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利用多目标算法优化冷热电联供型综合能源系统,并提供代码操作视频。

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简介:
1. 核心技术:本系统采用MATLAB平台,并以多目标算法为基础构建冷热电联供型综合能源系统。2. 内容概要:该系统包含详细的代码操作视频,旨在优化能源系统的运行效率。具体优化目标包括降低燃气使用成本以及减少向电网购电或售电后的相关费用,同时最大限度地减少碳排放、消费费用等环境影响。3. 应用价值:本系统主要用于基于多目标算法的冷热电联供型综合能源系统的编程学习和实践应用。4. 适用对象:本资源适用于所有具有本科、硕士、博士等学历的科研学习者。5. 操作指南:为了确保顺利运行,请使用MATLAB 2021a及以上版本进行测试。运行提供的Runme_.m文件,切勿直接执行子函数文件。在MATLAB左侧的当前文件夹窗口中,务必设置成当前工程的根目录。建议参考提供的操作录像视频,按照视频步骤进行操作以获得最佳效果。

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  • 基于及其
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    本项目通过运用多目标优化算法设计了一套高效节能的冷热电联供综合能源系统,并提供了详细的代码与操作视频教程。 领域:MATLAB 内容:本项目基于多目标算法开发了一个冷热电联供型综合能源系统,并提供相关代码操作视频。优化的目标包括燃气成本、向电网购电或售电后的花费以及碳排放消费费用。 用处:该项目适用于学习如何使用多目标算法进行编程,特别是在冷热电联供型综合能源系统的应用中。 指向人群:本项目适合本科生、硕士生和博士生等教研人员的学习与研究使用。 运行注意事项: 1. 请确保使用MATLAB R2021a或更高版本。 2. 运行时,请执行文件夹内的Runme_.m脚本,不要直接调用子函数文件。 3. 确保在MATLAB左侧的当前文件夹窗口中设置为项目的当前路径。具体操作可以参考提供的视频教程进行学习和实践。
  • 粒子群运行关键词:,粒子群参考文档
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    本文探讨了基于粒子群算法的冷热电联供综合能源系统多目标运行优化方法,旨在提高系统的能效和经济性。 本段落介绍了基于多目标粒子群算法的冷热电联供型综合能源系统运行优化的研究。该研究在MATLAB平台上实现,并构建了一个包括燃气轮机、电制冷机、锅炉以及风光机组等资源在内的冷热电三联供系统的调度模型,同时考虑了与上级电网进行购售电交易的因素。 通过此方法可以全面地评估用户购买电力和热量的成本,CCHP(冷热电联产)的收益及成本等各种因素,从而实现综合能源系统在经济条件下的最优运行。求解过程中采用了MOPSO算法,并取得了非常理想的效果。代码详细注释使得该研究具有很高的参考价值与学习意义。
  • 粒子群运行关键词:、粒子群参考文档
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    本文探讨了基于粒子群算法的冷热电联供综合能源系统中多目标优化策略,旨在提高系统效率与经济效益。 本段落介绍了一种基于多目标粒子群算法(MOPSO)的冷热电联供型综合能源系统运行优化方法,并在MATLAB平台上进行了仿真验证。该研究构建了一个包含冷、热、电负荷在内的优化调度模型,充分考虑了燃气轮机、电制冷机、锅炉以及风光发电机组等资源,同时纳入与上级电网购售电交易的因素,旨在实现系统的经济运行。通过综合评估用户成本(包括购电和供热制冷费用)、CCHP收益及其它相关因素,该方法能够有效地优化冷热电联供系统性能。 代码详细注释使得研究易于理解和复现,提供了一个高质量的学习资源,并非市面上常见的简化版本。通过采用MOPSO算法进行求解,实验结果显示了出色的解决方案效果。
  • 基于运行
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    本研究探讨了应用多目标优化算法改善冷热电三联供系统的运营效率和经济性,旨在实现能源的有效利用与环境保护。 为了应对现有冷热电联供型综合能源系统大多仅考虑单一因素(如投资成本或环境污染)而导致整体运行优化不足的问题,本段落以系统的经济性和环保性为目标进行深入研究分析。构建了一个包含燃气轮机、燃气锅炉以及电制冷机组在内的冷热电联供系统优化模型,并设定了相应的约束条件;同时改进了粒子群算法,使其能够针对多目标和多种约束条件求解并提高收敛精度、速度及稳定性;最后通过具体算例进行结果分析。研究结果显示,经过改良的粒子群算法能够在保障经济性的同时兼顾环保性能,从而实现系统的优化运行,并为未来的能源供应系统规划提供重要的前期依据。
  • 的运行研究——采-陶静
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    陶静的研究聚焦于冷热电联供型综合能源系统的运行优化,创新性地运用了多目标算法进行深入探索和实践。她的工作对于提高系统效率与可持续发展具有重要意义。 摘要:为了应对现有冷热电联供型综合能源系统通常仅考虑机组投资成本或环境污染问题而忽视整体优化运行的情况,本段落以系统的经济性和环保性为研究目标,探讨了该类系统的改进策略。构建了一个包含燃气轮机、燃气锅炉和电制冷机等设备的冷热电联供系统,并制定了相应的优化模型及约束条件;通过改良粒子群算法来解决多目标问题,从而提高求解精度、速度以及稳定性。最后通过对案例进行分析验证了该方法的有效性。结果表明,改进后的粒子群算法能够同时提升系统的经济性和环保性能,使整个系统运行更加高效,并为未来能源供应系统的规划提供参考依据。 关键词:综合能源系统;多目标优化;模型构建;仿真计算
  • 基于MOPSO调度模
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    本研究提出了一种基于改进粒子群优化(MOPSO)算法的多目标优化调度模型,针对冷热电联供型综合能源系统,旨在实现能效与经济效益的最大化。 包含25个优化相关代码│ SVM用于分类时的参数优化,粒子群优化算法,用于优化核函数的c,g两个参数(SVM PSO).rar│ 文件树.txt│ ├─10基于MATLAB CPLEX 的机组最优组合,成功求解表格化,图示化的机组组合结果│ │ └─电力系统机组组合优化│ excel2017.xls│ jizuzuheyouhua.m│ 基本要求.docx│ 机组组合问题求解结果.xls│ 热备用0.05机组各时段最优出力图表.vsdx│ 热备用0.05状态下的机组组合问题求解结果.xls│ 热备用0.2下的机组最优出力.vsdx│ 热备用0.2状态下的机组组合问题求解结果.xls│ 直流潮流下的节点导纳矩阵.xls│ 节点导纳的逆矩阵.xls
  • 基于运行.zip
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    本研究探讨了采用多目标优化算法对冷热电三联供综合能源系统的运行进行优化的方法,旨在提高能效和经济效益。 为了应对当前大多数冷热电联供型综合能源系统仅考虑单一因素(如投资成本或环境污染)导致整体优化运行受限的问题,本段落以系统的经济性和环保性为双重目标,对冷热电联供系统进行了深入研究分析。构建了一个包含燃气轮机、燃气锅炉和电制冷机等组件的冷热电联供系统优化模型,并设置了相应的约束条件;同时改进了粒子群算法,以便在多约束条件下进行高效求解优化,从而提高解决方案的收敛精度、速度及稳定性。通过具体算例分析验证了该方法的有效性。结果表明,经过改进后的粒子群算法能够在保证经济性的前提下有效降低环境污染,并使系统的运行更为优化,为未来的能源供应系统规划提供了重要的前期参考依据。
  • 基于粒子群运行
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    本研究提出了一种基于多目标粒子群优化算法的方法,用于改善冷热电三联供综合能源系统的运行效率和经济性,实现能源的有效利用与环境影响最小化。 构建了一个包含燃气轮机、燃气锅炉以及电制冷机等多种设备的冷热电联供系统优化模型,并建立了相应的约束条件;改进了粒子群算法,使其能够针对多目标进行求解优化,从而提高了收敛精度、速度及稳定性;最后通过具体案例分析验证了结果。结果显示,经过改良后的粒子群算法能够在保证经济性的同时兼顾环保要求,使系统的运行更加高效和合理,为未来的能源供应系统规划提供了重要的前期依据。此外,该研究中的代码注释详尽清晰,对于初学者而言具有一定的指导意义。
  • 基于粒子群运行.rar
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    本研究探讨了应用多目标粒子群算法对冷热电联供综合能源系统的运行进行优化的方法,旨在提高能效与经济效益。 本段落构建了一个包含冷负荷、热负荷及电负荷的冷热电联供型综合能源系统优化调度模型,并考虑了燃气轮机、电制冷机、锅炉以及风光机组等多种资源,同时纳入与上级电网购售电交易的因素。通过全面考量用户在购买电力和热量方面的成本,CCHP系统的收益与成本等多方面因素,实现了该系统的经济运行。求解过程中采用的是MOPSO算法(即多目标粒子群优化算法),并取得了非常理想的效果。参考文献为《基于多目标算法的冷热电联供型综合能源系统运行优化》,仿真平台使用了MATLAB。
  • 关于运行
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    本项目致力于开发用于优化冷热电联供综合能源系统运行效率的先进算法及软件工具,以实现节能减排目标。 基于冷热电联供的综合能源系统优化运行代码。