序寻优matlab代码电动汽车充电计划在不受监管的电力市场中的稳健优化 Nikita Korolko & Zafer Sahinoglu 在这个项目中，我们解决了在不受监管的电力市场中优化电动汽车充电的问题。 由于代表物理电池限制的非线性充电状态曲线，即使在固定电价的情况下，这个问题也是高度非线性的。 我们为单个和多个 EV 充电框架设计易于处理的公式。 在论文的第一部分，我们开发了一种新的高效切割平面方法，可用于解决已知和不确定电价两种情况下的充电优化问题。 本文的第二部分考虑了具有实时电价的后一种情况。 我们获得了名义收费问题的稳健优化对应物，当严格执行预算约束时，从经济角度来看，这尤其重要。 新的稳健配方被证明是易于处理的。 此外，计算实验表明，决策者可以找到在相应目标值方面接近最优的解决方案，并且对于不确定的电价具有鲁棒性。 文件“Article_Robust.pdf”是发表在 IEEE Transactions on Smart Grid 上的论文。 Julia 文件“MINLP_1.jl”解决了第 7 页上的混合整数非线性优化问题 (9)。该求解算法使用了论文第 2 节中描

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An architecture for emergency event prediction using LSTM recurrent neural networks 论文学习

matlab程序（yalmip+cplex）复现自《基于主从博弈的智能小区代理商定价策略及电动汽车充电管理》魏韡 摘要：智能电网的负荷包括传统负荷和主动负荷，我国配电网侧的主动负荷主要由电动汽车构成，功率需求随电价变化是其重要特点之一。随着电动汽车的普及，代理商将在小区电动汽车充电管理中扮演重要角色。如何制定代理商的定价与购电策略，实现代理商与电动汽车车主双赢，成为重要的 基于以上原因，提出了一种未来智能小区代理商的定价及购电策略，将代理商和车主各自追求利益最大化建 模为主从博弈。该模型亦可为研究电动汽车参与的需求侧响应提供重要的借鉴。另外，还进一步通过 Karush-Kuhn Tucker 最优性条件和线性规划对偶定理将此博弈模型转化 为混合混合整数线性规划问题进行求解，最终获得全局最优的定价策略。 关键字智能电网；电动汽车充电；定价；主从博弈

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