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149号资源-源程序：运用SOE算法的多时段随机配电网重构方法（附本人博客解读）

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简介：
本资源提供基于SOE算法实现的多时段随机配电网重构源代码，并包含详细的博客文章解析，助您深入理解配电网优化策略。 MATLAB代码：基于SOE算法的多时段随机配电网重构方法 关键词：配电网重构 SOE算法 多时段随机重构 参考文档：《Switch Opening and Exchange Method for Stochastic Distribution Network Reconfiguration》完全复现 仿真平台：MATLAB+CPLEXgurobi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：该代码主要解决通过配电网重构获取最优网络拓扑的问题，从而有效降低网损并提高经济效益。同时考虑了光伏与负荷的随机性，构建了一个多时段随机配电网重构模型。考虑到大型网络中计算耗时较长的问题，采用了基于开断和交换的SOE方法以获得良好的径向拓扑结构。通过使用IEEE标准算例进行了测试验证，该方法更加创新且求解效果更好，结果与文献基本一致，代码质量非常高。

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  • 149号资源-源程序：运用SOE算法的多时段随机配电网重构方法（附本人博客解读）
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    本资源提供基于SOE算法实现的多时段随机配电网重构源代码，并包含详细的博客文章解析，助您深入理解配电网优化策略。 MATLAB代码：基于SOE算法的多时段随机配电网重构方法 关键词：配电网重构 SOE算法 多时段随机重构 参考文档：《Switch Opening and Exchange Method for Stochastic Distribution Network Reconfiguration》完全复现 仿真平台：MATLAB+CPLEXgurobi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：该代码主要解决通过配电网重构获取最优网络拓扑的问题，从而有效降低网损并提高经济效益。同时考虑了光伏与负荷的随机性，构建了一个多时段随机配电网重构模型。考虑到大型网络中计算耗时较长的问题，采用了基于开断和交换的SOE方法以获得良好的径向拓扑结构。通过使用IEEE标准算例进行了测试验证，该方法更加创新且求解效果更好，结果与文献基本一致，代码质量非常高。
     
  • 46号资源-源程序：《考虑分布式电源运行特性的有源配电网智能软开关SOP规划方法》论文可在知网下载，本人博客有解读
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    本研究探讨了在有源配电网络中集成分布式电源时智能软开关SOP的优化策略，相关论文已在知网发布，详细解读见个人博客。 智能软开关（soft open point, SOP）作为一种新型配电装置，在提高配电网运行经济性、灵活性及可控性的方面具有巨大潜力，可以有效解决大量间歇性分布式电源接入所带来的问题。然而，考虑到投资与运营成本因素，SOP的选址和容量确定成为亟待解决的问题。本段落提出了一种考虑分布式电源特性特点的有源配电网SOP规划方法。 首先，在研究中充分考虑了风光等可再生能源发电的特点，并通过历史数据获取其概率密度分布函数，采用基于Wasserstein距离的最佳场景生成技术构建典型运行场景。其次，建立了SOP选址与容量确定问题的双层优化模型：上层目标为年综合费用最小化；下层则针对每个特定场景寻求最低运营成本解决方案。同时采用了结合模拟退火和锥规划算法的混合优化方法来求解此模型。 最后，在IEEE 33节点系统算例中，通过详细的分析与验证展示了所提出的双层规划模型及混合优化算法的有效性。
     
  • 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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    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。
     
  • 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。
     
  • 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
     
  • 142号资源-源程序：利用DDPG算法进行发电公司竞价策略研究的Python程序，本人博客中有详细解读
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    本资源提供基于DDPG算法的电力公司竞价策略的Python程序源代码。附带详尽解析文章，深入浅出讲解实现细节与应用逻辑。详情请参阅博主相关博文。 本段落资源详细解读可关注免费专栏《论文与完整程序》中的第142篇博文。 基于DDPG（深度确定性梯度策略）算法的售电公司竞价策略研究 关键词：DDPG 算法 深度强化学习 电力市场 发电商 竞价 本代码主要探讨多个售电公司的竞标及报价策略，属于电力市场的范畴。传统方法通常采用博弈论来寻求电力市场的均衡状态，但这种方法仅适用于信息完备的简单环境，并不能很好地反映竞争激烈的复杂市场情况。因此，本研究利用深度确定性梯度策略（DDPG）算法对发电公司定价行为进行建模，解决了传统强化学习算法在处理低维离散状态和动作空间时收敛不稳定的问题。实验结果表明，在不完全信息的环境下，该方法仍能有效达到接近完全信息下的纳什均衡，并且通过调整发电商的耐心参数可以直观地展现不同的市场合谋程度，为分析电力市场的策略提供了有力工具。 当前深度强化学习领域非常活跃，基于本代码稍作改进即可产生新的研究成果。因此，对于研究深度强化学习方向的人来说，这是一个很好的起点和参考资料。
     
  • 108号资源-源程序：《关于改进秃鹰算法在微电网群经济优化调度中的应用研究》-本人博客有解读
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    该文章探讨了如何通过改进秃鹰优化算法来提高微电网集群的经济效益和运行效率，具体实现方法及研究成果已在作者个人博客中详细解读。 传统优化算法在解决微电网群的优化调度问题时难以找到可行解或最优解。为应对这一挑战，我们提出了一种基于反向学习和柯西变异改进的秃鹰搜索算法（IBES）。该方法通过结合反向学习与柯西变异策略，在秃鹰算法中提高了跳出局部最优的能力，并解决了求解精度低的问题。 实验结果表明，相较于粒子群优化算法（PSO）、麻雀搜索算法(SSA) 和鲸鱼优化算法(WOA)，改进后的秃鹰搜索(IBES)在寻优精度方面表现更佳。此外，IBES能够有效降低微电网系统的经济成本。
     
  • 81号资源-源程序：支持在知网下载的论文-基于ADMM算法的多微网协同优化调度-本人博客含解析
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    本项目提供基于ADMM算法实现的多微网协同优化调度源代码，适用于学术研究与仿真分析，并附带详细的解析文档。通过该程序，用户能够更便捷地在知网上下载相关论文，深入理解并应用ADMM算法解决复杂电网系统问题。 为了实现微网间的电能交易与能量共享，采用交替方向乘子法（ADMM）进行研究，并实现了分布式算法以保护各个微电网的信息安全，避免了集中优化带来的信息泄露风险。 本段落对由光伏、风机、柴油发电机以及微燃气轮机组成的复杂微电网系统进行了深入分析。在此基础上建立了经济和环境双重目标下的微电网优化模型，并运用遗传优化神经网络技术来预测不可控电源的输出功率及负荷需求。将这些数据输入到模型中，再利用ADMM算法进行求解。 实验结果表明，相较于多目标粒子群算法（MOPSO）以及多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)，所提出的ADMM方法具有更高的收敛精度和更快的速度，在优化效果上表现出色，验证了该模型与算法的有效性。
     
  • 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。
     
  • 银行家算法与随机分配、按序分配的资源分配方法
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    本文探讨了银行家算法在操作系统中的应用，并对比分析了随机分配和按序分配两种资源管理策略的效果及优劣。 资源分配可以通过银行家算法、随机分配算法和按序分配算法来实现。