<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[superone89的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/superone89</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; superone89]]></copyright><item><title><![CDATA[【核心完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/154918551</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/154918551</guid><author>superone89</author><pubDate>Sun, 16 Nov 2025 22:18:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要：该程序复现了《考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度》文献中的全部算例，集成风光储联合、阶梯碳交易、分布鲁棒机会约束和N-1安全约束等电力系统热点问题。基于IEEE39节点系统，程序通过均值-方差模糊集刻画新能源不确定性，采用CVaR量化极端风险，并融入碳阶梯交易机制。其特色在于实现了多知识点的有机整合，包括概率功率平衡约束转化、LTDF动态校验及约束线性化处理等关键技术。程序在MATLAB2020+环境下运行，提供各场景仿真结果及详细成本分析，为高比例新能源电网调度提供参考方案，具有较高的学术]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【SCI复现】高比例可再生能源并网如何平衡灵活性与储能成本？虚拟电厂多时间尺度调度及衰减建模]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/154685792</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/154685792</guid><author>superone89</author><pubDate>Tue, 11 Nov 2025 11:19:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要：本文复现了虚拟电厂(VPP)多时间尺度经济调度方案，整合燃煤机组租赁机制、多用户需求响应策略和储能容量衰减模型。程序采用MATLAB实现，完整还原了&quot;租赁-响应-老化-滚动&quot;四维调度逻辑。燃煤机组租赁基于碳配额与电价联动机制，低成本提供调节资源；针对工业、商业、居民用户设计差异化DR策略；构建考虑DOD与SOC的储能容量衰减模型。结果显示该方案可降低VPP互动成本27.2%，总成本下降3.8%，同时延长储能寿命。程序注释清晰，环境为MATLAB，为高比例可再生能源场景提供可复用工具]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【Matlab】基于模型预测控制（MPC）与滚动时域估计（MHE）集成的目标点镇定研究]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/154189627</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/154189627</guid><author>superone89</author><pubDate>Fri, 31 Oct 2025 15:50:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要：该研究基于Matlab开发了集成MPC（模型预测控制）与MHE（滚动时域估计）的移动机器人控制算法。通过联合优化估计与控制过程，实现了在传感器和执行器双重高斯噪声干扰下的目标点镇定。算法采用CASADI工具进行非线性问题转化与求解，构建了&quot;估计-控制&quot;闭环系统。实验结果表明，相较于传统分步方法，该集成方案能有效抑制噪声影响，使机器人稳定收敛至目标位姿，显著提高了双重噪声环境下的控制精度和鲁棒性。程序注释清晰，运行效果良好。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【复现】【充换电站】考虑用户充电负荷-最优分时电价互动的光储充换电站优化模型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/151874376</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/151874376</guid><author>superone89</author><pubDate>Fri, 19 Sep 2025 21:45:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文提出了一种优化光储充换电站运行的经济模型，重点关注分时电价与用户充电负荷的交互作用。研究通过电量电价弹性矩阵构建需求响应机制，并建立包含光伏、储能和换电站的优化运行框架。模型以净收益最大化为目标，考虑充换电服务收益、电网购电成本等经济因素。相较于原文献的双层模型，本文采用单层模型结合MATLAB/Gurobi求解，提高了计算准确性。研究结果表明，该模型能有效提升运营经济性，促进光伏就地消纳。文章还提供了详细的代码实现和经济指标分析，为相关研究提供了参考。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[微电网调度（风、光、储能、电网交互）（Matlab&Python代码实现）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/151020953</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/151020953</guid><author>superone89</author><pubDate>Sat, 30 Aug 2025 16:01:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要：本文探讨微电网日前经济调度问题，基于分时电价对常规负荷、光伏及风机出力进行预测，通过储能等调控手段优化运行经济性。研究综述了现有模型，包括成本最低、可再生能源消纳最大化等目标，并提出包含风电、光伏、电网、柴油发电机、储能及负荷的微电网模型。目标函数为总运行成本最小化，约束条件涵盖蓄电池荷电状态、充放电功率限制及微网与主网功率交换等。研究通过Matlab与Python实现，并附下载链接。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【Simulink】储能辅助火电机组二次调频控制策略及容量优化配置研究]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/150974734</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/150974734</guid><author>superone89</author><pubDate>Fri, 29 Aug 2025 09:41:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文提出了一种储能辅助火电机组的二次调频仿真系统，通过多模块协同控制实现调频全场景精细化管理。系统采用基于SOC的分段保护、频率偏差适配和功率限幅模块，构建多层级控制链，有效解决新能源并网下火电机组响应滞后及储能过充过放等问题。创新点包括：非线性平滑过渡函数减少功率震荡、0.1秒离散采样与连续响应结合设计、兼顾调频速度与设备寿命。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[考虑源荷不平衡的微电网鲁棒定价研究【matlab】]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/150503529</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/150503529</guid><author>superone89</author><pubDate>Mon, 18 Aug 2025 23:08:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要：本文复现了基于鲁棒动态定价策略的发电-用电失衡管理方案，针对高比例新能源接入导致的供需失衡问题。该方案通过实时电价信号智能调节供需，融合模糊规则与H∞鲁棒控制技术，利用线性矩阵不等式求解最优电价。程序采用Matlab编写，注释清晰，包含核心算法实现（如LMI求解器配置、矩阵变量定义等），能有效处理新能源波动性，为新型电力系统提供高效市场调节工具。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【simulink】IEEE5节点系统潮流仿真模型（2机5节点全功能基础模型）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/148815951</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/148815951</guid><author>superone89</author><pubDate>Sat, 21 Jun 2025 21:19:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要：该Simulink电力系统仿真模型构建了2台发电机、5个节点的三相（A/B/C相）拓扑结构，适用于电力系统稳态分析、潮流算法验证及教学研究。模型支持Simulink和Matlab两种运行方式，能获取潮流数据，可研究单相故障和分布式电源接入场景。包含母线、电源、支路、负荷等核心元件，设有仿真模块和结果测量功能，通过m文件可直接提取电压数据。模型完整性良好，配套系统图及参数设置说明。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【创新算法】改进深度优先搜索算法配合二进制粒子群的配电网故障恢复重构研究]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/148504675</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/148504675</guid><author>superone89</author><pubDate>Sun, 08 Jun 2025 08:51:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要：针对配电网故障恢复问题，提出了一种结合改进深度优先搜索(DFS)和二进制粒子群优化(PSO)的混合重构方法。该方法首先构建IEEE33节点系统模型，利用改进DFS算法识别故障后孤岛分布，然后以联络开关状态为变量，建立包含功率损耗、负荷恢复率等指标的多目标函数，采用二进制PSO优化重构方案。Matlab仿真显示，该方法能准确识别孤岛并找到最优开关组合，负荷恢复率达90%以上，有效提高了供电可靠性。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【Simulink】IEEE5/IEEE9/IEEE14/IEEE30/IEEE33/IEEE39仿真模型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/148214971</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/148214971</guid><author>superone89</author><pubDate>Sun, 25 May 2025 22:23:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了一个包含IEEE 5、9、14、30、33、39节点系统的Simulink仿真模型程序包，所有模型均按IEEE标准参数1:1复现。该资源包含完整的电源、线路和负荷数据，适用于潮流分析、分布式电源影响、电压控制等电力系统研究。程序包还提供各节点系统接线图和相关组件电子图，方便学术论文使用。以9节点系统为例，详细展示了电源和线路的参数设置方法。该仿真模型为电网规划等研究提供了便捷可靠的分析工具。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【电网规划】基于经济与可靠性双目标的混合配电系统规划及可靠性评估【Python】]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/148195240</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/148195240</guid><author>superone89</author><pubDate>Sat, 24 May 2025 19:56:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了一种基于文献理论的AC-DC混合配电系统双目标优化规划模型。该模型综合考虑经济性（投资、维护、发电成本）和可靠性（EENS、SAIFI、SAIDI）目标，并包含KVL/KCL约束、VSC换流器模型、拓扑约束等关键技术要素。程序采用Python实现，以6节点系统为例，提供了清晰的系统架构展示（包括A/B/C型线路连接方式）、可视化分析（可靠性指标柱状图、成本饼图、电压/电流分布图）和代码实现。结果表明该方法能有效评估交直流混合配电系统的规划方案，具有较好的工程应用价值。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【场景分析】基于概率距离快速削减法的风光场景生成与削减方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/148195226</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/148195226</guid><author>superone89</author><pubDate>Sat, 24 May 2025 19:51:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[该程序基于风电场景生成与削减方法，先随机生成200个风电出力场景，然后采用概率距离快速削减算法得到5组代表性场景及其概率。程序适用于电力系统多场景分析，同样可用于光伏和负荷场景处理。核心步骤包括：1)蒙特卡洛生成初始场景；2)计算场景间几何距离；3)基于概率距离进行场景削减。代码包含清晰的注释说明，便于学习应用。程序运行结果展示了原始200个场景的出力分布图，为电力系统多场景优化调度提供支持。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【simulink】IEEE33节点系统潮流分析模型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/148041162</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/148041162</guid><author>superone89</author><pubDate>Sun, 18 May 2025 11:07:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了基于Simulink的33节点网络仿真模型。该模型详细定义了系统的电阻、电抗及节点连接关系，并通过控制块简化信号连接，提升了仿真的条理性和可操作性。仿真过程中，通过断线操作等调试手段，进一步验证了模型的实用性。此外，文章还提到使用Matpower进行潮流计算，将Simulink的稳态运行结果与Matpower进行对比，确保了模型的准确性。最后，提供了33节点系统的Simulink仿真图和拓扑图，展示了连接关系的一致性，并附有相关下载链接。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【重磅】基于风光储互补微电网建模与仿真分析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/148041103</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/148041103</guid><author>superone89</author><pubDate>Sun, 18 May 2025 11:02:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了基于Simulink的风光储互补微电网仿真模型。主要内容包括模型的搭建、运行及分析，涵盖了光伏模块、储能电池模块和风机模块的详细描述。仿真模型在0s-0.5s进行孤岛运行，0.5s-1.5s并入大电网及网侧负载，分析了功率守恒和功率流向，确保功率平衡。光伏模块通过最大功率跟踪实现高效输出，储能电池模块通过双向boost升压电路稳定电压，风机模块则通过DC/AC逆变模块将直流转化为三相交流电。文章还提供了仿真模型的下载链接，为相关研究提供了有价值的参考。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【Python】基于密度和划分的15种聚类算法全家桶]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/147993995</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/147993995</guid><author>superone89</author><pubDate>Thu, 15 May 2025 23:01:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[该程序为python代码实现数据聚类分析，聚类分析在电力系统上应用非常广泛，如全年的风、光和负荷数据量比较大，为了提高分析效率，可以将全年数据聚类得到几类不同场景，通过概率权值的方式实现“代表性”分析，还可以用于用户用电行为特点等方面，该程序作为全家桶，包含基于密度的聚类DBSCAN算法、基于划分的聚类AP算法、基于密度的空间聚类自适应算法、]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【sop】配电网智能软开关和储能联合规划]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/147993788</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/147993788</guid><author>superone89</author><pubDate>Thu, 15 May 2025 22:54:23 +0800</pubDate><description><![CDATA[程序复现《具有源荷不平衡特性的配电网智能软开关和储能联合规划》部分模型，未考虑聚类分析和分布鲁棒部分，就智能软开关和储能联合规划部分进行了方法复现，以IEEE33节点模型为例，实现了对原文中NY配电网配置，网络中分别接入3个光伏和风电节点，安装位置参照文献，以年综合费用最小为目标函数，建立协同规划模型，通过大M法和二阶锥松弛技术，将原始的非线性非凸模型转化为混合整数二阶锥规划模型。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【程序+论文】大规模新能源并网下的火电机组深度调峰经济调度]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/147705128</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/147705128</guid><author>superone89</author><pubDate>Sun, 04 May 2025 23:08:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[《大规模新能源并网下的火电机组深度调峰经济调度》代码免费讲解内容，该程序有完全对照的论文，以改进IEEE30节点作为研究对象，系统包括5个火电机组和2个新能源机组，详细分析了调峰深度50%-70%情况下的机组出力、弃风弃光和成本指标等数据，程序可以灵活获取不同调峰深度以及单一调峰深度下的数据及出图结果，不是普通单一场景下的模型可比，程序采用matlab+gurobi进行求解，注释清楚，讲解详细，非常具有参考价值。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【聚类分析】基于copula的风光联合场景生成与缩减]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/147705075</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/147705075</guid><author>superone89</author><pubDate>Sun, 04 May 2025 23:04:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[该程序方法复现《融合风光出力场景生成的多能互补微网系统优化配置》风光出力场景生成部分，目前大多数研究的是不计风光出力之间的相关性影响，但是地理位置相近的风电机组和光伏机组具有极大的相关性。因此，采用 Copula 函数作为风电、光伏联合概率分布，生成风、光考虑空间相关性联合出力场景，在此基础上，基于Kmeans算法，分别对风光场景进行聚类，从而实现大规模场景的削减，削减到5个场景，最后得出每个场景的概率与每个对应场景相乘求和得到不确定性出力。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【配电网】基于差分进化算法的含DG配电网无功优化模型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/146925408</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/146925408</guid><author>superone89</author><pubDate>Tue, 01 Apr 2025 23:00:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[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。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【强化学习】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究【Python】]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/146610269</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/superone89/article/details/146610269</guid><author>superone89</author><pubDate>Fri, 28 Mar 2025 20:23:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[经过转换，深度神经网络能够以一种紧凑且高效的方式表示 Q 函数，使得智能体可以在大规模的状态和动作空间中快速学习和决策，极大地拓展了强化学习在复杂现实场景中的应用范围。借助于强化学习框架、Q 学习及 DQN 算法的基础理论，分析经验回放与冻结参数机制对 DQN 性能的提升作用，最终以经济性为导向，实现微能源网的能量管理与优化。强化学习是指从环境状态到动作策略集的学习，以使得动作从环境中获得的累计奖励最大，学习的过程，如下图所示。为了方便大家更好的对照文献学习，整理了一版程序代码复现和文献的具体对应关系图。]]></description><category></category></item></channel></rss>