本地电力市场是在分配层面促进可再生能源的效率和使用的一种有前景的理念。然而，作为一个新概念，如何设计和将这些本地市场整合到现有市场结构中，并从中获得最大利润仍然不清楚。在本文中，我们提出了一个本地市场机制，其中最终用户（消费者、小型生产者和能源生产者）之间进行能源交易。由于本地市场可能存在流动性不足的情况，该机制假设最终用户通过与具有批发市场接入权限的聚合器/零售商的双边合同来满足其能源需求。本地市场中允许的竞标和报价受到电价补贴和聚合器收费的限制，以确保最终用户最多能够以预期成本获得能源，而不考虑本地市场的情况。该问题被建模为一个多主单随从的双层优化问题，其中上层定义了代理商利润的最大化，而下层则最大化了本地市场中的能源交易。由于问题的复杂性和最终用户信息的不完全，我们倡导使用进化计算，这是人工智能的一个分支，已成功应用于各种优化问题。

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。

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

079面向削峰填谷的电动汽车多目标优化调度策略.zip

1. 这是作者花费一周的时间，使用python写出的策略迭代和值迭代强化学习算法，以一个完整的项目发布，为解决“已知马尔科夫决策过程五元组，求最优策略”这类问题提供了算法与通用框架 2. 项目采用面向对象架构和面向抽象编程，用户可以在抽象类基础上，利用继承机制，定义新的具体环境类，测试该算法的有效性。项目还给出了unittest.Testcase的测试代码。 3. 在该项目中算法名称分别对应类：ValueIterationAgent和PolicyIterationAgent(都继承自MdpAgent)，马尔科夫决策模型已知的环境抽象类MdpEnv 4. 为展示该算法的有效性，定义了一个GridWorldEnv的具体类，实现了作者博文中“在格子世界中寻宝”的最优策略的学习，并定义了一个GridWorldUI类可视化最优策略及基于最优策略的，用户可以运行住文件main.py 5. 该项目源码的最大特点是：架构合理，可维护性好，可读性强。你不断能学到这两个强化学习算法的精髓，也能够学到什么是好的python程序架构。 6.注意先阅读里面的readme.txt文件。

MATLB Simulink仿真平台直流微电网并网运行控制策略 包括风机（MPPT）、光伏（MPPT）、蓄电池、直流负载、交流负载、并网逆变器及电网 并网逆变器采用电流下垂控制，锁相环、风机和光伏MPPT自建，子单元可适当修改，参数可适当修改 在MATLAB/Simulink仿真平台上，我们设计了一种控制策略，用于实现直流微电网的并网运行。该微电网包括风机（最大功率点跟踪）、光伏（最大功率点跟踪）、蓄电池、直流负载、交流负载、并网逆变器和电网。我们采用了电流下垂控制方法来控制并网逆变器的运行，并且使用了锁相环来保持稳定的相位同步。风机和光伏的最大功率点跟踪算法是自主开发的，可以根据需要进行适当的修改。同样，子单元的设置和参数也可以根据具体情况进行适当的调整。 涉及的 MATLB/Simulink仿真平台：MATLAB/Simulink是一种广泛使用的数学建模和仿真软件，用于设计和模拟各种系统和控制策略。 直流微电网：微电网是一种小规模的电力系统，可以独立运行或与主电网进行互联。直流微电网使用直流电流进行能量传输和分配。 并网运行控制策略：并网运行控制策略是指在微电网与主电网连接

yolov5改进 YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示： 输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放； 基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP结构； Neck网络：目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层，Yolov5中添加了FPN+PAN结构； Head输出层：输出层的锚框机制与YOLOv4相同，主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss，以及预测框筛选的DIOU_nms。 本资源包括对yolov5的改进策略和案例分析进行了详细阐述，有需要的朋友可以下载学习。

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引言云计算是从分布式计算、网格计算和并行计算等概念发展而来一种新型的计算模式，它是一种基于互联网相关服务的增加、使用和交付模式。虚拟机资源是云计算环境中的主要资

研究电动大客车电动助力转向(EPS)系统助力特性控制策略．采用优化设计方法，开发了适合纯电动大客车EPS系统使用的循环球式电动助力转向器，并建立了其动力学模型；针对EPS系统对系统鲁棒稳定性和动态特性的要求，提出了“上层混合H2/H∞电流决策控制+下层模糊PID电流跟踪控制”的两层助力特性控制策略．仿真结果表明：应用上层混合H2/H∞电流决策控制，EPS系统可有效获得来自路面的低频信息并抑制路面高频干扰，使驾驶员获得满意的路感；应用下层模糊PID电流跟踪控制，EPS系统具有较好的动态特性，能够对目标电流进