代码计及条件风险价值的电气综合能源系
大小:6.91MB
价格:39积分
下载量:0
评分:
5.0
上传者:zUErKdBrAB
更新日期:2025-09-22

基于Wasserstein距离的CVaR条件风险价值评估的电-气综合能源系统能量与备用调度分布鲁棒优化模型,基于Wasserstein距离的CVaR条件风险价值评估的电-气综合能源系统能量与备用调度分

资源文件列表(大概)

文件名
大小
1.jpg
784.11KB
2.jpg
221.28KB
3.jpg
267.43KB
4.jpg
232.47KB
代码电气综合能源系统能量备用分布鲁棒.docx
47.69KB
代码解析电气综合能源系统能量备.html
1.99MB
代码计及条件风险价值的电气综合能源系统能.html
1.99MB
代码详解电气综合能源系统能量.html
1.99MB
代码详解考虑条件风险价值的电气综合能源系统能.docx
47.97KB
文章标题计及条件风险价值的电气.html
1.99MB
标题基于分布鲁棒优化的电气综合能源.docx
24.68KB
标题基于分布鲁棒优化的电气综合能源系统能量备用调度.docx
15.69KB
标题电气综合能源系统的能量备用调度优化问题研究摘.docx
47.5KB
科技随笔电力与天然气能源系统的分.docx
47.97KB

资源内容介绍

基于Wasserstein距离的CVaR条件风险价值评估的电-气综合能源系统能量与备用调度分布鲁棒优化模型,基于Wasserstein距离的CVaR条件风险价值评估的电-气综合能源系统能量与备用调度分布鲁棒优化模型,matlab代码:计及条件风险价值的电-气综合能源系统能量-备用分布鲁棒优化关键词:wasserstein距离 CVAR条件风险价值 分布鲁棒优化 电-气综合能源 能量-备用调度 完美复现:《Energy and Reserve Dispatch with Distributionally Robust Joint Chance Constraints》主要内容:代码主要做的是电气综合能源系统的不确定性调度问题,首先,通过wasserstein距离构建不确定参数的模糊集,其次建立了电-气综合能源系统能量-备用市场联合优化调度模型,并在调度的过程中,考虑调度风险,利用条件风险价值CVaR评估风险价值,从而结合模糊集构建了完整的分布鲁棒模型,通过分布鲁棒模型对不确定性进行处理,显著降低鲁棒优化结果的保守性,更加符合实际,基于wasserstein距离;CVAR条件风险价
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90430008/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90430008/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">【科技随笔】电力与天然气能源系统的分布式稳健优化调度</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">随着社会对清洁能源的需求不断增长,电<span class="_ _0"></span><span class="ff2">-</span>气综合能源系统的调度问题日益突出。<span class="_ _0"></span>本文将简</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">要介绍<span class="_ _0"></span>一种<span class="_ _0"></span>基于<span class="_ _1"> </span><span class="ff2">MATLAB<span class="_"> </span></span>的计及条<span class="_ _0"></span>件风<span class="_ _0"></span>险价值<span class="_ _0"></span>的电<span class="_ _0"></span><span class="ff2">-</span>气<span class="_ _0"></span>综合能<span class="_ _0"></span>源系<span class="_ _0"></span>统能<span class="_ _0"></span>量<span class="ff2">-</span>备<span class="_ _0"></span>用分<span class="_ _0"></span>布鲁<span class="_ _0"></span>棒优</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">化方法。</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一、引言</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在电力与天然气混合的能源系统中,<span class="_ _2"></span>由于可再生能源的波动性及负荷的不确定性,<span class="_ _2"></span>调度策略</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的制定变得<span class="_ _0"></span>尤为复杂。<span class="_ _0"></span>为了解决<span class="_ _0"></span>这一问题,<span class="_ _0"></span>我们引入了<span class="_ _1"> </span><span class="ff2">wasserstein<span class="_"> </span></span>距离来构建不确定<span class="_ _0"></span>参数</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的模糊集,并以此为基础构建了电<span class="ff2">-</span>气综合能源系统的能量<span class="ff2">-</span>备用联合优化模型。</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二、<span class="ff2">Wasserstein<span class="_ _3"> </span></span>距离与模糊集的构建</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">Wasserstein<span class="_"> </span><span class="ff1">距离作为一种衡<span class="_ _0"></span>量概率分<span class="_ _0"></span>布间差异<span class="_ _0"></span>性的指标<span class="_ _0"></span>,能有效<span class="_ _0"></span>地刻画不<span class="_ _0"></span>确定性参<span class="_ _0"></span>数的模</span></div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">糊范围。通过<span class="_ _3"> </span><span class="ff2">Wasserstein<span class="_ _3"> </span></span>距离,<span class="_ _4"></span>我们可以构造出不确定性参数的置信区域,从而形成相应</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的模糊集。</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">三、电<span class="ff2">-</span>气综合能源系统的联合优化模型</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">针对电<span class="ff2">-</span>气综合能源系统,我们提出了能<span class="_ _0"></span>量和备用的联合优化调度模型。该模型综<span class="_ _0"></span>合考虑了</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">电力和天然气两种能源的互补性和互换性,以实现系统的经济、环保和高效运行。</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">四、条件风险价值(<span class="ff2">CVAR</span>)的应用</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在调度的过程中,<span class="_ _5"></span>为了评估和降低风险,<span class="_ _5"></span>我们引入了条件风险价值<span class="_ _5"></span>(<span class="ff2">CVAR</span>)<span class="_ _5"></span>的概念。<span class="_ _5"></span><span class="ff2">CVAR</span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">可以更好地反映极端事件下的风险水平,<span class="_ _6"></span>相较于传统的期望值法能更全面地评估系统的不确</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">定性风险。在模型中,<span class="ff2">CVAR<span class="_ _3"> </span></span>被用来对各调度方案的潜在损失进行量化分析。</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">五、分布鲁棒模型的构建与求解</div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">结合以上所述内容,<span class="_ _7"></span>我们构建了计及<span class="_ _3"> </span><span class="ff2">CVAR<span class="_"> </span></span>的分布鲁棒优化模型。<span class="_ _7"></span>该模型利用了<span class="_ _3"> </span><span class="ff2">Wasserstein</span></div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">距离定义的模糊集来描述不确定参数的分布范围,<span class="_ _8"></span>并通过<span class="_ _3"> </span><span class="ff2">CVAR<span class="_"> </span></span>来评估调度的风险价值。<span class="_ _2"></span>模</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">型的求解采用了先进的优化算法,能够快速得出优化的调度方案。</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">六、实例演示:以<span class="_ _3"> </span><span class="ff2">MATLAB<span class="_"> </span></span>代码为例</div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">以下是简化的<span class="_ _3"> </span><span class="ff2">MATLAB<span class="_"> </span></span>代码示例,用于演示上述理论的应用:</div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">```matlab</div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">% <span class="_ _3"> </span><span class="ff1">假设相关参数及初始数据已经给定</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">% ...<span class="ff1">(此处为相关参数及数据定义)</span>...</div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">% <span class="_ _3"> </span><span class="ff1">构建<span class="_ _3"> </span></span>Wasserstein<span class="_ _3"> </span><span class="ff1">距离模糊集</span>...<span class="ff1">(相关代码省略)</span>...</div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.611830,0.000000,0.000000,1.611830,0.000000,0.000000]}'></div></div>

用户评论 (0)

发表评论

captcha

相关资源

基于形态学与权重自适应的MATLAB图像去噪技术:消除椒盐噪声并优化图像质量,基于形态学自适应权重的Matlab图像去噪算法应用,matlab基于形态学的权重自适应图像去噪图像去噪是指减少数字图像中

基于形态学与权重自适应的MATLAB图像去噪技术:消除椒盐噪声并优化图像质量,基于形态学自适应权重的Matlab图像去噪算法应用,matlab基于形态学的权重自适应图像去噪图像去噪是指减少数字图像中噪声的过程。现实中的数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响,称为含噪图像或噪声图像。去噪是图像处理研究中的一个重点内容。在图像的获取、传输、发送、接收、复制、输出等过程中,往往都会产生噪声,其中的椒盐噪声是比较常见的一种噪声,它属于加性噪声。代码可正常运行,matlab; 形态学; 权重自适应; 图像去噪; 噪声干扰; 图像处理; 椒盐噪声; 加性噪声。,基于形态学与权重自适应的Matlab图像去噪方法研究

4.07MB31积分

大型源码C# WPF开发架构解析:包含SCADA数据采集系统、数据库和远程调用,含服务程序及多种组件的环境完备的智能制造管理系统,大型源码C# WPF SCADA系统,包含服务程序、数据看板与组件,使

大型源码C# WPF开发架构解析:包含SCADA数据采集系统、数据库和远程调用,含服务程序及多种组件的环境完备的智能制造管理系统,大型源码C# WPF SCADA系统,包含服务程序、数据看板与组件,使用Oracle数据库与远程服务器调用,完整文档,支持vs2019环境,大型源码C# MES WPF CS BS两套1, 整体程序由WPF(c#)开发;2,各个文档齐全;3,需要您对WPF和程序架构有比较深入理解;4,包含服务程序;5,包含SCADA数据采集系统;6,包含数据看板;7,包含各种组件;8, 包含完整的各个处理脚本。9, 由多个产品线程序组成。10, 数据库的使用。11, 远程服务器的调用。12, 分多个生产文件夹,都是一个项目。环境:vs2019数据库:oracle,大型源码; WPF开发; 文档齐全; 深入理解WPF和架构; 包含服务程序; SCADA数据采集; 数据看板; 各种组件; 完整处理脚本; 多产品线程序组成; 数据库使用; 远程服务器调用; 分文件夹管理; VS2019开发环境; Oracle数据库。,复杂源码

3.55MB22积分

基于粒子群算法的储能优化配置方案:成本模型构建与最优运行计划求解,基于粒子群算法的储能优化配置研究:成本模型分析与优化运行计划求解(含风光机组),MATLAB代码:基于粒子群算法的储能优化配置(可加入

基于粒子群算法的储能优化配置方案:成本模型构建与最优运行计划求解,基于粒子群算法的储能优化配置研究:成本模型分析与优化运行计划求解(含风光机组),MATLAB代码:基于粒子群算法的储能优化配置(可加入风光机组)关键词:储能优化配置 粒子群 储能充放电优化 参考文档:无明显参考文档,仅有几篇文献可以适当参考仿真平台:MATLAB 平台采用粒子群实现求解优势:代码注释详实,适合参考学习,非目前烂大街的版本,程序非常精品,请仔细辨识 主要内容:建立了储能的成本模型,包含运行维护成本以及容量配置成本,然后以该成本函数最小为目标函数,经过粒子群算法求解出其最优运行计划,并通过其运行计划最终确定储能容量配置的大小,求解采用的是PSO算法(粒子群算法)。,基于上述内容,提取的关键词如下:粒子群算法; 储能优化配置; 储能充放电优化; 成本模型; 运行维护成本; 容量配置成本; PSO算法; MATLAB平台; 粒子群求解; 储能容量配置。以上关键词用分号分隔为:粒子群算法; 储能优化配置; 储能充放电优化; 成本模型; 运行维护成本; 容量配置成本; PSO算法; MATLAB

1.79MB10积分

基于Kinect V2与机械臂协同的目标抓取系统:上位机软件算法与下位机控制实现,基于Kinect V2与机械臂协同的目标抓取系统:上位机软件算法与下位机控制实现,KinectV2+机械臂实现目标抓取

基于Kinect V2与机械臂协同的目标抓取系统:上位机软件算法与下位机控制实现,基于Kinect V2与机械臂协同的目标抓取系统:上位机软件算法与下位机控制实现,KinectV2+机械臂实现目标抓取上位机和下位机软件。上位机软件通过vs2019+qt5通过C++语言编写。上夜机运行特征点检测算法,获取目标图像,图像配准,目标位置计算,相机内参和手眼标定数据结果,逆运动学求解,串口通信。以上内容和算法均可以自行修改。下位机通过stm32接收上位机逆解结果控制机械臂抓取。,核心关键词:KinectV2; 机械臂; 目标抓取; 上位机软件; 下位机软件; vs2019; qt5; C++语言; 特征点检测算法; 图像配准; 目标位置计算; 相机内参; 手眼标定; 逆运动学求解; 串口通信; stm32; 机械臂抓取。,KinectV2与机械臂协同:上位机软件C++算法设计与下位机STM32抓取控制

4.83MB10积分