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MATLAB代码《基于多智能体系统一致性算法的电力系统分布式经济调度》 软件环境:MATLAB 内容:集中式优化方法难以应对未来
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MATLAB代码《基于多智能体系统一致性算法的电力系统分布式经济调度》 软件环境:MATLAB 内容:集中式优化方法难以应对未来电网柔性负荷广泛渗透以及电力元件“即插即用”的技术要求。 区别于集中式经济调度，提出一种电力系统分布式经济调度策略。 应用多智能体系统中的一致性算法，以发电机组的增量成本和柔性负荷的增量效益作为一致性变量，设计一种用于电力系统经济调度的算法，通过分布式优化的方式求解经济调度问题。 基于10机19节点负荷系统仿真分析验证了所提调度策略的有效性。 关键词:电力系统，经济调度，分布式优化，多智能体系统，一致性算法 这段程序主要是一个电力系统的优化问题，通过迭代计算来求解最优的发电机出力和负荷功率分配方案。下面我将对程序的功能、应用领域、工作内容、主要思路进行详细解释分析。 该程序主要功能是通过迭代计算，优化电力系统中发电机的出力和负荷的功率分配，以实现系统的最优运行。它可以应用于电力系统调度和能源管理领域，用于解决电力系统中的发电机出力和负荷功率分配问题，以提高系统的效率和稳定性。 程序的主要工作内容包括： 1. 定义电力系统的邻接矩阵，表示发电机和负荷之间的连
MATLAB 代码《基于多智能体系统一致性算法的电力系统分布式经济调度》
软件环境:MATLAB
内容:集中式优化方法难以应对未来电网柔性负荷广泛渗透以及电力元件“即插即用”的技术要求。
区别于集中式经济调度，提出一种电力系统分布式经济调度策略。
应用多智能体系统中的一致性算法，以发电机组的增量成本和柔性负荷的增量效益作为一致性变量，
设计一种用于电力系统经济调度的算法，通过分布式优化的方式求解经济调度问题。
基于 10 机 19 节点负荷系统仿真分析验证了所提调度策略的有效性。
关键词:电力系统，经济调度，分布式优化，多智能体系统，一致性算法
该文介绍了一种基于多智能体系统一致性算法的电力系统分布式经济调度策略。该策略的提出是为了
应对未来电网柔性负荷广泛渗透以及电力元件“即插即用”的技术要求。
传统电力系统的经济调度一般采用集中式优化方法，将所有的发电机组和负荷集中进行优化求解。然
而，随着电网柔性负荷的广泛渗透和电力元件的“即插即用”技术的应用，传统的集中式经济调度方法
难以满足实时调度和灵活性调度的需求。
为了解决这一问题，本文提出了一种分布式经济调度策略。该策略应用了多智能体系统中的一致性算
法，将发电机组的增量成本和柔性负荷的增量效益作为一致性变量。通过设计一种用于电力系统经济
调度的算法，实现了通过分布式优化方式求解经济调度问题。
该算法的核心思想是通过迭代计算，不断更新发电机组的一致性变量值，以及发电机组和柔性负荷的
出力和功率分配方案，从而实现整个电力系统的最优运行。在每一次迭代中，根据当前的一致性变量
值和出力分配方案，计算出新的一致性变量值和修正后的出力分配方案，然后再进行下一次迭代，直
到达到预定的迭代次数或收敛条件。
为了验证所提出调度策略的有效性，本文基于 10 机 19 节点负荷系统进行了仿真分析。通过对比分析
，结果表明所提出的分布式经济调度策略相比传统的集中式优化方法在柔性负荷渗透下能够更好地满
足电力系统的运行要求，具有更好的经济性和灵活性。
综上所述，本文提出了一种基于多智能体系统一致性算法的电力系统分布式经济调度策略。该策略通
过应用一致性算法，实现了对发电机组的增量成本和柔性负荷的增量效益进行优化，从而实现了电力
系统的最优经济调度。仿真分析结果验证了该调度策略的有效性，为未来电力系统的经济调度提供了
一种新的思路和方法。
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MATLAB代码：基于条件风险价值的合作型Stackerlberg博弈微网动态定价与优化调度
关键词：微网优化调度 条件风险价值 合作博弈 纳什谈判
参考文档：《A cooperative Stackelberg game based energy management considering price discrimination and risk assessment》完美复现
仿真平台：MATLAB yalmip+cplex+mosek
主要内容：代码主要做的是一个基于合作型Stackerlberg博弈的考虑差别定价和风险管理的微网动态定价与调度策略，提出了一个双层能源管理框架，实现多个微网间的P2P能源交易，上层为零售商的动态定价模型，目标是社会福利最大化；下层是多个产消者的合作博弈模型，优化各产消者的能量管理策略。
同时，采用纳什谈判法对多个产消者的合作剩余进行公平分配，还考虑了运行风险，采用条件风险价值（CVaR）随机规划方法来描述零售商的预期损失。
求解方面，双层模型被基于KKT条件转换为单层模型，模型可以高效求解。
这段代码是一个基于合作型Stackelberg博弈
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参考文档：《Model Predictive Control of Thermal Storage for Demand Response》完全复现
主要内容：代码主要做的是一个建筑楼宇的需求响应问题，模型的求解采用的是较为创新的模型预测控制，代码非常精品
这个程序是一个用于模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）的热储存需求响应（Thermal Storage for Demand Response）的程序。它模拟了一个建筑物，该建筑物可以制冷并储存冰，然后在需要时使用冰来提供冷却。建筑物操作员支付动态能源价格，并偶尔接收到负荷削减价格信号。通过使用模型预测控制，对冷却进行调度。
程序中使用了时间相关的向量和矩阵来存储数据。每个存储矩阵的列代表一个时间阶段，每个时间阶段的向量或矩阵存储在相应的列中。
该程序的单位采用国际单位制（SI）。kW和kWh表示电功率，kWc和kWhc表示冷负荷。两者之间的关系由提供冷却的系统的性能系数（Coefficient of Performance，COP）决定。
该程序的状
Matlab小波变换双端行波测距凯伦布尔变换放射状配电网单相故障测距Simulink模型及对应程序。
配有对应说明及原理参考文献，适合初学者学习。
