1.版本：matlab2014/2019a/2021a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：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，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可si信 %% 开发者：Matlab科研助手 %% 更多咨询关注天天Matlab微信公众号 ### 团队长期从事下列领域算法的研究和改进： ### 1 智能优化算法及应用 **1.1 改进智能优化算法方面（单目标和多目标）** **1.2 生产调度方面** 1.2.1 装配线调度研究 1.2.2 车间调度研究 1.2.3 生产线平衡研究 1.2.4 水库梯度调度研究 **1.3 路径规划方面** 1.3.1 旅行商问题研究（TSP、TSPTW） 1.3.2 各类车辆路径规划问题研究（vrp、VRPTW、CVRP） 1.3.3 机器人路径规划问题研究 1.3.4 无人机三维路径规划问题研究 1.3.5 多式联运问题研究 1.3.6 无人机结合车辆路径配送 **1.4 三维装箱求解** **1.5 物流选址研究** 1.5.1 背包问题 1.5.2 物流选址 1.5.4 货位优化 ##### 1.6 电力系统优化研究 1.6.1 微电网优化 1.6.2 配电网系统优化 1.6.3 配电网重构 1.6.4 有序充电 1.6.5 储能双层优化调度 1.6.6 储能优化配置 ### 2 神经网络回归预测、时序预测、分类清单 **2.1 bp预测和分类** **2.2 lssvm预测和分类** **2.3 svm预测和分类** **2.4 cnn预测和分类** ##### 2.5 ELM预测和分类 ##### 2.6 KELM预测和分类 **2.7 ELMAN预测和分类** ##### 2.8 LSTM预测和分类 **2.9 RBF预测和分类** ##### 2.10 DBN预测和分类 ##### 2.11 FNN预测 ##### 2.12 DELM预测和分类 ##### 2.13 BIlstm预测和分类 ##### 2.14 宽度学习预测和分类 ##### 2.15 模糊小波神经网络预测和分类 ##### 2.16 GRU预测和分类 ### 3 图像处理算法 **3.1 图像识别** 3.1.1 车牌、交通标志识别（新能源、国内外、复杂环境下车牌） 3.1.2 发票、身份证、银行卡识别 3.1.3 人脸类别和表情识别 3.1.4 打靶识别 3.1.5 字符识别（字母、数字、手写体、汉字、验证码） 3.1.6 病灶识别 3.1.7 花朵、药材、水果蔬菜识别 3.1.8 指纹、手势、虹膜识别 3.1.9 路面状态和裂缝识别 3.1.10 行为识别 3.1.11 万用表和表盘识别 3.1.12 人民币识别 3.1.13 答题卡识别 **3.2 图像分割** **3.3 图像检测** 3.3.1 显著性检测 3.3.2 缺陷检测 3.3.3 疲劳检测 3.3.4 病害检测 3.3.5 火灾检测 3.3.6 行人检测 3.3.7 水果分级 **3.4 图像隐藏** **3.5 图像去噪** **3.6 图像融合** **3.7 图像配准** **3.8 图像增强** **3.9 图像压缩** ##### 3.10 图像重建 ### 4 信号处理算法 **4.1 信号识别** **4.2 信号检测** **4.3 信号嵌入和提取** **4.4 信号去噪** ##### 4.5 故障诊断 ##### 4.6 脑电信号 ##### 4.7 心电信号 ##### 4.8 肌电信号 ### 5 元胞自动机仿真 **5.1 模拟交通流** **5.2 模拟人群疏散** **5.3 模拟病毒扩散** **5.4 模拟晶体生长** ### 6 无线传感器网络 ##### 6.1 无线传感器定位 ##### 6.2 无线传感器覆盖优化 ##### 6.3 室内定位 ##### 6.4 无线传感器通信及优化 ##### 6.5 无人机通信中继优化 #####

标题中的“ADMM动态规划求解微电网调度问题”指的是应用交替方向乘子法(ADMM，Alternating Direction Method of Multipliers)来解决微电网的调度优化问题。微电网是一种小型电力系统，它能集成可再生能源、储能装置以及传统电源，以实现高效、可靠和经济的电力供应。在微电网调度中，目标通常是优化能源分配，降低成本，同时满足供需平衡、设备限制和电力质量等要求。 动态规划是解决这类优化问题的一种数学方法，它通过构建一个模型来表示问题的各个状态和状态之间的转移，从而找到最优策略。在微电网调度中，动态规划可以用来决定在不同时间点如何分配和存储能量，以最小化运行成本或最大化效率。 描述中的“数据集+论文复现”表明这个压缩包包含了用于复现研究结果的数据集和相关代码。复现论文结果是科学研究中的重要步骤，确保了研究的可验证性和可靠性。这里的数据集可能包括了微电网的运行数据，如负荷需求、发电能力、储能设备状态等；而代码（如operation_2.m和operationwithoutsess_1.m）则可能是实现ADMM算法的MATLAB脚本，用于处理这些数据并得出调度决策。 标签中的“动态规划”强调了这种方法在微电网调度中的核心地位；“数据集”意味着包含实际或模拟的微电网运行数据；“毕业设计”则提示这可能是一个学术项目，适合学生作为毕业论文的研究主题。 压缩包内的文件名暗示了不同的数据和结果。例如，“ESPEdata.mat”和其变体可能是微电网的仿真数据集；“result_05.mat”和“result_05_load07.mat”可能存储了特定条件下的调度结果；“energylvl.mat”可能涉及的是能量水平信息；而“ Copy_of_”和“_1”这样的后缀可能是不同版本或备份。 这个压缩包提供的内容涵盖了微电网调度的建模、算法实现和结果分析，为研究者提供了一个完整的框架来理解和复现使用ADMM解决微电网调度问题的工作。通过深入研究这些文件，可以学习到动态规划在能源管理系统中的应用，以及如何利用ADMM算法优化微电网的运行。此外，对于学生来说，这也是一个很好的实践案例，能够提升他们对复杂优化问题解决能力的理解。

Matlab+YALMIP+CPLEX解决带储能的微电网优化调度问题，以微电网运行成本最小为目标函数，能量设备包含风电、光伏以及蓄电池，同时考虑到电价和与电网的交互，约束条件包含蓄电池SOC约束、交换功率约束、功率平衡等约束。程序里展现的蓄电池模型通过混合整数线性规划的写法非常值得参考。程序运行良好，出图效果很好，且可拓展性很好。程序实测采用gurobi求解器求解一样可以获得同样的结果。

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智能微电网调度算法.zip

多目标遗传优化算法NSGAII求解微电网调度(Python&Matlab)

内容包括 matlab-yalmip+cplex微电网两阶段鲁棒经济调度（刘） matlab-yalmip+cplex两阶段鲁棒微电网容量经济优化调度 两阶段鲁棒优化CCG列于约束生成和Benders代码，可扩展改编，复现自原外文论文 【赠送】虚拟储能单元电动汽车建模/基于Matlab-Yalmip-cplex 带虚拟储能单元（电动汽车）多目标优化调度 【赠送】发电机组经济运行问题_算例N=3(yalmip+cplex) 【赠送】机组组合优化

matlab程序复现自《基于改进粒子群算法的微电网优化调度_姚景昆》 微电网孤岛运行方式是当主网系统的供电系统不稳定运行或发生事故时，微电网系 统与主网系统断开，断开后微电网和主网之间的没有电能交易问题。这种模式下，微电 网中所有的微电源出力来承担整个系统的负荷需求，最佳调度方案有：（1）在负荷用电低谷阶段，微电网的调度方案与并网运行时相同，优先利用 WT和PV发电向负荷提供电能，如果有多余的电量，则检测储能装置的荷电状态，决定是否给储能装置进行充电；如果 WT和PV所发的电量达不到负荷的要求时，对比 MT和FC的发电费用由MT和 FC中发电费用较低的单元向用户提供电能，仍然不能满足是由BT 放电提供。 （2）在用电平段阶段内，WT和PV发电不能满足负荷的用电需求，通过优化计算 来确定 MT 和 FC 的出力。若所发电量能满足负荷需求仍有剩余电量，则根据储能装置 的充放电状态给 BT 充电；若果微电网中WT和PV发出全部电能依然不能满足负荷用 电需求时，则考虑利用 BT放电来供负荷使用。 （3）在用电高峰期阶段内，微电网系统中负荷的用电需求达到高峰，WT 和PV的 发电量不能达到负荷需求时，通过优化计算来确定发电单元使用，原则是优先利用发电 费用比较低的单元来满足负荷的用电需求；若微电网所发的全部电量达不到负荷的用电 需求，则利用 BT放电来满足供电，如果储能装置储存的电量全部释放还不能满足负荷 需求的情况时，由负荷的重要程度由低到高切除，以达到微电网系统的功率供需平衡。

利用粒子群算法进行优化调度，以经济性为目标函数，完全可以运行

利用python语言，通过遗传算法对微电网进行优化调度