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131号资源-源程序：《基于多时段动态电价的电动汽车有序充电策略优化》论文可在知网下载，本人博客有解读

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简介：
本作品为研究电动汽车在不同时间段内依据动态电价进行有序充电策略优化的学术论文。该论文已在知网发布，详细解读请访问作者个人博客。 在引导电动汽车充电负荷向低谷转移的过程中，现有的分时静态电价与峰谷区间存在不匹配的问题。为解决这一问题，我们提出了一种多时段动态电价策略，并建立了一个以电网端负荷差最小化和用户侧充电成本最经济为目标的数学模型。通过采用带有精英选择机制的自适应遗传算法来优化电动汽车的充电状态。 为了验证所提出的动态电价策略的有效性，采用了蒙特卡洛随机抽样方法模拟了无序充电状态下电网负荷的情况，并将其与有序充电方案进行了对比分析。结果显示，多时段动态电价策略能够有效减少电网峰谷差并降低用户的充电成本，从而实现削峰填谷的效果。

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  • 131号资源-源程序：《基于多时段动态电价的电动汽车有序充电策略优化》论文可在知网下载，本人博客有解读
    优质
    本作品为研究电动汽车在不同时间段内依据动态电价进行有序充电策略优化的学术论文。该论文已在知网发布，详细解读请访问作者个人博客。 在引导电动汽车充电负荷向低谷转移的过程中，现有的分时静态电价与峰谷区间存在不匹配的问题。为解决这一问题，我们提出了一种多时段动态电价策略，并建立了一个以电网端负荷差最小化和用户侧充电成本最经济为目标的数学模型。通过采用带有精英选择机制的自适应遗传算法来优化电动汽车的充电状态。 为了验证所提出的动态电价策略的有效性，采用了蒙特卡洛随机抽样方法模拟了无序充电状态下电网负荷的情况，并将其与有序充电方案进行了对比分析。结果显示，多时段动态电价策略能够有效减少电网峰谷差并降低用户的充电成本，从而实现削峰填谷的效果。
     
  • 27号资源-源程序：论文《基于非对称纳什谈判的多微网电能共享运行优化策略》可在知网下载，本人博客有解读
    优质
    该文探讨了基于非对称纳什谈判理论的多微网电能共享优化策略，并附带详细解读。文章及解析均可在我的个人博客和中国知网上查阅。 该资源详细解读可在博主免费专栏《论文与完整程序》第27篇博文中找到。文章探讨了通过高效利用可再生能源推动电力系统低碳化运行的重要性，并将其视为电力系统改革的关键方向之一。首先，构建了一个包含电、热和气多能协同的微电网模型，考虑了碳配额和碳交易机制优化运行，并在热电联产机组中引入了碳捕集技术和电解水制氢技术以减少碳排放。 其次，基于纳什谈判理论建立了一种多微网间电能共享的合作模式。通过将问题分解为两个子问题：即联盟效益最大化与合作收益分配，在此过程中采用交替方向乘子法进行分布式求解，从而保护参与各方的隐私信息不被泄露。 在解决合作收益公平分配的问题上，提出一种基于非线性能量映射函数的方法来量化各微网贡献大小，并据此制定了一种不对称议价策略。每个微电网都根据其对联盟电能供应的重要性进行谈判以确保收益的合理分配。 最后，通过仿真测试验证了所提出的多微网共享方案的有效性和公平性：不仅实现了整个联盟的最大化收益目标，同时也证明了碳捕集和电解水制氢技术以及能量分享机制能够显著降低电网运行过程中的二氧化碳排放量。
     
  • 67号资源-程序：《基于混沌模拟退火粒子群优化算法的电动汽车充电站选址与定容》论文可在知网下载，本人博客有解读
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    本论文探讨了利用混沌模拟退火粒子群优化算法解决电动汽车充电站的最佳选址及容量确定问题，并在知网可获取全文；作者博客提供深入解析。 针对城市电动汽车充电站的选址与定容问题，本段落建立了一个考虑充电站运营商、电动汽车用户以及电网企业综合利益的规划模型。通过运用Voronoi图思想和需求点栅格化理论，并结合Floyd最短路径算法来划分每个充电站的服务范围。为解决该优化问题，提出了一种混沌模拟退火粒子群优化算法，利用混沌理论使粒子更高效地搜索解空间，并借助模拟退火算法的概率突跳特性确保在迭代后期仍能保持良好的全局寻优能力。通过具体算例分析验证了所提方法的有效性和可行性。
     
  • 25号资源-源程序：《多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法》，论文可在知网下载，本人博客有解读
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    本资料提供《多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法》源程序，配套论文可于中国知网查阅，相关解读请见作者个人博客。 针对大规模清洁能源接入电网引起的系统鲁棒性和经济性协调问题，本段落提出了一种包含风能、太阳能、水力发电和火力发电等多种能源的分布鲁棒动态最优潮流模型。采用分布鲁棒优化方法将风电和光伏不确定性描述为一个含有概率信息的模糊不确定集，并将其构造为以风电和光伏发电预测误差的经验分布为中心，Wasserstein距离为半径的球形区域。在满足风能与太阳能预测误差服从极端情况下的概率分布条件下，最小化运行成本。考虑到梯级水电厂模型是混合整数规划问题，为了提高计算效率，将交流潮流简化为解耦线性潮流进行近似处理。 相关文献参考： 1. 多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法（作者：竺如洁） 2. A_state-independent_linear_power_flow_model_with_accurate_estimation_of_voltage_magnitude 3. Wasserstein Metric Based Distributionally Robust Approximate Framework For Unit
     
  • 119号资源-源程序：《含分布式电源的配电网日前两阶段优化调度模型》（论文可在知网下载，本人博客有解读）
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    本资源提供关于含分布式电源的配电网日前两阶段优化调度模型的源程序。相关论文可在中国知网上查阅，博主博客内附详细解读。 在电力市场环境下，供电公司通过优化调度接入配电网的分布式电源（distributed generation, DG），可以有效降低其运行成本并规避市场竞争风险。本段落提出了一种日前优化调度的两阶段模型：第一阶段为DG优化调度阶段，根据市场价格、DG运营成本及可中断负荷(interruptable load, IL)合同价格来确定机组组合、大电网购电量以及IL削减量；第二阶段是无功优化阶段，在此基础上考虑DG的无功出力特性，通过调整DG和无功补偿装置的输出使电压维持在规定范围内，并且降低配电网损耗。基于修改后的IEEE 33节点系统的仿真计算表明，该日前两阶段优化调度模型能够有效减少供电公司的运行成本。
     
  • 55号资源-源程序：《计及电动汽车和需求响应的多类电力市场下虚拟电厂竞标模型》论文可在知网下载，本人博客有解读
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    本研究探讨了在包含电动汽车与需求响应机制的多种电力市场环境下，虚拟电厂参与竞标的优化策略，并提供详细的源代码以供学术交流。相关论文已发表于知网，作者博客亦同步更新模型解析内容。 该资源详细解读可关注博主免费专栏《论文与完整程序》中的第55篇博文。这篇博文中分析了虚拟电厂（VPP）同时参与双边合同市场、日前市场（DAM）、实时市场（RTM）及平衡市场的三阶段竞标流程，并据此建立了计及电动汽车（EV）和需求响应（DR）的多类电力市场竞争模型，该模型考虑单辆EV充放电管理并将DR分为基于价格型与激励型。具体而言，在第一阶段，VPP于日前签订双边合同并提交DAM竞标策略；在第二阶段，逐个时段提交交易日RTM竞标策略；第三阶段则是完成电量交易，并由平衡市场负责消纳可再生能源出力偏差量并向VPP收取费用。仿真算例验证了所构建模型的有效性，结果显示该模型能够实现单辆EV和DR的有效控制并有效降低VPP的运营成本。
     
  • 70号资源-源程序：《基于非合作博弈的风-光-氢微电网容量优化配置》论文可在知网下载，本人博客有解读
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    该文探讨了基于非合作博弈理论下的风能、太阳能及氢能混合微电网的最佳容量配置策略，并提供详细解读。详情参见博主相关文章与知网原文。 混合微电网容量优化配置是设计中的关键环节之一。本段落研究了风电场、光伏电站以及制氢-储氢-发电一体化系统的容量配置问题。首先，建立了由风力发电方、光伏发电方及氢能系统投资方组成的非合作博弈模型，并以各参与者的收益最大化为优化目标；其次，在考虑各方的投资成本、运维费用、购售电成本和弃风弃光的惩罚费等因素后，利用粒子群算法对每个参与者进行单独优化，确定收益最大化的纳什均衡点；最后，采用新疆某地区典型月份的实际气象数据（包括风速与光照强度）进行了算例分析。结果显示，在月度综合成本较低的情况下能够保证供电可靠性，并实现了微电网系统容量的合理配置。
     
  • 30号资源-源程序：《考虑特性分布的储能电站接入的电网多时间尺度源储荷协调调度策略》论文可在知网下载，本人博客有解读
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    本文探讨了基于特性分布的储能电站优化接入方案，并提出了一种电网多时间尺度下的源储荷协调调度策略。详细内容可于知网查阅，作者博客提供深入解析。 为了提高区域电网的新能源消纳率并使电力系统运行成本最小化同时提升供电可靠性，本段落提出了一种基于储能电站接入特性的多时间尺度“源–储–荷”协调调度策略。该策略综合考虑了储能电站与各类需求响应资源在不同时间尺度上的特性，并制定了日前调度计划；通过日内滚动调整和实时修正来确保预测数据的准确性。 以系统运行成本、弃风惩罚成本及失负荷惩罚成本作为目标函数，建立了多时间尺度调度模型。最终利用MATLAB平台调用CPLEX商业软件包进行混合整数规划优化计算的结果显示：所提出的调度策略能够实现电力系统的最优运营成本，并有效减少风电的浪费率；同时显著提高了“源–储–荷”系统中的新能源接纳能力。
     
  • 电动汽车充电的有序优化方案
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    本研究提出了一种针对电动汽车充电需求的有效管理和优化策略，旨在提高充电设施利用率，减少电力负荷波动，保障电网稳定运行。 通过实例分析，在MATLAB中使用内置的多目标遗传算法来计算多目标函数，并找到帕累托最优解。