电力系统预测和优化方向研究生必备matlab-yalmip代码！！祝您快速入门，早日发paper！！！！【不断更新】 读文章是复现文章的第一步，读有代码文章可以事半功倍！而复现一篇文章是写文章的前提。 这里献上电力系统优化调度与预测方向研究生必备matlab-yalmip代码！！祝您快速入门，早日发paper！ 包含需求响应/两阶段鲁棒优化/微电网经济调度/综合能源系统/低碳调度/碳交易/综合需求响应/电动汽车/多时间尺度/智能算法/配电网最优潮流/无功优化/共享储能/分布式算法/主从博弈/合作博弈等文献复现matlab代码 以下代码除特殊说明，均为matlab-yalmip-cplex/gurobi编写与运行

在对实际生产部门工艺流程和排产方式进行分析的基础上,建立有关模型,提出基于遗传算法的优化计算方法,并将其应用于生产调度系统中,对生产线上排产调度进行优化,取得令人满意的效果。该方法对解决实际优化调度问题以及现场人员的实际生产调度工作,都具有一定指导意义。

本资料提出了一种考虑实时电价结合荷电状态的改进能量管理策略，用于风光储微电网储能系统的优化调度和配置，采用线性规划求解。取某地区阴天和晴天作为典型代表日，分析在两种情景下，传统能量管理策略和改进能量管理策略对风光储微电网的优化配置结果。经验证，本文所提的改进能量管理策略能够在一定程度上利用峰谷电价实现微电网与主网交互电量成本的降低，克服了蓄电池按照固定充、放电规则削弱其作用的缺点。在保证稳定性的基础上达到了最大化经济效益的目的。

在可再生能源大规模接入电力系统的背景下，为了利用不同能源互补特性解决电力系统弃风、弃光的问题，建立风电、光伏发电、凝汽式火电机组、热电机组、燃气轮机、联合循环燃气轮机、梯级水电和抽水储能机组的模型，在此基础上，考虑风电和光伏发电出力的不确定和水、热、电能量平衡，建立基于机会约束目标规划的风-光-水-气-火-储联合优化调度模型。为了提高模型求解效率，利用基于采样的机会约束条件确定性转化方法将机会约束条件转化为混合整数约束条件。算例验证了所提模型的有效性。将所提调度模型与现行火电机组“以热定电”、梯级水电“以水定电”的模式进行对比，结果表明所提协调调度模型能够利用不同机组之间的互补特性提高电力系统运行的灵活性，从而提高可再生能源的消纳能力，降低系统运行成本。

梯级水电站不仅要满足电力系统运行要求,还要考虑发电和用水之间的协调,才能使综合效益最大化。提出一种兼顾年发电量和运行成本的梯级水电站长期多目标优化调度新模型。通过分别求解各个单目标优化问题和定义各单项目标的隶属度函数,把多目标问题模糊化;采用对各单项目标优化的目标值在一定范围内伸缩的方法来体现决策者的主观意愿;利用模糊最大满意度方法把多目标优化问题转化为单目标非线性规划问题;并构建了一种动态调整惯性因子的自适应粒子群算法。仿真计算验证了模型的正确性和求解方法的可行性,多目标模型比单目标模型获得了更佳的综合效益,模糊优化处理方法避免了目标权重选取的人为任意性,同时自适应粒子群算法计算速度快、收敛精度高。

用于建立楼宇负荷优化调度模型和预测模型，然后用于负荷优化调度和预测

为有效避免粒子群优化算法后期收敛速度慢的问题，提高寻优能力，设计了一种以自适应方式更新粒子飞行速度的弹性粒子群优化算法，建立了水电优化调度数学模型，提出了弹性粒子群优化算法解决水电优化调度问题的实现方法，包括粒子编码设计、适应度函数设计以及弹性修正值设计，并编制了基于Matlab语言的优化程序．实例仿真结果表明：弹性粒子群优化算法是有效的；相比基本粒子群优化算法和自适应粒子群优化算法，弹性粒子群优化算法求解水电优化调度问题具有更强的全局寻优能力和更快的收敛速度．

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程序名称：考虑不确定性的含集群电动汽车并网型微电网随机优化调度 实现平台：matlab-yalmip-cplex/gurobi 代码简介：微电网是指集成了多种分布式电源、储能和负荷的一类小型发–配–用电系统，通过内部各单元的协调运行，可实现高度自治及对配电网的友好接入，是提高可再生能源渗透率的有效手段。本代码涉及的并网型微电网包括分布式电源（汽轮机），需求响应负荷（可平移负荷），可再生能源（光伏），固定负荷，储能设施，集群电动汽车以及与配网交互功率部分。首先考虑负荷与光伏的不确定性，利用拉丁超立方抽样算法生成与削减得到典型场景。其次在分时电价引导下，以总运行成本最低为优化目标，建立基于场景法的随机优化调度模型。本代码为原创代码，注释详细，且将目标函数与约束写成紧凑形式，简洁工整，易于拓展修改，适合新手入门与提高。附带参考文献。