提出一种具有自校核功能的配电网调度操作票生成系统设计思想,在设计的系统中,电网调度运行人员在开票前可以通过人工智能模块对绘制的电网接线图进行检查和校核,在开票过程中可以通过系统中的防误闭锁模块实现防误操作,另外还可以通过潮流计算模块判断所开列的操作票实施的安全可行性。接线图查错和分析子模块采用框架结构表示知识,通过智能推理判断图元连接的正确性;防误闭锁检查子模块使用逻辑表达式实现防误操作;潮流计算子模块采用前推回代潮流算法计算操作票可能对电网潮流造成的影响。结合实例,给出了系统的实现方法。实际应用表明,所设计的系统可以很好地保证电网调度操作票开票的正确性和安全性。

针对一类具有大工作区域和快时变特性的约束非线性系统, 采用多个线性参数时变(LPV) 模型近似描述原非线性系统. 对于各LPV 模型, 设计基于参数独立Lyapunov 函数的局部离线预测控制器. 构造各局部控制器间的切换策略, 在保证切换稳定性的同时, 使相互重叠的稳定域覆盖期望的工作区域. 仿真结果表明, 相比于已有的调度预测控制方法, 所提出的方法不仅能够保证控制输入在给定的约束范围内, 而且在局部控制器切换次数少的情况下, 获得良好的控制性能.

本文提出了一个多阶段随机规划的形式化框架，用于在多地区可再生能源生产不确定性的输电受限经济调度中，重点优化实时运营中的储运调度。该问题通过使用随机对偶动态规划方法来解决。所提出方法的适用性在一个基于2013-2014年德国电力系统太阳能和风能整合水平校准的实际案例研究中得到了证明，考虑了24小时的时间范围和15分钟的时间步长。随机解的价值相对于确定性策略的成本为1.1%，而相对于随机规划策略的完美预测价值为0.8%。分析了各种替代实时调度策略的相对性能，并探讨了结果的敏感性。

提出了在多物资、多车型特征的应急物资分层调度情况下求解调度系统中各运输工具具体调度方案的算法。该算法以系统调度任务完成时间最小为目标，基于遗传算法采用整体联动的求解思想。实际应用中的调度问题往往具有层次性，针对物资分层联动调度问题，给出了物资两层调度的算例，并建立了相应的数学模型。算例中第一层调度系统由一级仓库、二级仓库、一级运输工具和一级路网构成；第二层调度系统由灾害点、二级仓库、二级运输工具和二级路网构成。将两层调度系统视做整体，采用基于遗传算法的整体联动求解方法对算例进行求解得出结果，并对结果进行分析论证，验证算法的可行性与有效性。

MATLAB代码：新能源接入的电力市场主辅联合出清 出清模型以考虑安全约束的机组组合模型(SCUC)和经济调度模型(SCED)组成。 程序基于IEEE30节点编写，并接入风电机组参与电力市场，辅助服务市场为备用市场。 出清后可得多种结果，包括机组计划，风机出力，线路功率等（详细见图）。 该程序结果正确，注释齐全，开发空间较大 运行前请确保安装yalmip和cplex gurobi等优化求解器。 使用MATLAB编写了一个程序，用于新能源接入的电力市场的主辅联合出清。该出清模型由考虑安全约束的机组组合模型（SCUC）和经济调度模型（SCED）组成。该程序基于IEEE30节点，并允许风电机组参与电力市场，同时辅助服务市场作为备用市场。运行该程序后，可以得到多种结果，包括机组计划、风机出力和线路功率等（详细信息请参考图表）。该程序的结果是正确的，注释也很完整，而且还有很大的开发空间。在运行之前，请确保已安装了yalmip和cplex/gurobi等优化求解器。 这段话涉及到的知识点和领域范围包括： 电力市场：指电力供应和需求之间的交易市场，其中包括主辅联合出清和辅助服务市场。 新能源接

智能电网技术是现代电力系统发展的核心方向之一，它涉及将先进的信息技术、通信技术、控制技术和电力技术融合到传统的电网中，以实现电网的智能化管理和运行。智能电网的目标是提升电网的可靠性、安全性、经济性和环境友好性，特别是在多种能源发电、调度以及高效利用方面发挥着越来越重要的作用。 1. 多种能源发电的多目标优化调度模型 在智能电网中，多种能源发电的多目标优化调度模型是核心内容。所谓多目标优化，指的是在考虑多个目标函数的同时，寻求这些目标之间的最优平衡。在电力系统中，这些目标可能包括但不限于最小化火电机组的煤耗、水电机组的用水量、电网的网损以及降低风电场的危险等级等。通过构建这种模型，可以全面评估发电资源的使用效率和系统的经济性，从而在保证电力供应可靠性的基础上，实现能源的高效利用和环境保护。 2. 仿水循环粒子群算法 为了有效解决多目标优化调度模型的复杂性和求解难度，本文提出了一种仿水循环粒子群算法。这是一种启发式算法，借鉴了自然界水循环机制，其目的是为了解决传统随机算法在面对复杂优化问题时耗时长和难以收敛到全局最优解的问题。仿水循环粒子群算法利用了水循环过程中的一些现象，如蒸发、降水、径流等，将这些现象转化为算法中的粒子运动规则，通过模仿水循环的方式迭代搜索最优解。 3. 风电机组出力的不确定模型 在智能电网的多种能源发电中，风能作为一种重要的可再生能源，其发电量受到风速随机性的影响，导致风电机组的出力具有不确定性。因此，本文采用了随机机会约束规划理论，建立了一个能够描述风速随机分布特性的风电机组出力不确定模型。该模型通过机会约束规划将不确定性转化为确定性等价形式，使得调度模型能够更加准确地反映实际情况。 4. 案例分析与验证 为验证所提出的多目标优化调度模型和仿水循环粒子群算法的实用性与有效性，研究以一个包含10个燃煤电厂、8个水电站和2个风电场的区域电力系统作为实例进行分析计算。通过计算结果，可以分析模型对电网的适应性，并评估仿水循环粒子群算法在求解多目标优化问题中的可行性与效率。 关键词解释： - 智能电网：指采用先进的信息通信技术与传统电网相结合，实现电网的智能化管理，包括发电、输电、变电、配电、用电和调度等环节。 - 多种能源发电：指在一个电力系统中同时或相继使用不同类型的发电方式，包括火电、水电、风电等。 - 多目标优化调度：是针对电力系统中的多个相互冲突的优化目标，同时进行优化以寻求各个目标之间的最佳平衡点。 - 仿水循环粒子群算法：一种基于自然水循环现象的新型优化算法，用于解决多目标优化问题。 本文介绍的智能电网多种能源发电多目标优化调度模型及其仿水循环粒子群算法，不仅在理论上构建了一个高效、节能、环保的电力调度模型，而且提出了一种高效的算法来解决实际问题，具有很高的实用价值和研究意义。随着智能电网技术的不断发展和优化算法的不断创新，这些研究成果将对提升智能电网的性能和推动可再生能源的利用起到积极的作用。

# 基于城市公交车辆调度信息管理系统的毕业设计实现 本文将介绍一个基于城市公交车辆调度信息管理系统的毕业设计实现方案。该系统旨在提高城市公交车辆的调度效率，优化线路规划，提高乘客的出行体验。 ## 系统架构 该系统采用了客户端/服务器（C/S）架构，由客户端和服务器两部分组成。服务器端主要负责数据存储、业务逻辑处理和与客户端的通讯，而客户端主要负责用户交互界面和数据的展示。 ## 系统功能 该系统实现了以下功能： 1. 公交线路管理：包括公交线路的添加、修改、删除等操作。 2. 公交车辆管理：包括公交车辆的添加、删除、调度等操作。 3. 公交调度管理：包括公交车辆的调度、线路规划等操作。 4. 数据统计分析：可以对公交车辆的运营数据进行分析和统计，提供各种报表和图表展示。 ## 技术选型 该系统采用了以下技术： 1. 前端框架：Vue.js 2. 后端框架：Spring Boot 3. 数据库：MySQL ## 总结 该系统实现了城市公交车辆调度信息的管理和优化，可以提高公交车辆的调度效率和乘客的出行体验，具有一定的实用价值。同时，该系统采用了流行的前后端分离技术

在电力系统领域，配电网优化调度是至关重要的一个环节，尤其是在现代能源系统中，随着可再生能源的大量接入，对电网的灵活性需求日益增加。本文将深入探讨“基于IEEE33的配电网优化调度”这一主题，它是一个典型的学术研究案例，旨在通过模拟实际的电力网络来解决电力分配和管理中的问题。 IEEE33节点系统是电力系统分析中广泛使用的标准测试系统之一，它包含了33个节点，包括负荷节点和电源节点。这个系统常被用来检验各种电力系统的控制策略、保护方案和优化方法。在基于IEEE33的配电网优化调度中，研究者通常会考虑如何在满足安全运行和服务质量的前提下，最大限度地利用现有资源，降低运营成本，提高整体效率。 优化调度的目标通常包括最小化发电成本、最大化电能质量、平衡供需、减少线路损耗等。在这个过程中，需要考虑到多种灵活性资源，如储能系统（如电池储能）、分布式能源（如光伏、风能）、需求侧管理（如负荷调节）以及虚拟电厂（集合多个小型能源系统以形成一个协调的整体）。这些灵活性资源可以为电网提供额外的调峰填谷能力，改善频率稳定性，提升系统的可靠性。 在实现优化调度时，一般采用数学模型和算法。其中，线性规划、二次规划、混合整数线性规划等是最常用的工具，它们能够处理复杂的约束条件，如功率平衡、设备容量限制、电压约束等。此外，智能优化算法，如遗传算法、粒子群优化、模糊逻辑和神经网络等也被广泛应用，这些算法具有较强的全局搜索能力和适应性。 调度过程通常包括以下几个步骤：数据采集（获取实时或预测的电力需求、天气情况、设备状态等）、模型构建（建立电网的数学模型并设定目标函数和约束条件）、优化计算（运行优化算法求解最优调度方案）、决策执行（将调度结果发送给相应设备执行）以及反馈调整（根据实际情况调整调度策略）。为了应对不确定性，动态调度和自适应调度策略也是研究的重点。 考虑所有灵活性资源的优化调度是一个复杂的多目标优化问题，需要综合考虑经济效益、环境影响和社会效益。此外，随着物联网和大数据技术的发展，实时数据的获取和处理能力增强，也为优化调度提供了更为精准的基础。因此，基于IEEE33的配电网优化调度不仅是理论研究的热点，也是电力行业实践的重要方向，对于构建智能、绿色、高效的未来电网具有深远的影响。

1.版本：matlab2014/2019a/2021a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可si信 %% 开发者：Matlab科研助手 %% 更多咨询关注天天Matlab微信公众号 ### 团队长期从事下列领域算法的研究和改进： ### 1 智能优化算法及应用 **1.1 改进智能优化算法方面（单目标和多目标）** **1.2 生产调度方面** 1.2.1 装配线调度研究 1.2.2 车间调度研究 1.2.3 生产线平衡研究 1.2.4 水库梯度调度研究 **1.3 路径规划方面** 1.3.1 旅行商问题研究（TSP、TSPTW） 1.3.2 各类车辆路径规划问题研究（vrp、VRPTW、CVRP） 1.3.3 机器人路径规划问题研究 1.3.4 无人机三维路径规划问题研究 1.3.5 多式联运问题研究 1.3.6 无人机结合车辆路径配送 **1.4 三维装箱求解** **1.5 物流选址研究** 1.5.1 背包问题 1.5.2 物流选址 1.5.4 货位优化 ##### 1.6 电力系统优化研究 1.6.1 微电网优化 1.6.2 配电网系统优化 1.6.3 配电网重构 1.6.4 有序充电 1.6.5 储能双层优化调度 1.6.6 储能优化配置 ### 2 神经网络回归预测、时序预测、分类清单 **2.1 bp预测和分类** **2.2 lssvm预测和分类** **2.3 svm预测和分类** **2.4 cnn预测和分类** ##### 2.5 ELM预测和分类 ##### 2.6 KELM预测和分类 **2.7 ELMAN预测和分类** ##### 2.8 LSTM预测和分类 **2.9 RBF预测和分类** ##### 2.10 DBN预测和分类 ##### 2.11 FNN预测 ##### 2.12 DELM预测和分类 ##### 2.13 BIlstm预测和分类 ##### 2.14 宽度学习预测和分类 ##### 2.15 模糊小波神经网络预测和分类 ##### 2.16 GRU预测和分类 ### 3 图像处理算法 **3.1 图像识别** 3.1.1 车牌、交通标志识别（新能源、国内外、复杂环境下车牌） 3.1.2 发票、身份证、银行卡识别 3.1.3 人脸类别和表情识别 3.1.4 打靶识别 3.1.5 字符识别（字母、数字、手写体、汉字、验证码） 3.1.6 病灶识别 3.1.7 花朵、药材、水果蔬菜识别 3.1.8 指纹、手势、虹膜识别 3.1.9 路面状态和裂缝识别 3.1.10 行为识别 3.1.11 万用表和表盘识别 3.1.12 人民币识别 3.1.13 答题卡识别 **3.2 图像分割** **3.3 图像检测** 3.3.1 显著性检测 3.3.2 缺陷检测 3.3.3 疲劳检测 3.3.4 病害检测 3.3.5 火灾检测 3.3.6 行人检测 3.3.7 水果分级 **3.4 图像隐藏** **3.5 图像去噪** **3.6 图像融合** **3.7 图像配准** **3.8 图像增强** **3.9 图像压缩** ##### 3.10 图像重建 ### 4 信号处理算法 **4.1 信号识别** **4.2 信号检测** **4.3 信号嵌入和提取** **4.4 信号去噪** ##### 4.5 故障诊断 ##### 4.6 脑电信号 ##### 4.7 心电信号 ##### 4.8 肌电信号 ### 5 元胞自动机仿真 **5.1 模拟交通流** **5.2 模拟人群疏散** **5.3 模拟病毒扩散** **5.4 模拟晶体生长** ### 6 无线传感器网络 ##### 6.1 无线传感器定位 ##### 6.2 无线传感器覆盖优化 ##### 6.3 室内定位 ##### 6.4 无线传感器通信及优化 ##### 6.5 无人机通信中继优化 #####

调度系统概述.mp4，本视频主要针对HPC或Linux并行计算用户，在集群上如何作业调度系统，提交作业等