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21号资源-程序:附带可参考论文本人博客有解读《面向削峰填谷的电动汽车多目标优化调度策略》
该资源详细解读可关注博主免费专栏《论文与完整程序》21号博文 大量电动汽车投入运营,其充放电将对电力系统产生很大影响。针对电动汽车分层分区域控制模式,重点分析底层控制中心接收到上级调度指令后如何协调与控制本区域内电动汽车的充放电行为。考虑电动汽车充放电地点的分散性和时间的随机性,提出了一种区域内电动汽车充放电控制策略。通过仿真计算,得到了该控制方式下区域内电动汽车充放电对负荷曲线的影响。电动汽车充电负荷作为可调度负荷,可减小负荷高峰期的供电压力,提高负荷低谷时的机组利用率,提高电网的经济运行水平,其优化调度对电网意义重大。基于部分电动汽车用户实际中不接受电网调度的事实,以所有电动汽车用户的充电成本之和最小、电网负荷方差最小为目标,以用户充电需求等为约束,建立了电动汽车负荷的多目标优化调度模型。模型在保证用户充电获益的同时优化电网运行。采用改进粒子群算法求解模型,仿真结果表明,用户充电选择将影响充电调度方案、用户经济性和电网运行安全。在充电调度中,需要考虑用户的充电选择。
2024-05-17 13:54:38
581KB
毕业设计
压缩感知ISAR成像的全变差优化最小算法
对于逆合成孔径雷达(ISAR)目标成像,从少量压缩测量回波数据重建高分辨率运动目
标是不适定问题,且观测噪声也会影响重建结果。在频率步进连续波ISAR 系统回波观测模型基础
上,结合压缩感知原理,给出了一种基于全变差正则化的ISAR 压缩感知成像模型,通过将该优化
模型转化为一系列简单代理函数进行求解,提出了一种快速优化最小算法。最后在不同回波信噪
比条件下进行仿真验证。实验结果表明,当回波信噪比大于10 dB 时,本文方法明显优于距离–多
普勒算法和基于L 1 范数的压缩感知成像方法。
2024-05-17 13:29:04
398KB
压缩感知;
1
高斯伪谱算法C++封装库【直接使用,无依赖】
这是作者花了很多心血编译并封装的高斯伪谱算法等一系列最优控制算法的封装库,可以求解各种轨迹优化问题。项目主要基于Lpopc进行封装,并提供了visual studio demo项目供学习。通过ElegantGP(该库名称),您可以构建各种复杂最优控制问题并求解。它所依赖的arma和MKL我也都打包在了这个库中,您无需为依赖问题而烦恼。C++求解高斯伪谱算法,从现在开始将不再困难!
2024-05-16 18:01:59
431.14MB
最优控制
轨迹优化
Android 13 Settings蓝牙列表卡顿问题排查及优化过程
Android 13 Settings蓝牙列表卡顿问题排查及优化过程
2024-05-16 17:11:59
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android
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SSA麻雀算法智能优化python程序,可自行设置寻优函数
SSA麻雀算法智能优化python程序,可自行设置寻优函数SSA麻雀算法智能优化python程序,可自行设置寻优函数SSA麻雀算法智能优化python程序,可自行设置寻优函数SSA麻雀算法智能优化python程序,可自行设置寻优函数SSA麻雀算法智能优化python程序,可自行设置寻优函数SSA麻雀算法智能优化python程序,可自行设置寻优函数SSA麻雀算法智能优化python程序,可自行设置寻优函数SSA麻雀算法智能优化python程序,可自行设置寻优函数SSA麻雀算法智能优化python程序,可自行设置寻优函数SSA麻雀算法智能优化python程序,可自行设置寻优函数SSA麻雀算法智能优化python程序,可自行设置寻优函数SSA麻雀算法智能优化python程序,可自行设置寻优函数SSA麻雀算法智能优化python程序,可自行设置寻优函数SSA麻雀算法智能优化python程序,可自行设置寻优函数SSA麻雀算法智能优化python程序,可自行设置寻优函数
2024-05-15 11:29:01
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IT产品报价系统(08cms IT产品库2.0优化修改版)
真正完全破解可用,IT产品报价系统(08cms IT产品库2.0优化修改版) 压缩包内有演示截图,含说明。
2024-05-13 21:48:05
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无人机辅助移动边缘计算的计算卸载优化:一种深度确定性策略梯度方法
tensorflow1.x完成,适应了tensorflow2.x环境,DQN,DDPG,ACTOR-CRITIC等等强化学习卸载方案
2024-05-13 21:17:35
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边缘计算
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PSOt-PSO工具箱-优化
pso优化自抗扰 粒子群(PSO)和MATLAB程序
2024-05-13 20:36:13
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粒子群算法(PSO)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测,PSO-LSTM回归预测,多输入单输出模型 评价指标包括:R2、MA
粒子群算法(PSO)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测,PSO-LSTM回归预测,多输入单输出模型 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-05-13 10:49:49
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基于粒子群算法优化长短期记忆网络(PSO-LSTM)的时间序列预测 优化参数为学习率,隐藏层节点个数,正则化参数,要求201
基于粒子群算法优化长短期记忆网络(PSO-LSTM)的时间序列预测。 优化参数为学习率,隐藏层节点个数,正则化参数,要求2018b及以上版本,matlab代码。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-05-13 10:49:35
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