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本项目实现了一种基于变分模态分解(VMD)的短期电力负荷预测模型——VMD-CNN-LSTM。通过VMD技术将原始电力负荷数据分解为多个平稳子序列,结合温度和时间等特征构建矩阵,输入CNN-LSTM模型训练,最终叠加重构得到预测结果。此方法有效应对非线性和非平稳性引起的误差,精度高且稳定性强。程序采用Python编写,注释清晰,运行稳定,并提供直观的可视化结果。附带部分代码及详细运行结果展示,下载链接已提供。
本项目基于深度Q网络(DQN)算法,通过学习预测负荷、可再生能源输出及分时电价等信息,实现微能源网的能量管理与优化。程序以能量总线模型为基础,结合强化学习理论,采用Python编写,注释清晰,复现效果佳。内容涵盖微能源网系统组成、Q学习算法原理及其实现,并提供训练奖励曲线、发电单元功率、电网交互功率和蓄电池调度等运行结果图表,便于对照文献学习与应用。
该程序基于文献《梯级水光互补系统最大化可消纳电量期望短期优化调度模型》,构建了以最大化整体可消纳电量期望为目标的梯级水光互补系统短期优化调度模型。模型以机组为最小调度单元,对电站、机组和电网约束进行了精细化建模,并通过分段线性逼近等方法将非线性约束转化为混合整数线性规划问题,在Matlab环境中使用CPLEX求解器进行求解。该模型能够合理调配梯级负荷,提升水电与光伏的互补协调能力,从而提高系统的整体消纳水平。模型包括4个水电站、15台机组和2个光伏群,旨在优化调度方案,实现更高的能源利用率。源代码已修正机组对应关系等问题并发布。
该仿真模型采用Simulink实现风光储与电解制氢系统的协同运行,涵盖光伏、风电、储能及电解槽制氢模块。光伏模块通过MPPT算法优化性能;储能系统采用双闭环控制维持电压稳定;风电模型利用永磁同步电机和变流器提高效率;电解槽制氢系统采用功率外环加电流内环控制实现恒功率制氢。仿真旨在整合风能、太阳能、储能和制氢技术,实现清洁能源高效利用,适用于研究和优化综合能源系统。提供2016b/2018b/2023b三个版本的模型,方便学习研究。
该程序构建了一个综合能源系统的优化调度双层模型,采用差分进化算法和规划算法分别求解上下层问题。模型涵盖了燃气轮机、锅炉、风电、光伏及储能设备的协同运行,并考虑了供应商与用户的利益平衡。通过满足设备出力、储能、负荷平衡等约束条件,实现了系统经济性和性能的优化。程序基于Matlab+Cplex编写,注释详尽且附带文档说明,便于学习研究。
该仿真研究了微电网中分布式电源接入后产生的谐波影响,并采用基于下垂控制的三环控制(功率环、电压环和电流环)来消除谐波,确保并网电流谐波畸变率低于阈值。模型使用Simulink进行仿真,主电路采用LCL滤波,实现功率精准跟踪。通过协调频率和电压调节,系统在不同负载条件下保持稳定运行。结果显示,有功和无功功率及电压电流曲线均符合预期,满足并网条件。
基于改进鲸鱼优化算法的微网系统能量管理源码实现,结合LSTM预测可再生能源和负荷,优化微网运行成本与固定成本。方法应用于冷热电联供微网,结果显示经济成本平均降低4.03%,提高经济效益。代码包括数据分段、LSTM网络定义及训练,最终展示了一系列运行结果图表。
此程序是基于《计及碳捕集电厂低碳特性的含风电电力系统源-荷多时间尺度调度方法》的复现,实现了电热综合能源系统的日前日内调度模型,涉及燃气轮机、风电机组、火电机组、电锅炉及碳捕集系统。程序使用MATLAB的YALMIP+CPLEX进行优化,考虑了碳捕集、风电协调、需求响应和系统灵活性。它定义了多种决策变量,包括电力和热力出力、碳排放、能耗等,并设置了相应的约束条件,如出力范围、碳捕集效率和旋转备用约束。程序还显示了实现效果的图表,但具体细节未给出。
初学者入门配电网可参考经典的IEEE 33节点系统,此系统在文献中广泛应用。资源包括节点和支路参数的Excel表格及Visio的网络拓扑图,可免费下载。配电网以闭环设计增强灵活性和可靠性,故障恢复涉及网络拓扑约束。提供的MATLAB相关链接探讨了孤岛、重构及故障恢复策略。
摘要(Markdown格式): 在对微电网优化调度的模型复现中,发现智能算法(如改进粒子群优化)得出的结果有时不符合预期。例如,电网在低电价时段未满负荷购电,而高电价设备出力未相应降低,可能由于算法陷入局部最优或约束条件设置不当。为解决此问题,采用了梯级罚函数方法改进代码,以更好地满足预期的逻辑关系和优化目标。更新后的程序结果显示设备出力和电价成本的关系更符合预期,降低了运行成本。详细分析和改进后的程序结果图表可见相关链接。
该程序参考《_基于氨储能技术的电转氨耦合风–光–火综合能源系统双层优化调度》模型,对制氨工厂、风力发电、电制氢、燃气轮机、火电机组等主体进行建模分析,以火电机组启停成本、煤耗成本、弃风成本和购气成本形成的综合成本为目标,程序采用matlab+cplex求解,注释清晰,方便学习!
该文档描述了一个使用改进粒子群算法实现的微电网多目标优化调度的Matlab程序。该模型旨在最小化运行成本和环境保护成本,将多目标问题通过权值转换为单目标问题解决。程序中定义了决策变量,如柴油发电机、微型燃气轮机、联络线和储能的输出,并使用全局变量处理电负荷、风力和光伏功率等数据。算法参数包括最大迭代次数和种群大小。代码调用了`PSOFUN`函数来执行优化计算,并展示了优化结果的图表。
这段内容介绍了一个使用改进的麻雀搜索算法优化CNN-BiLSTM模型进行多输入单输出预测的程序。程序通过融合正余弦和柯西变异提升算法性能,主要优化学习率、正则化参数及BiLSTM的隐层神经元数量。它利用一段简单的风速数据进行演示,对比了改进算法与粒子群、灰狼算法的优化效果。代码包括数据导入、预处理和模型构建部分,并展示了优化前后的效果。建议使用高版本MATLAB运行。
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