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基于两阶段的鲁棒优化,涉及综合能源系统、需求响应以及微电网,并针对多目标优化问题进行调度,利用matlab-yalmip-cplex/gurobi工具对文章复现进行优化。

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简介:
该研究集中于多目标灰狼算法驱动的冷热电联供拱型微电网,旨在优化并纳入用户侧柔性负荷的社区综合能源系统,进行日前调度。同时,提供了完美复现的matlab-yalmip-cplex/gurobi代码版本,涵盖了基于场景的多区域综合能源优化调度方案(采用随机优化方法),以及考虑阶梯式碳交易机制与电制氢的综合能源系统热电优化方案。此外,还包含完美复现的matlab-yalmip-cplex/gurobi代码版本,涉及基于概率距离的场景快速削减法的风光场景生成与削减方法,以及微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法。 此外,提供了matlab-yalmip-cplex/gurobi非答疑版本,专注于两阶段鲁棒优化入门到编程实践。最后,还提供了并网型微电网光储协同优化调度方案及其相应的matlab-yalmip-cplex代码资源,以及包含集群电动汽车的微电网多种需求侧资源经济协同调度方案。

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客服
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  • MATLAB-YALMIP-CPLEX/GUROBI
    优质
    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代码
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    本研究采用MATLAB和YALMIP工具箱,实现了基于两阶段鲁棒优化方法的综合能源系统的多目标调度模型。该模型重点探讨了微电网中的需求响应策略与能量管理问题,并通过仿真实验验证了其有效性。 微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法(完美复现)使用MATLAB-YALMIP-CPLEX/GUROBI非答疑版本/两阶段鲁棒优化入门到编程/并网型微电网光储协同优化调度/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/基于多目标灰狼算法的冷热电联供型微电网允许优化/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/考虑阶梯式碳交易机制与电制氢的综合能源系统热电优化(完美复现)MATLAB-YALMIP-CPLEX/GUROBI代码/基于概率距离的场景快速削减法的风光场景生成与削减方法
  • 经济方法(含MATLAB-YALMIP-CPLEX/GUROBI答疑)
    优质
    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。
  • MATLAB-YALMIPCPLEX容量经济
    优质
    本文提出了一种利用MATLAB-YALMIP和CPLEX工具箱进行两阶段鲁棒优化的方法,旨在解决微电网中的容量经济调度问题,以实现成本最小化及系统稳定性。 本段落采用YALMIP编写的两阶段鲁棒优化方法来解决微电网的经济调度问题。目标函数主要考虑了投资成本(第一阶段)和运行成本(第二阶段),其中,投资成本主要包括储能系统的等年值投资费用;而运行成本则包括配电网交互成本、各单元运维费用以及微型燃气轮机的燃料消耗费。本优化模型中的不确定量为光伏、风电及负荷的变化。 文件中详细列出了所有参数定义、约束条件说明和公式推导,具体内容可参考《微电网两阶段鲁棒经济调度》与《考虑机组禁止运行区间的含风电鲁棒机组组合》这两篇论文。程序已经过良好调试并能够顺利收敛,使用者可以根据自身需求进行扩展使用。
  • MATLABYALMIPCPLEX
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    本文介绍了利用MATLAB平台上的YALMIP工具箱和CPLEX求解器进行两阶段鲁棒优化方法,应用于解决微电网运行中面临的不确定性问题。通过该模型,可以有效提高微电网系统的可靠性和经济性。 微电网双层场景两阶段鲁棒规划方法的目标函数包括投资成本和运行成本。其中,投资成本主要为储能设备的年均投资额;而运行成本则涵盖配电网交互费用(购售电费用)、各单元运维费以及微型燃气轮机燃料消耗的成本。 该模型考虑了储能系统、微小型燃气发电机组及功率平衡等约束条件,并且包含了与配电网互动的相关限制。具体细节可参考《微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法_刘一欣》,虽然两者有一定相似性,但本方案并未涵盖所有内容。程序确保稳定运行并附有清晰的注释说明;同时模型推导过程均有文档和图片可供参照。 鉴于风光发电与负荷需求在微网系统中存在不确定性因素,因此将这些变量以上下界等比例缩放的方式表示为盒式不确定集:公式如下所示: 其中,代表了风电、光伏出力及负载功率的预测值;而,则是相应的不确定度倍数。取值分别为0.05, 0.1和0.15。
  • Matlab原创代码实研究方法_刘一欣》
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    本项目基于Matlab编写原创代码,旨在实现并验证《微电网两阶段鲁棒优化调度方法》论文中的理论模型,深入探究两阶段鲁棒优化在微电网调度问题上的应用效果。 基于Matlab代码完美复现了文献《微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法_刘一欣》中的两阶段鲁棒优化模型。与现有版本不同的是,该成果源于本人的硕士研究方向——微网两阶段鲁棒优化调度,并且是纯原创工作。 构建了一个min-max-min结构的两阶段鲁棒优化模型,旨在找到最恶劣场景下的最低运行成本调度方案。此模型考虑了储能系统、需求侧负荷和可控分布式电源(如微型燃气轮机)的操作限制及协调控制策略,并引入不确定性调节参数以灵活调整调度方案的保守程度。 通过运用C&CG列约束生成算法以及强对偶理论,将原问题分解为主问题与子问题进行交替求解。主问题是混合整数线性特征的问题,而子问题则可以通过优化方法解决。程序使用MATLAB结合yalmip调用CPLEX实现计算,并且每一行代码都附有详细注释。 此外还提供了约束条件矩阵的推导过程以供参考,整体复现效果良好并可随时提供答疑服务。
  • 场景区域(随机方法MATLAB-YALMIP-CPLEX/GUROBI
    优质
    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。
  • 初探(5)-MatlabYalmip编程实践
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    本篇文章为《鲁棒优化初探》系列第五篇,将通过实例介绍如何使用Matlab和Yalmip工具箱来进行鲁棒优化问题的建模与求解。 本段落系统介绍了如何利用Matlab与Yalmip工具箱求解单阶段鲁棒优化问题的方法,总共包括三种方法及两个算例:第一种是使用Yalmip中的uncertain函数定义不确定变量,并直接通过鲁棒优化模块进行求解;第二种是将内层优化的最优解KKT条件引入外层优化中,将其转换为单一层次的优化问题来解决;第三种则是利用对偶变换,调整内外层优化的目标方向一致后合并形成单一层级的优化。文章共提供了两个算例:第一个是一个简单的鲁棒选股优化问题(虽然看起来简单但实际变量规模更大),三种方法得出的结果是一致的;第二个是电力系统中的鲁棒经济调度问题,在这个问题中KKT条件和对偶变换两种方法得到的结果一致,但是与直接调用鲁棒优化模块求解结果不同。在代码实现上使用了matlab+Yalmip工具箱,并且对于第二个算例还应用到了MATPOWER工具箱。
  • MATLAB-YALMIP-CPLEX/GUROBI代码热冷
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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。
  • MatlabYALMIPCPLEX含储装置
    优质
    本研究运用Matlab结合YALMIP与CPLEX工具箱,旨在开发一种高效的算法模型,用于分析并优化含有储能设备的微电网系统中的能量调度问题。通过这种方法,可以实现对各种运行条件下的微电网进行精确的能量管理和调度决策制定,从而提高系统的经济性和可靠性。 使用Matlab结合YALMIP与CPLEX工具可以有效地解决含有储能系统的微电网优化调度问题。目标函数设定为最小化微电网的运行成本,系统中的能量设备包括风力发电、光伏发电以及蓄电池等组件,并且需要考虑电价因素及与外部电力网络之间的相互作用。约束条件涵盖了针对蓄电池的状态电量(SOC)限制、功率交换界限以及功率平衡等方面的要求。 值得注意的是,在程序中采用了混合整数线性规划的方法来描述和处理电池模型,这为其他类似问题的建模提供了有价值的参考案例。此外,该方案在实际运行过程中表现良好,并能够生成高质量的结果图表;同时具备很好的扩展能力以适应不同场景的需求变化。最后值得一提的是,测试结果显示使用gurobi求解器同样可以得到与CPLEX相同质量的解决方案结果。