基于粒子群优化算法的微型燃气轮机冷热电联供系统优化调度（Matlab代码实现）
1 概述微型燃气轮机具有寿命长、噪声低、重量轻、体积小、低污染、多燃料、低油耗、可遥控、自诊断以及多台集成扩容等一系列优点[1]。与其他燃气轮机相比，可尽量避免部分负荷运行，某台出现故障，电力供应受影响小。微型燃气轮机为核心的微燃机冷热电联供系统以天然气、沼气、汽油、柴油及烷类气体等为燃料，通过微型燃气轮机燃烧作功,其余热烟气驱动余热利用机组实现供电、供热、制冷和生活卫生用水等[2]，具有实现能....
基于粒子群优化算法的分布式电源优化调度实现配电网稳定运行（Matlab代码实现）
1 概述随着社会经济的快速发展,化石能源被无节制的开采与使用,能源紧缺以及环境污染问题愈发严重,气候变化加剧,恶劣天气现象频繁发生。为了有效缓解能源和环境问题,新能源技术例如风能、太阳能以及潮汐能等,目前被广泛使用。分布式能源是新能源发展的重要方向,具有清洁、节能环保和高效灵活的特点,并且具有经济性。现如今,分布式电源在配电网中的利用率越来越高,并网后会给配电网的安全运行造成不同程度的影响,故含....
【经济调度】基于多目标宇宙优化算法优化人工神经网络环境经济调度研究（Matlab代码实现）
1 概述基于多目标宇宙优化算法（Multi-Objective Universe Optimization Algorithm, MOUA）优化人工神经网络环境经济调度是一种用于解决环境经济调度问题的研究方法。它结合了多目标优化和人工神经网络技术，旨在寻找一组最优解来平衡经济效益和环境影响。环境经济调度是指在环境保护和经济效益之间进行权衡和调整，以实现可持续发展的目标。在这个问题中，我们需要考虑....
基于二进制草蝉优化算法选择特征并使用 KNN 进行训练（Matlab代码实现）
1 概述基于二进制草蝉优化算法选择特征并使用KNN（K-Nearest Neighbors，K最近邻算法）进行训练是一种特征选择和分类算法的组合。这种方法主要用于解决特征选择问题，并利用选定的特征集合来训练KNN分类器。下面是该算法的基本步骤：特征选择：采用二进制草蝉优化算法对原始特征集进行优化，从而选择出最佳特征子集。二进制草蝉优化算法是一种基于草蝉行为的启发式优化算法，用于解决特征选择问题。....
【改进粒子群优化算法】基于惯性权重和学习因子动态调整的粒子群算法【期刊论文复现】（Matlab代码实现）
效果图： 1 概述部分代码：摘要：针对传统的粒子群算法易发生早熟收敛、在寻优过程中易陷入局部最优等问题,提出了一种基于惯性权重和学习因子动态调整的粒子群算法,该算法通过改进惯性权重和学习因子参数以优化算法。随着算法的不断迭代,其惯性权重以及学习因子随着迭代次数的增加而动态优化,从而平衡其局部寻优能力与全局搜索能力。实验结果表明,改进后的算法在收敛速度以及收敛精度上比传统粒子群算法更优....
代理辅助多任务优化算法（Matlab代码实现）
1 概述进化算法（EA）已被应用，具有解决广泛应用的强大能力，但它一次可以解决一个问题。为了提高效率，进化计算领域的一种新兴研究范式，提出了进化多任务（EMT）。EMT同时解决多个优化任务。EMT的有效性是通过任务间知识转移来改进每个任务的解决方案。多因素进化算法（MFEAs）是第一种解决多任务优化问题的算法。然而，它往往受到负面知识转移问题的影响。为了解决这个问题并提高MFEA的性能，我们建议....
【分布鲁棒、状态估计】分布式鲁棒优化电力系统状态估计研究[几种算法进行比较]（Matlab代码实现）
1 概述文献来源： 摘要：能源市场的自由化、可再生能源的渗透、先进的计量能力以及对情境感知的需求，都要求进行系统范围的电力系统状态估计（PSSE）。然而，由于互联的复杂性、实时监测中的通信瓶颈、区域披露政策和可靠性问题，实施集中式估计器实际上是不可行的。在这种背景下，分布式PSSE方法在一个统一且系统的框架下进行了研究。基于交替方向乘子法的新型算法被开发出来。它利用现有的PSSE求解器，尊重隐私....
![【分布鲁棒、状态估计】分布式鲁棒优化电力系统状态估计研究[几种算法进行比较]（Matlab代码实现）](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/qnevoiqnrinmq_6c3d27f5b0eb464abfeba4c8d8e2d041.png)
基于粒子群优化算法的微电网调度(光伏、储能、电动车、电网交互)（Matlab代码实现）
1 概述微电网（Micro-Grid）日前经济调度问题是指考虑电网的分时电价基础上，对常规负荷、光伏出力、电动车出力进行日前(未来 24 小时)预测，然后充分利用微网中的储能等可调控手段，使微电网运行的经济性最优。当新能源的总出力大于总负荷出力时，然后新能源给主网卖电，当新能源供应不足的时候，给主网买电。 众多学者对此做了大量研究，考虑电价与负荷响应量相关性的基础上,建立了以运行成本最低、可再生....
协同细菌觅食优化算法（Matlab代码实现）
1 概述协同细菌觅食优化算法是一种基于大肠杆菌的社会觅食行为的新型优化算法。本文提出了对原始BFO算法的一种改进，即“协同细菌觅食优化”CBFO，这在解决复杂优化问题时显著改进了原始BFO。这一显著改进是通过对原始BFO应用两种协作方法实现的，即隐式空间分解级别上的串行异构协作和混合空间分解级别的串行异构合作。实验比较了两种CBFO变体与原始BFO、标准PSO和实数编码GA在四个广泛使用的基准函....
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....
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