Advertisement

基于多目标粒子群算法的配电网帕累托解集求解及微电网优化（含完整代码和数据）

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

简介：
本研究采用改进的多目标粒子群算法，针对复杂电力系统中的配电网问题，高效地寻找帕累托最优解，并应用于微电网的优化设计。文中提供了详细的代码与实验数据，便于进一步的研究与应用开发。 基于MATLAB编程，使用多目标粒子群算法求解配电网帕累托解集，并应用于微电网优化。代码完整且包含数据与注释，方便进一步扩展应用。如有疑问或需要创新及修改，请联系博主。本科及以上学历者可下载并应用或进行相关扩展。若内容不完全符合要求或需求，亦可通过联系博主获取支持以作相应调整。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于多目标粒子群算法的配电网帕累托解集求解及微电网优化（含完整代码和数据）
    优质
    本研究采用改进的多目标粒子群算法，针对复杂电力系统中的配电网问题，高效地寻找帕累托最优解，并应用于微电网的优化设计。文中提供了详细的代码与实验数据，便于进一步的研究与应用开发。 基于MATLAB编程，使用多目标粒子群算法求解配电网帕累托解集，并应用于微电网优化。代码完整且包含数据与注释，方便进一步扩展应用。如有疑问或需要创新及修改，请联系博主。本科及以上学历者可下载并应用或进行相关扩展。若内容不完全符合要求或需求，亦可通过联系博主获取支持以作相应调整。
     
  • 基于MATLAB的多目标粒子群算法帕累托解法
    优质
    本研究利用MATLAB平台开发了一种新颖的多目标粒子群优化算法，专注于寻找并分析复杂问题中的帕累托最优解集。通过改进传统的粒子群算法，该方法能够有效地处理多个冲突的目标函数，在工程设计、经济管理等领域展现出广泛的应用潜力和优越性。 多目标粒子群算法帕累托求解MATLAB代码通过对接的帕累托比较来求解帕累托最优前沿。
     
  • 基于多目标粒子群算法的支配解与帕累托前沿求解及模糊优化方法研究
    优质
    本研究探讨了利用改进的多目标粒子群算法解决复杂问题的方法，着重于寻找支配解和构建帕累托最优前沿，并引入模糊理论进行优化决策。 基于MATLAB编程实现多目标粒子群算法的支配解求解、帕累托前沿求解以及模糊优化算法。代码完整且包含数据与注释，便于扩展应用。如有疑问或需要创新及修改，请联系博主（具体方式未在原文中给出）。适用于本科及以上学生下载并应用于研究和开发。如需进一步定制化需求，也可联系博主进行讨论。
     
  • MOPSO与帕累托最优的多目标粒子群优化
    优质
    本文介绍了基于多目标粒子群优化(MOPSO)算法及其在实现帕累托最优解集方面的应用和优势，探讨了该算法在解决复杂多目标问题中的潜力。 多目标粒子群优化涉及三个目标函数，并生成帕累托非支配解集。
     
  • 基于改良粒子群算法的微电网多目标优化调度(Matlab完整源码和数据)
    优质
    本项目采用改良的粒子群算法，针对微电网进行多目标优化调度研究，并提供完整的Matlab源代码及数据集，旨在提高能源利用效率与系统稳定性。 基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度（Matlab完整源码和数据）研究利用了20世纪90年代兴起的一种方法——粒子群优化(PSO,Particle Swarm Optimization)。由于其概念简单、操作方便且收敛速度快，该算法受到了广泛的关注。 PSO模拟的是鸟群捕食的行为模式：假设一群鸟在随机搜寻食物，在这片区域中只有一块食物，并且所有的鸟都不知道这块食物的具体位置，但它们知道自己离目标有多远。在这种情况下，最有效的策略是寻找距离最近的那只鸟所在的附近区域进行搜索。 PSO的基本思想就是模拟鸟类群体捕食的行为模式：通过个体的经验和种群之间的信息交流来调整搜寻路径，从而找到最佳的食物来源地。每个粒子的位置或路线代表了一个可能的解决方案，在算法运行过程中，所有的粒子会根据当前最优解不断更新自己的位置与速度，最终收敛到全局最优解附近。 在微电网多目标优化调度的应用中，改进后的PSO算法可以更加有效地解决复杂的能源分配问题。
     
  • 基于粒子群算法的智能微电网多目标优化（含可执行代码和数据）.zip
    优质
    本资源提供了一个基于粒子群算法解决智能微电网多目标优化问题的方案，并附带了实现该算法的完整可执行代码及所需的数据文件，适合于科研与工程应用。 智能微电网中的多目标优化问题可以通过粒子群算法进行有效解决，并且有详细的注释可供参考。
     
  • 基于改良粒子群算法的微电网多目标优化调度(Matlab完整源码)
    优质
    本作品介绍了一种基于改进粒子群算法对微电网进行多目标优化调度的方法，并提供了完整的Matlab实现代码。适合研究与学习使用。 基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度（Matlab完整源码）
     
  • 基于多目标粒子群算法的配电网络储能配置优化
    优质
    本研究提出了一种基于多目标粒子群算法的方法，旨在优化配电网络中储能系统的配置，实现经济效益与技术性能的最佳平衡。 本段落构建了一个储能选址定容优化模型，该模型以系统节点电压水平（反映电网脆弱性）、网络损耗以及储能系统的总容量为优化目标。在求解过程中提出了一种改进的多目标粒子群算法(IMOPSO)。此算法通过计算个体粒子与群体最优粒子之间的距离来动态调整惯性权重，使各粒子能够自适应地改变其搜索策略，并且当两者间的距离较小时引入交叉变异操作以避免陷入局部最优解。此外，该方法还采用了动态密集距离排序技术更新非劣解集，并据此选择全局最优的解决方案，在保持了解集规模的同时也优化了解的质量分布。为了减少决策者偏好对最终结果的影响，本段落采用了一种基于信息熵的序数偏好法从Pareto最优解集中挑选出最佳储能接入方案。通过在IEEE33节点配电系统上进行仿真验证，证明该方法具有良好的收敛性和全局搜索能力，在解决储能选址定容问题中表现出色。
     
  • 基于MATLAB的微电网粒子群算法求解
    优质
    本研究采用MATLAB平台，运用粒子群优化算法，针对微电网中的能量管理与调度问题进行建模和仿真分析，旨在提升系统的经济性和稳定性。 使用MATLAB的粒子群算法来解决包含风力发电、光伏发电及蓄电池在内的微电网调度问题，代码简单易懂且可直接运行。
     
  • 基于改良多目标粒子群算法的配电网络储能配置优化(Matlab完整源码)
    优质
    本研究提出了一种改进的多目标粒子群算法，用于优化配电网中的储能系统配置。通过Matlab实现并提供了完整源码，以促进该领域的进一步研究和应用。 基于改进多目标粒子群算法的配电网储能选址定容（Matlab完整源码）