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ADMM动态规划求解微电网调度问题(数据集+论文复现)
标题中的“ADMM动态规划求解微电网调度问题”指的是应用交替方向乘子法(ADMM,Alternating Direction Method of Multipliers)来解决微电网的调度优化问题。微电网是一种小型电力系统,它能集成可再生能源、储能装置以及传统电源,以实现高效、可靠和经济的电力供应。在微电网调度中,目标通常是优化能源分配,降低成本,同时满足供需平衡、设备限制和电力质量等要求。 动态规划是解决这类优化问题的一种数学方法,它通过构建一个模型来表示问题的各个状态和状态之间的转移,从而找到最优策略。在微电网调度中,动态规划可以用来决定在不同时间点如何分配和存储能量,以最小化运行成本或最大化效率。 描述中的“数据集+论文复现”表明这个压缩包包含了用于复现研究结果的数据集和相关代码。复现论文结果是科学研究中的重要步骤,确保了研究的可验证性和可靠性。这里的数据集可能包括了微电网的运行数据,如负荷需求、发电能力、储能设备状态等;而代码(如operation_2.m和operationwithoutsess_1.m)则可能是实现ADMM算法的MATLAB脚本,用于处理这些数据并得出调度决策。 标签中的“动态规划”强调了这种方法在微电网调度中的核心地位;“数据集”意味着包含实际或模拟的微电网运行数据;“毕业设计”则提示这可能是一个学术项目,适合学生作为毕业论文的研究主题。 压缩包内的文件名暗示了不同的数据和结果。例如,“ESPEdata.mat”和其变体可能是微电网的仿真数据集;“result_05.mat”和“result_05_load07.mat”可能存储了特定条件下的调度结果;“energylvl.mat”可能涉及的是能量水平信息;而“ Copy_of_”和“_1”这样的后缀可能是不同版本或备份。 这个压缩包提供的内容涵盖了微电网调度的建模、算法实现和结果分析,为研究者提供了一个完整的框架来理解和复现使用ADMM解决微电网调度问题的工作。通过深入研究这些文件,可以学习到动态规划在能源管理系统中的应用,以及如何利用ADMM算法优化微电网的运行。此外,对于学生来说,这也是一个很好的实践案例,能够提升他们对复杂优化问题解决能力的理解。
2024-07-05 20:21:23
13.95MB
动态规划
数据集
毕业设计
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基于ROS的移动操作臂运动规划研究
在ROS平台下,建立移动操作臂的URDF模型文件,并通过Move It!配置助手生成移动操作臂运动规划的配置及启动文件。通过ROS平台下移动平台的自主导航功能包和实现机械臂运动规划的Motion Planning插件共同完成移动操作臂的运动规划。通过分析运动规划过程中机械臂各关节的运动信息,验证运动规划结果的合理性。
2024-07-05 10:02:03
799KB
移动操作臂
自主导航
运动规划
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基于DP动态规划的混合动力汽车,P2构型 1.车辆数据来源advisor 2.电池SOC为电量维持型策略 3.全程序包含逆向
基于DP动态规划的混合动力汽车,P2构型 1.车辆数据来源advisor。 2.电池SOC为电量维持型策略。 3.全程序包含逆向迭代和正向寻优过程。 4.DP可为后续mpc提供参考,也可将数据提取作为神经网络训练和规则作为参考。
2024-06-28 00:09:18
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动态规划
神经网络
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为了方便备考,把教程进行了浓缩并电子化。 原教程文字部分323页(除专业英语),笔记为110页。带完整目录! 笔记覆盖教材所有知识点,完全可不用看教材。大大缩减复习时间。
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系统规划与管理师考试的思维导图,方便学习。这是其中“IT服务部署实施”部分,其他在持续整理完善中..
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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仿真模型及运行结果
2024-06-24 10:39:02
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matlab
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深度Q学习路径规划仿真.zip
通过深度Q学习进行路径规划,可通过上位机进行目标点、终点以及障碍物的设定
2024-06-24 10:38:24
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MATLAB
深度Q学习
路径规划
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python做了一个极简的栅格地图行走机器人,自动路径规划,源码,供机器人编程学习和工程应用启发
博文《python做了一个极简的栅格地图行走机器人,到底能干啥?[第四弹]——解锁路径自动规划功能》我们用python手搓了一个极其简单的行走机器人,建立了机器人速度控制模型,具有: 带UI 雷达测距 键盘控制行走功能, 加速设置 雷达数据的可视化 任意地图尺寸的创建 任意障碍物数量的随机生成 编辑地图功能 自动避障功能 自动路径规划模块 路径自动控制
2024-06-23 14:09:50
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python
编程语言
基于改进型遗传算法的AUV路径规划 (2010年)
针对基本遗传算法求解AUV路径规划问题时存在收敛速度慢等缺陷,提出一种基于改进型遗传算法(IGA)的路径规划方法,该方法采用改进的遗传算法、具有明确物理意义的适应度函数,提高了算法搜索的速度和优化的程度,解决了AUV多目标优化的路径规划问题。仿真试验结果证明:该方法是正确有效、稳定的,并且比基本遗传算法得到的路径更优,收敛速度得到显著提高。
2024-06-19 16:15:25
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自然科学
论文
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路径规划算法是指在有障碍物的工作环境中寻找一条从起点到终点的、无碰撞地绕过所有障碍物的运动路径。路径规划算法较多,大体上可分为全局路径规划算法和局部路径规划算法两类。其中,全局路径规划方法包括位形空间法、广义锥方法、顶点图像法、栅格划归法; 局部路径规划算法主要有人工势场法等。
2024-06-18 10:32:22
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matlab
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