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🔥 内容介绍
热电联供系统具有节能,环保,经济等特点,有着良好的发展前景和应用价值.文中针对由风电机组,光伏电池,燃料电池,余热锅炉,燃气锅炉,蓄电池以及热电负荷构成的热电联供型微网系统,考虑风电,光伏功率以及热电负荷的随机性,应用机会约束规划理论建立经济运行优化模型,并提出一种基于随机模拟技术的粒子群优化(PSO)算法求解模型.根据不同的微源配置,对系统的运行方案进行优化.实例分析结果表明,所提出的方法可以提供微源优化配置建议,实现微源动态经济调度,有效降低系统运行费用.
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
🔗 参考文献
[1]王锐,顾伟,吴志.含可再生能源的热电联供型微网经济运行优化[J].电力系统自动化, 2011.DOI:CNKI:SUN:DLXT.0.2011-08-003.
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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
