电磁MATLAB-优快云博客

原创冷热电气多能互补的微能源网优化调度

建立了冷热电气多能互补的微能源网在孤岛/并网模式下的协调调度模型,并利用供热/供冷系统的热惯性和热冷负荷的柔性,发挥供热/供冷系统的“储能”功能，以电转气(P2G)装置实现电-气网络双向互通模型采用鲁棒线性优化理论将随机优化模型进行确定性转化,取得经济性和鲁棒性的适当折中算例仿真验证了温度负荷储能特性对微能源网灵活调度的优化作用和鲁棒性指标对优化结果的协调作用。建立了冷热电气多能互补的微能源网在孤岛并网模式下的协调调度模型，并采用鲁棒线性优化理论对随机优化模型进行求解，克服了对随机变量概率分布的依赖性。

2024-09-01 23:08:39 1394 1

原创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

碳捕集电厂的灵活运行方式大致分为 3 类: 分流式运行方式、储液式运行方式与综合灵活运行方式.在碳捕集电厂同时引入烟气旁路系统与溶液存储器，即形成综合灵活运行方式。相较于储液式运行方式，碳捕集电广综合灵活运行方式可在某一时段根据系统需求主动排放 CO,到大气中，提高调度与决策的灵活性: 相较于分流式运行方式，碳捕集电厂综合灵活运行方式既可在负荷高峰将碳捕集能耗转移至负荷低谷，缓解负荷需求与捕碳需求的矛盾，又可在负荷低谷提高碳捕集能耗、降低碳捕集电厂净出力以消纳部分弃风。1 综合灵活运行方式低碳特性分析。

2024-05-06 16:27:37 550

原创基于主从博弈理论的共享储能与综合能源微网优化运行研究

2024-04-12 10:27:34 1139

原创考虑阶梯式碳交易机制与电制气的综合能源系统热电优化

其次，通过对碳排放费用的收取和奖励机制的建立，可以激励企业主动减排，提高能源利用效率，降低碳排放成本。总的来说，阶梯碳交易制度是一种创新的碳排放交易制度，可以有效地激励企业减少碳排放，促进绿色发展，推动碳市场的发展。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(P2C)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P2C,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。

2024-03-14 11:37:52 1632 1

原创考虑用户侧柔性负荷的综合能源系统优化调度

柔性负荷的引入可以提高电力系统的灵活性和稳定性，降低用电峰谷差异，促进可再生能源的接入，提高能源利用效率，减少能源浪费，降低碳排放，从而实现可持续能源发展和环境保护。我们要充分认识综合能源系统的重要性和紧迫性，加大对综合能源系统的研发和建设力度，推动综合能源系统的健康发展，为实现能源安全、环境保护和经济社会可持续发展作出积极贡献。我们要充分认识柔性负荷的重要性和紧迫性，加大对柔性负荷技术和政策的研发和推广力度，推动柔性负荷的健康发展，为实现电力系统的安全稳定运行和社会经济的可持续发展作出积极贡献。

2024-01-29 22:03:06 1482

原创基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度

通过根据问题的特性动态调整算法参数，可以提高算法的适应性和鲁棒性，从而更好地适应不同的多目标优化问题。最后，结合机器学习技术和多种启发式搜索策略，以增加算法的多样性和全局搜索能力，也是改进MOPSO算法的有效途径。仿真结果表明，该模型可以有效降低用户的用电成本和环境污染，促进微电网的优化运行，并验证了改进的粒子群算法的优越性能。总之，改进多目标粒子群算法是一个非常重要的研究课题，通过引入新的思想和技术，可以提高算法的性能和适用性，从而更好地解决实际的多目标优化问题。(2) 微电网的环境保护成本。

2024-01-19 16:21:56 1774 4

原创碳交易机制下考虑需求响应的综合能源系统优化运行

摘要:综合能源系统是实现“双碳”目标的有效途径,为进一步挖掘其需求侧可调节潜力对碳减排的作用,提出了一种碳交易机制下考虑需求响应的综合能源系统优化运行模型。首先,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;关键词:碳交易机制;碳交易机制下考虑需求响应的综合能源系统优化运行。

2024-01-03 16:56:12 1413 1

原创基于半不变量法的随机潮流计算模型及方法

基于半不变量法的随机潮流计算模型及方法参考文献：《基于半不变量法的随机潮流计算模型及方法》摘要: 提出了一种线性化随机潮流的计算模型，在牛顿-拉夫逊法的基础上，利用半不变量法对随机变量进行卷积运算，并运用 Gram-Charlier 级数展开式计算随机变量的分布，得到节点电压概率密度函数．通过节点电压概率分析为运行分析提供指导，以及对 IEEE-30节点系统进行计算，验证了所提模型和方法的有效性．关键词: 电力系统;随机潮流;半不变量;概率密度函数。

2023-12-15 15:57:24 1257

原创基于PID神经网络的系统控制

PID神经元网络从结构上可以分为输入层、隐含层和输出层三层,n 个控制量的 PID神经元网络包含 n个并列的相同子网络,各子网络间既相互独立,又通过网络连接权值相互联系每个子网络的输入层有两个神经元,分别接收控制量的目标值和当前值。图中，X1是控制量的控制目标，X2是控制量当前值，Y是神经元网络计算得到的控制律，wij和wjk是网络权值,从中可以看到单控制量神经元网络是一个三层前向神经元网络，网络结构为2一3一1,隐含层包含比例元积分元和微分元三个神经元。x2i_1=x2i;

2023-12-11 10:37:36 2459

原创基于BP神经网络的语言特征信号分类

BP神经网络构建根据系统输人输出数据特点确定BP 神经网络的结构由于语音特征输人信号有 24维待分类的语音信号共有4类所以 BP 神经网络的结构为24-25-4即输人层有24 个节点，隐含层有 25 个节点，输出层有4个节点。语音识别流程如图1-2所示。在前向传递中，输入信从输入层经隐含逐层处理，直至输出层一层的神经元状态只影响下一层神经状态如果输出层得不到期望输出，则转入反向传播根据预测误差调整网络权值和阔值，从而使 BP 神经网络预测输出不断逼近期望输出 BP 神经网络的拓扑结构如图所示。

2023-11-12 11:18:43 313

原创基于粒子群算法的参数辨识

PSO算法的基本思想是将待优化的问题看作是一个多维空间中的搜索问题，将每个搜索点看作是一个“粒子”，这些粒子通过不断地迭代搜索来寻找最优解。每个粒子都有一个位置和速度，位置表示粒子当前的搜索位置，速度表示粒子下一步的搜索方向。在搜索过程中，每个粒子会根据自己的历史最优位置和全局最优位置来调整自己的速度和位置，以期望更快地找到最优解。未来，随着人工智能技术的不断发展和应用场景的不断扩大，PSO算法将会得到更广泛的应用和深入的研究。4.根据全局最优位置和历史最优位置，更新每个粒子的速度和位置。

2023-11-01 14:51:37 2419

原创三目标粒子群算法的应用

如果一个粒子i被支配，它的适应度为无穷大，否则它的适应度为与它最近的帕累托前沿上的解的距离。如果一个粒子i成为新的帕累托最优解，它将被加入到帕累托前沿中，同时删除被它支配的解。在帕累托前沿上的任何一个解都不能被改进，因为它在至少一个目标函数上是最优的。只有非被支配的粒子才能进入帕累托前沿。支配集合是所有比它差的粒子的集合，被支配集合是所有比它好的粒子的集合。一个粒子被称为非被支配粒子，如果它不在任何其他粒子的支配集合中。MOPSO的优点是能够找到问题的多个最优解，提供了决策者在不同目标之间进行权衡的选择。

2023-10-29 10:48:54 552

原创基于改进滑模控制的光伏系统MPPT控制策略

但传统的滑模控制光伏 MPPT 策略，由于滑模变结构控制律存在的离散性问题，导致系统产生了较大程度的抖振，降低了滑模控制的稳定性，甚至损坏了控制系统。基于采用Boost升压电路的光伏系统，设计一种采用饱和函数幂次趋近律的改进滑模控制结构，利用幂次项的快速性与饱和函数边界层内的线性反馈的特点，构建趋近过程中不同阶段的分段调节策略，稳定性理论分析证明所设计的改进滑模控制MPPT策略能进一步提高光伏系统的动态响应速度和抗抖振性能。滑模控制器设计一般步骤为：首先选取滑模面，然后进行滑模控制律的设计。

2023-10-28 16:25:24 432

原创基于合作博弈的综合能源系统电-热-气协同优化

该文通过内蒙古地区某综合能源系统实例仿真分析，验证了所提出的策略能有效减少各合作主体的运行成本及合作联盟的运行总成本，促进联盟内多主体开展合作，同时有效提升系统内风电消纳能力，减少系统碳排放量，可为电力系统低碳经济调度提供理论参考。］从系统运行灵活性与经济性出发，综合考虑了冷、热、电、气等多种能源形式的转换，并从日前、日内、实时等多个时间尺度建立综合能源系统优化调度模型，突出了综合能源系统多能互补、能流互济、运行灵活的特点，奠定了综合能源系统的基础框架；建设的快速推进，可再生能源发电的重要性进一步凸显。

2023-08-23 12:19:12 513

原创机器学习——朴素贝叶斯语言分类python程序

在文本分类中，朴素贝叶斯算法可以用来将文本分到不同的类别中，比如垃圾邮件分类、情感分析等。贝叶斯决策论(Bayesian decision theory)是概率框架下实施决策的基本方法.对分类任务来说,在所有相关概率都已知的理想情形下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记.下面我们以多分类任务为例来解释其基本原理。2）计算类别的先验概率：在朴素贝叶斯算法中，先验概率是指在没有任何其他信息的情况下，某个类别出现的概率。最终选择后验概率最大的类别作为分类结果。0表示否，1表示是。

2023-07-04 10:37:08 576

原创基于传递闭包法模糊聚类的电负荷分类

传递闭包法的基本思想是，将数据集中的每个样本看作一个聚类中心，然后通过计算样本之间的相似度来确定聚类中心之间的关系。具体而言，传递闭包法通过计算样本之间的距离或相似度矩阵，然后根据相似度的阈值来确定样本之间的关系。例如，模糊聚类可通过像素之间的相似性将图像的不同区域分离出来，从而识别图像中的不同区域。总的来说，传递闭包法是一种基于相似度的模糊聚类算法，通过计算样本之间的相似度和传递闭包来识别数据集中的模糊聚类结构。传递闭包法是一种常用的模糊聚类算法，它通过计算样本之间的相似度来识别数据集中的模糊聚类结构。

2023-06-14 19:42:43 272

原创改进粒子群优化算法matlab程序

粒子群算法的基本思想是将待优化的问题看作是一个多维空间中的搜索问题，将每个解看作是空间中的一个粒子，每个粒子在空间中移动，每个粒子的当前位置和速度都受到个体历史最优位置和全局历史最优位置的影响，从而实现全局最优解的搜索。粒子的速度和位置的更新规则是通过不断地迭代来实现的，每一次迭代都会更新粒子的速度和位置，并计算出当前位置的适应度值。粒子的速度和位置的更新规则是通过不断地迭代来实现的，每一次迭代都会更新粒子的速度和位置，并计算出当前位置的适应度值。粒子群算法是通过模拟鸟群、鱼群等群体行为来实现优化的算法。

2023-05-11 16:11:20 983

原创多目标粒子群算法matlab

具体来说，该算法在每代中更新所有粒子的位置和速度，将每个粒子看作是在目标函数空间中搜索的一个点。该算法结合了粒子群算法（PSO）和多目标优化技术，能够在不同的目标函数中寻找最佳解，解决了单目标优化算法无法解决的问题，同时也可以避免在多目标问题中出现的局部最优解的问题。3.更新粒子速度和位置——根据每个粒子的当前位置和速度，通过标准粒子群算法的迭代公式计算更新后的速度和位置。总之，多目标粒子群算法是一种强大的优化算法，不仅可以用于解决多目标问题，而且具有可扩展性和灵活性。%% MOPSO 设置。

2023-04-20 10:05:12 2768

原创基于惯性权重和学习因子动态调整的粒子群算法matlab程序

与基本粒子群算法相比较，对基于惯性权重和学习因子动态调整的粒子群算法的速度公式作出调整时，实现了算法随着迭代次数变化而动态变化，其全局搜索能力有效提高，粒子的收敛性也得到了加强。摘　要：针对传统的粒子群算法易发生早熟收敛、在寻优过程中易陷入局部最优等问题，提出了一种基于惯性权重和学习因子动态调整的粒子群算法，该算法通过改进惯性权重和学习因子参数以优化算法。针对这一问题，本文提出一种自适应的调整惯性权重和学习因子的粒子群算法，利用惯性权重和学习因子的动态改进调整，以期提高算法的性能。1 改进的粒子群算法。

2023-02-14 12:09:06 2145 2

原创基于组合双向拍卖的共享储能机制研究matlab程序

基于组合双向拍卖的共享储能机制研究matlab程序参考文献：《基于组合双向拍卖的共享储能机制研究》摘要：为满足共享储能中储能用户的互补性和替代性需求、解决常规单向拍卖中可能存在的垄断竞争问题，提出了基于组合双向拍卖的共享储能机制。在该机制中，储能运营商和储能用户在拍卖商的组织下进行组合双向拍卖。拍卖包含四个阶段：投标、竞胜标决定问题、资源匹配与定价、资金结算。相较于现有拍卖机制，该机制支持“与”投标，使得买家的互补性需求得以准确而简洁地表达。在竞胜标决定问题方面，建立了以社会福利最大化为目标的混合整数非

2023-02-08 15:50:20 441

原创基于海鸥优化算法的线性规划问题求解matlab程序

群体中的每只海鸥总是朝着最好的生存方向前进，以最低的成本来寻找食物资源。海鸥算法简单的算法结构带来较低的算法复杂度和高效的计算能力，同时该算法也存在其他群智能算法的通病，在求解复杂优化问题时容易陷入局部最优、收敛精度低、鲁棒性差等问题。

2023-01-14 16:06:57 428 1

原创基于变色龙算法的线性规划问题求解matlab程序

它的尾巴长，能缠卷树枝。它有很长很灵敏的舌，伸出来要超过它的体长，舌尖上有腺体，能分泌大量粘液粘住昆虫。它一双眼睛十分奇特，眼帘很厚，呈环形，两只眼球突出，左右180度，上下左右转动自如，左右眼可以各自单独活动，不协调一致，这种现象在动物中是罕见的。变色龙用长舌捕食是闪电式的，只需1/25秒便可以完成，而且它们的舌头的长度是自己身体的2倍。变色龙算法（ＣＳＡ）是一种仿生算法，在数学上模拟并实现了变色龙狩猎的行为步骤，包括搜索食物，眼睛３６０°旋转追踪食物及使用自身舌头定位并抓住猎物的行为。

2022-12-29 16:13:13 504

原创基于鸡群优化算法的线性规划问题求解matlab程序

基于鸡群优化算法的线性规划问题求解matlab程序1 鸡群优化算法简介新型的仿生学算法—鸡群优化算法，它模拟群的等级制度和鸡群的群体活动行为。在特殊的等级制度下鸡群中不同鸡种搜寻食物时存在着竞争。公鸡搜索食物能力强，适应值小；母鸡其次；小鸡搜索食物能力最弱，适应值最大。为了简化，文中通过下列规则理想化鸡群算法：鸡群按公鸡个数来分组，每组由一只公鸡、一些母鸡和小鸡组成，有几只公鸡就有几组。分组中，公鸡搜索能力最强，处于统治地位，适应值最小；搜索能力稍差的母鸡紧跟在公鸡周围搜索食物，适应度值稍大；其中一些母鸡还

2022-11-29 09:10:43 429

原创基于哈里斯鹰优化算法的线性规划问题求解matlab程序

在实际情况下，鹰会越来越接近预期的猎物，并通过执行突袭而增加了合作杀死猎物的机会。在HHO中，哈里斯鹰是候选方案，每一过程中最佳的候选方案被视为是预期的猎物或接近预期的猎物。哈里斯鹰优化算法是化(Harris Hawks Optimization,HHO)是Heidari等于2019年提出的一种群体优化算法，该算法模拟哈里斯鹰（美国亚利桑那州南部的猛禽）的捕食行为，主要分为探索阶段、探索与开发转换阶段和开发阶段。根据猎物的逃逸行为和哈里斯鹰的追逐策略，在HHO中提出了四种可能的策略来模拟攻击阶段。

2022-11-29 09:10:15 437

原创基于烟花优化算法的线性规划问题求解matlab程序

通过对原始烟花算法的细致、深入的分析，针对原始烟花算法（FWA）的不足，提出了大量的改进方法，并据此发展了各种改进算法，以及与其他方法的混合方法，大大提高的原始烟花算法的性能，同时研究了烟花算法在求解不同类型优化问题的能力，还有大量的研究人员进行了烟花算法的应用研究，给出了一些典型的成功应用案例。尽管有这些不同的别称，这里统一采用原始的名称烟花算法，以免混淆。烟花算法 (Fireworks Algorithm)，缩写为 FWA，是受到夜空中烟花爆炸的启发而提出的一群体智能算法。1.2 烟花算法的研究进展。

2022-11-29 09:09:40 401

原创基于灰狼优化算法的线性规划问题求解matlab程序

在狼群中 α 是具有管理能力的个体，主要负责关于狩猎、睡觉的时间和地方、食物分配等群体中各项决策的事务。当整个狼群的 α 出现空缺时，β 将接替 α 的位置。β 在狼群中的支配权仅次于 α，它将 α 的命令下达给其他成员，并将其他成员的执行情况反馈给 α 起着桥梁的作用。金字塔第三层是 δ ，δ 听从 α 和 β 的决策命令，主要负责侦查、放哨、看护等事务。特别令人感兴趣的是，它们具有非常严格的社会等级层次制度，如图1所示。灰狼的社会等级在群体狩猎过程中发挥着重要的作用，捕食的过程在 α 的带领下完成。

2022-11-29 09:08:56 320

原创基于免疫优化算法的线性规划问题求解matlab程序

免疫算法的算子包括：亲和度评价算子、抗体浓度评价算子、激励度计算算子、免疫选择算子、克隆算子、变异算子、克隆抑制算子和种群刷新算子等。克隆抑制：对变异结果进行再选择，抑制亲和度低的抗体，保留亲和度高的变异结果。（1）首先进行抗原识别，即理解待优化的问题，对问题进行可行性分析，提取先验知识，构造出合适的亲和度函数，并制定各种约束条件。（2）然后产生初始抗体群，通过编码把问题的可行解表示成解空间中的抗体，在解的空间内随机产生一个初始种群。（6）进行免疫处理，包括免疫选择、克隆、变异和克隆抑制。

2022-11-29 09:08:35 548 2

原创基于杂草优化算法的线性规划问题求解matlab程序

基于杂草优化算法的线性规划问题求解matlab程序1 杂草算法简介1.1 IWO定义IWO是2006年由A. R. Mehrabian等提出的一种从自然界杂草进化原理演化而来的随机搜索算法，模仿杂草入侵的种子空间扩散、生长、繁殖和竞争性消亡的基本过程，具有很强的鲁棒性和自适应性。IWO算法是一种高效的随机智能优化算法，以群体中优秀个体来指导种群的进化，以正态分布动态改变标准差的方式将由优秀个体产生的子代个体叠加在父代个体周围，再经过个体之间的竞争，得到最优个体。算法兼顾了群体的多样性和选择力度。1

2022-11-29 09:06:44 662

原创基于食肉植物优化算法的线性规划问题求解matlab程序

排序种群的顶部植物解被认为是食肉植物CP，而剩余解（nPrey）是猎物猎物。在分组过程中，具有最佳适应值的猎物被分配给排名第一的食肉植物。3.这一分组对于减少有助于肉食性植物生长的许多劣质猎物的可能性至关重要，这对于提高肉食性植物的生存能力非常重要。新产生的食肉植物和猎物与以前的种群相结合，形成一个新的种群[nnCPlant（group_iter）nCPlant]×d维度。CPA是一种基于种群的优化算法，因此，它从初始化潜在问题的潜在解的种群开始。首先，在湿地中随机初始化由食肉植物和猎物组成的个体种群。..

2022-11-29 09:06:13 563

原创基于人工蜂群算法的线性规划求解matlab程序

当蜜蜂进行采蜜时，一部分工蜂转化为侦查蜂外出搜索食物源，只要发现高品质的蜜源，这些侦查蜂便会转变为采蜜蜂，采蜜后返回蜂巢大本营，通过跳“8”字型舞蹈或者圆圈舞将信息传达给同伴，这种舞蹈称为“摇摆舞”。自然界中蜜蜂与熊猫、仓鼠等独居动物不同，由于单个蜜蜂个体的行为特征十分简单，不能完成复杂的活动，因此蜜蜂常以群居的方式共同生活在一起，蜂群中的各个蜂种协同合作，各司其职，彼此间进行信息交互可以使蜂群具有复杂的行为模式，可以保证当蜂群处于恶劣的环境中时，依旧可以井然有序地搜索到蜜源的位置从而采集到花蜜。

2022-11-29 09:05:17 656

原创基于萤火虫算法的线性规划求解matlab程序

萤火虫，别名火金姑，大多数的萤火虫都会发光，因为它们体内有专门的发亮细胞，发出光亮是它们的基本能力。算法的提出时间不长，对算法的改进和优化仍然处于初级阶段，但基本的FA算法足以被用来求解几乎所有领域科学和工程，如调度问题、旅行商问题、语义组成等领域。亮度强的萤火虫会吸引亮度弱的萤火虫，亮度弱的个体会移动到亮度强的个体周围。局部搜索能力强，可以精准定位局部最优解。FA算法的中心思想就是，所有个体都飞向比自己更亮的个体四周，飞行的最后结果就是所有的个体都围在了亮度最强的个体的四周，从而达到算法求解的目的。

2022-11-29 09:03:47 475

原创基于麻雀搜索算法的线性规划问题求解matlab程序

麻雀搜索算法（sparrow search algorithm，SSA）由Jiankai Xue等人于2020年提出，该算法是根据麻雀觅食并逃避捕食者的行为而提出的群智能优化算法。SSA 主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发而提出的。麻雀群觅食过程也是发现者-跟随者模型的一种，同时还叠加了侦查预警机制。麻雀中找到食物较好的个体作为发现者，其他个体作为跟随者，同时种群中选取一定比例的个体进行侦查预警，如果发现危险则放弃食物，安全第一。基于麻雀搜索算法的线性规划问题求解matlab程序。

2022-11-29 09:02:52 369

原创基于BP神经网络的轨迹跟踪matlab程序

如果在输出层不能得到期望的输出，则转至反向传播，将误差信号（理想输出与实际输出之差）按连接通路反向计算，由梯度下降法调整各层神经元的权值，使误差信号减小。BP网络逼近的结构如图7-6所示，图中k为网络的迭代步骤，u(k)和y(k)为逼近器的输入。BP为网络逼近器，y(k)为被控对象的实际输出，y(k)为BP网络的输出。将系统输出y(k)及输入(k)的值作为逼近器BP的输人，将系统输出与网络输出的误差作为逼近器的调整信号。(1)前向传播：计算网络的输出隐层神经元的输入为所有输入的加权之和，即。

2022-11-29 09:01:58 1722

原创基于二次近似（BLEAQ）的双层优化进化算法_matlab程序

参考文献如上。双层优化问题是一类具有挑战性的优化问题，包含两个层次的优化任务。在这些问题中，下层问题的最优解成为上层问题的可能可行候选。这样的要求使得优化问题难以解决，并使研究人员忙于设计能够有效处理该问题的方法。尽管付出了努力，但几乎没有任何有效的方法能够处理复杂的双层问题。本文介绍了基于最优下层变量相对于上层变量的二次近似的双层进化算法。该方法能够在相对较少的函数求值中处理具有不同复杂性的两层问题。来自经典优化的思想已经与进化方法混合，为一大类双层问题生成了一个有效的优化算法。在两组测试问题上对算法的性

2022-11-28 10:29:27 2785

原创目标级联分析法（ Analytical Target Cascading ， ATC ）理论matlab程序

如图a所示，ATC 的基本思想是将设计指标自系统到子系统到部件不断分流，同时各级响应由下而上不断反馈，主系统、子系统和部件级各单元问题分别独立求解，交叠优化，直到满足收敛条件为止。子系统在不等式约束g,sub

2022-11-28 10:26:03 5173 12

原创从平面matlab图片.fig曲线导出数据，并画成三维图

【代码】从平面matlab图片.fig曲线导出数据，并画成三维图。

2022-11-28 10:25:27 2098

原创专家PID控制matlab程序

专家PID控制matlab程序1 专家PID控制专家PID控制的实质是：基于受控对象和控制规律的各种知识，无须知道被控对象的精确模型，利用专家经验来设计PID参数。专家PID控制是一种直接型专家控制器。典型的二阶系统单位阶跃响应误差曲线如图2一5所示。令e(k)表示离散化的当前采样时刻的误差值，e(k-1),e(k-2)分别表示前一个和前两个采样时刻的误差值，则有施，相当于实施开环控制；II，IV，VI，…区域，误差绝对值朝增大的方向变化，此时，可根据误差的大小分别实施较强或一般的控制作用

2022-11-28 10:24:38 5373 5

原创基于前推回代法的连续潮流计算IEEE33节点算例matlab程序

基于前推回代法的连续潮流计算IEEE33节点算例matlab程序1 理论介绍在图11-1(a)所示的网络中，供电点A通过馈电干线向负荷节点b、c和d供电，各负荷节点功率已知。如果节点d的电压也给定，就可以从节点d开始，利用同一点的电压和功率计算第三段线路的电压降落和功率损耗，得到节点c的电压，并算出第二段线路末端的功率，然后依次计算第二段线路和第一段线路的电压降落和功率损耗，一次性地求得解答。但是实际的情况并不这么简单，多数的情况是已知电源点电压和负荷节点的功率，要求确定各负荷点电压和网络中的功率分布。

2022-11-28 10:23:47 7089 18

原创基于模糊RBF神经网络轨迹跟踪matlab程序

将神经网络的学习能力引入到模糊系统中，将模糊系统的模糊化处理、模糊推理、精确化计算通过分布式的神经网络来表示是实现模糊系统自组织、自学习的重要途径。在模糊神经网络中，神经网络的输入、输出节点用来表示模糊系统的输入、输出信号，神经网络的隐含节点用来表示隶属函数和模糊规则，利用神经网络的并行处理能力使得模糊系统的推理能力大大提高。模糊系统与模糊神经网络既有联系又有区别，其联系表现为模糊神经网络在本质上是模糊系统的实现，其区别表现为模糊神经网络又具有神经网络的特性。模糊系统与神经网络的比较见表8-1。

2022-11-28 10:22:14 3884 4

原创基于小脑模型神经网络轨迹跟踪matlab程序

存储单元数通常比所考虑问题的最大可能输入空间的分块数少得多，故实现的是多对一的映射，即多个分块映射到同样一个存储器地址上。中间层由若干个基函数构成，对任意一个输入只有少数几个基函数的输出为非零值，称非零输出的基函数为作用基函数，作用基函数的个数为泛化参数c,它规定了网络内部影响网络输出的区域大小。这种映射称为局部泛化，c为泛化常数。①它是基于局部学习的神经网络，它把信息存储在局部结构上，使每次修正的权很少，在保证函数非线性逼近性能的前提下，学习速度快，适合于实时控制；网络的输出为AP中c个单元的权值的和。

2022-11-28 10:21:44 1612 2

8冷热电气多能互补的微能源网鲁棒优化调度.zip

参考文献：《冷热电气多能互补的微能源网鲁棒优化调度》摘要:随着能源结构调整,集成风/光等可再生能源输入、冷热电气等多种能源互补输出的微能源网得到了逐步发展，如何协调调度微能源网内冷热电气源网荷成为当前研究热点。建立了冷热电气多能互补的微能源网在孤岛/并网模式下的协调调度模型,并利用供热/供冷系统的热惯性和热冷负荷的柔性,发挥供热/供冷系统的“储能”功能，以电转气(P2G)装置实现电-气网络双向互通模型采用鲁棒线性优化理论将随机优化模型进行确定性转化,取得经济性和鲁棒性的适当折中算例仿真验证了温度负荷储能特性对微能源网灵活调度的优化作用和鲁棒性指标对优化结果的协调作用。关键词: 微能源网;多能互补; 温度负荷; 储能特性

2024-09-08

7 计及碳捕集电厂低碳特性的源-荷多时间尺度调度方法.zip

参考文献：《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》摘要: 逐步提升风电等可再生能源发电占比，并对火电机组进行低碳化改造，辅之以多类需求侧资源，是实现能源电力碳达峰、碳中和目标的重要手段。首先，挖掘源荷两侧低碳资源并分析其低碳特性,源侧在碳捕集电厂中装设烟气旁路系统与溶液存储器,形成碳捕集电广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。其次，构建源荷协调的日前-日内-实时三阶段低碳经济调度模型,优化系统的负荷及旋转备用分配计划，并改善失负荷与弃风问题。最后，在改进的IEEE-39 节点系统中进行算例分析，结果表明本文调度方法能够利用源荷可调节资源的调度优势,实现电力系统低碳经济调度的目标。关键词:碳捕集电厂;低碳特性:风电:需求侧资源:多时间尺度调度

2024-05-06

5 基于主从博弈理论的共享储能与综合能源微网优化运行研究.zip

参考文献：《基于主从博弈理论的共享储能与综合能源微网优化运行研究》综合能源微网与共享储能在提高系统能源利用率方面具有显著效益，逐渐成为目前研究热点，如何建立一套共享储能背景下综合能源微网优化运行模型是当下吸待解决的问题。文章首先介绍系统运行框架，分析系统内各利益体的功能。然后，分别针对微网运营商、共享储能服务商以及用户聚合商建立优化运行模型。分析微网运营商与用户聚合商间的博弈关系，提出共享储能背景下微网运营商与用户聚合商间的 Stackelberg 博弈模型，并证明 Stackelberg 均衡解的存在性与唯一性。最后，在 MATLAB 平台上进行算例仿真，通过 Yalmip 工具与 CPLEX 求解器进行建模与求解，利用启发式算法与求解器结合的方法优化微网运营商与用户聚合商的策略。结果表明，所提模型不仅能有效权衡微网运营商与用户聚合商的利益,也能够实现用户聚合商与共享储能运营商的收益双赢，采用的求解算法能够保护微网运营商与用户聚合商间的数据隐私。

2024-04-12

4 考虑阶梯式碳交易机制和氢负荷的的综合能源调度优化.zip

摘要:“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(P2C)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P2C,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。基于此,构建以购能成本、碳排放成本、弃风成本最小的低碳经济运行目标,将原问题转化为混合些教线性问题,运用CPLEX商业求解器进行求解,通过设置多个运行情景,对比验证了所提策略的有效性。关键词:氢能;阶梯式碳交易机制;热电比可调;综合能源系统;低碳经济

2024-03-14

3 考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度.zip

参考文献：《考虑用户侧柔性负荷的社区综合能源系统日前优化调度》、《考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度》摘要：针对综合能源系统中存在潜在的可调度资源，基于能源集线器构建包含储能、燃气轮机发电系统、柔性负荷等在内的社区综合能源系统数学模型。该模型综合考虑用户侧柔性负荷的可平移、可转移、可削减的负荷特性。最终建立以总运行成本最小为目标的综合能源系统供需联合日前优化调度模型，采用 Yalmip工具箱和 Cplex求解器对算例进行求解，得到3种场景下柔性电、热负荷参与调度的优化结果，并对比分析电热独立调度的经济效益。仿真结果表明：电热耦合调度，柔性电、热负荷的参与互动能明显降低系统运行成本，减小负荷峰谷差，缓解高峰用电压力。关键词：储能；数学模型；优化调度；综合能源系统；柔性负荷

2024-01-29

2 基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度.zip

参考文献《基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度》微电网优化调度作为智能电网优化的重要组成部分，对降低能耗、环境污染具有重要意义。微电网的发展目标既要满足电力供应的基本需求，又要提高经济效益和环境保护。对此，提出了一种综合考虑微电网系统运行成本和环境保护成本的并网模式下微电网多目标优化调度模型。同时采用改进的粒子群算法对优化模型进行求解。仿真结果表明，该模型可以有效降低用户的用电成本和环境污染，促进微电网的优化运行，并验证了改进的粒子群算法的优越性能。关键词：微电网；多目标；改进粒子群算法；优化调度

2024-01-19

1 碳交易机制下考虑需求响应的综合能源系统优化运行.zip

2019 年，电力行业二氧化碳排放占全国碳排放总量超过 40%。2020 年9 月,我国提出争取 2060 年前实现碳中和的目标,发展低碳电力迫在眉睫。目前,我国正在逐步推行碳交易市场，努力通过市场手段实现二氧化碳“零排放”。IEHS 能够实现电能、热能的互补协同,提高能源利用效率,满足用户多种能源梯级利用的同时保障持续可靠供能。本文构建了含需求响应的 IEHS 架构,如图1 所示。在该系统中,电能和气能分别由上级电网、气网供应，从上级气网购气用来供给热电联产装置(combined heat and power，CHP)和燃气锅炉(gasboiler，GB),剩余电能可出售给上级电网;能量耦合设备有 CHP、热泵(heat pump，HP) 和 GB,能实现电热能量双向流动;CHP 由燃气轮机(gas turbine,GT)、余热锅炉(waste heat boiler，WHB)和基于有机朗肯循环(organic Rankine cycle，ORC)的低温余热发电装置组成,运行方式为热电解耦,该运行方式能适应系统不同运行工况;HP 和 GB 消纳风电并承担部分热负荷。引入 DR 可以平

2024-01-03

10 半步变量法随机潮流计算.zip

参考文献：《基于半不变量法的随机潮流计算模型及方法》摘要: 提出了一种线性化随机潮流的计算模型，在牛顿-拉夫逊法的基础上，利用半不变量法对随机变量进行卷积运算，并运用 Gram-Charlier 级数展开式计算随机变量的分布，得到节点电压概率密度函数．通过节点电压概率分析为运行分析提供指导，以及对 IEEE-30节点系统进行计算，验证了所提模型和方法的有效性．关键词: 电力系统; 随机潮流; 半不变量; 概率密度函数电力系统潮流计算是电力系统运行分析的基础,其方法包含确定性方法和不确定性潮流计算方法两大类.确定性潮流分析方法,即给定网络拓扑结构、元件的参数、节点负荷、发电机出力等参数，求解各节点电压及支路潮流的确定值。但由于实际运行中部分参数的不确定性，使得确定性潮流分析方法受到限制.为了准确模拟参数的多样性,也采用多场景计算方法,但这是对参数多种取值的枚举,计算量大,而且很难反映系统整体情况。因此,将参数的不确定性表示方法加入到潮流方程中,构造了不确定性潮流方程,形成了多种不确定性潮流分析方法,如随机潮流、盲数潮流、模糊潮流等。本文利用了随机潮流模型，改进了确定性潮流计算的

2023-12-15

9 pid神经元多变量系统控制.zip

PID神经元网络从结构上可以分为输入层、隐含层和输出层三层,n 个控制量的 PID神经元网络包含 n个并列的相同子网络,各子网络间既相互独立,又通过网络连接权值相互联系每个子网络的输入层有两个神经元,分别接收控制量的目标值和当前值。每个子网络的隐含层由比例元积分元和微分元构成,分别对应着 PID 控制器中的比例控制积分控制和微分控制。PID神经元网络按被控系统控制量的个数可以分为控制单变量系统的单控制量神经元网络和控制多变量系统的多控制量神经元网络。其中单控制量神经元网络是 PID神经元网络的基本形式,多控制量神经元网络可以看成是多个单控制量神经元网络的组合形式。

2023-12-11

matlab程序基于BP网络的语言特征信号分类.zip

BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种常见的人工神经网络，它是一种通过反向传播算法来训练的多层前馈神经网络。BP神经网络广泛应用于模式识别、数据挖掘、人工智能等领域，具有较强的非线性映射能力和逼近性能。BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收外部输入信号，隐藏层进行信息处理，输出层输出最终结果。每个神经元都与下一层的所有神经元相连，每个连接都有一个权重。BP神经网络通过调整权重来实现对输入数据的学习和模式识别。BP神经网络的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个阶段。在前向传播阶段，输入数据通过网络传递至输出层，计算输出值。在反向传播阶段，通过计算输出值与实际值的误差，利用梯度下降法来调整连接权重，以减小误差，使网语音特征信号识别是语音识别研究领域中的一个重要方面，一般采用模式匹配的原理解决。语音识别的运算过程为:首先,待识别语音转化为电信号后输人识别系统,经过预处理后用数学方法提取语音特征信号,提取出的语音特征信号可以看成该段语音的模式;然后，将该段语音模型同已知参考模式相比较,获得最佳匹配的参考模式为该段语音的识别结果。

2023-11-13

7 粒子群算法参数辨识.zip

粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，用于求解优化问题。在参数辨识中，可以使用粒子群算法来估计模型中的参数。在粒子群算法中，有一群粒子（particles）在搜索空间中移动，每个粒子代表一个解。每个粒子都有自己的位置和速度，并且根据自身的经验和群体的经验来更新自己的位置和速度。在参数辨识中，可以将每个粒子的位置看作参数的取值，将每个粒子的速度看作参数的变化速度。在进行粒子群算法参数辨识时，需要确定以下参数：群体大小（Swarm Size）：表示粒子群中的粒子数量。通常情况下，群体大小越大，搜索空间越广，但计算量也会增加。搜索空间范围（Search Space Range）：表示参数的取值范围。根据具体的参数辨识问题，确定参数的取值范围。最大迭代次数（Max Iterations）：表示算法的最大迭代次数。当达到最大迭代次数时，算法停止搜索。惯性权重（Inertia Weight）：表示粒子速度更新时的惯性因子。惯性权重的选择会影响算法的收敛速度和搜索能力。加速度因子（Acceleration

2023-11-02

20 基于改进滑模控制的光伏系统MPPT控制策略.zip

复现自《基于改进滑模控制的光伏系统MPPT控制策略》邵文权，等摘要：针对传统滑模控制在光伏发电MPPT控制中存在响应速度慢、抖振显著等不足，提出一种改进滑模控制的光伏MPPT策略。基于采用Boost升压电路的光伏系统，设计一种采用饱和函数幂次趋近律的改进滑模控制结构，利用幂次项的快速性与饱和函数边界层内的线性反馈的特点，构建趋近过程中不同阶段的分段调节策略，稳定性理论分析证明所设计的改进滑模控制MPPT策略能进一步提高光伏系统的动态响应速度和抗抖振性能。最后，利用Matlab仿真并进行实验验证。结果表明，采用改进滑模控制策略能够实现光伏最大功率点跟踪的精确控制，有助于提升光伏系统在较大扰动下MPPT的快速跟踪和平滑控制性能，具有较好的应用前景。关键词：太阳电池；最大功率点追踪；滑模控制；Matlab

2023-10-29

28 模糊控制算法实例.zip

以水位的模糊控制为例。如图4一4所示，设有一个水箱，通过调节阀可向内注水和向外抽水。设计一个模糊控制器，通过调节阀门将水位稳定在固定点附近。按照日常的操作经验，可以得到基本的控制规则为： “若水位高于0点，则向外排水，差值越大，排水越快”；“若水位低于0点，则向内注水，差值越大，注水越快”。根据上述经验，可按下列步骤设计一维模糊控制器。根据日常的经验，设计以下模糊规则： (1)"若负大，则负大”；（2）“若e负小，则负小”；（3）“若e为零，则为零”；（4）“若e正小，则正小” （5）“若e正大，则正大” 其中，排水时为负，注水时为正。将上述规则采用“'IF A THEN B”的形式来描述，则模糊规范表示为 (l)if e = NB Then u =NB (2)if e = NS Then u =NS (3)if e = ZO Then u =ZO (4)if e = PS Then u =PS (5)if e = PB Then u = PB 根据上述经验规则，可得模糊控制规则表，见表4一3。

2023-10-28

基于合作博弈的综合能源系统优化.zip

参考文献《基于合作博弈的综合能源系统电-热-气协同优化运行策略》在“双碳”背景下，为有效提高综合能源系统（IES）的能源利用率，减少碳排放量，同时提升系统运行的灵活性，提出一种基于合作博弈的IES优化运行模型。首先构建IES框架，针对电转气（P2G）、碳捕集、燃气轮机、热储能等设备进行建模；其次考虑系统内各主体之间存在协同合作的可能，将系统内各运营主体分为三方构建合作联盟，阐述能源互补提高整体收益的原理；最后建立基于合作博弈的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。该文通过内蒙古地区某综合能源系统实例仿真分析，验证了所提出的策略能有效减少各合作主体的运行成本及合作联盟的运行总成本，促进联盟内多主体开展合作，同时有效提升系统内风电消纳能力，减少系统碳排放量，可为电力系统低碳经济调度提供理论参考。关键词：综合能源系统；博弈论；碳捕集；可再生能源；电转气；优化调度

2023-08-23

扰动观察法MPPT控制器仿真.zip

扰动观察法的原理是给定系统一个方向的电压扰动，检测光伏电池输出功率变化情况，根据输出功率的递增递减趋势来判断系统下一步的扰动方向，通过对扰动方向的调整来使光伏电池始终工作在MPP处。对当前时刻电压电流进行采样相乘得到功率，通过与上时刻的功率值做对比，得出当前时刻与上一时刻功率的差值∆P，若∆P>0，说明此时的工作点位置位于Pm的左侧，电压变动方向如图3-4中a到b所示，应继续向此方向施加扰动∆U。相反若∆P<0，说明此时的工作点位置位于Pm的右侧，电压变动方向如图3-4中c到d所示，此时应向相反的方向施加扰动∆U。达到MPP的理想情况为∆P=0时，但是实际情况下∆U会一直存在追踪系统中，使其在MPP附近持续震荡。扰动观察法中扰动电压∆U的取值会影响算法寻优的性能，难以同时兼顾追踪精度和追踪速度。若选取的扰动量过大，追踪到Pm附近的时间缩短，但在Pm附近的震荡加剧，精度降低。若选取的扰动量过小，追踪到Pm附近的精度提高，但在Pm附近的速度降低，到达最优区域内的时间延长。

2023-06-30

基于人工蜂群算法的线性规划问题求解.zip

2005年D. Karaboga教授仿照蜜蜂集群采蜜生物行为，提出了人工蜂群仿生算法，可以有效解决有关函数优化等相关难题。ABC算法仿照蜜蜂蜂群中不同蜂种相互协作，蜂群间进行角色转换的工作方式完成信息之间的传递与分享，不断寻优找到最佳的蜜源。ABC算法结构简单操作容易、参数个数少、且待求解的问题的特殊信息不需要被知晓，只需要计算待求解问题的可行性解的适应度值并通过贪婪算法挑选出较优的食物源。单个蜜蜂在局部范围内搜索优质的解，最终整个群体便会向全局最优解趋近，优化搜索的效率较高，因此近年来广大研究学者将人工蜂群算法应用到各个领域之中。自然界中蜜蜂与熊猫、仓鼠等独居动物不同，由于单个蜜蜂个体的行为特征十分简单，不能完成复杂的活动，因此蜜蜂常以群居的方式共同生活在一起，蜂群中的各个蜂种协同合作，各司其职，彼此间进行信息交互可以使蜂群具有复杂的行为模式，可以保证当蜂群处于恶劣的环境中时，依旧可以井然有序地搜索到蜜源的位置从而采集到花蜜。蜜蜂属于高级的社会性昆虫，蜂群中不同的蜜蜂个体协调合作完成采蜜等社会性行为。当蜜蜂进行采蜜时，一部分工蜂转化为侦查蜂外出搜索食物源，只要发现高品质的蜜源

2023-06-23

基于萤火虫Firefly 算法的线性规划问题求解.zip

萤火虫，别名火金姑，大多数的萤火虫都会发光，因为它们体内有专门的发亮细胞，发出光亮是它们的基本能力。但是个体间存在差异，如性别、年龄、品种等，导致发出的冷光亮度是不同的。发光不仅仅是为了照明，还是为了交流、警戒、求偶等。以求偶为例，当一个雌性萤火虫发出光亮信号被异性萤火虫察觉到以后，也会通过发光来回应并向求偶者不断靠近、交流，然后交配、繁衍后代。英国剑桥大学的Yang X.S.正是受此启发，在建模萤火虫种群行为的基础上提出了FA算法。在一定范围内萤火虫可感应同伴的闪光频次、强度并判定同伴位置，FA算法正是基于此类生物行为而来。FA算法舍弃了一些生物学特点，在搜索域内仅仅依靠发光能力来寻觅周围较亮个体，并移向较亮的个体以更新位置，通过适应度函数完成算法的评价。算法的提出时间不长，对算法的改进和优化仍然处于初级阶段，但基本的FA算法足以被用来求解几乎所有领域科学和工程，如调度问题、旅行商问题、语义组成等领域。FA算法的提出是建立在萤火虫种群中个体的种种社会行为的基础之上的。在具体的求解中，只考虑发光特性，萤火虫更新的关键因素是荧光亮度和吸引度。个体之间的相互吸引即为搜索操作

2023-06-23

基于樽海鞘群SSA算法的线性规划求解.zip

通过研究海底生物樽海鞘在觅食过程中群体呈链状向食物方向移动的行为活动，学者Mirjalili在2017年提出的一种新型启发式仿生算法—樽海鞘群智能优化算法（Salp Swarm Algorithm, SSA）。樽海鞘在生物分类中隶属樽海鞘科，身体形态为桶型，颜色略透明。它们的组织和水母非常相似，且运动方式也很像水母，樽海鞘的食物是浮游植物（海草等），它们是通过用身体吸—排海水从而进行运动。一般情况下樽海鞘身体长度为1-10厘米，在水中有时为单一个体有时为群体运动。樽海鞘的生物学研究仍处于初期阶段，主要是因为人类探索它们的生活环境难度很大，很难在实验室环境中对它们进行研究。樽海鞘最有趣的行为之一是它们的成群行为。在深海中，樽海鞘经常呈现链状进行群体活动。这种行为主要机理并不明确，但一些生物学者认为，这是为了通过群体协作使樽海鞘群运动更快，从而进行高效地觅食行为。樽海鞘群算法（SSA）是学者Mirjalili于2017年提出的一种新型群智能算法，该算法寻优过程模仿海底生物樽海鞘呈链状运动的觅食行为。

2023-06-23

基于沙猫群SCSO算法的线性规划求解.zip

沙猫的中文学名叫沙丘猫，俗名沙漠猫，与荒漠猫名字相似，但却是两种不同的猫科动物。沙猫生活在茫茫沙漠里，主要分布在分布于非洲北部，阿拉伯半岛中部和西南亚。沙猫的家园，是贫瘠的沙漠，严重缺水，温差很大，最高可达50多摄氏度，最低达到零下10摄氏度。沙猫体重在1.5-3.5公斤之间，比家猫还小，比黑足猫要大一点，成年的沙猫看上去也像一只幼猫，个子总也长不大。为了适应沙漠里恶劣的气候条件，沙猫使出了浑身解数，从身体结构到生存技能，都进化出恰到好处的作用。全身毛发是沙黄色的，眼角长有一条黄褐色的条纹，四肢上长有黑色条纹。毛发的颜色跟沙漠的颜色相近，当它卧在沙漠中不动，你就难以发现它。沙黄色的毛发是它的伪装保护色，还能帮助它捕猎。浓密的毛发帮助沙猫抵御夜晚零下的温度，就连脚趾间也长着毛发，覆盖了足垫，就像穿了毛鞋子，白天在被晒烫的沙子上行走，不怕热。大脑袋、大眼睛、大耳朵，让它看上去很呆萌，但其实它的大耳朵，让它拥有了格外好的听力，可以探测到沙土中猎物发出的细微声音，随时通过声音来辨别四周的环境。耳朵内侧长着浓密的白色毛发，可以抵挡风沙，尤其是沙尘暴来袭时，不让沙子吹进耳朵里。

2023-06-23

基鸽群PIO算法的线性规划求解.zip

鸽群作为一种鸟群，拥有着卓越的导航能力和长距离飞行的能力，同时，鸽群内的个体还能通过彼此互相的学习、记忆来进行飞行状态的迭代更新，从而进行十分稳定的群体飞行，鸽群的这种优秀的对于环境的识别能力和导航能力成为了国内外众多学者的研究对象。上世纪初，相关学者对于旅行鸽能够准确的回到巢穴的行为展开了研究，并指出，鸽群能够借助当地的地磁与地标信息来对自身的位置进行定位与更新，从而能够辨别方向找到巢穴所在。鸽群作为一种鸟群，拥有着卓越的导航能力和长距离飞行的能力，同时，鸽群内的个体还能通过彼此互相的学习、记忆来进行飞行状态的迭代更新，从而进行十分稳定的群体飞行，鸽群的这种优秀的对于环境的识别能力和导航能力成为了国内外众多学者的研究对象。上世纪初，相关学者对于旅行鸽能够准确的回到巢穴的行为展开了研究，并指出，鸽群能够借助当地的地磁与地标信息来对自身的位置进行定位与更新，从而能够辨别方向找到巢穴所在。

2023-06-23

基于变色龙算法(CSA)的线性规划求解.zip

变色龙是爬行动物，是非常奇特的动物，它有适于树栖生活的种种特征和行为。避役的体长约15-25厘米，身体侧扁，背部有脊椎，头上的枕部有钝三角形突起。四肢很长，指和趾合并分为相对的两组，前肢前三指形成内组，四、五指形成外组；后肢一、二趾形成内组，奇特三趾形成外组，这样的特征非常适于握住树枝。它的尾巴长，能缠卷树枝。它有很长很灵敏的舌，伸出来要超过它的体长，舌尖上有腺体，能分泌大量粘液粘住昆虫。它一双眼睛十分奇特，眼帘很厚，呈环形，两只眼球突出，左右180度，上下左右转动自如，左右眼可以各自单独活动，不协调一致，这种现象在动物中是罕见的。双眼各自分工前后注视，既有利于捕食，又能及时发现后面的敌害。变色龙用长舌捕食是闪电式的，只需1/25秒便可以完成，而且它们的舌头的长度是自己身体的2倍。在树上一走一停的动作使天敌误以为是被风吹动的树叶。变色龙算法（ＣＳＡ）是一种仿生算法，在数学上模拟并实现了变色龙狩猎的行为步骤，包括搜索食物，眼睛３６０°旋转追踪食物及使用自身舌头定位并抓住猎物的行为。变色龙算法可以很好的运用在实际问题当中并取得好的表现。ＳＡＩＤ等将ＣＳＡ用于经济负荷调度问题的优化，并与其

2023-06-16

海鸥soacode.zip

海鸥算法的实现步骤和算法流程图：步骤1：参数设置，种群初始化；步骤2：计算初始种群的适应度值，标记最优个体；步骤3：根据迁徙和攻击操作更新海鸥位置；步骤4：计算新种群适应度值，更新最优个体；步骤5：判断是否达到最大迭代次数，是则停止迭代并输出最优值，否则跳转至步骤海鸥算法作为一种新型的群智能优化算法，具有算法结构简单、适用性强的优点，方便进行算法的改进和融合。海鸥算法简单的算法结构带来较低的算法复杂度和高效的计算能力，同时该算法也存在其他群智能算法的通病，在求解复杂优化问题时容易陷入局部最优、收敛精度低、鲁棒性差等问题。

2023-06-15

基于惯性权重和学习因子动态调整的粒子群算法.zip

粒子群算法的速度迭代公式中有如下 3 个重要参数：惯性权重 w 和学习因子 c1、c2。惯性权重 w 影响着粒子先前的飞行速度对于当前的飞行速度的影响程度，惯性权重的选取对于平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力有着重要意义。在迭代过程中，要考虑算法的全局性和局部性，要采取合适的惯性权重来进行搜索。本文利用改进后的幂指函数算子，将其加入到惯性权重中，以总的迭代次数为基础，在搜索时让每个粒子扩大搜索空间，以此增大种群多样性。因此，本文采用改进惯性权重值的策略。对比实验结果表明，动态调整后的惯性权重能提高算法搜索性能，有效改善收敛状况，随着算法不断迭代，惯性权重值动态改变

2023-06-15

Multi-objective particle swarm optimization MOPSO.zip

多目标粒子群算法是一种常用于多目标优化问题的启发式算法。该算法结合了粒子群算法（PSO）和多目标优化技术，能够在不同的目标函数中寻找最佳解，解决了单目标优化算法无法解决的问题，同时也可以避免在多目标问题中出现的局部最优解的问题。多目标粒子群算法在处理多目标问题时，需要将多个目标融合，通过加权平均方式提高粒子的全局最优性。具体来说，该算法在每代中更新所有粒子的位置和速度，将每个粒子看作是在目标函数空间中搜索的一个点。扩展标准粒子群算法，每个粒子都有多个的位置，对应了多目标函数的结果。每个个体根据当前位置和速度计算适应度值来调整粒子位置，并更新粒子速度。此外，在更新过程中，通过粒子之间的交流来分享信息，以帮助寻找更好的解。多目标粒子群算法的主要流程可以总结为以下几个步骤： 1.初始化粒子群——随机初始化一定数量的粒子位置和速度，可以采用随机分布函数。同时，设置最大迭代次数和收敛容差。 2.计算适应度值——对于每个粒子位置，按照各个目标函数计算相应的适应度值，并将其存储。 3.更新粒子速度和位置——根据每个粒子的当前位置和速度，通过标准粒子群算法的迭代公式计算更新后的速度和位置。 4.

2023-06-14

iapso程序.zip

1.粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，其基本思想是通过模拟鸟群、鱼群等群体行为来实现优化的算法。粒子群算法具有收敛速度快、易于实现、对初始值不敏感、具有全局搜索能力等优点，但是也存在易陷入局部最优、对参数的选择敏感等缺点。在实际应用中，需要根据具体问题的特性来选择是否使用粒子群算法以及如何选择算法的参数。 2.惯性权重w对 PSO 算法的优化性能影响很大。研究表明，较大的w值有利于跳出局部最优，而较小的w有利于加速收敛。因此,本文从收敛速度和搜索范围上对 PSO 进行改进，采用动态改变惯性权重的策略。

2023-06-14

传递闭包法模糊聚类.zip

模糊聚类是一种使用模糊集理论以分析复杂数据集的流行无监督学习技术。其目标是基于不同的相似度或距离度量将给定数据集中相似的对象归入不同的簇或类别中。不同于传统的硬聚类方法，模糊聚类根据对象对于每个簇的隶属度或属于该簇的可能性来分配对象给簇，而非简单的二元决策。这个系统允许对象存在重叠隶属关系，也就是数据点可以同时属于多个簇。模糊聚类被广泛应用于各种领域，如图像处理、模式识别、生物信息学等。模糊聚类最基本的应用之一是在模式识别中。它可以基于不同的相似性测量，如统计相似性、几何相似性和关系相似性，将对象进行分类。模糊聚类的另一种应用是图像处理。在这个领域中，可以使用模糊聚类对图像进行分割、提取特征并分类。例如，模糊聚类可通过像素之间的相似性将图像的不同区域分离出来，从而识别图像中的不同区域。在生物信息学中，模糊聚类被用于分析DNA和RNA序列数据。这种技术已被用于识别生物系统中的主要通路，以及识别不同基因标记之间的模式和关系。

2023-06-14

抽水蓄能电站的最佳调度方案研究

matlab程序参考《抽水蓄能电站的最佳调度方案研究》（粒子群算法）调峰电源的优化调度是促进电力系统安全稳定运行，实现可靠供电的要措施。因为目前我国的调峰电源严重不足，尤其是在丰水期，水电机组一般参与调峰工作，所以电源的优化调度成为解决电力负荷峰谷差不断增大问题的重要举措。抽水蓄能电站是目前电网应对负荷大幅度变化的最好选择，调度部门需要高度重视抽水蓄能电站的调度工作，从而保证电网安全稳定运行、电气设备安全运行和供电质量，合理利用资源和能源。本章针对目前电网的主要电源结构，首先对电网调度的内容进行深入分析，建立各调峰电源的日前经济调度数学模型，包括建模思路、目标函数、约束条件等。

2022-04-28

基于双层优化的综合能源系统规划设计.zip

matlab程序（yalmip+cplex）复现自《基于双层优化的微电网系统规划设计方法_刘振国》规划设计是微电网系统核心技术体系之一。从分布式电源的综合优化(组合优化、容量优化)和分布式电源间的调度优化两个方面对其展开研究。根据分布式电源特性，提出了适用于并网型微电网系统和独立型微电网系统的双层优化规划设计模型。上层优化采用综合目标计算系统最优配置；下层优化采用混合整数线性规划算法(MILP)计算系统最优运行方案。运用所建立模型，分别针对并网型和独立型微电网系统作了案例计算, 验证了所提方法的正确性。关键词：微电网；双层优化；规划设计；MILP

2022-03-12

Siting and Sizing of Distributed Generation Based on .zip

matlab程序（pso粒子群算法实现）复现自《基于改进萤火虫算法的分布式电源的选址和定容——史吏》摘要：针对分布式电源的选址定容问题，提出了基于自适应遗传机制的萤火虫算法。首先，设计了以各节点电压、可接入最大功率及线路电流作为约束条件，以配电网网损最小作为目标的配电网优化模型，其次，改进了遗传算法中交叉、变异算子公式，并提出了改进的高斯扰动方法，将两者应用到萤火虫算法中，提高了萤火虫算法全局寻优能力和收敛速度。最后，借助于 MATLAB 软件，以 IEEE33 节点系统为例进行了测试，仿真结果与自适应遗传算法进行了比较，证明了本方法的有效性和优越性。关键词：分布式电源；萤火虫算法；自适应遗传机制

2022-03-04

Stackelberg Game Based on EV Charging Management in.zip

matlab程序（yalmip+cplex）复现自《基于主从博弈的智能小区代理商定价策略及电动汽车充电管理》魏韡摘要：智能电网的负荷包括传统负荷和主动负荷，我国配电网侧的主动负荷主要由电动汽车构成，功率需求随电价变化是其重要特点之一。随着电动汽车的普及，代理商将在小区电动汽车充电管理中扮演重要角色。如何制定代理商的定价与购电策略，实现代理商与电动汽车车主双赢，成为重要的基于以上原因，提出了一种未来智能小区代理商的定价及购电策略，将代理商和车主各自追求利益最大化建模为主从博弈。该模型亦可为研究电动汽车参与的需求侧响应提供重要的借鉴。另外，还进一步通过 Karush-Kuhn Tucker 最优性条件和线性规划对偶定理将此博弈模型转化为混合混合整数线性规划问题进行求解，最终获得全局最优的定价策略。关键字智能电网；电动汽车充电；定价；主从博弈

2022-02-27

Analytical Target CascadingATC目标级练法求解.zip

matlab程序用ATC算法计算算例目标级联分析法（Analytical Target Cascading，ATC）是一种采用并行思想解决复杂系统的设计方法，最初由密执安大学研究人员提出，主要用于汽车、飞机等设计领域。 ATC 的基本思想是将设计指标自系统到子系统到部件不断分流，同时各级响应由下而上不断反馈，主系统、子系统和部件级各单元问题分别独立求解，交叠优化，直到满足收敛条件为止。每一个元素都是由一个分析模块和设计模块组成。

2022-02-15

电动汽车_v2g.zip

程序以粒子群PSO算法编写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。从图中可以看出，光伏发电在中午的时候达到顶峰，但是工作区的用电高峰在早上和下午，同时电动汽车进入工作区后基本都集中在早上充电，所以对电网的冲击较大，影响电网的稳定性，所以应该设置合理的有序充放电策略，让电动汽车在中午集中充电，在上午和下午去负荷高峰时放电

2022-01-19

bilevel optimization using approximations.zip

双层优化问题是一类具有挑战性的优化问题，包含两个层次的优化任务。在这些问题中，下层问题的最优解成为上层问题的可能可行候选。这样的要求使得优化问题难以解决，并使研究人员忙于设计能够有效处理该问题的方法。尽管付出了努力，但几乎没有任何有效的方法能够处理复杂的双层问题。本文介绍了基于最优下层变量相对于上层变量的二次近似的双层进化算法。该方法能够在相对较少的函数求值中处理具有不同复杂性的两层问题。来自经典优化的思想已经与进化方法混合，为一大类双层问题生成了一个有效的优化算法。在两组测试问题上对算法的性能进行了评估。第一组是最近提出的SMD测试集，其中包含复杂性可控的问题，第二组包含从文献中收集的标准测试问题。已经将所提出的方法与三个基准进行了比较，并且观察到性能增益是显著的。

2022-01-19

Forecasting and Application of Electric Vehicle Charging Load

matlab程序复现自《电动汽车充电负荷预测方法及应用研究_曹卫涛》规模化电动汽车充电负荷在未来某一天随时间特性的分布规律是研究电动汽车发展对配电网影响以及充电站选址定容问题的前提与基础。电动汽车充电负荷的分布情况与车主的行为特征有关，不同类型的电动汽车车主出行规律以及充电习惯不一样，车主选择充电开始的时间、充电开始时，电池的剩余电量或者车辆行驶里程等决定了充电负荷的具体分布。因此，本章从影响电动汽车充电负荷分布的因素入手，将电动汽车按用途进行分类，分别研究探讨不同类型电动汽车的充电方式以及时间特性规律，同时综合考虑分时电价、多样的充电模式对电动汽车负荷分布的影响，建立出每一种类型的电动汽车特有的负荷计算模型，根据模型对北京某地区的电动汽车充电负荷进行时间分布预测研究，并对预测结果进行分析。

2021-12-23

基_于_遗传_算法_的风电_混合_储能_容量_优化_配置

matlab程序复现自《基于遗传算法的风电混合储能容量优化配置_杨国华》摘要：为了降低独立风力发电系统中储能装置的生命周期费用，建立以风力发电系统中储能装置的生命周期费用最小值为优化的目标函数、负荷缺电率等指标为约束条件的模型，结合蓄电池和超级电容器储能特性，利用风电和负荷48 h的发用电数据，研究包含蓄电池和超级电容器的储能系统能量管理策略。提出了一种基于改进粒子群算法的储能容量生命周期费用优化配置方法，算例分析证明该算法具有有效性和实用性，优化后的系统很大程度上节省了经济成本。关键词：风力发电系统；混合储能；储能容量优化配置；遗传算法

2021-12-18

Optimal Scheduling of Microgrid Based on Particle Swarm .zip

matlab程序复现自《基于改进粒子群算法的微电网优化调度_姚景昆》微电网孤岛运行方式是当主网系统的供电系统不稳定运行或发生事故时，微电网系统与主网系统断开，断开后微电网和主网之间的没有电能交易问题。这种模式下，微电网中所有的微电源出力来承担整个系统的负荷需求，最佳调度方案有：（1）在负荷用电低谷阶段，微电网的调度方案与并网运行时相同，优先利用 WT和PV发电向负荷提供电能，如果有多余的电量，则检测储能装置的荷电状态，决定是否给储能装置进行充电；如果 WT和PV所发的电量达不到负荷的要求时，对比 MT和FC的发电费用由MT和 FC中发电费用较低的单元向用户提供电能，仍然不能满足是由BT 放电提供。（2）在用电平段阶段内，WT和PV发电不能满足负荷的用电需求，通过优化计算来确定 MT 和 FC 的出力。若所发电量能满足负荷需求仍有剩余电量，则根据储能装置的充放电状态给 BT 充电；若果微电网中WT和PV发出全部电能依然不能满足负荷用电需求时，则考虑利用 BT放电来供负荷使用。（3）在用电高峰期阶段内，微电网系统中负荷的用电需求达到高峰，WT 和PV的发电量不能达到负荷需求时，通过优化计算来确定发电单元使用，原则是优先利用发电费用比较低的单元来满足负荷的用电需求；若微电网所发的全部电量达不到负荷的用电需求，则利用 BT放电来满足供电，如果储能装置储存的电量全部释放还不能满足负荷需求的情况时，由负荷的重要程度由低到高切除，以达到微电网系统的功率供需平衡。

2021-12-12

基于峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化_欧名勇.zip

本程序复现自：《基于峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化_欧名勇》在研究电动汽车用户充电需求的前提下，利用蒙特卡洛方法对２种不同充电方式进行模拟并对其进行分析；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。

2021-10-31

8节点改进牛顿法配电网潮流算例.docx

本文对传统牛顿法进行改进，并结合算例，用matlab编写程序仿真，说明改进牛顿法在配电网潮流计算的各种优势。经验算事实证明，改进牛顿法给配电网潮流计算带来了各种便利。

2021-10-20

空空如也

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