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基于场景的多区域综合能源优化调度(随机优化方法及MATLAB-YALMIP-CPLEX/GUROBI实现)

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简介:
本研究提出了一种基于场景分析的随机优化方法,用于解决多区域综合能源系统的调度问题,并采用MATLAB结合YALMIP和CPLEX/GUROBI工具进行求解。 基于场景的多区域综合能源优化调度(随机优化)的MATLAB-YALMIP-CPLEX/GUROBI代码分享。详情请通过微信扫码查看。

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  • MATLAB-YALMIP-CPLEX/GUROBI
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    本研究提出了一种基于场景分析的随机优化方法,用于解决多区域综合能源系统的调度问题,并采用MATLAB结合YALMIP和CPLEX/GUROBI工具进行求解。 基于场景的多区域综合能源优化调度(随机优化)的MATLAB-YALMIP-CPLEX/GUROBI代码分享。详情请通过微信扫码查看。
  • MATLAB-YALMIP-CPLEX/GUROBI代码电热冷系统
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    本研究利用MATLAB结合YALMIP和CPLEX/GUROBI工具箱,开发了针对电、热、冷综合能源系统的优化调度算法与代码,旨在提升能源使用效率和经济效益。 电热冷综合能源优化调度基础模型涵盖了风电、光电、电网交互、燃气轮机、余热锅炉、燃气锅炉、吸收式制冷剂、电制冷机以及储电系统和储热系统,目标是通过最小化总运行成本来求解。 电热冷综合能源系统,又称三联供(Tri-generation)系统,是一种高效利用电力、热能及冷能的新型能源体系。它结合了多种能源转换技术如燃烧发电、热力发电和吸收式制冷等,实现了多用途能量的有效整合与应用。相比传统能源系统中的低效利用率问题,电热冷综合供能方案通过联合供应的方式显著提升了整体的能量利用效率。 此系统的构成通常包括发电机组、废热回收装置及各类制冷设备等关键部分。在这一框架内,电力可由发电机组产生并用于满足建筑或工业生产对电的需求;同时,在发电过程中产生的余热亦可通过专门的回收机制加以再利用于供暖或者供热水等领域。此外,该系统还能通过相应的制冷设施将这些废热转化为冷能供应给空调装置或其他需要冷却的应用场景。 综上所述,这种综合能源体系的优势在于能够提高能量的整体利用率、减少能耗和对传统燃料的需求,并且有助于降低二氧化碳等温室气体的排放量,从而促进环境保护与节能目标。因此,在工业制造、商业服务以及民用住宅等多个领域中展现出了广阔的发展潜力及应用前景。
  • 两阶段鲁棒系统需求响应与微电网目标MATLAB-YALMIP-CPLEX/GUROBI)文章复
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    本研究利用MATLAB结合YALMIP和CPLEX/GUROBI工具,实现基于两阶段鲁棒优化的综合能源系统需求响应及微电网多目标优化调度方法,并进行仿真验证。 基于多目标灰狼算法的冷热电联供型微电网优化调度/考虑用户侧柔性负荷的社区综合能源系统日前优化调度(完美复现)matlab-yalmip-cplex/gurobi代码/基于场景的多区域综合能源优化调度(随机优化)(完美复现)matlab-yalmip-cplex/gurobi代码/阶梯式碳交易机制与电制氢下的综合能源系统热电优化(完美复现)matlab-yalmip-cplex/gurobi代码/利用概率距离的场景快速削减法进行风光场景生成与削减方法的研究/微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法(非答疑版本,完美复现)matlab-yalmip-cplex/gurobi代码/从入门到编程实践:两阶段鲁棒优化应用/matlab-yalmip-cplex/并网型微电网光储协同优化调度研究/matlab-yalmip-cplex/含集群电动汽车的微电网多种需求侧资源经济协同调度
  • MATLAB/yalmip/cplex
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    本研究利用MATLAB结合YALMIP与CPLEX工具箱,构建并求解电力系统中的机组组合问题模型,旨在优化发电资源配置和成本效益。 机组组合问题的目标是在已知系统数据的基础上,在计划时间内确定最优的机组决策变量组合以使总成本最小化。该问题中的决策变量包括两类:一类是各时段内每台机组的启停状态,为整数类型,其中0表示关停而1表示启动;另一类则是各个时间段中每一组发电设备的实际输出功率值,属于连续型数值。此问题是典型的规划性挑战,在可行解空间范围内寻找一组最佳决策变量组合以使目标函数达到极小或极大。 对于混合整数规划问题而言,常用的技术手段包括分支定界法和Benders分解方法等。利用CPLEX软件所提供的高效MIP求解算法,我们只需根据已有的数学模型在MATLAB环境中编写相应的程序化版本,并调用其内置的优化工具即可进行计算处理。
  • 微电网两阶段鲁棒经济(含MATLAB-YALMIP-CPLEX/GUROBI答疑)
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    本课程讲解微电网两阶段鲁棒经济调度优化方法,并提供MATLAB-YALMIP结合CPLEX/GUROBI的详细实现教程,附带答疑支持。 微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法(完美复现)matlab-yalmip-cplex_gurobi答疑版本,详情请微信扫码查看。 去掉联系方式后简化为: 微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法的Matlab-YALMIP-CPLEX/GUROBI实现及答疑版。
  • MatlabYalmip-Cplex双碳目标下系统低碳
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    本研究利用MATLAB结合YALMIP和CPLEX工具箱,针对实现双碳目标的需求,开发了一种适用于综合能源系统(IES)的低碳调度模型与算法。该方法旨在通过优化调度降低整个系统的碳排放量,同时确保电力供应的安全性和经济性。 本段落旨在介绍一个以系统运行成本最小化为目标的优化调度模型。该模型涵盖了光伏、风电、热电联产、燃气锅炉、电锅炉、电储能以及碳捕集设备等多种能源形式,并考虑了碳交易因素的影响。通过使用Yalmip和Cplex工具,此程序设计得适合初学者学习并配有详细的注释说明,以便于理解和操作。
  • IEEE 30节点直流潮流电力系统组组MATLAB-YALMIP/CPLEX/GUROBI
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    本研究利用MATLAB结合YALMIP接口及CPLEX、GUROBI求解器,针对IEEE 30节点系统进行直流潮流分析下的机组组合优化调度,旨在提高电力系统的经济性和可靠性。 代码名称:基于IEEE标准30节点直流潮流的电力系统机组组合优化调度(MATLAB-YALMIP-CPLEX-GUROBI) 代码简介: 该问题旨在根据已知系统的数据,求解计划时间内各个发电机组的最佳启停状态及出力水平,以实现整个时间段内的总成本最小化。决策变量分为两类:一类是各时段内发电机的启停状态(整数变量),0表示关闭、1表示开启;另一类则是各时段内发电机的实际输出功率(连续变量)。 作为典型的规划问题,机组组合优化调度的目标是在可行解空间中寻找一组最优解,使目标函数达到极值。针对混合整数规划方法,常用的技术包括分支定界法和Benders分解等。CPLEX提供了高效的MIP求解技术,在已知数学模型的情况下,只需在MATLAB环境中编写相应的程序化模型,并调用CPLEX求解器即可完成计算。 参考文献:自编文件
  • 系统验回顾
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    本研究聚焦于区域综合能源系统的优化调度技术,涵盖多能源类型协同运行策略,并通过实际案例验证理论模型的有效性。 随着传统能源的枯竭,为了提高能源经济性和效率,区域综合能源系统应运而生,并且其优化调度成为关键问题。由于多种能源之间存在耦合关系,因此通过多种能源的综合需求响应来提升该系统的优仳调度效果显得尤为重要。首先对区域内用户的多能源需求侧响应函数进行了分析,进而构建了一个以经济性和能效为目标的区域综合能源系统多目标优化调度模型,并提出了改进后的带精英策略非支配排序遗传算法来解决此多目标优化问题。通过实例验证了该模型能够有效应对区域综合能源系统的多目标优化调度挑战,并且证明综合需求响应可以显著提高其经济效益和效能水平。
  • 分布式电配置二阶锥编程MATLAB+YALMIPCPLEX/GUROBI与应用
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    本文提出了一种基于二阶锥规划的算法来优化分布式电源配置,并通过MATLAB结合YALMIP和商业求解器CPLEX/GUROBI实现了该方法,旨在提高电力系统的效率和稳定性。 分布式电源优化配置采用二阶锥编程方法:使用MATLAB与YALMIP进行编程,并利用CPLEX或GUROBI作为求解器。该研究基于配电网的二阶锥模型,运行主体包括光伏、微燃机及负荷,在创新方面考虑了敏感负荷和加权电压支撑能力指标。约束条件涵盖了潮流限制、电压电流限制、分布式电源容量限制、微燃机出力限制以及光伏功率因数限制等多方面的内容。 以年化社会总成本最低为目标函数,该方法全面考量与分布式电源相关的各项费用,具体包括:每年的分布式电源投资建设成本;每年的运行维护费;燃料消耗产生的年度费用;碳排放导致的成本支出;系统网损带来的经济负担。最终方案旨在确保系统的高效可靠运行。
  • YALMIP微网组组 MATLAB编程
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    本项目利用MATLAB结合YALMIP工具箱,设计并实现了针对微电网的优化调度及机组组合算法。通过建模和仿真分析,验证了所提方案的有效性和可行性。 本段落介绍了一个基于MATLAB与YALMIP工具箱的微网优化调度模型开发程序。该模型考虑了蓄电池储能、风电及光伏等多种发电单元,并通过Cplex求解器进行优化计算,运行结果良好,适合初学者学习使用。