程高兴的博客

基于Matlab的车牌识别系统

matlab之数据处理：滑动平均滤波算法与五点三次平滑算法

直流电机双闭环调速Simulink仿真

基于螳螂优化算法的多目标优化算法求解微电网多目标优化调度比较不同目标函数寻优对调度结果的影响第1种.将两个目标函数值归一化相加，取相加后最小的目标值的粒子，即寻找折衷解并画图第2种寻找总成本最低时的解并画图第3种寻找运行成本最低时的解并画图第4种寻找环境保护成本最低时的解并画图

基于蚁群算法的二维路径规划算法(matlab)

蚁群算法的优化计算——旅行商问题(TSP)优化matlab

基于遗传模拟退火的聚类算法(matlab实现)

基于模拟退火算法的TSP算法（matlab）

基于ADMM算法的多微网电能交互分布式运行策略

基于半不变量的概率潮流计算

程序复现文献《高比例可再生能源电力系统的调峰成本量化与分摊模型》，从净负荷波动的角度出发，建立了调峰成本的量化与分摊模型，构造了无调峰需求的替代场景，将负荷和可再生能源出力曲线分别转换为无波动的均值线。其次，建立了含深度调峰和抽水蓄能的调度优化模型，用于计算不同场景下的调峰成本，并将有无调峰需求两种场景下的系统调峰成本之差作为单一主体导致的边际调峰成本，然后采用Shapley值计算不同主体导致的调峰成本。最后，根据成本的引发程度分摊调峰成本。程序采用matlab+cplex编写，程序已经深度优化，求解速度

该程序实现的模型为综合能源系统利益分配优化调度，采用合作博弈方法，模型针对IES系统的P2G、电解槽、甲烷反应器、储氢罐、CHP和燃气锅炉等设备进行建模，实现基于合作博弈的IES协同优化调度模型，利用Shapley值法对合作剩余按贡献进行分配，程序采用matlab+cplex求解，程序注释清楚，方便学习！

MATLAB|鲸鱼优化算法（WOA）

基于线性准则的考虑风力发电不确定性的分布鲁棒优化机组组合

基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法

matlab基于粒子群算法的PID控制器优化设计

虚拟同步发电机（VSG）惯量阻尼自适应控制仿真模型

基于量子遗传算法的函数寻优算法(matlab实现)

免疫优化算法在物流配送中心选址中的应用(matlab实现)

基于遗传算法的 LQR 控制器优化设计（matlab实现）

基于遗传算法的TSP算法（matlab实现）

面向低碳经济运行目标的多微网能量互联优化调度

储能辅助电力系统调峰的容量需求研究

在该坐标系中以点A为顶点，沿x轴方向取三维地图的最大长度AB,沿y轴方向取三维地图的最大长度AA',沿z轴方向取三维地图的最大长度AB,这样就构造了包含三维地图的立方体区域ABCD-A'B'C'D',该区域即为三维路径的规划空间。平面划分如图2所示。,n,j=0,1,2,…​ ​采用蚁群算法进行三维路径规划，规划空间范围为20km×20 km的海域，根据1.2节的内容把规划空间抽象为21km×21km×21km的规划空间，其中，x轴，y轴方向每个节点的间距为1km,z轴方向每个节点间距为200m。

基于MATLAB的模糊神经网络预测水质评价

基于MATLAB的灰色神经网络预测订单需求

基于matlab的永磁同步电机的变频调速仿真

基于MATLAB_BP神经网络做字母识别

BP神经网络参考代码——Matlab

将粒子群算法与BP神经网络结合用于BP神经网络的训练，即优化BP网络中的连接权值和各项阈值，然后利用神经网络分布式并行处理优势、自适应学习能力以及较好的鲁棒性能对风电功率数据进行预测

运用蒙特卡洛法模拟电动汽车常规充电、快速充电、更换电池充电曲线及对日负荷曲线的影响；无序充电、受控充电、受控充放电曲线及对日负荷曲线的影响

MATLAB代码：含电热联合系统的微电网运行优化

分布式电源接入对配电网影响分析

该程序是预测类的基础性代码，程序对河北某地区的气象数据进行详细统计，程序最终得到pm2.5的预测结果，通过更改数据很容易得到风速预测结果。程序主要分为三部分，分别是基于LSTM算法、基于ELM算法和基于LSTM和批处理组合算法，对于预测类程序，算法组合是创新的方向，很多预测都是通过智能算法对参数寻优+LSTM/ELM等算法进行组合，本次提供的三种基础性代码是对同一数据进行处理分析，并得到相应的预测结果，程序采用matlab编写，无需其他软件包，注释清楚，方便学习！

实现基于概率模型+最小路法的含分布式电源配电网可靠性评估以及时序模型+序贯蒙特卡洛模拟法的含分布式电源配电网可靠性评估。程序采用matlab编写，注释清楚，方便学习！

考虑储能电池参与一次调频技术经济模型的容量配置方法

计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置随机优化模型MATLAB

考虑区域多能源系统集群协同优化的联合需求侧响应模型

面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略

本程序主要建立电动汽车充放电V2G模型，采用粒子群算法，在保证电动汽车用户出行需求的前提下，为了使工作区域电动汽车尽可能多的消纳供给商场基础负荷剩余的光伏电量，根据光伏出力与工作区负荷的偏差制定动态分时电价模型，从而减少峰谷差，保障电网稳定性，同时能够提高电动汽车用户的充放电满意度，实现双赢。配电网负荷方差最小目标函数包含了工作区常规负荷、光伏出力及电动汽车的充放电电量，应用了电动汽车源-荷二重性。