Advertisement

从风险应对角度看不确定需求下的定位与路径鲁棒优化研究

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本文探讨了在不确定性需求环境下,通过风险应对视角进行产品或服务定位及发展路径选择的鲁棒优化策略,旨在提高决策的适应性和稳定性。 风险应对视角下的不确定需求定位与路径鲁棒优化研究

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 优质
    本文探讨了在不确定性需求环境下,通过风险应对视角进行产品或服务定位及发展路径选择的鲁棒优化策略,旨在提高决策的适应性和稳定性。 风险应对视角下的不确定需求定位与路径鲁棒优化研究
  • 性因素电力系统.pdf
    优质
    本文探讨了在包含风力发电不确定性的条件下,电力系统的鲁棒优化调度方法,旨在提高系统的稳定性和效率。 本段落主要探讨了风电不确定性的电力系统鲁棒优化调度问题。随着国家对可再生能源发电的重视,风力发电技术正在迅速发展。作为一种成熟的可再生能源发电方式,风力发电具有一定的随机性和间歇性,难以准确预测其输出功率。这种不确定性给电力系统的经济调度带来了重大挑战,如何最大化利用风电资源并减少其波动对系统的影响是需要解决的关键问题。 在以往的研究中,国内外专家们已经深入研究了含风电不确定性的调度问题。一些文献采用概率密度函数和场景法来建模不确定性,但随着场景数量的增加计算复杂度显著提升;另一些则使用模糊方法处理不确定性,但这要求有丰富的实践经验以确定隶属函数。此外,还有许多成果是通过应用概率分析等手段取得。 本段落在综合研究了各种不确定性的理论与技术优缺点后提出了一种新的鲁棒优化调度模型,并利用自动发电控制(AGC)响应来应对风电输出力的波动,保持电力系统的稳定运行和供电可靠性。 文章的核心内容在于建立了考虑风电不确定性因素影响下的电力系统鲁棒优化调度模型。该模型通过预测区间对风电输出进行规划,增强了电力系统的抗扰能力。具体来说,在此模型中作者提出了一种基于AGC响应机制来处理风电波动的鲁棒性方法,能够及时监控和调整风力发电的变化以维持整个电网的安全运行。 研究结果表明,所提出的调度方案可以有效应对风电功率变化带来的挑战,并提高电力系统的供电可靠性。此外,该策略还能应用于其他不确定性的场景中提升系统性能。 本段落的研究不仅为电力供应公司提供了新的解决方案来管理可再生能源的不确定性风险,还能够帮助研究人员进一步探索和改进相关技术以增强电网稳定性与效率。
  • 基于力发电机组分布Matlab参考代码
    优质
    本项目提供了一套利用MATLAB实现的算法,用于解决在风力发电不确定因素影响下,如何最优地分布和配置风电设备的问题。通过引入分布鲁棒性理论,该参考代码旨在提高风电场的整体运行效率及稳定性,在面对各种不确定性时仍能保持良好的性能表现。 本段落参考了《A Distributionally Robust Optimization Model for Unit Commitment Considering Uncertain Wind Power Generation》一文。该文献提出了一种基于分布鲁棒优化的模型,用于处理包含不确定风力发电量的机组组合问题。通过这种模型可以更好地应对风电出力波动带来的挑战,在电力系统调度中发挥重要作用。
  • 基于力发电机组分布Matlab参考代码.zip
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB编写的程序代码,用于研究在风力发电不确定性的背景下进行机组分布鲁棒优化的方法。该工具包内含详尽的注释和示例,旨在帮助研究人员及工程师理解和应用此类复杂的数学模型和技术,以提高风电场的整体效率与稳定性。 1. 版本:MATLAB 2014/2019a,包含运行结果。 2. 领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的MATLAB仿真。更多内容可查看博主主页搜索博客。 3. 内容:标题所示,对于介绍的具体信息可以点击主页进行搜索浏览。 4. 适合人群:本科及硕士等科研学习使用 5. 博客介绍:热爱科研的MATLAB仿真开发者,在研究和技能方面同步精进。若有MATLAB项目合作需求,请通过私信联系博主。
  • 品配送线多准则
    优质
    本研究探讨了在不确定环境下,如何运用多准则决策方法来优化危险品运输路径,确保安全高效地完成配送任务。 在不确定条件下对危险品配送路线进行多准则优化。
  • 关于多时滞系统H∞控制(2012年)
    优质
    本研究聚焦于具有多种时变时滞的复杂系统的鲁棒控制策略,特别探讨了如何实现H∞性能下的不确定性系统的稳定控制。通过理论分析与数值仿真,提出了一套有效的控制器设计方法,为工程实践中的控制系统优化提供了新思路。 本段落研究了一类具有不确定性的离散多时滞系统的鲁棒H∞控制问题。针对存在多个状态时滞及不确定参数的离散系统,通过应用Lyapunov稳定性理论以及线性矩阵不等式方法设计了无记忆鲁棒H∞状态反馈控制器,并提供了该控制器的设计步骤与闭环时滞系统渐近稳定且满足给定性能指标(即H∞性能)的充分条件。最后,借助MATLAB仿真算例验证了所提出的方法的有效性和可行性。
  • 基于Wasserstein距离分布式潮流(使用Matlab+YALMIP进行仿真)
    优质
    本研究探讨了在风力和太阳能发电不确定性环境下,利用Wasserstein距离构建分布式鲁棒优化模型,并采用MATLAB结合YALMIP工具箱进行电力系统的最优潮流计算与仿真分析。 本段落提出了一种分布式鲁棒优化方法来解决大规模清洁能源接入电网所引发的系统鲁棒性和经济性协调问题。该模型涵盖了风能、太阳能、水力发电以及火力发电等多种能源,旨在构建一个包含这些不同来源电力供应的最佳潮流分布鲁棒动态模型。 为了更准确地描述风光不确定性,本段落采用了分布式鲁棒优化的方法,并将这种不确定性表示为含有概率信息的模糊不确定集合。具体来说,通过以风能和太阳能预测误差的经验分布为中心点、Wasserstein距离作为半径来构造一个Wasserstein球体,从而有效地捕捉这些可再生能源的波动性。 模型的目标是在满足风光预测误差位于所定义的模糊不确定性集内极端概率分布的情况下,最小化整个系统的运行成本。通过这种方法的应用,能够更好地应对新能源接入电网带来的挑战,并提升电力系统在面对不确定性和变化时的整体性能和经济效率。
  • 约束_cplex在模型中
    优质
    本文章介绍了鲁棒约束和鲁棒优化的概念,并详细探讨了CPLEX软件工具在建立及求解复杂鲁棒优化模型中的应用,提供了解决不确定环境下优化问题的有效途径。 在MATLAB中使用CPLEX求解鲁棒优化模型,并考虑了各种约束条件的书写代码。
  • 学习中性和性分析
    优质
    本研究探讨了深度学习模型在面对不确定性时的表现及改进方法,旨在增强其预测准确度和稳定性,提高模型对异常数据的处理能力。 深度学习模型在处理分布外预测时表现不佳:它们常常做出高置信度的预测,在医疗保健、自动驾驶汽车和自然语言系统等领域应用时可能会引发问题。此外,在训练数据与实际使用的数据存在差异的情况下,这些应用面临的安全隐患也相当大。
  • 基于AFO、GA和PSO算法多式联运(Matlab)
    优质
    本研究运用AFO、GA及PSO三种算法结合MATLAB平台,探索并优化了不确定性条件下的多式联运路径问题,旨在提高物流效率与降低成本。 本段落研究了使用AFO算法以及其他GA(遗传算法)和PSO(粒子群优化)算法来解决不确定条件下的多式联运路径优化问题,并与MATLAB自带的全局搜索器进行了对比分析。直接运行main.m文件需要安装MATLAB 2021或更高版本。 在考虑运输方案经济性和环保性的双重需求下,该研究旨在通过模糊处理不确定性因素增强运输计划的鲁棒性并提高企业的风险抵御能力。具体而言,文中构建了基于模糊需求和模糊运输时间条件下的低碳低成本多式联运路径优化模型。为应对连续型元启发式算法无法直接应用于离散组合优化问题的情况,设计了一种优先级编码方式以增强求解的通用性和灵活性。 在此基础上,为了进一步提升所提方法的实际应用效果及求解质量,还提出了一种结合了启发式因子的独特解码策略。该研究通过上述改进措施,在确保模型准确性的前提下提高了路径优化算法的整体性能和实用性。