基于非对称纳什谈判的多微网电能共享运行优化策略Matlab代码

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🔥 内容介绍

推进可再生能源高效利用,实现电力系统低碳化运行成为电力系统改革的重要方向.该文首先构建了包含电热气多能协同的微电网模型,考虑了含有碳配额和碳交易的优化运行机制,并在热电联产机组模型中改进加入了碳捕集系统和电转气装置,以降低碳排放.然后,基于纳什谈判理论建立了多微网电能共享合作运行模型,进而将其分解为微网联盟效益最大化子问题和合作收益分配子问题,选择交替方向乘子法分布式求解,从而有效保护各主体隐私.在合作收益分配子问题中,提出以非线性能量映射函数量化各参与主体贡献大小的非对称议价方法,各微网分别以其在合作中的电能贡献大小为议价能力相互谈判,以实现合作收益的公平分配.最后,仿真结果验证了所提方法的有效性.结果表明,通过所提的多微网电能共享方法,微网联盟收益实现最大化;并且,微网联盟的合作收益基于各微网的能量贡献大小实现了公平分配;在碳排放方面,结果证明了碳捕集联合电转气系统,以及微网间的能量共享方法,都能够有效减少微电网运行过程中的碳排放量.

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1]吴锦领,楼平,管敏渊,等.基于非对称纳什谈判的多微网电能共享运行优化策略[J].电网技术, 2022(007):046.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2021.1590.

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🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
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旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
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