该方法基于两个互连的深度神经网络与基于概率模型的现有方法相比）（Python代码实现）

【可再生能源场景生成】使用生成对抗性网络的数据驱动场景生成方法研究（该方法基于两个互连的深度神经网络与基于概率模型的现有方法相比）（Python代码实现）内容概要：本文研究了一种基于生成对抗性网络（GAN）的数据驱动可再生能源场景生成方法，该方法利用两个互连的深度神经网络来生成风电、光伏等可再生能源出力场景，相较于传统基于概率模型的方法，能够更好地捕捉数据的复杂时空相关性和非线性特征。文中详细阐述了GAN的网络结构设计、训练流程及损失函数构建，并通过实际数据验证了所提方法在场景多样性、真实性和预测性能方面的优越性。该方法采用Python实现，适用于电力系统中不确定性建模、优化调度与风险评估等任务。; 适合人群：具备一定深度学习与电力系统基础知识的研究生、科研人员及从事新能源预测、电力系统规划与运行的工程技术人员；熟悉Python编程并希望应用前沿AI技术解决实际问题的研发人员。; 使用场景及目标：①用于风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模与多场景生成，支撑随机优化、鲁棒优化等决策问题；②替代传统概率分布拟合方法，提升场景生成的真实性与多样性；③作为科研复现项目，深入理解GAN在时间序列生成中的应用机制；阅读建议：建议读者结合提供的Python代码进行实践，重点关注生成器与判别器的网络架构设计、训练稳定性处理技巧（如梯度惩罚）以及生成结果的统计特性评估方法，同时可对比Copula等传统方法以凸显GAN的优势。

2025-12-24

波束成形用于仿真多波束相控阵（Matlab代码实现）

【波束成形】用于仿真多波束相控阵（Matlab代码实现）内容概要：本文档提供了关于“波束成形”的技术资料，重点在于使用Matlab代码仿真多波束相控阵系统。内容涵盖波束成形的基本原理、阵列天线的方向图控制、多波束形成方法及其在雷达与通信系统中的应用。通过Matlab编程实现仿真，帮助读者理解相控阵天线如何通过调整相位实现波束指向控制，并支持多用户或多目标的同时探测与通信。文档还提到了与其他信号处理技术如DOA估计、阵列优化等的结合应用。; 适合人群：具备Matlab编程基础，从事雷达、通信、

2025-12-24

【变换域数字水印技术：一种信息隐藏的方法】使用多幅图像作为水印的数字水印技术，该技术基于变换域函数，包括离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）（Matlab代码实现）

【变换域数字水印技术：一种信息隐藏的方法】使用多幅图像作为水印的数字水印技术，该技术基于变换域函数，包括离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种基于变换域函数的数字水印技术，该技术利用多幅图像作为水印信息，并结合离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）实现水印的嵌入与提取。通过Matlab代码实现，展示了在不同变换域中进行水印处理的具体方法，强调了算法在保证图像质量的同时提升水印的鲁棒性和安全性。该技术适用于版权保护、数据认证等领域，具有较强的抗攻击能力。; 适合人群：具备一定信号处理和图像处理基础知识，熟悉Matlab编程的高校学生、科研人员及从事信息安全、多媒体技术相关工作的技术人员。; 使用场景及目标：①研究和实现基于DWT、DCT和SVD的多图像水印算法；②提升数字水印在版权保护中的鲁棒性与透明性；③为学术研究或工程应用提供可复现的技术方案与代码支持。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步理解各变换域的原理与实现细节，重点掌握DWT多分辨率分析、DCT能量集中特性以及SVD的稳定性优势，通过实验对比不同参数设置下的水印性能，进一步优化算法。

2025-12-24

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】（Matlab代码实现）

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法（OCSSA）优化变分模态分解（VMD）参数，并结合卷积神经网络（CNN）与双向长短期记忆网络（BiLSTM）的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学轴承数据集进行验证，通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α，有效提升信号去噪与特征提取能力；随后利用CNN提取故障特征的空间信息，BiLSTM捕捉时间序列的长期依赖关系，最终实现高精度的轴承故障识别。整个流程充分结合了智能优化、信号处理与深度学习技术，显著提升了复杂工况下故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群：具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决传统VMD参数依赖人工经验选择的问题，实现自适应优化；②构建高效准确的轴承故障诊断模型，适用于旋转机械设备的智能运维与状态监测；③为类似机电系统故障诊断提供可借鉴的技术路线与代码实现参考。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注OCSSA算法的设计机制、VMD参数优化过程以及CNN-BiLSTM网络结构的搭建与训练细节，同时可尝试在其他故障数据集上迁移应用以加深理解。

2025-12-24

博士论文基于局部中心量度的聚类算法研究（Matlab代码实现）

【博士论文】基于局部中心量度的聚类算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文为一篇博士论文，聚焦于基于局部中心量度的聚类算法研究，并提供了完整的Matlab代码实现。论文围绕聚类分析中的关键问题，提出了一种改进的聚类方法，通过引入局部中心量度机制提升传统聚类算法在复杂数据分布下的性能表现，尤其适用于识别任意形状簇及处理含噪声数据。研究详细阐述了算法的设计思路、数学模型构建、核心步骤实现及实验验证过程，结合实际数据集进行对比分析，验证了所提方法在聚类精度和鲁棒性方面的优势。; 适合人群：具备一定机器学习和数据挖掘基础，熟悉Matlab编程，从事模式识别、数据分析或人工智能相关研究的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标：①深入理解聚类算法的核心思想与改进路径；②掌握基于局部特征的聚类技术实现方法；③为学术研究或工程应用中复杂数据的模式发现提供可复现的技术方案与代码参考；阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节，重点关注局部中心量度的计算方式与聚类过程的迭代逻辑，可通过替换数据集进行实验验证，进一步探究算法的适用边界与优化潜力。

2025-12-24

【参数化重采样时频变换】利用多个成分来检测IF的共享趋势，并递归逼近核参数（Matlab代码实现）

【参数化重采样时频变换】利用多个成分来检测IF的共享趋势，并递归逼近核参数（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了“参数化重采样时频变换”方法，旨在通过多个信号成分检测瞬时频率（IF）的共享趋势，并采用递归方式逼近核函数的关键参数。该方法结合Matlab代码实现，适用于非平稳信号分析，能够提升时频分辨率与参数估计精度，在信号处理领域具有较强的实用价值和技术深度。; 适合人群：具备一定信号处理基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事电气工程、通信工程等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①用于复杂信号的时频分析，如机械故障诊断、生物医学信号处理等；②实现对多分量信号中瞬时频率趋势的精确提取与核参数优化；③支持科研复现与算法改进，推动高精度时频分析技术的发展；阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步调试实现，重点关注成分分解与递归逼近过程，深入理解算法设计逻辑，并尝试在实际数据上验证其有效性。

2025-12-24

【掺铒光纤放大器(EDFA)模型】掺铒光纤放大器（EDFA）分析模型的模拟研究（Matlab代码实现）

【掺铒光纤放大器(EDFA)模型】掺铒光纤放大器（EDFA）分析模型的模拟研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了掺铒光纤放大器（EDFA）分析模型的模拟研究，重点在于利用Matlab代码实现对EDFA的工作原理、增益特性及噪声性能的数值仿真与分析。通过对泵浦光与信号光在掺铒光纤中相互作用的建模，研究了不同泵浦功率、光纤长度和输入信号强度对放大器增益和噪声系数的影响，帮助深入理解EDFA的核心工作机制。该资源还提供了完整的Matlab代码，便于读者复现和进一步优化模型。; 适合人群：具备一定光学通信基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事光通信系统设计的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学与科研中深入理解EDFA的工作机制；②支持光通信系统仿真平台的搭建与关键器件性能评估；③为光纤通信系统设计提供理论依据和技术参考；阅读建议：建议读者结合光放大器相关理论知识，逐步调试和运行提供的Matlab代码，通过改变参数观察仿真结果的变化，从而加深对EDFA性能影响因素的理解，并可在此基础上拓展到更复杂的光链路系统仿真。

2025-12-24

磁场【地图构建SLAM系统】紧密结合的磁场辅助惯性导航系统研究（Matlab代码实现）

【磁场】【地图构建SLAM系统】紧密结合的磁场辅助惯性导航系统研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“紧密结合的磁场辅助惯性导航系统研究”展开，重点探讨了基于磁场特征的地图构建SLAM（同步定位与地图构建）系统，并结合Matlab代码实现。文中详细介绍了如何利用扩展卡尔曼滤波器（EKF）与高斯过程回归（GPR）相结合的方法进行磁场SLAM，通过采集环境中的磁场强度数据建立指纹地图，辅助惯性导航系统在无GNSS信号环境下实现高精度定位。系统融合惯性测量单元（IMU）与磁场传感器数据，有效抑制惯性导航累积误差，提升长期定位稳定性。同时，文档提及相关Matlab仿真代码实现路径，涵盖算法建模、数据融合、状态估计与地图更新等关键环节。; 适合人群：具备一定信号处理、导航定位或SLAM基础知识，熟悉Matlab编程，从事自动化、机器人、导航系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于室内、地下、隧道等GNSS拒止环境下的高精度定位系统开发；②为SLAM算法研究提供基于磁场特征的低成本、易部署的技术路径；③帮助理解多源信息融合（如IMU+磁场）在导航系统中的实际应用与优化方法；阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注EKF的状态预测与观测更新流程，理解磁场指纹建图机制，并可通过实际数据测试算法性能，进一步优化滤波参数与建模策略。

2025-12-25

创新无忧基于白鲨算法WSO优化广义神经网络GRNN电机故障诊断（Matlab代码实现）

【创新无忧】基于白鲨算法WSO优化广义神经网络GRNN电机故障诊断（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于白鲨优化算法（WSO）优化广义回归神经网络（GRNN）的电机故障诊断方法，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法利用WSO算法对GRNN的关键参数进行优化，提升模型在电机故障识别中的准确性与鲁棒性。文档还展示了该技术在实际工程场景中的应用价值，属于智能优化算法与神经网络结合在故障诊断领域的创新实践。文中提及的研究具备较高的科研复现价值，适用于电力系统、工业自动化等领域的故障监测与智能维护。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事电气工程、自动化、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于电机等旋转机械设备的故障诊断，提高早期故障识别精度；②为智能优化算法（如WSO）与神经网络（如GRNN）的结合提供技术参考；③支持科研复现与教学演示，推动智能诊断算法的实际落地。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注WSO算法的参数寻优过程与GRNN网络的构建流程，同时可拓展至其他故障数据集进行模型验证与性能对比。

2025-12-25

场景削减拉丁超立方抽样方法场景削减（Matlab代码实现）

【场景削减】拉丁超立方抽样方法场景削减（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于拉丁超立方抽样（Latin Hypercube Sampling, LHS）方法的场景削减技术，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法主要用于处理不确定性问题，特别是在可再生能源如风电出力波动性强的电力系统优化调度中，通过对大量原始场景进行有效抽样和削减，保留最具代表性的典型场景，从而降低计算复杂度并提高求解效率。文中详细阐述了拉丁超立方抽样的基本原理及其在场景生成中的应用，随后结合K-means聚类或其他削减算法实现场景缩减，适用于模拟风电、光伏等间歇性电源的出力特性。整个流程包括随机采样、相关性处理、场景生成与削减等步骤，旨在为综合能源系统、微电网调度、风险评估等研究提供高效的数据预处理手段。; 适合人群：具备一定概率统计与优化理论基础，熟悉Matlab编程，从事电力系统、可再生能源调度、综合能源系统等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于含高比例可再生能源的电力系统场景生成与削减，提升随机规划、鲁棒优化等问题的求解效率；②帮助研究人员掌握拉丁超立方抽样与场景削减的核心算法流程，支撑如风光出力不确定性建模、需求响应分析、储能配置优化等实际课题的仿真研究；阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐行理解算法实现细节，重点关注抽样过程中的分层处理与随机性控制，并尝试将其应用于具体科研项目中，配合聚类算法完成从原始数据到典型场景的完整构建流程。

2025-12-25

【创建计算机断层扫描金属制品】创建的计算机断层扫描金属伪影、该模拟为平行束CT（Matlab代码实现）

【创建计算机断层扫描金属制品】创建的计算机断层扫描金属伪影、该模拟为平行束CT（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一个基于Matlab的计算机断层扫描（CT）金属伪影创建模拟，重点在于平行束CT成像环境下的金属制品伪影生成。该资源提供了完整的Matlab代码实现，帮助用户理解和模拟金属在CT扫描过程中引起的伪影现象，适用于医学影像处理、图像重建及伪影校正等相关领域的研究与教学。文中强调通过仿真手段深入掌握CT成像原理及金属伪影形成机制，为后续的图像质量提升和算法优化提供技术支持。; 适合人群：具备一定医学影像或信号处理背景，熟悉Matlab编程，从事科研或工程开发的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标：①用于医学图像处理课程的教学演示与实验设计；②支持金属伪影校正算法的研究与验证；③为CT图像重建技术的学习与创新提供仿真平台；阅读建议：建议读者结合Matlab代码与CT成像理论同步学习，动手运行并修改代码以加深对伪影形成机制的理解，同时可拓展至扇束或锥束CT仿真以增强应用能力。

2025-12-25

基于节点导纳矩阵的三相配电系统建模(Matlab实现）

基于节点导纳矩阵的三相配电系统建模(Matlab实现）内容概要：本文介绍了基于节点导纳矩阵的三相配电系统建模方法，并提供了Matlab实现代码。该建模方式通过构建系统的节点导纳矩阵，准确反映三相配电网络中各节点之间的电气关系，适用于不对称配电系统的分析与仿真，具有较强的实用性和扩展性。文中强调该方法在电力系统仿真、状态估计、潮流计算等方面的重要应用价值，并结合具体案例展示了建模流程与代码实现细节。; 适合人群：具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校学生、科研人员及电力行业从业人员；尤其适合从事配电系统分析、智能电网研究等相关工作的技术人员。; 使用场景及目标：①用于三相不平衡配电系统的潮流计算与仿真分析；②支撑配电网重构、分布式电源接入影响评估、状态估计等高级应用；③帮助研究人员快速搭建三相配电系统模型，提升科研效率与仿真精度。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐行理解建模逻辑，重点关注节点编号处理、相间耦合关系的导纳矩阵构建方法，并可通过修改网络拓扑或参数进行扩展实验，加深对三相配电系统建模的理解。

2025-12-25

异构分布式系统中一种新的基于无序遗传的任务调度算法(Matlab代码实现)

异构分布式系统中一种新的基于无序遗传的任务调度算法(Matlab代码实现)内容概要：本文介绍了一种针对异构分布式系统的新型任务调度算法，该算法基于无序遗传算法，并通过Matlab代码实现。文章重点阐述了该算法在解决异构环境中任务分配与调度优化问题上的创新性，通过遗传算法的全局搜索能力提升调度效率与系统资源利用率，适用于复杂、动态的分布式计算环境。同时提供了完整的代码实现，便于复现与进一步研究。; 适合人群：具备一定编程基础，熟悉Matlab语言，从事分布式系统、任务调度、智能优化算法等相关领域研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①应用于异构分布式系统中的高效任务调度优化；②为遗传算法在调度问题中的改进与应用提供参考；③支持科研复现与算法性能对比分析。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，关注遗传算法的编码方式、适应度函数设计及无序性处理机制，同时可通过修改参数或测试不同场景来验证算法有效性。

2025-12-25

蓄电池双向充放电Buck-Boost模式+负载+直流可控电压源Simulink仿真

蓄电池双向充放电Buck_Boost模式+负载+直流可控电压源Simulink仿真内容概要：本文档主要介绍了一个基于Simulink的蓄电池双向充放电仿真模型，采用Buck-Boost电路模式实现电池的充电与放电控制，同时连接负载和直流可控电压源，构建完整的能量转换系统。仿真系统可用于研究储能电池在不同工况下的动态响应特性，分析能量流动规律及系统稳定性，适用于微电网、新能源并网等场景下的能量管理策略验证。文档还提及该仿真模型与其他电力系统仿真案例（如光伏MPPT、储能并网等）的集成应用，展示了其在综合能源系统中的实际价值。; 适合人群：具备电力电子、自动控制或电气工程背景，熟悉Simulink仿真工具的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于研究蓄电池在充放电切换过程中的动态行为与控制策略；②支持微电网、可再生能源系统中储能单元的能量管理算法开发与验证；③为电力系统仿真教学与科研提供可复用的模型基础。; 阅读建议：建议结合Simulink模型文件同步操作，深入理解Buck-Boost电路的工作原理与控制逻辑，重点关注电压电流波形、能量流向及系统响应特性，可进一步拓展为多储能单元或混合能源系统的协同仿真。

2025-12-25

【光伏mppt+储能电池实现单向并网】光伏通过mppt捕捉最大功率点+储能电池实现功率的自动频率并通过逆变器实现单向并网（Simulink仿真实现）

【光伏mppt+储能电池实现单向并网】光伏通过mppt捕捉最大功率点+储能电池实现功率的自动频率并通过逆变器实现单向并网（Simulink仿真实现）内容概要：本文介绍了基于Simulink仿真实现的光伏发电系统通过最大功率点跟踪（MPPT）技术捕捉光伏阵列的最大输出功率，并结合储能电池系统实现功率调节与频率稳定，最终通过逆变器完成单向并网的完整过程。该仿真模型涵盖了光伏MPPT控制、储能电池充放电管理、逆变器控制策略及并网接口等关键环节，重点展示了能量在光伏、储能和电网之间的流动控制机制，适用于研究分布式能源系统的并网特性与动态响应性能。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制及新能源系统基础知识的高校学生、科研人员及从事光伏并网系统设计的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示光伏MPPT与储能协同控制原理；②支撑科研项目中对单向并网系统动态性能的仿真验证；③为实际工程中光伏-储能一体化系统的设计与优化提供参考模型。; 阅读建议：建议结合Simulink模型文件同步运行与调试，重点关注MPPT算法实现、储能SOC反馈控制及逆变器并网控制策略模块，深入理解各子系统间的协同工作机制。

2025-12-25

负荷预测基于Transform-KAN的负荷预测研究（Python代码实现）

【负荷预测】基于Transform-KAN的负荷预测研究（Python代码实现）内容概要：本文介绍了基于Transform-KAN模型的电力负荷预测研究，并提供了Python代码实现。该研究结合了Transformer模型的强大序列建模能力与Kolmogorov-Arnold Networks（KAN）的独特结构优势，旨在提升负荷预测的精度与鲁棒性。文中详细阐述了模型架构设计、数据预处理流程、训练方法及实验验证过程，展示了在实际电力系统数据上的预测效果，并与其他主流预测模型进行了对比分析，验证了所提方法的有效性和先进性。; 适合人群：具备一定Python编程基础和机器学习背景，从事电力系统、能源管理或时序预测相关领域的研究人员及工程技术人员，尤其适合研究生、科研人员和电力行业从业者；使用场景及目标：①应用于电力系统短期/中期负荷预测，支持电网调度、能源交易与需求响应决策；②为深度学习在能源领域的应用提供新思路，推动高精度负荷预测模型的研发与优化；③通过开源代码促进学术复现与技术迭代；阅读建议：建议读者结合提供的Python代码进行实践操作，深入理解Transform-KAN模型的实现细节，重点关注其在时序特征提取与非线性拟合方面的机制，同时可尝试在不同数据集上进行迁移测试以评估泛化能力。

2025-12-25

【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型（Matlab代码实现）

【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型（Matlab代码实现）内容概要：本文提出了一种计及连锁故障传播路径的电力系统N-k多阶段双层优化及故障场景筛选模型，旨在提升电力系统在面对多重故障时的安全性与稳定性。通过构建上层为故障筛选、下层为系统响应优化的双层架构，结合多阶段动态演化过程模拟连锁故障传播路径，利用Matlab实现模型求解，有效识别关键脆弱环节并优化系统应对策略。该模型兼顾了故障发生概率与后果严重性，实现了高风险故障场景的精准筛选与防御策略的协同优化，具备较强的工程应用价值。; 适合人群：电力系统、能源安全、智能电网等相关领域的科研人员及研究生，具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标：①用于电力系统安全性评估与脆弱性分析；②支撑N-k故障下的风险预警与预防控制策略制定；③为大电网连锁故障防控提供建模与仿真工具；④适用于学术研究、论文复现及电力企业安全规划。; 阅读建议：建议结合Matlab代码深入理解模型构建细节，重点关注双层优化结构的设计逻辑与连锁故障传播机制的数学表达，宜配合实际电网案例进行仿真验证，以掌握模型参数设置与结果分析方法。

2025-12-25

【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型（Matlab代码实现）

【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型（Matlab代码实现）》的技术文档，重点围绕电力系统中N-k故障的多阶段双层优化模型展开，充分考虑连锁故障的传播路径特性，提出了一套完整的故障场景建模、优化求解与场景筛选方法。该模型结合Matlab代码实现，具备较强的工程复现价值，适用于复杂电力系统在极端故障条件下的韧性评估与运行优化，涵盖故障传播机制建模、多阶段决策优化、双层规划架构设计以及高效场景削减技术等内容。; 适合人群：具备电力系统分析、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员及电力行业工程师，尤其适合从事电网安全评估、故障仿真与智能调度相关工作的专业人士。; 使用场景及目标：①用于复现顶级EI期刊中关于电力系统连锁故障的先进建模方法；②支撑N-k故障下的风险评估、应急预案制定与电网韧性提升研究；③为双层优化、多阶段决策、场景筛选等复杂问题提供Matlab代码参考与算法实现框架。; 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码逐模块分析，重点关注双层优化结构的实现逻辑与故障传播路径的建模方式，同时推荐配合实际电网案例进行仿真验证，以深入理解模型的适用边界与优化效果。

2025-12-25

多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法（Matlab代码实现）

多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了多旋翼无人机组合导航系统中的多源信息融合算法，并提供了基于Matlab的代码实现。该资源重点围绕无人机在复杂环境下的导航需求，利用扩展卡尔曼滤波（EKF）等数据融合技术，整合GPS、IMU、里程计、电子罗盘等多种传感器信息，提升定位精度与系统鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计思路、数学模型构建及仿真验证过程，展示了多传感器融合在实际无人机导航中的应用效果。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，熟悉无人机系统或导航算法的研究生、科研人员及从事无人系统开发的工程师；对组合导航、状态估计和传感器融合技术感兴趣的高年级本科生也可参考。; 使用场景及目标：①学习并掌握多源信息融合的基本原理与EKF在导航系统中的具体实现方法；②通过Matlab仿真理解多传感器数据融合流程，用于无人机、移动机器人等自主系统的精确定位与姿态估计；③为相关科研项目或毕业设计提供可复现的算法框架与代码基础。; 阅读建议：建议读者结合文中算法描述逐步运行和调试提供的Matlab代码，重点关注状态预测与更新过程的实现细节。同时可尝试引入其他传感器数据或改进滤波算法（如UKF、粒子滤波），进一步提升系统性能。

2025-12-25

【创新未发表】基于吕佩尔狐算法RFO复杂城市地形无人机避障三维航迹规划研究（Matlab代码实现）

【创新未发表】基于吕佩尔狐算法RFO复杂城市地形无人机避障三维航迹规划研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于吕佩尔狐算法（RFO）在复杂城市地形中实现无人机三维航迹规划与避障，采用Matlab进行代码实现与仿真验证。该算法针对城市环境中建筑物密集、障碍物多样等特点，优化无人机飞行路径，确保安全性、平滑性和高效性。文中详细阐述了RFO算法的原理及其在路径搜索中的应用机制，结合三维地理建模与障碍物处理策略，提升了传统优化算法在复杂动态环境下的收敛速度与寻优能力。同时，通过与其他主流智能优化算法的对比实验，验证了RFO在路径长度、避障性能和计算效率方面的优越性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、机器人、航空航天等相关领域的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①解决复杂城市环境下无人机三维航迹规划中的避障与最优路径生成问题；②为智能优化算法在实际工程中的应用提供可复现的技术方案与代码支持；③推动RFO算法在无人系统自主导航领域的推广与改进。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实验，深入理解RFO算法的参数设置与优化流程，并可通过更换地图模型或引入动态障碍物进一步拓展研究深度。

2025-12-25

磁场扩展卡尔曼滤波器用于利用高斯过程回归进行磁场SLAM研究（Matlab代码实现）

【磁场】扩展卡尔曼滤波器用于利用高斯过程回归进行磁场SLAM研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了利用扩展卡尔曼滤波器（EKF）结合高斯过程回归（GPR）进行磁场辅助的同步定位与地图构建（SLAM）的研究方法，并提供了基于Matlab的代码实现。该方法通过融合磁场特征与传感器数据，提升室内定位精度与环境建图能力，尤其适用于GPS信号受限的场景。高斯过程回归用于建立磁场的空间分布模型，扩展卡尔曼滤波器则对机器人位姿与磁场观测进行状态估计与优化，有效解决了非线性系统的状态估计问题。研究展示了该算法在实际环境中的可行性与鲁棒性。; 适合人群：具备一定信号处理、机器人定位或SLAM基础知识的研究生、科研人员及从事导航系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于室内机器人导航、智能巡检、无人驾驶等需要高精度定位的场景；②帮助研究人员理解EKF与GPR在SLAM中的融合机制，掌握非线性滤波与空间建模的技术实现；③为开发基于环境特征（如磁场）的辅助定位系统提供技术参考与代码基础。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现，重点关注高斯过程回归建模与EKF状态更新的接口设计，同时可通过实际磁场数据复现实验以加深理解。

2025-12-25

电磁偶极辐射在平面分层介质中，计算由任意层数的平面多层介质中的电偶极或磁偶极产生的近场电场（Matlab代码实现）

电磁偶极辐射在平面分层介质中，计算由任意层数的平面多层介质中的电偶极或磁偶极产生的近场电场（Matlab代码实现）内容概要：本文档主要介绍了一个基于Matlab代码实现的电磁偶极辐射在平面分层介质中的近场电场计算方法，适用于任意层数的多层介质环境中电偶极或磁偶极产生的近场电场仿真分析。该资源聚焦于电磁场理论与数值仿真技术的结合，提供了完整的Matlab实现方案，便于科研人员快速搭建模型并开展相关研究。此外，文档还附带了多个科研辅助资源链接，涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例，体现了其在多学科交叉研究中的应用价值。; 适合人群：具备电磁场与微波技术基础，熟悉Matlab编程，从事光学、电磁仿真、纳米光子学或相关领域研究的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标：①研究多层介质中电磁偶极子的辐射特性及其近场分布规律；②开展超材料、表面等离激元、近场光学成像等前沿课题的建模与仿真；③作为教学工具帮助学生理解电磁波在复杂介质中的传播机制；阅读建议：建议读者结合电磁场理论基础知识，按照文档提供的代码结构逐步调试运行，重点关注边界条件处理、递归传输矩阵算法等核心实现环节，并利用所提供的网盘资源拓展相关仿真能力。

2025-12-25

车间调度基于GA、PSO、SA、ACO、TS优化算法的车间调度比较研究（Matlab代码实现）

【车间调度】基于GA、PSO、SA、ACO、TS优化算法的车间调度比较研究（Matlab代码实现）内容概要：本文系统地研究了五种经典智能优化算法——遗传算法（GA）、粒子群优化算法（PSO）、模拟退火算法（SA）、蚁群算法（ACO）和禁忌搜索算法（TS）在车间调度问题中的应用与性能比较，所有算法均通过Matlab代码实现。文章详细阐述了各算法的基本原理、实现步骤及其在典型车间调度模型中的具体应用，通过仿真实验对比了不同算法在求解效率、收敛速度和全局寻优能力等方面的优劣，旨在为实际生产调度场景中算法的选择与改进提供理论依据和技术支持。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能制造、工业工程、运筹优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①深入理解GA、PSO、SA、ACO、TS等智能优化算法的核心机制及其在车间调度中的建模方法；②通过Matlab代码实践掌握算法实现与参数调优技巧；③对比分析不同算法在相同调度问题上的表现，为实际项目中的算法选型提供参考；阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行动手实践，重点关注算法参数设置对调度结果的影响，并尝试将所学方法迁移至其他调度场景如流水车间、柔性作业车间等问题中进行拓展研究。

2025-12-25

【遗传算法(GA)和模拟退火(SA)对翼型升阻比进行优化】基于神经网络和无导数算法的翼型优化（Matlab代码实现）

【遗传算法(GA)和模拟退火(SA)对翼型升阻比进行优化】基于神经网络和无导数算法的翼型优化（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于神经网络与无导数优化算法的翼型升阻比优化方法，重点采用遗传算法（GA）和模拟退火（SA）对翼型气动性能进行优化设计。通过Matlab代码实现，结合神经网络代理模型减少计算成本，提升优化效率，适用于复杂非线性、多峰值的气动优化问题。文中详细阐述了优化流程、算法原理及在翼型设计中的具体应用，展示了GA和SA在全局搜索能力与收敛性能方面的优势，为飞行器气动外形设计提供了有效解决方案。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事航空航天、流体力学或优化算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：① 掌握遗传算法和模拟退火算法在工程优化中的实现方式；② 学习如何结合神经网络代理模型加速高成本仿真优化过程；③ 应用于翼型或其他复杂工程系统的多目标气动优化设计；阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法参数设置、神经网络训练过程与优化结果分析，建议在熟悉基本优化算法基础上深入理解代理模型的构建与应用。

2025-12-25

PSO-LSTM基于PSO优化LSTM网络的电力负荷预测（Python代码实现）

【PSO-LSTM】基于PSO优化LSTM网络的电力负荷预测（Python代码实现）内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）优化长短期记忆网络（LSTM）的电力负荷预测方法，并提供了Python代码实现。该方法利用PSO算法优化LSTM网络的关键参数，提升模型在电力负荷预测中的精度与稳定性，适用于处理具有非线性、时序性强的电力负荷数据。文中详细阐述了模型构建过程，包括数据预处理、PSO算法寻优机制、LSTM网络结构设计及训练流程，展示了优化前后模型的性能对比，验证了PSO-LSTM模型在负荷预测中的有效性与优越性。; 适合人群：具备一定Python编程基础和机器学习背景，从事电力系统分析、能源管理或相关领域研究的研发人员及高校研究生。; 使用场景及目标：①应用于电力系统短期或中期负荷预测，提高电网调度的科学性与经济性；②为智能电网、能源互联网中的需求侧管理提供数据支持；③帮助研究人员掌握智能优化算法与深度学习模型融合的技术路径。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码进行实践操作，重点关注PSO算法与LSTM模型的接口设计与参数传递逻辑，同时可尝试在不同数据集上进行迁移验证，进一步理解模型泛化能力与调参技巧。

2025-12-25

EI顶刊复现：基于氨储能技术的电转氨耦合风–光–火综合能源系统双层优化调度（Matlab代码实现）

EI顶刊复现：基于氨储能技术的电转氨耦合风–光–火综合能源系统双层优化调度（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于氨储能技术的电转氨耦合风–光–火综合能源系统双层优化调度”展开，复现了EI顶刊研究成果，并提供了完整的Matlab代码实现。研究构建了一个融合风电、光伏、火电及电转氨（Power-to-Ammonia, P2A）技术的综合能源系统模型，引入氨作为长期储能介质，解决可再生能源波动性和消纳问题。通过建立双层优化调度模型，上层以系统运行成本最小为目标进行日前调度，下层以实时偏差最小为目标进行实时校正，实现了经济性与稳定性的协同优化。文中详细阐述了模型构建、约束条件设定、目标函数设计及求解算法（如YALMIP+CPLEX）的应用，展示了氨储能在能量时移、系统调峰和低碳运行中的关键作用。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事综合能源系统、新能源消纳、储能技术等领域研究的专业技术人员；尤其适合需要复现高水平期刊论文的研究者。; 使用场景及目标：① 学习并复现EI期刊级别关于综合能源系统优化调度的前沿研究；② 掌握双层优化模型在能源系统中的建模思路与求解方法；③ 理解电转氨技术和氨储能在多能互补系统中的应用场景与价值；④ 借助提供的Matlab代码快速开展二次开发与仿真验证。; 阅读建议：建议结合文档中提供的网盘资源下载完整代码与数据，按照模型构建、参数设置、求解流程的顺序逐步调试运行，重点关注双层优化的实现机制与YALMIP工具箱的使用技巧，同时可拓展研究不同场景下氨储能的配置与运行策略。

2025-12-25

基于非支配排序遗传算法NSGAII的综合能源优化调度（Matlab代码实现）

2025-12-25

空空如也

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