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MATLAB代码在电力系统优化调度中的应用:结合分布式ADMM算法与碳排放交易的研究 关键词:分布式调度 ADMM算法 交替方向乘子法

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简介:
本文探讨了将MATLAB代码应用于电力系统的优化调度,特别关注于结合分布式ADMM算法和碳排放交易机制的创新方法。通过利用交替方向乘子法(ADMM),研究提出了一种高效的资源分配策略,旨在降低整体运营成本的同时减少碳足迹。该工作为未来智能电网的发展提供了有价值的见解和技术支持。 本段落研究内容为基于分布式ADMM算法的电力系统优化调度,在考虑碳排放交易的前提下进行最优潮流问题的研究。首先对测试系统进行了分区以适应后续应用中的分布式调度需求,并构建了一个DC-DOPF(直流解耦经济调度)模型作为主要应用场景,该模型在调度过程中纳入了碳排放交易因素,符合当前低碳调度研究的趋势。算法采用的是交替方向乘子法(ADMM),这种方法不仅创新而且求解效果更佳。代码质量高,在MATLAB平台上运行,并使用CPLEX或GUROBI进行优化计算。

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客服
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  • MATLABADMM ADMM
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    本文探讨了将MATLAB代码应用于电力系统的优化调度,特别关注于结合分布式ADMM算法和碳排放交易机制的创新方法。通过利用交替方向乘子法(ADMM),研究提出了一种高效的资源分配策略,旨在降低整体运营成本的同时减少碳足迹。该工作为未来智能电网的发展提供了有价值的见解和技术支持。 本段落研究内容为基于分布式ADMM算法的电力系统优化调度,在考虑碳排放交易的前提下进行最优潮流问题的研究。首先对测试系统进行了分区以适应后续应用中的分布式调度需求,并构建了一个DC-DOPF(直流解耦经济调度)模型作为主要应用场景,该模型在调度过程中纳入了碳排放交易因素,符合当前低碳调度研究的趋势。算法采用的是交替方向乘子法(ADMM),这种方法不仅创新而且求解效果更佳。代码质量高,在MATLAB平台上运行,并使用CPLEX或GUROBI进行优化计算。
  • MATLABADMM ADMM
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    本文探讨了利用MATLAB实现基于分布式ADMM算法的电力系统优化调度方法,并引入碳排放交易机制进行综合分析。通过创新性地结合这两种技术手段,研究旨在提升电力系统的运行效率和环保性能,为可持续发展提供解决方案。关键词包括分布式调度、ADMM算法及交替方向乘子法。 MATLAB代码:基于分布式ADMM算法的考虑碳排放交易的电力系统优化调度研究 关键词:分布式调度 ADMM算法 交替方向乘子法 碳排放 最优潮流 参考文献:《A Distributed Dual Consensus ADMM Based on Partition for DC-DOPF with Carbon Emission Trading》 完全复现仿真平台:MATLAB+CPLEX GUROBI 平台优势:代码具有一定的深度和创新性,注释清晰,非烂大街的代码,非常精品。 主要内容:该代码主要解决的是考虑碳排放交易的最优潮流问题。首先对测试系统进行了分区以适应后续ADMM算法的应用。构建了一个DC-DOPF(直流-最优功率流)作为主要应用场景,在调度过程中加入了碳排放交易的因素,符合当前低碳调度的研究热点。采用先进的交替方向乘子法(ADMM)来优化求解,该方法具有更好的效果和更高的效率。代码质量非常高,包含详细的注释以及人性化的模块化程序设计,并且所有数据均来自可靠来源。 此代码旨在帮助用户深入理解并掌握相关技术和理论知识,在实际应用中能够灵活运用。
  • S Boyd_admm_distr_stats.zip_ADMM__
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    本资源包提供ADMM(交替方向乘子法)在分布式统计与优化中的应用实例代码,适用于研究分布式乘子算法及其相关问题的学者和工程师。 交替方向乘子法(ADMM)在分布式优化和统计学习领域有着广泛的应用。
  • ADMMMATLAB
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    本段介绍了一种基于MATLAB实现的ADMM(交替方向乘子法)算法代码。该方法适用于解决大规模优化问题,特别在机器学习和图像处理领域有广泛应用。 交替方向乘子法是一种用于求解低秩和稀疏最优化问题的有效算法。该包提供了基于我们工作中的M-ADMM方法的Matlab代码,能够解决多种稀疏和低秩优化问题。
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    交替方向乘子法(ADMM)是一种有效解决大规模优化问题的算法,尤其适用于变量分离且具有可分解性的场景,在机器学习、图像处理等领域有广泛应用。 ADMM交替方向乘子法适合新手学习和使用。
  • MATLAB:涵盖三种迭全面ADMM实现 :综能源 协同 潮流
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    本文介绍了使用MATLAB编写的全面ADMM算法代码,该算法涵盖了三种不同的迭代方法。其主要应用于综合能源系统的分布式协同优化问题,并特别针对最优潮流进行了深入研究和分析。通过利用交替方向乘子法(ADMM),我们能够有效地解决大型、复杂的优化任务,特别是在需要跨多个设备或网络节点协调的情况下。 本代码提供了较为全面的ADMM算法实现,涵盖了三种不同的迭代方式:1、常规的高斯-赛德尔迭代法;2、论文中的串行高斯-赛德尔迭代方法;3、论文中所述的并行雅克比迭代方法。该程序主要用于参考文献《基于串行和并行ADMM算法的电_气能量流分布式协同优化》所描述的无功优化问题,尽管具体区域划分可能有所不同,但其通用性较强。
  • MATLAB:涵盖多种ADMM全面实现 :综能源 协同 潮流
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    本文提供了一个全面的MATLAB代码库,实现了多种基于交替方向乘子法(ADMM)的迭代算法,旨在解决综合能源系统中的分布式协同最优潮流问题。 MATLAB代码:全面ADMM算法实现,包括三种迭代方式的交替方向乘子法(ADMM)。关键词涉及综合能源、分布式协同优化及最优潮流。参考文献为《基于串行和并行ADMM算法的电_气能量流分布式协同优化》一文,作者瞿小斌。仿真平台使用MATLAB。 本代码涵盖了较为全面的ADMM算法实现,具体包括以下三种迭代方式: 1. 常见的高斯-赛德尔迭代法。 2. 论文中提到的串行高斯-赛德尔迭代方法。 3. 文中描述的并行雅克比迭代方法。 程序的应用场景主要是参考文献中的无功优化方法,尽管具体区域划分可能有所差异,但算法本身具有通用性。
  • ADMMADMM)示例
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    本代码展示了利用乘法器交替方向法(ADMM)解决优化问题的具体实现,适用于研究与学习。通过实例帮助理解ADMM算法原理及其应用。 ADMM的参考资料可以查阅相关文献和书籍来获取更多信息。
  • ADMM.rar
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    本资源为ADMM交替方向乘子法相关资料,包含算法原理、应用案例及Python实现等内容,适用于科研人员和学生学习参考。 分享一个可以运行的交替方向乘子法代码,供大家学习交流。
  • 基于Wasserstein距离鲁棒(含ADMM
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    本研究提出一种基于Wasserstein距离的电力系统自调度分布鲁棒优化模型,并结合ADMM算法进行求解,旨在提升系统的运行经济性和稳定性。 本代码环境为MATLAB,并调用YALMIP与MOSEK/CPLEX求解器进行优化计算。该程序还与ADMM算法进行了对比分析,注释详尽且易于理解,具有很高的参考价值。通过阅读readme.md文件可以详细了解整个项目的各个子函数及其功能介绍。