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🔥内容介绍
随着微电网的不断发展,局部区域内多个微电网互相联结形成微网群,有利于其协调控制,提高运行稳定性和经济性.相对传统微电网,微网群系统具有多运营主体的特点,微网群能量调度中心需协调各方利益对运行计划优化调度.考虑含多源异质分布式电源出力具有随机性,采用盒式不确定集合描述不确定性,考虑最坏情况对不确定约束凸转换.建立微网群系统的两级递阶优化调度模型:上层是微网群能量调度中心优化调度模型,下层是子微网优化调度模型,然后对所建递阶优化调度模型耦合性和分布性进行分析,采用一种新型的协同优化方法——目标级联法,实现上下层模型的解耦独立优化.算例表明基于目标级联法的分层分布式优化调度算法具有快速性和良好收敛的特点.
🔥运行结果
🔥部分代码
🔥参考文献
[1]曾智基,杨苹,陈燿圣,等.基于目标级联法的微网群多主体分布式优化调度[J].华北电力大学学报：自然科学版, 2019(2):9.DOI:CNKI:SUN:HBDL.0.2019-02-004.
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🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
