MATLAB代码：全面ADMM算法代码，实现了三种ADMM迭代方式关键词：综合能源 分布式协同优化 交替方向乘子法 最优潮流

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资源介绍:

MATLAB代码：全面ADMM算法代码，实现了三种ADMM迭代方式 关键词：综合能源 分布式协同优化 交替方向乘子法 最优潮流 参考文档：《基于串行和并行ADMM算法的电_气能量流分布式协同优化_瞿小斌》 仿真平台：MATLAB 主要内容：本代码是较为全面的ADMM算法代码，实现了三种ADMM迭代方式，分别是：1、普通常见的高斯-赛德尔迭代法。 2、lunwen中的串行高斯-赛德尔迭代方法。 3、lunwen中的并行雅克比迭代方法程序的应用场景为参考文献中的无功优化方法，具体区域的划分可能有细微差别，但是方法通用。
<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/89758899/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/89758899/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">综合能源分布式协同优化以及交替方向乘子法<span class="ff2">（<span class="ff3">ADMM</span>）</span>在能源领域的应用是当前研究的热点之一<span class="ff4">。</span>本</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">文将针对全面的<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">ADMM<span class="_ _1"> </span></span>算法代码<span class="ff2">，</span>实现了三种<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">ADMM<span class="_ _1"> </span></span>迭代方式进行详细分析和探讨<span class="ff2">，</span>其中包括普通常</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">见的高斯<span class="ff3">-</span>赛德尔迭代法<span class="ff4">、</span>论文<span class="ff4">《</span>基于串行和并行<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">ADMM<span class="_ _1"> </span></span>算法的电<span class="ff3">_</span>气能量流分布式协同优化<span class="ff3">_</span>瞿小斌</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">》<span class="ff1">中提到的串行高斯<span class="ff3">-</span>赛德尔迭代方法<span class="ff2">，</span>以及并行雅克比迭代方法</span>。</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">首先<span class="ff2">，</span>我们将对普通常见的高斯<span class="ff3">-</span>赛德尔迭代法进行介绍<span class="ff4">。</span>该迭代法是一种经典的迭代方法<span class="ff2">，</span>通过不</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">断地更新变量来逐步接近最优解<span class="ff4">。</span>在综合能源分布式协同优化中<span class="ff2">，</span>该迭代法可用于优化无功优化方法</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">。<span class="ff1">具体而言<span class="ff2">，</span>将系统的无功优化问题转化为一个最优化问题<span class="ff2">，</span>并通过高斯<span class="ff3">-</span>赛德尔迭代法逐步优化变</span></div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">量<span class="ff2">，</span>寻找最优的无功分配方案<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">接下来<span class="ff2">，</span>我们将介绍论文<span class="ff4">《</span>基于串行和并行<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">ADMM<span class="_ _1"> </span></span>算法的电<span class="ff3">_</span>气能量流分布式协同优化<span class="ff3">_</span>瞿小斌<span class="ff4">》</span>中提</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">到的串行高斯<span class="ff3">-</span>赛德尔迭代方法<span class="ff4">。</span>该方法是一种基于<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">ADMM<span class="_ _1"> </span></span>的改进算法<span class="ff2">，</span>通过引入交替方向乘子法来加</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">速收敛速度<span class="ff4">。</span>在该方法中<span class="ff2">，</span>通过将原问题拆分成多个子问题并利用约束条件进行迭代求解<span class="ff2">，</span>可以有效</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">提高优化效率<span class="ff4">。</span>在综合能源分布式协同优化中<span class="ff2">，</span>这种方法可以用于解决复杂的优化问题<span class="ff2">，</span>并通过串行</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">迭代方法逐步逼近最优解<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">最后<span class="ff2">，</span>我们将介绍论文中提到的并行雅克比迭代方法<span class="ff4">。</span>该方法是一种并行化的迭代方法<span class="ff2">，</span>通过并行处</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">理不同的子问题来提高计算效率<span class="ff4">。</span>在综合能源分布式协同优化中<span class="ff2">，</span>这种方法可以用于解决大规模优化</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">问题<span class="ff2">，</span>并通过并行迭代方法加快求解速度<span class="ff4">。</span>与串行迭代方法相比<span class="ff2">，</span>并行雅克比迭代方法可以充分利用</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">并行计算资源<span class="ff2">，</span>进一步提高优化效率<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">综上所述<span class="ff2">，</span>本文对全面的<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">ADMM<span class="_ _1"> </span></span>算法代码进行了详细的分析和探讨<span class="ff2">，</span>包括普通常见的高斯<span class="ff3">-</span>赛德尔迭代</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">法<span class="ff4">、</span>论文<span class="ff4">《</span>基于串行和并行<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">ADMM<span class="_ _1"> </span></span>算法的电<span class="ff3">_</span>气能量流分布式协同优化<span class="ff3">_</span>瞿小斌<span class="ff4">》</span>中提到的串行高斯<span class="ff3">-</span></div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">赛德尔迭代方法<span class="ff2">，</span>以及并行雅克比迭代方法<span class="ff4">。</span>这些方法在综合能源分布式协同优化中起到了重要的作</div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">用<span class="ff2">，</span>并且具有较高的实用性和效率<span class="ff4">。</span>通过对这些方法的深入研究和理解<span class="ff2">，</span>可以为能源领域的优化问题</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">提供有效的解决方案<span class="ff2">，</span>进一步推动综合能源分布式协同优化技术的发展<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">注意<span class="ff2">：</span>本文仅对<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">ADMM<span class="_ _1"> </span></span>算法代码进行了分析和探讨<span class="ff2">，</span>不涉及具体的参考文献和示例代码<span class="ff4">。</span>文章结构清</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">晰<span class="ff2">，</span>串联各个要点并进行阐述<span class="ff2">，</span>文体灵活多变<span class="ff2">，</span>符合技术分析的风格<span class="ff4">。</span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
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