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该程序参考《自适应多目标差分进化算法在计及电压稳定性的无功优化中的应用》，以网损和电压偏差为目标，考虑DG无功出力和电容器组，建立多目标无功优化模型，并采用差分进化算法进行求解，在差分进化的寻优机制中嵌入非劣排序和拥挤距离排序以对种群实施选择操作，使算法快速收敛到 Pareto前沿的同时，保证了非劣解的均匀分布；对缩放因子和交叉概率进行自适应修正，避免对参数的反复试探 ，提高了算法的鲁棒性。并在IEEE33节点系统上进行验证。附原文结果图。

该程序参考文献《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》，构建了以最大化整体可消纳电量期望为目标的梯级水光互补系统短期优化调度模型。此模型以机组作为最小调度单元，对电站约束、机组约束以及电网约束展开精细化建模。通过在电站和时段之间合理调配梯级负荷，深度挖掘梯级水电在电网供电支撑与光伏互补协调方面的双重作用，进而有效提升互补系统的整体消纳水平。

程序采用matlab编写，通过对包含火电、风电、储能和负荷的电力系统进行深入分析，对原题的7问进行了编程求解，得出在减少弃风和失负荷的情况下，风电、储能和火电机组的配置及运行分析，并进行了碳捕集分析，本次代码免费分享给大家，希望帮助大家对电力系统功率平衡、储能运行和配置等方面有更深一步的认识。针对上述 2-3 风电替代场景，考虑上述 4 种碳捕捉成本，系统按最低发 电成本供电，计算系统单位供电成本，并将相关计算结果填入表 2、3。

该程序方法复现了《计及调峰主动性的风光水火储多能系统互补协调优化调度》_李铁，考虑多能系统电源结构复杂，涉及变量及约束条件较多，因此采用分层优化调度方案。上层模型以净负荷波动最小和储能系统运行收益最大为优化目标，旨在充分利用储能装置削峰填谷特性，降低负荷峰谷差，提高可再生能源的消纳空间；下层模型以火电机组运行成本最小和可再生能源弃电量最小为优化目标，考虑调峰主动性约束，旨在充分发挥火电机组深度调峰能力，优化可再生能源消纳能力和火电机组经济运行。

该模型考虑光伏出力波动性的输电网有功无功协调优化，在30节点电力网络调度模型中考虑了光伏并网的波动性，并考虑用储能对其进行平抑，调度模型中含有的设备主要包括：光伏逆变器、变压器、电容等设备，目标函数包括调压总成本、电压稳定性、网损等等，采用改进多目标粒子群算法，即小生境粒子群算法对其进行高效求解，程序采用matlab求解，模块化编程。

孤岛模式也称离网模式，指的是微电网在不与主网连接状态下实现电能自给自足，显而易见，孤岛模式下的微电网是比较脆弱的，任何一个发电设备故障都可能导致切负荷，尤其是清洁能源如风电和光伏发电，和气象因素强关联，在这种状态下，只能通过多种设备组合的方式来增强其抗干扰能力，如燃气轮机+储能+风电+光伏的组合。本次分享的程序即为孤岛模式下多种发电设备组合调度模型，采用的是遗传算法进行优化，目标函数为弃负荷最小，约束条件包括soc约束、切负荷、弃风和弃光等，程序采用模块化编程，注释清晰，方便研究学习！

该程序复现文献《碳交易机制下考虑需求响应的综合能源系统优化运行》，解决碳交易机制下考虑需求响应的综合能源系统优化运行问题，根据负荷响应特性将需求响应分为价格型和替代型 2 类， 分别建立了基于价格弹性矩阵的价格型需求响应模型，及考虑用能侧电能和热能相互转换的替代型需求响应模型;其次， 采用基准线法为系统无偿分配碳排放配额，并考虑燃气轮机和燃气锅炉的实际碳排放量，构建一种面向综合能源系统的碳交易机制;

该程序复现《考虑阶梯式碳交易机制与电制氢的综合能源系统热电优化》，主要内容：“双碳”背景下，为提高能源利用率，优化设备的运行灵活性，进一步降低综合能源系统（IES）的碳排放水平，提出一种IES低碳经济运行策略。首先考虑IES参与到碳交易市场，引入阶梯式碳交易机制引导IES控制碳排放；接着细化电转气（P2G）的两阶段运行过程，引入电解槽、甲烷反应器、氢燃料电池（HFC）替换传统的P2G，研究氢能的多方面效益；最后提出热电比可调的热电联产、HFC运行策略，进一步提高IES的低碳性与经济性。

程序参考文献《基于多主体主从博弈的区域综合能源系统低碳经济优化调度》，采用了区域综合能源系统多主体博弈协同优化方法，同时考虑奖惩阶梯型碳交易机制和双重激励综合需求响应策略。首先，为充分考虑系统的低碳性，在博弈模型中引入奖惩阶梯型碳交易机制限制各主体碳排放量，并在用户侧提出了基于价格和碳补偿双重激励的综合需求响应策略。其次，以能源管理商为领导者，供能运营商和用户为跟随者，建立了基于碳交易和博弈协同优化的多主体低碳交互机制，并构建了各主体的交易决策模型。最后，采用改进粒子群算法结合gurobi对所提模型进行求解

本程序基本复现《“碳中和”目标下电气互联系统有功-无功协同优化模型》，文献模型提供了一个很好的创新思路，把常规电气互联系统的调度和有功无功优化结合起来，增加可再生能源无功、电容器、SVC、OLTC等调节设备，采用二阶锥松弛法对配网模型非线性约束进行凸松弛，采用大Ｍ法对离散无功补偿装置的投切容量进行线性化表达，将模型转换为混合整数二阶锥规划问题 进行求解，程序采用matlab+gurobi(cplex)进行求解，注释清晰，方便研究借鉴！

主要参考《计及需求响应消纳风电的电热综合能源系统经济调度》第四章内容，模型负荷侧应用需求响应的基本原理，在日前应用分段电价需求响应原理，优化电负荷出力更加平顺，提高了风电上网空间，促进风电消纳。在日内应用风变电价需求响应，降低因风电出力不确定性给系统带来的调度维护费用，符合电力系统经济运行的基本要求。

该程序方法复现《考虑阶梯式碳交易与供需灵活双响应的综合能源系统优化调度》，提出了供需灵活双响应机制，供应侧引入有机朗肯循环实现热电联产机组热电输出的灵活响应，需求侧在考虑电热气负荷均具备时间维度上需求响应的同时，提出了3种负荷之间具备可替代性;最后构建了以碳排放成本、购能成本、弃风成本、需求响应成本最小为目标的优化调度模型，运用cplex求解器进行求解。

该程序参考文献《考虑火电机组储热改造的电力系统低碳经济调度》，利用原文献火电机组储热改造方案建立模型，在传统火电机组的基础上加装热能存储系统，根据储热装置的充热、放热运行机理，构建火电机组储热改造出力模型，以煤耗成本、风光储运行成本、备用成本、环境收益、碳交易成本以及机组启动成本等综合成本为目标，以系统平衡约束、高/低温储热系统出力和容量约束、旋转备用约束、机组爬坡约束等作为模型约束条件，采用matlab+gurobi作为求解平台，程序注释清晰，方便研究学习！

程序主要实现的是考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度，模型参考《考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度》，求解方法采用的是混合整数规划算法，通过matlab+cplex进行求解。结合需求侧柔性负荷的可平移、可转移、可削减特性，构建了含风光储、燃气轮机、柔性负荷等在内的 IES 模型。

该程序为《基于改进鲸鱼优化算法的微网系统能量优化管理》源码，主要内容如下：针对包含多种可再生能源的冷热电联供型微网系统的能量优化问题，为了优化其运行过程的经济效益和环境效益，本文提出一种基于改进鲸鱼优化算法的多时间尺度下能量优化方法，首先根据长短期记忆网络(Long Short Term Memory，LSTM)预测得到的可再生能源出力和负荷需求预先制定调度规划，然后以此预测数据为基础，采用改进鲸鱼优化算法调整可控设备出力，优化微网系统的运行成本和固定成本。

本程序是对《计及碳捕集电厂低碳特性的含风电电力系统源-荷多时间尺度调度方法》方法复现，非完全复现，只做了日前日内部分，并在上述基础上改进升级为电热综合电源微网系统，未考虑节点系统。本程序依据上述文献模型实现一个虚拟电厂/微网多时间尺度电热综合能源系统低碳经济调度模型，源侧在碳捕集电厂中装设烟气旁路系统与溶液存储器，形成碳捕集电厂综合灵活运行方式进而与风电协调配合；荷侧调用不同响应速度的价格型、激励型需求响应资源克服多时间尺度下碳捕集电厂综合灵活运行方式的局限，通过源荷资源协调优化，从而提高系统的低碳性能。

主要内容：代码主要做的是一个电动汽车充电站和分布式光伏的选址定容问题，提出了能够计及地理因素和服务半径的２步筛选法，以此来确定充电站的候选站址。以规划期内充电站的建设运行成本、充电途中耗时成本、网损费用以及考虑碳排放流成本之和最小为目标，考虑了相关的约束条件，构造了电动汽车充电站最优规划的数学模型，并采用粒子群算法快速求解！

主要做的是一个电动汽车充电管理和智能小区代理商动态定价的问题，将代理商和车主各自追求利益最大化建模为主从博弈，上层以代理商的充电电价作为优化变量，下层以电动汽车的充电策略作为优化变量，通过优化得出最优电价策略以及动态充电策略。研究代理商与电动汽车车主利益的优化问题，所提研究方法与建模思路较已有成果有以下不同：首先，代理商无需直接干预电动汽车的充放电行为，只需制定各时段的电价引导其用户的消费行为。其次，用户不再完全是价格的“接受者”，他们可以自主选择充电时段。

程序主要内容是考虑风光场景生成的电动汽车并网优化调度。

关注该代码的同学应该清楚，这个代码已经免费更新了两版了，修复和增加了一些约束内容，本次增加约束，可别小瞧这么简单的增加约束，相当于蓄电池除了有出力约束、soc约束外，又增加了一个约束，在增加该约束的过程中，容易出现出力越限、等式约束偏差大等问题，本次更新的代码完全实现了该部分功能。

之前发布了《可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究》matlab版本程序，对应的链接为，本次发布的为Python版本，采用gurobi作为求解器，有需要的可以下载对照学习研究。首先详细介绍了优化调度模型的求解方案，分别采用二次规划、二阶锥规划对上下层模型进行求解，所采用的算法相较于智能算法求解速度更快，求解结果更准确。

程序包含论文二、三、四、五共五章算例内容，每章内容如下：第二章的主要研究内容为计及光伏电站快速无功响应特性的分布式电源优化配置方法。考虑越来越多的敏感负荷接入配电系统，以及 PV-STATCOM 这一将光伏逆变器用作 STATCOM 以提供快速无功响应功能的新技术，本章提出了一类加权电压支撑能力指标以量化光伏电站在紧急状态下对敏感负荷节点电压恢复效率的影响，并将其嵌入到分布式电源优化配置模型中。

首先详细介绍了优化调度模型的求解方案，分别采用二次规划、二阶锥规划对上下层模型进行求解，所采用的算法相较于智能算法求解速度更快，求解结果更准确。针对下层模型的非凸性，采用二阶锥松弛方法将将原问题的非凸可行域松弛为一个凸二阶锥可行域，提高了求解效率和准确性，并且对于辐射型网络，利用二阶锥松弛建立的松弛模型是严格的，通过二阶锥规划求解出的下界值就是原问题的最优解。然后，以改进的IEEE33节点配电网系统进行仿真，仿真结果表明，本文所提调度策略可以有效降低负荷峰谷差，降低系统网损，改善系统电压水平等。

最优潮流计算是电网规划、优化运行的重要基础。首先建立了配电网全天有功损耗最小化的最优潮流计算模型；其次结合辐射型配电网潮流特点建立支路潮流约束，并考虑配电网中的可控单元，包括分布式电源和离散、连续无功补偿装置，建立其出力约束，该模型为非凸非线性模型；然后通过二阶锥松弛将该模型转化为包含整数变量的二阶锥规划模型。

本程序为《基于多目标粒子群算法的微电网优化调度》-王金全文章的方法复现，考虑因素较文章复杂，除了考虑基本机组、储能等的出力，还考虑了弃风和弃光，！针对光伏电池、风机、微型燃气轮机、柴油发电机以及蓄电池组成的微电网系统的优化问题进行研究，在满足系统约束条件下，建立了包含运行成本、可中断负荷补偿成本以及污染物处理费用的微电网多目标优化调度模型，并利用多目标粒子群算法（MOPSO）求解微电网优化调度问题。程序模块化好，必要注释清晰！多目标粒子群算法采用结构体变量，变量数量集约性好，方便学习！

程序以IEEE33节点为例，分析含sop的配电网优化，包括sop有功约束、无功约束和容量约束，非线性部分通过转换为旋转锥约束进行编程，并且包括33节点配电网潮流及对应电压、电流约束、OLTC约束等，程序是对《Coordinated Control Method of Voltage and Reactive Power for Active Distribution Networks Based on Soft Open Point》方法实现，里面还有更深一些的知识，包括OLTC和CB等部分内容。

该模型研究的是一种并网型微电网，其中包括分布式电源（汽轮机）、需求响应负荷（可平移负荷）、可再生能源（光伏）、固定负荷、储能设施、集群电动汽车以及与配网交互功率部分。首先，模型考虑负荷和光伏的不确定性，利用拉丁超立方抽样算法生成和削减得到典型场景，方便下一步采用随机优化更好地求解各个主体最佳出力和系统最低成本。其次，在分时电价的引导下，以总运行成本最低为优化目标，建立了基于场景法的随机优化调度模型。

该程序复现文章《综合能源系统协同运行策略与规划研究》第四章内容基于广义Benders分解法的综合能源系统优化规划，代码主要构建了以最小化包括初始投资和运行成本的总成本为优化目标的综合能源系统优化规划模型。模型上层是综合能源系统中相关设备的初始投资成本，下层以第三章所提出的综合能源优化运行问题为子问题，综合考虑风机、光伏随机性以及普遍存在的负荷预测误差等因素，通过广义Ｂenders分解法进行求解。

之前发布了华电学报的复现程序《基于目标级联法的微网群多主体分布式优化调度》，具体链接为，虽然对模型及结果进行了复现，但是部分模型细节和参数并没有完全实现，本次发布该程序的完整复现版本，主要实现的内容如下：1.考虑多源异质分布式电源的出力随机性，增加风光出力的鲁棒约束；2.完全复现基于目标级联法的分布式​求解流程；3.参数基本完全按照文献所列​；4.程序目标函数和约束条件和文献一致​。

该程序参考《光热电站促进风电消纳的电力系统优化调度》光热电站模型，主要做的是考虑N-k安全约束的含义风电-光伏-光热电站的电力系统优化调度模型，从而体现光热电站在调度灵活性以及经济性方面的优势。同时代码还考虑了光热电站对风光消纳的作用，对比了含义光热电站和不含光热电站下的弃风弃光问题，同时还对比了考虑N-k约束下的调度策略区别。以14节点和118节点算例为例，对模型进行了系统性的测试，复现效果良好，是学习N-k约束以及光热电站调度的必备程序！

最近咨询含氢微网优化调度模型的同学较多，本次就分享一个高质量的源码资源。该程序方法复现《Simulation of design and operation of hydrogen energy utilization system for a zero emission building》部分模型，建立了含氢微网的优化调度模型，包括燃料电池、储氢、储能、光伏和电网供电等主体变量、出力约束以及电能平衡约束等，时间维度为24小时，以电网供电平方和为目标（即和电网交互功率最小为目标）。

该程序复现文章《市场模式下光伏用户群的电能共享与需求响应模型》，为了使光伏用户群内各经济主体能实现有序的电能交易，提出了一种基于光伏电能供需比（SDR）的内部价格模型。在考虑经济性和舒适度的基础上，提出了用户参与需求响应（DR）的效用成本模型。由于内部电价是以各时段光伏用户群内的供需比为基础，用户之间针对电价的需求响应行为可构成非合作博弈，在证明该博弈问题存在纳什均衡解的基础上，提出了分布式优化算法对用户的纳什均衡策略进行求解。最后，通过实际算例验证了所提模型在减少用电成本、提高光功率互用水平上的有效性。

基于主从博弈的主动配电网阻塞管理》文献介绍：主要采用一种配电网节点边际电价统一出清的主从博弈双层调度框架。上层框架解决用户在负荷聚合商引导下的用电成本最小化问题，负荷聚合商为主从博弈的领导者；下层框架解决配电网系统运 营商在考虑网络潮流安全和电压越限前提下的社会福利最大化问题，配电网系统运营商为主从博弈的追随者。利用 Karush-Kuhn-Tucker 最优性条件和对偶定理，将非线性双层问题转化为单层混合整数线性规划问题求解。

该程序复现文章《计及需求侧响应日前—日内两阶段鲁棒备用优化》，以6节点系统为例，综合考虑风电出力不确定性与电力设备 N-k强迫停运，增强电力系统应对不确定性因素的鲁棒性。基于鲁棒模型对系统运行备用进行优化，最小化电网在最恶劣运行场景下的调整成本，保证电网的安全可靠运行,并采用列和约束生成算法对两阶段三层优化问题进行求解。

该模型主要求解的是微网两阶段鲁棒优化调度问题，与目前大部分用CCG算法不同，模型创新性的采用关键场景辨别法，通过少量的迭代辨别出最恶劣的场景，针对光伏出力的随机性与间歇性，采用动态鲁棒优化法对其进行处理。程序采用matlab+cplex求解，在创新性上提供了一个思路，通过辨识最恶劣的某几个场景后，将场景法应用到整体模型中进行分析求解，之前很多文献的场景法直接采用典型日进行计算，缺少恶劣场景辨别，这正是该模型值得借鉴之处！

该程序参考文献《考虑寿命损耗的微网电池储能容量优化配置》模型，以购售电成本、燃料成本和储能寿命损耗成本三者之和为目标函数，创新考虑储能寿命损耗约束、放电深度约束和储能循环次数约束，程序增加三类负荷需求响应内容，之前参考该文献的两阶段鲁棒优化代码未考虑储能寿命损耗部分，本次突出该部分内容，建立计及电池储能寿命损耗的微电网经济调度模型，程序采用matlab+yalmip编程，注释清晰，方便学习！注：下载链接中均有对应文档资料。

该程序分为两部分，日前优化部分——该程序首先根据《电力系统云储能研究框架与基础模型》上面方法，根据每个居民的实际需要得到响应储能充放电功率，优化得到整体的储能充放电功率情况。

该程序复现文章《Feature-Driven Economic Improvement for Network-Constrained Unit Commitment: A Closed-Loop Predict-and-Optimize Framework》，程序主要做的是一个基于数据驱动的电力系统机组组合调度模型，采用IEEE24节点系统作为研究对象，该模型的创新点在于：提出了一个闭环预测与优化(C-PO)框架，即利用NCUC模型的结构以及相关特征数据来训练一个以成本为导向的RES预测模型。

该程序为文章《Two-Timescale Stochastic Dispatchof Smart Distribution Grids》的源代码，主要做的是主动配电网的双时间尺度随机优化调度，该模型考虑配电网的高效和安全运行涉及到在不同的时间尺度上的决策。

程序完全复现文献《A Distributed Dual Consensus ADMM Based on Partition for DC-DOPF with Carbon Emission Trading》，建立了一个考虑碳排放交易的最优模型，首先，对测试系统（6节点或者30节点或者118节点系统）进行了分区，以便后续ADMM算法的应用，其次，构建了DC-DOPF的最优潮流模型作为主要应用场景，以发电+买卖排放配额费用之和为目标函数，考虑碳排放约束、潮流约束以及耦合约束等约束条件。