微电网两阶段鲁棒优化经济调度的方法及其MATLAB实现。首先，构建了一个min-max-min结构的两阶段鲁棒优化模型，该模型能够应对光伏出力、负荷波动以及电价变化等不确定因素的影响。其次，利用列约束生成(CCG)算法和强对偶理论，将复杂的优化问题分解为主问题和子问题，分别对应于长期决策（如储能充放电计划、机组启停）和短期响应（如应对最恶劣场景）。通过交替求解这两部分，最终得到了能够在最不利条件下保持较低运行成本的调度方案。文中提供了具体的MATLAB代码示例，展示了如何使用YALMIP工具箱调用CPLEX求解器完成这一过程，并通过对比实验验证了鲁棒优化相对于传统方法的优势。 适合人群：从事电力系统研究、智能电网开发的技术人员，特别是关注微电网优化调度领域的学者和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解并掌握微电网优化调度技术的研究人员，旨在帮助他们理解和应用先进的数学建模和优化算法解决实际工程问题，提高系统的稳定性和经济效益。 其他说明：尽管由于缺乏原始数据而导致某些结果存在细微差异，但这并不妨碍对核心思想的理解和学习。此外，文中提供的代码可以作为进一步研究的基础，鼓励读者在此基础上进行改进和创新。

内容概要：本文档详细介绍了基于列约束生成法(CCG)的两阶段鲁棒优化问题求解方法及其在MATLAB环境下的具体实现。文档不仅提供了详细的代码解析，还涵盖了主问题和子问题的求解过程，以及CCG迭代的具体步骤。文中通过具体的算例展示了CCG算法的应用，并讨论了不确定性和约束条件的处理方法。此外，文档还强调了代码的可读性和良好的编程习惯，如合理的变量命名和详细的注释。 适合人群：对优化理论感兴趣的研究人员和技术爱好者，尤其是希望深入了解两阶段鲁棒优化和CCG算法的人群。 使用场景及目标：适用于需要解决带有不确定性的复杂优化问题的场景，帮助读者掌握CCG算法的基本原理和实现技巧，提高解决实际问题的能力。 其他说明：文档提供的代码和实例非常适合初学者学习和实践，同时也为进阶研究提供了有价值的参考资料。

内容概要：本文详细介绍了基于刘一欣教授提出的微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法的复现过程。首先，通过Pyomo建模框架搭建了双层优化结构，将不确定性（如光伏和风机出力波动、负荷变化）纳入数学模型。文中展示了如何利用盒式不确定集和多面体集合来处理风光出力的不确定性，并通过列与约束生成（C&CG）算法解决主问题和子问题之间的迭代优化。此外，文章探讨了储能系统与需求响应负荷的协同控制策略，以及如何通过动态调整充放电阈值提高系统的稳定性和经济性。最后，通过对实际案例的数据验证，证明了鲁棒优化方法在极端场景下的优越性能。 适合人群：从事电力系统研究、微电网调度优化的研究人员和技术人员，尤其是对鲁棒优化感兴趣的学者。 使用场景及目标：适用于需要处理风光出力波动和负荷突变的微电网调度场景，旨在提高系统的鲁棒性和经济性，确保在不确定条件下仍能保持稳定的电力供应。 其他说明：文章不仅提供了详细的理论推导和代码实现，还分享了许多实际调试的经验教训，帮助读者更好地理解和应用这一先进的调度方法。

在分析给定文件的内容时，我们可以提取到关于混合波束成形系统以及两阶段波束搜索算法的关键知识点，以及无线通信和波束成形技术的发展和优化方面的丰富信息。 混合波束成形系统是无线通信领域的一项关键技术，特别是它在5G通信系统中扮演着重要角色。混合波束成形技术结合了传统模拟波束成形与数字波束成形的优势，能够在毫米波频段发挥关键作用。毫米波由于其高频特性，能够提供大带宽以满足5G网络的高速数据传输需求，例如吉比特级别的峰值速率。同时，大规模MIMO（多输入多输出）技术能够通过波束成形显著提高信号的定向传输能力，补偿毫米波信号因穿透力较弱而较高的路径损耗问题，进而提升系统频谱效率。 然而，随着天线数量的增加，为了对准精确的波束，搜索过程中的波束对齐变得困难，同时波束的过细和数量的增多会带来指数级的搜索复杂度。在固定子阵结构的波束成形系统中，天线子阵的划分会加剧这一问题。因此，设计和优化一种高效的搜索算法变得至关重要。 本文提出了一种针对固定子阵结构下波束搜索问题的两阶段搜索算法。该算法利用单边搜索模式，逐步确定每个子阵的最佳波束，从而将搜索复杂度从指数级降低到线性关系。通过这种方法，系统性能能够逼近暴力搜索，同时大大降低复杂度，确保了波束搜索结果的准确性。仿真结果证明了该方案的有效性。 该论文由李兆强和刘丹谱合作完成，两人分别来自北京邮电大学网络体系构建与融合北京市重点实验室。其中李兆强是一位硕士研究生，研究方向为毫米波通信和波束成形技术。刘丹谱则是一位教授，研究方向包括网络层视频通信和毫米波通信。他们在论文中详细描述了混合波束成形技术在无线通信领域的应用及其优化，尤其关注了如何通过改进搜索算法来克服毫米波通信中的复杂性问题。 关键词“无线通信”表明了文章的研究背景；“混合波束成形”指出了一种将模拟和数字波束成形相结合的技术；“波束搜索”则反映了通信系统中一个关键的过程，即寻找最优波束以实现有效通信；“固定子阵”则是指在搜索过程中固定划分的天线子阵。 文章提到的引言部分概述了毫米波通信和大规模MIMO技术，这是未来5G系统的核心技术。这两种技术结合波束成形技术能够实现信号的定向传输，提高频谱效率，并且因为毫米波的短波长特性，可以降低天线阵列的尺寸，使其更适合便携设备。 本文所探讨的两阶段波束搜索算法为混合波束成形系统提供了一种新的解决方案，对于提升毫米波通信系统的性能具有重要的实践意义，同时也为无线通信领域的研究者们提供了宝贵的研究思路和实证数据。该研究也得到了包括863项目和国家自然科学基金资助项目在内的多项科研基金的资助，体现了其在学术界和工业界的认可和重要性。

基于电力市场环境的分布式电源配电网日前两阶段优化调度模型与策略,基于电力市场环境的分布式电源配电网日前两阶段优化调度模型与策略,（1）含分布式电源的配电网日前两阶段优化调度模型，EI，如图1—3 matlab源代码，高水平文章，保证正确 在电力市场环境下，供电公司通过对接入配电网的分布式电源（distributed generation，DG）的优化调度，能够有效地降低其运行成本，规避市场竞争环境下的风险。 提出了一种电力市场环境下供电公司日前优化调度的2阶段模型：第1阶段为DG优化调度阶段，根据市场电价、DG运行成本、签订可中断负荷（interruptable load，IL）合同的价格来确定DG的机组组合、从大电网的购电量及IL削减量：第2阶段为无功优化阶段，在第1阶段的基础上，考虑DG的无功出力特性，通过优化DG和无功补偿装置的出力调节电压使其在规定的范围内且配电网的网损最小。 通过基于修改的IEEE 33节点系统的仿真计算，表明所提出的日前2阶段优化调度模型能够有效降低供电公司的运行成本。 （2）包含分布式电源的配电网无功优化 图4—6 matlab源代码，代码按照高水平文章

提出一种具有解析性质且能近似用于描述系统电压稳定性的特征指标，基于该指标提出一种计算电压稳定边界的两阶段混合潮流方法。在阶段1中，利用二分法原理确定重复潮流计算过程中的功率增长步长，快速求出系统的近似电压稳定边界；在阶段2中，采用连续潮流技术对电压稳定边界进行精确计算；在整个计算过程中，利用提出的特征指标识别系统是否已经接近于极限运行状态，进而判别何时进行阶段1和阶段2的更换。仿真结果表明，所提方法可以减少潮流计算的次数，从而提高电压稳定边界的计算速度。

为了解决现实生产生活中的具有两阶段服务性质的休假排队问题,利用马尔可夫过程理论建立系统稳态概率方程组,并利用分块矩阵解法,得到了稳态概率的矩阵解。由此得出系统的平均队长、平均等待队长等性能指标。该成果对解决两阶段服务排队模型具有重要的理论意义和应用价值。

本文将基于输入的距离函数应用于中国电力，火电生产和供应行业的效率分析。 由于中国的东部，中部和西部之间存在明显的差距，因此我们使用元边界方法将数据按东部，中部和西部划分为三个部分。 在先前研究的基础上，本文对估计方法进行了一些创新，即使用两阶段线性规划方法来估计公共边界输入距离函数。 结果表明，东部，中部和西部地区的技术效率差异显着，这主要反映在东部地区的技术效率高于中西部地区的技术效率，以及这三者之间的效率差距在“十一五”和“十二五”期间，各地区都没有缩小的迹象。 因此，中西部地区的电力，火电生产和供应行业仍然需要改变发展方式，提高发展质量。

两阶段鲁棒优化模型 多场景 采用matlab编程两阶段鲁棒优化程序，考虑四个场景，模型采用列与约束生成（CCG）算法进行求解，场景分布的概率置信区间由 1-范数和∞-范数约束，程序含拉丁超立方抽样+kmeans数据处理程序，程序运行可靠，有详细资料

两阶段鲁棒优化模型 多场景 采用matlab编程两阶段鲁棒优化程序，考虑四个场景，模型采用列与约束生成（CCG）算法进行求解，场景分布的概率置信区间由 1-范数和∞-范数约束，程序含拉丁超立方抽样+kmeans数据处理程序，程序运行可靠，有详细资料