Advertisement

基于Wasserstein距离的分布鲁棒优化方法在《Energy and reserve dispatch...》中的实现

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

简介：
本文探讨了在能源和储备调度问题中应用基于Wasserstein距离的分布鲁棒优化方法，提出了一种新的求解策略，增强了模型对不确定性的适应能力。 复现爱思唯尔论文《Energy and reserve dispatch with distributionally robust joint chance constraints》是一个学习分布鲁棒优化的好方法。该程序使用MATLAB和yalmip编写，并通过gurobi进行求解。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于Wasserstein距离的分布鲁棒优化方法在《Energy and reserve dispatch...》中的实现
    优质
    本文探讨了在能源和储备调度问题中应用基于Wasserstein距离的分布鲁棒优化方法，提出了一种新的求解策略，增强了模型对不确定性的适应能力。 复现爱思唯尔论文《Energy and reserve dispatch with distributionally robust joint chance constraints》是一个学习分布鲁棒优化的好方法。该程序使用MATLAB和yalmip编写，并通过gurobi进行求解。
     
  • 基于Wasserstein距离的电力系统自调度分布鲁棒优化方法（含ADMM算法）
    优质
    本研究提出一种基于Wasserstein距离的电力系统自调度分布鲁棒优化模型，并结合ADMM算法进行求解，旨在提升系统的运行经济性和稳定性。 本代码环境为MATLAB，并调用YALMIP与MOSEK/CPLEX求解器进行优化计算。该程序还与ADMM算法进行了对比分析，注释详尽且易于理解，具有很高的参考价值。通过阅读readme.md文件可以详细了解整个项目的各个子函数及其功能介绍。
     
  • 基于Wasserstein距离与CVaR的电-气综合能源系统分布鲁棒优化的MATLAB实现
    优质
    本研究提出了一种结合Wasserstein距离和条件价值-at-risk(CVaR)的电-气综合能源系统的分布鲁棒优化方法，并通过MATLAB实现了该算法。 本段落详细介绍了如何利用Wasserstein距离和条件风险价值（CVaR）进行电-气综合能源系统的分布鲁棒优化。文章首先解释了不确定性调度的背景及其挑战，并阐述了通过Wasserstein距离构建模糊集的具体步骤，以及如何结合CVaR评估风险并将其融入优化模型中。文中还展示了具体的MATLAB代码实现，包括模糊集的构建、优化模型的设计、CVaR的计算和电-气耦合关系的处理方法。最终，通过实例验证了该方法的有效性，证明其能够在降低保守性的同时提高系统的实际应用性能。 本段落适合从事电-气综合能源系统研究和开发的技术人员、研究人员及高校师生阅读使用。适用于需要解决电-气综合能源系统中不确定性调度问题的研究项目和技术开发场景。主要目标是通过分布鲁棒优化方法，减少系统的保守特性，提升调度方案的稳健性和经济效益。 文章不仅提供了详细的理论推导和代码实现指导，还讨论了一些实用的工程实践技巧，如场景生成、约束处理等。这对于理解和应用分布鲁棒优化方法具有重要的参考价值。
     
  • 基于MATLAB的分布鲁棒优化程序：在综合能源和备用调度中的联合机会约束及Wasserstein距离分析
    优质
    本研究开发了基于MATLAB的分布鲁棒优化工具，应用于综合能源系统与备用调度中，结合机会约束和Wasserstein距离进行不确定性分析。 MATLAB分布鲁棒优化程序：在综合能源与备用调度问题下复现联合机会约束，并进行Wasserstein距离分析；基于Wasserstein距离的能源调度与储备调配联合机会约束实现；Matlab分布鲁棒优化程序，用于重现《Energy and Reserve Dispatch with Distributionally Robust Joint Chance Constraints》。这是一个学习Wasserstein 距离和分布鲁棒优化的好程序。 该程序注释详细且运行结果正确，包含理论部分的公式推导。文章专注于综合能源的分布鲁棒优化问题，并提供了很好的代码资料。
     
  • 分布鲁棒优化
    优质
    分布鲁棒优化（DRO）是一种数学规划理论，用于处理不确定条件下的决策问题，旨在最小化最坏情况下的期望损失，广泛应用于金融、物流和机器学习等领域。 论文中的方法实现：使用Wasserstein指标的数据驱动分布式鲁棒优化来对约束随机系统的分布鲁棒控制进行研究，并提供了性能保证以及易于重构的特性。
     
  • 鲁棒约束与鲁棒优化_cplex在鲁棒优化模型中的应用
    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。
     
  • 基于Wasserstein距离的风光不确定性下的分布式鲁棒最优潮流研究（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。
     
  • MATLAB分布鲁棒优化代码，重现能源和储备调度的分布鲁棒性问题解决方法
    优质
    本代码实现了一种基于MATLAB的分布鲁棒优化算法，专为解决能源管理和储备调度中的不确定性问题设计。通过该工具，研究人员能够有效地模拟并优化复杂系统下的资源分配策略，确保在各种可能条件下系统的稳定运行和效率最大化。 这段文字描述了一个关于MATLAB分布鲁棒优化程序的介绍，《energy and reserve dispatch with distributionally robust joint chance constraints》一文中提到了该程序。这个程序是学习Wasserstein距离及分布鲁棒性的好资源，代码注释清晰且运行结果正确，并包含理论部分和公式的推导过程。文章基于综合能源系统的分布鲁棒优化问题，是一个很好的参考资料。
     
  • 电-气综合能源系统的能量-备用分布鲁棒优化调度策略，结合Wasserstein距离和CVaR条件风险价值方法
    优质
    本文提出了一种基于Wasserstein距离与CVaR条件风险价值的方法，用于优化电-气综合能源系统中的能量及备用分配，提升系统的鲁棒性和经济性。 本段落提出了一种基于Wasserstein距离与CVaR条件风险价值的电-气综合能源系统能量-备用分布鲁棒优化调度策略，并构建了相应的数学模型。研究首先利用Wasserstein距离来刻画不确定参数的模糊集，然后建立了电-气综合能源系统的能量和备用市场联合优化调度模型，在该过程中考虑到了调度的风险问题，通过使用CVaR（条件风险价值）评估风险值。基于这些方法，本段落构建了一个完整的分布鲁棒性模型以处理不确定性因素，并且证明这种策略能够显著降低传统鲁棒优化的结果保守性，使结果更加贴近实际情况。 关键词：Wasserstein距离; CVAR条件风险价值; 分布鲁棒优化; 电-气综合能源系统; 能量和备用调度。
     
  • Python实现的鲁棒优化.zip
    优质
    本资料包提供了使用Python编程语言实现鲁棒优化方法的相关代码和文档。包含多种鲁棒优化算法的应用实例及源码解析，适合学习和研究需要。 鲁棒优化的Python实现涉及使用特定库来处理不确定条件下的最优化问题。这类方法可以帮助开发者在面对数据波动或模型参数不确定性的情况下设计出更加稳定可靠的算法解决方案。通过利用如CVXPY这样的工具，可以方便地构建并解决复杂的鲁棒优化任务，在金融、工程及机器学习等领域有着广泛的应用价值。