内容概要：本文介绍了如何使用Matlab和Yalmip工具箱构建含风电的电力系统调度模型，以应对源荷不确定性。文章详细讲解了模型中涉及的各种电力组件（如储能、风光机组、火电机组和水电机组）的变量定义及其约束条件。此外，还探讨了目标函数的构建，包括运行成本、弃风弃光成本和碳成本，并阐述了如何通过模糊机会约束处理风光出力的不确定性。最后，文章展示了如何使用Cplex或Gurobi求解器求解该优化问题，并提供了详细的代码示例和结果可视化方法。 适合人群：从事电力系统调度的研究人员和技术人员，熟悉Matlab编程环境并对优化算法有一定了解的人群。 使用场景及目标：适用于需要解决含风电电力系统调度中源荷不确定性问题的实际工程应用。主要目标是在确保系统安全的前提下，降低运行成本，减少弃风弃光现象，并优化碳排放管理。 其他说明：文章不仅提供了完整的代码实现，还深入解析了各个模块的功能和实现细节，便于读者理解和扩展。

MATLAB下的ADMM算法在分布式调度中的并行与串行算法应用：基于YALMIP GUROBI的仿真研究,MATLAB代码：ADMM算法在分布式调度中的应用 关键词：并行算法(Jocobi)和串行算法（Gaussian Seidel, GS) 参考文档：《主动配电网分布式无功优化控制方法》《基于串行和并行ADMM算法的电-气能量流分布式协同优化》 仿真平台：MATLAB YALMIP GUROBI 主要内容：ADMM算法在分布式调度中的应用 复刻参考文档 ,关键词：ADMM算法; 分布式调度; 并行算法(Jocobi); 串行算法(Gaussian Seidel, GS); 主动配电网; 无功优化控制; 能量流分布式协同优化; MATLAB; YALMIP; GUROBI。,"MATLAB实现：ADMM算法在分布式调度中的并行与串行优化应用"

1 Cplex，数学规划优化程序，方便的与python接口，解决线性规划 (Linear Programming)、二次方程规划 (Quadratic Programming)、二次方程约束规划 (Quadratically Constrained Programming) 和混合整型规划 (Mixed Integer Programming) 问题 2 适配python3.7,3.8 ,3.9,3.10 3 没有变量数目限制和约束个数别的限制，也可处理大规模问题，适合运筹优化方向 4 IBM ILOG CPLEX Optimization Studio 2210 for Win

matlab算法原理详解

Cplex 22.1.0 Linux版本

MATLAB代码：含SOP配电网重构 关键词：配网重构 yalmip 二阶锥 参考文档：《二阶锥松弛在配电网最优潮流计算中的应用》 仿真平台：MATLAB 主要内容：参考文献2 高比例新能源下考虑需求侧响应和智能软开关的配电网重构 参考3：Mathematical representation of radiality constraint in distribution system reconfiguration problem

电热冷综合能源优化调度基础模型，包含风电、光电、电网交互、燃气轮机、余热锅炉、燃气锅炉、吸收式制冷剂、电制冷机、储电系统、储热系统，以总运行成本最小进行求解。 电热冷综合能源系统，也称为三联供（Tri-generation）系统，是一种综合利用电力、热能和冷能的能源系统。它通过集成多种能源转换技术，如燃烧发电、热力发电、吸收式制冷等，实现电力、热力和制冷能的高效利用。 传统能源系统中，能源的利用效率较低，而电热冷综合能源系统能通过联合供能的方式，提高能源的整体利用效率。该系统一般由发电机组、热能回收装置和制冷装置等组成。 在电热冷综合能源系统中，电力可以通过发电机组产生，并可用于满足建筑物以及工业生产等对电能的需求。同时，发电过程中产生的废热可以被回收利用，供暖、供热水或进行其他热能驱动的工艺。另外，系统还可以通过制冷装置利用废热产生冷能，供给空调系统或其他制冷需求。 这种综合利用系统的好处是可以提高能源利用效率，减少能源消耗，降低对传统能源的依赖，减少二氧化碳等温室气体的排放，从而更加环保和节能。它在工业、商业和住宅等领域都有广泛的应用前景。