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基于MATLAB平台的多目标粒子群算法优化调度冷热电联供综合能源系统,基于MATLAB平台的多目标粒子群算法优化调度冷热电联供综合能源系统,基于多目标粒子群算法冷热电联供综合能源系统运行优化采用MATLAB 平台利用多目标粒子群实现求解，构建了含冷、热、电负荷的冷热电联供型综合能源系统优化调度模型，考虑了燃气轮机、电制冷机、锅炉以及风光机组等资源，并且考虑与上级电网的购电交易，综合考虑了用户购电购热冷量的成本、CCHP收益以及成本等各种因素，从而实现CCHP系统的经济运行，采用MOPSO多目标粒子群算法，求解效果如下图所示。,关键词：多目标粒子群算法；冷热电联供综合能源系统；运行优化；MATLAB平台；CCHP系统；经济运行；燃气轮机；风光机组。,多目标粒子群算法在CCHP系统优化调度中的应用研究

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锂电池SOC计算的C语言版扩展卡尔曼滤波器EKF与容积卡尔曼滤波CKF模型实现，支持定参与FFRLS，跨平台VS2019与Ubuntu 20.04运行，可视化图表如图2、图3。,基于C语言的卡尔曼滤波技术实现锂电池SOC估计仿真模型：容积卡尔曼滤波（CKF）与扩展卡尔曼滤波（EKF）对比研究,（C语言版）扩展卡尔曼滤波器EKF的锂电池SoC计算仿真模型容积卡尔曼滤波CKF进行锂电池SOC估计的C语言版本实现，包含定参和FFRLS两种情况，已在VS2019和Ubuntu 20.04.4版本中运行成功，根据输出文件数据在origin中绘图如图2，3所示,扩展卡尔曼滤波器EKF; 锂电池SoC计算仿真模型; 容积卡尔曼滤波CKF; 锂电池SOC估计; C语言实现; VS2019运行; Ubuntu 20.04.4运行; 输出文件数据绘图。,C语言实现容积卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波的锂电池SOC估计模型

BP神经网络预测模型：MATLAB代码实现，多输入单输出，附样本数据与结果图,BP神经网络预测：MATLAB代码实现多输入单输出，附样本数据与结果图，一键换数据即用。,BP神经网络预测，MATLAB代码多输入单输出，结果如图，数据直接用，附样本数据。,BP神经网络预测; MATLAB代码; 多输入单输出; 结果如图; 换数据直接用; 附样本数据,BP神经网络预测：MATLAB代码实现，多输入单输出结果可视化及样本数据附带