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

仿真平台：MATALAB Untitled是主函数运行，其余子函数 电热综合能源系统的动态定价问题，采用主从博弈方法 上领导者问题上，以综合能源系统整体的收益作为目标函数，考虑电价以及热价等相关约束，在下层运营商和负荷聚合商作为跟随者，构建了领导者-跟随者Stackelberg博弈模型，同时还考虑了系统的功率平衡条件以及热能平衡条件等约束，模型的上层求解采用智能随机优化算法，下层求解采用CPLEX求解器，程序运行时间423.73s，考虑该代码具有一定的创新性，适合新手学习以及在此基础上进行拓展，代码质量非常高 解决了多主体间交互问题

包含25个优化相关代码 │ SVM用于分类时的参数优化，粒子群优化算法，用于优化核函数的c,g两个参数(SVM PSO).rar │ 文件树.txt │ ├─10基于MATLABCPLEX 的机组最优组合，成功求解表格化，图示化的机组组合结果 │ │ www.imdn.cn.txt │ │ 我是程序员_imdn.url │ │ │ └─电力系统机组组合优化 │ excel2017.xls │ jizuzuheyouhua.m │ 基本要求.docx │ 机组组合问题求解结果.xls │ 热备用0.05机组各时段最优出力图表.vsdx │ 热备用0.05状态下的机组组合问题求解结果.xls │ 热备用0.2下的机组最优出力.vsdx │ 热备用0.2状态下的机组组合问题求解结果.xls │ 直流潮流下的节点导纳矩阵.xls │ 节点导纳的逆矩阵.xls

使用主从博弈方解解决综合能源系统中多主体见交互行为，三方主体间的博弈 综合能源作为领导者，系统中的运营商和负荷聚合商作为跟随者之间博弈 采用智能随机算法优化，程序运行时间423.73 s。 各种初始数据 某鱼上几百代码

针对多区域电-气综合能源系统(MIEGSs)优化调度策略求解过程中面临的区域子问题非凸的难点，提出一种能快速求解的改进二阶锥(SOC)松弛方法。构建MIEGSs的数学模型，将管道方程约束松弛为线性约束，通过求解松弛模型得到管道流量初值，由初值确定管道流向；根据管道流向采用SOC松弛方法，从而避免引入整数变量，并得到区域子问题的最优解；进而采用交替方向乘子法(ADMM)迭代求解各区域子问题，实现各区域间协同。所提方法无需引入整数变量，使得所求解问题均为凸优化问题，能够保证ADMM算法的收敛性，并具有较快的求解速度。最后，通过算例仿真验证了所提方法的有效性和快速性，并分析了算例参数对所提方法性能的影响。

为了对计及需求响应计划的区域综合能源系统容量配置的经济与环境效益进行综合评估分析，对并网型综合能源系统建立电价激励型需求响应(PBDR)下年总规划成本和年二氧化碳排放最小的双目标优化模型，采用价格需求弹性系数对用电负荷曲线进行修正，将负荷功率从高峰时段转移到其他时段。利用ε-约束技术将该双目标规划模型转化为单目标规划问题，通过求解得到Pareto最优解集，运用模糊决策方法选取最优方案。算例结果显示综合能源系统年总规划成本和年二氧化碳排放量在PBDR下有所降低，反映了需求响应带来的经济效益和环境效益。

matlab程序（yalmip+cplex）复现自《基于双层优化的微电网系统规划设计方法_刘振国》 规划设计是微电网系统核心技术体系之一。从分布式电源的综合优化(组合优化、容量优化)和分布式电源间的调度优化两个方面对其展开研究。根据分布式电源特性，提出了适用于并网型微电网系统和独立型微电网系统的双层优化规划设计模型。上层优化采用基于 NSGA-II 的多目标遗传算法计算系统最优配置；下层优化采用混合整数线性规划算法(MILP)计算系统最优运行方案。运用所建立模型，分别针对并网型和独立型微电网系统作了案例计算, 验证了所提方法的正确性。 关键词：微电网；双层优化；规划设计；MILP

考虑柔性负,考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度,matlab源码

2021综合能源行业深度研究报告：工业园区综合能源系统优化运行技术.pdf