该资源包的执行效果查看地址：https://blog.csdn.net/m0_60387551/article/details/123184049 “地图之家”专栏中的“51.（cesium篇）cesium实现流出迁徙图（仿echarts）(着色器)”。如下载有问题，可联系博主。 解压密码：cesium

充分利用灵活性资源的调节作用能够有效平抑风电的随机波动，提高风电接纳能力。提出一种计及源荷储综合灵活性的电力系统日前优化调度方法。分析了电力系统灵活性需求及源荷储灵活性供给特性，综合考虑系统运行灵活性概率平衡特性；基于条件风险价值(CVaR)度量灵活性不足给电力系统带来的风险损失，将CVaR融入目标函数以优化分配有限的灵活性资源；构建了计及灵活性的随机优化调度模型。以IEEE 39节点系统和实际区域电网为算例验证了所提方法和模型的可行性、有效性。

多目标粒子群算法的原理以及matlab代码实现，参考文献《基于改进多目标粒子群算法的配电网储能选址定容》。 代码注释清晰，结构有条理，非常适合用来学习多目标优化。代码运行有任何问题都可以帮忙解决。 压缩包中含有两部分内容： 1.改进多目标粒子群算法的原理，计算流程的超详细介绍，以及完整matlab代码的获取方式。 2.单目标粒子群算法的matlab完整程序PSO.m，可以直接运行

PSO 粒子群算法 万能代码 matlab 注释详细

代码主要做的是考虑用户舒适度的冷热电多能互补综合能源系统优化调度模型，在传统的冷热电联供型综合能源系统的基础上，进一步考虑了热惯性以及用户的舒适度，并用预测平均投票数PMV对用户的舒适度进行衡量，且通过改变PMV的数值，可以对比不同舒适度要求对于综合能源系统调度结果的影响。同时，代码还补充性的考虑了碳排放交易机制，并设置经济性最优以及碳排放最优两种对比场景，从而丰富算例，效果非常明显。 参考文档：《冷热电气多能互补的微能源网鲁棒优化调度》基础模型加舒适度部分模型； 仿真平台：MATLAB+yalmip+cplex 关键词：用户舒适度 综合能源 PMV 优化调度 参考文档：《冷热电气多能互补的微能源网鲁棒优化调度》基础模型加舒适度部分模型； 仿真平台：MATLAB+yalmip+cplex 关键词：用户舒适度 综合能源 PMV 优化调度

用人工鱼群算法求解梯级水库优化调度，只需要修改相应的约束条件就可以进行优化计算了

变异(Mutation) 交叉(Crossover) 选择(Selection) 遗传操作 算法的基本思想是从某一随机产生的初始群体开始，利用从种群中随机选取的两个个体的差向量作为第三个个体的随机变化源，将差向量加权后按照一定的规则与第三个个体求和而产生变异个体，该操作称为变异。然后，变异个体与某个预先决定的目标个体进行参数混合，生成试验个体，这一过程称之为交叉。如果试验个体的适应度值优于目标个体的适应度值，则在下一代中试验个体取代目标个体，否则目标个体仍保存下来，该操作称为选择 *

构建含燃气轮机、燃气锅炉、电制冷机等机组的冷热电联供系统优化模型并建立约束条件; 改进粒子群算法，面向多约束目标进行模型求解优化，提高求解的收敛精度、收敛速度和稳定性; 最后利用算例进行结果分析。结果表明改进后的粒子群算法能够同时兼顾系统的经济性和环保性，使系统运行更加优化，为之后的能源供给系统的规划提供前期依据。 资源中的代码注释非常详细，对于刚开始接触这个方向的同学能够起到一定的帮助。

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