文章 2025-01-03 来自:开发者社区

基于GA遗传优化的WSN网络最优节点部署算法matlab仿真

1.程序功能描述 基于GA遗传优化的WSN网络最优节点部署算法matlab仿真,通过遗传优化,获得最少得节点数量,达到最大的节点覆盖率。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022A版本运行 初始节点数量15: 初始节点数量25: 初始节点数量40: 3.核心程序 ``...

基于GA遗传优化的WSN网络最优节点部署算法matlab仿真
文章 2023-08-07 来自:开发者社区

基于粒子群优化算法的最优潮流(IEEE30节点(Matlab代码实现)

1 概述基于粒子群优化算法的最优潮流问题是电力系统中的一个重要优化问题,旨在通过调整发电机的出力、变压器的变比和线路的潮流分配,使得电力系统中的功率损耗最小,从而达到经济运行和电能质量要求。下面是基于粒子群优化算法的最优潮流求解步骤:1. 确定优化目标:最优潮流问题的优化目标通常为最小化功率损耗,可以定义为目标函数。目标函数可以由潮流方程和功率损耗公式组成。2. 确定问题约束:最优潮流问题还涉及....

基于粒子群优化算法的最优潮流(IEEE30节点(Matlab代码实现)
文章 2023-08-04 来自:开发者社区

考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)

1 概述文献来源: 摘要:随着经济发展和化石燃料短缺、环境污染严重的矛盾日益尖锐,电动汽车(Electric Vehicle,EV)的发展和普及将成为必然趋势。大规模无序充电的电动汽车接入电网充电将给电网带来强大的冲击,并可能导致电网局部过负荷,威胁电网运行的安全性和经济性。因此研究了发电机、电动汽车、风力的协同优化计划问题,提出了一种基于输电和配电系统层面的电动汽车充放电计划双层优化调度策略。....

考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)
文章 2023-08-04 来自:开发者社区

【状态估计】基于二进制粒子群优化 (BPSO) 求解最佳 PMU优化配置研究【IEEE30、39、57、118节点】(Matlab代码实现)

1 概述近 年 来 ,随 着 大 量 分 布 式 电 源(distributed generation)接入配电网,使配电网朝着更加灵活的方向发展,配电网管理模式从被动向主动转变[1] 。状态估计是通过建立适当的网络模型对配电网进行在线监测和分析的功能。随着分布式能源集成对系统建模和运行的影响越来越大,对配电系统状态估计要求也越来越严格[2] 。目前,电力系统大多数据来源于数据采集与监控(SCA....

【状态估计】基于二进制粒子群优化 (BPSO) 求解最佳 PMU优化配置研究【IEEE30、39、57、118节点】(Matlab代码实现)
文章 2023-08-04 来自:开发者社区

基于粒子群优化算法的分布式电源选址与定容【多目标优化】【IEEE33节点】(Matlab代码实现)

1 概述分布式电源接入配电网,实现就地消纳,可以提高新能源的利用率、提高电能质量和降低系统网损。然而接入点位置和电源的容量的差异对配电网的影响不同,如果位置和容量不合适,可能会导致系统中某处的电压越限、总系统的网损增加。因此在电源规划阶段分析分布式电源接入点的位置和容量十分有必要。分布式电源接入点和接入容量的选择问题是一个非线性、多变量、多约束的问题。目前国内外关于这方面的研究主要集中在两个方面....

基于粒子群优化算法的分布式电源选址与定容【多目标优化】【IEEE33节点】(Matlab代码实现)
文章 2023-07-29 来自:开发者社区

电力系统机组组合优化调度(IEEE14节点、IEEE30节点、IEEE118节点)(Matlab代码实现)

1 概述本文提出一种确定机组组合的降维半解析动态规划方法,可以与其他经济调度算法相结合,用以解决多种约束条件下的机组组合问题。该方法通过比较各时段负荷及机组参数,剔除各时段下不满足要求的组合状态,从而减少动态规划中的状态点数;根据机组的最小连续运行、停运时间限制,以及机组功率上升、下降速度的约束,剔除了状态点间的无效路径,从而减少了动态规划的路径个数,达到降维的目的;在确定机组启停状态后,再采用....

电力系统机组组合优化调度(IEEE14节点、IEEE30节点、IEEE118节点)(Matlab代码实现)
文章 2023-07-29 来自:开发者社区

基于粒子群算法的电力系统无功优化研究(IEEE14节点)(Matlab代码实现)

1 概述近年来,多种启发式优化算法被应用于电力系 统无功优化,并取得了较好的效果,但容易出现早熟 现象和陷入局部收敛等。粒子 群 优 化 算 法 ( Particle Swarm optimization,PSO) 是一种源于对鸟 群捕食行为的研究而发明的进化计算方法。粒 子群优化算法,对优化问题无可微性与连续性要求, 具有全局收敛性、通用性及鲁棒性强等优点,其 具有全局寻优能力,编程简单。本文....

基于粒子群算法的电力系统无功优化研究(IEEE14节点)(Matlab代码实现)
文章 2023-07-12 来自:开发者社区

基于粒子群优化算法的配电网光伏储能双层优化配置模型[IEEE33节点](选址定容)(Matlab代码实现)

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1 概述2 运行结果3 参考文献4 Matlab代码、数据、讲解1 概述由于能源的日益匮乏,电力需求的不断增长等,配电网中分布式能源渗透率不断提高,且逐渐向主动配电网方向发展。此外,需求响应(demand response,DR)的加入对配电网的规划运行也带来了新的....

基于粒子群优化算法的配电网光伏储能双层优化配置模型[IEEE33节点](选址定容)(Matlab代码实现)
文章 2023-07-12 来自:开发者社区

【无功优化】基于改进教与学算法的配电网无功优化【IEEE33节点】(Matlab代码时候)

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1 概述1.1 基本TLBO算法1.2 基于精英策略改进算法1.3 基于ETLBO算法的配电网无功优化流程图1.4 改进的33母线系统接线图 2 运行结果3 参考文献4 Matlab代码实现1 概述文献来源:摘要:在解决配电网无功优化问题中,智能启发式算法得到了广泛....

【无功优化】基于改进教与学算法的配电网无功优化【IEEE33节点】(Matlab代码时候)
文章 2023-07-12 来自:开发者社区

【机组组合】基于数据驱动的模型预测控制电力系统机组组合优化【IEEE24节点】(Matlab代码实现)

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1 概述2 运行结果2.1 UC_original 2.2 UC_compact2.3 SCi结果 3 参考文献4 Matlab代码、数据、文章讲解1 概述文献来源: 作为电力系统运营和电力市场清算中的重要应用,网络约束机组组合(NCUC)问题通常由独立系统运营商(....

【机组组合】基于数据驱动的模型预测控制电力系统机组组合优化【IEEE24节点】(Matlab代码实现)

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