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🔥内容介绍
在电力市场运营环境下，供电公司通过对并入配电网的分布式电源（distributed generation，DG）实施优化调度，可有效降低自身运行成本，同时规避市场竞争格局下的各类潜在风险。为此，本文提出一种适用于电力市场环境的供电公司日前优化调度两阶段模型：第一阶段为 DG 优化调度阶段，该阶段以市场电价、DG 运行成本及可中断负荷（interruptable load，IL）合同签订价格为核心决策依据，明确 DG 机组组合方案、从主网的购电量规模及 IL 削减量；第二阶段为无功优化阶段，在第一阶段调度结果的基础上，充分考虑 DG 的无功出力特性，通过优化 DG 与无功补偿装置的出力分配，实现配电网电压控制在规定范围之内，且达成配电网网损最小化的目标。基于修改后的 IEEE 33 节点系统开展仿真计算，结果表明，所提出的日前两阶段优化调度模型能够有效降低供电公司的运行成本，具备实际应用价值。
🔥运行结果
🔥部分代码
🔥参考文献
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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
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