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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,电网技术文献复现: 关键词:纳什谈判 合作博弈 微网 电转气

行业研究 251.15KB 26 需要积分: 1
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资源介绍:

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,电网技术文献复现: 关键词:纳什谈判 合作博弈 微网 电转气-碳捕集 P2P电能交易交易 参考文档:《基于非对称纳什谈判的多微网电能共享运行优化策略》完美复现 仿真平台:MATLAB CPLEX+MOSEK IPOPT 主要内容:该代码主要做的是微网间基于非对称纳什谈判的P2P电能交易共享问题,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。 同时,微电网模型中考虑了电转气以及碳捕集设备,实现了低碳调度。 Step1_纳什谈判破裂点求解 这是一个分布式优化迭代模型,涉及到三个微网(MG1、MG2、MG3)的程序。下面我将对每个微网的程序进行详细的分析和解释。 首先是MG1微网的程序分析: 该程序主要是为了解决微网的电负荷和
**基于 BES 秃鹰优化算法与 LSSVM 的多特征变量输入预测模型研究**
在大数据时代背景下特征变量的选取和模型的优化对于预测任务的准确性至关重要本文主要探讨
利用 BES 秃鹰优化算法优化最小二乘支持向量机LSSVM模型构建多特征变量输入单个因变量
输出的拟合预测模型我们选用 Matlab 作为程序实现语言以提供一套灵活且高效的解决方案
引言
面对复杂的数据处理问题如回归预测时间序列分析等机器学习算法扮演着至关重要的角色
小二乘支持向量机LSSVM作为一种基于支持向量机SVM的改进算法具有运算效率高参数
少等优点 BES 秃鹰优化算法作为一种新兴的智能优化算法具有全局搜索能力强参数自适应等
特点能够很好地解决复杂优化问题将两者结合利用 BES 秃鹰优化算法对 LSSVM 进行优化
望提高预测模型的性能
背景知识
1. LSSVM 简介最小二乘支持向量机LSSVM是一种基于 SVM 的回归预测方法通过最小化误
差平方和来求解回归问题它通过将数据映射到高维特征空间并寻找最优决策函数来实现回归
预测
2. BES 秃鹰优化算法BES 秃鹰优化算法是一种模拟自然界中生物进化过程的智能优化算法
具有全局搜索能力强参数自适应等优点能够很好地解决复杂的优化问题
方法论述
本研究采用 Matlab 作为实现工具构建基于 BES 秃鹰优化算法的 LSSVM 预测模型具体步骤如下
1. 数据准备收集并整理多特征变量输入和单个因变量输出的数据集
2. 数据预处理对收集到的数据进行标准化处理消除量纲差异
3. 模型构建利用 Matlab 实现 LSSVM 模型并利用 BES 秃鹰优化算法对模型进行优化
4. 模型训练将处理后的数据输入到优化后的 LSSVM 模型中进行训练得到最优预测模型
5. 模型评估利用测试数据集对训练得到的模型进行评估计算相关评价指标如均方误差MSE
决定系数R2
实验结果与分析
为了验证本方法的有效性我们在 Matlab 环境下进行了实验实验结果表明基于 BES 秃鹰优化算
法的 LSSVM 模型在拟合预测方面具有优良的性能与传统的 LSSVM 模型相比具有更高的预测精度
和稳定性

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  3. 3.jpg 34.05KB
  4. 以下是根据您提供的内容和关键词所展开的技.txt 2.26KB
  5. 基于秃鹰优化算法与的多特征变量输入.doc 2.16KB
  6. 基于非对称纳什谈.html 24.03KB
  7. 基于非对称纳什谈判的多微网.txt 6.64KB
  8. 基于非对称纳什谈判的多微网电能共.txt 2.21KB
  9. 基于非对称纳什谈判的多微网电能共享.txt 2.04KB
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