当前位置: 首页 > news >正文

Matlab|面向低碳经济运行目标的多微网能量互联优化调度

 

目录

 

主要内容   

优化流程

   部分程序   

   结果一览  

下载链接


主要内容   

该程序为多微网协同优化调度模型,系统在保障综合效益的基础上,调度时优先协调微网与微网之间的能量流动,将与大电网的互联交互作为备用,降低微网与大电网的互动频率,从而减少微网分布式电源出力的不确定性对电网造成冲击和不稳定的影响。所以,多微网与电网的互联调度作为微网之间互联调度的补充,微网之间的互联调度以就地消纳为原则,当微网内的分布式电源无法满足微网内的负荷需求,或出现负荷需求过小以致清洁能源能量溢出的状况时(储能系统已充满电),启动微网与大电网的间的互联调度。微网与微网之间通过充分挖掘多微网间源储荷所具有的时空互补特性,实现多微网系统内能量互补,进一步提高对可再生能源的消纳能力,减少分布式能源和负荷的波动性、不确定性带来的影响。程序采用matlab进行求解,基本句句注释,编程小白的福利,方便学习上手!

  • 优化流程

多微网互联系统的运行状态随时刻变化,其调度策略也相应发生改变,其调度流程图如下图所示:

   部分程序   

%% 导入数据
Ppv1=xlsread('Ppv1.xlsx');%微网1光伏
Pwt1=xlsread('Pwt1.xlsx');%微网1风力
PL1=xlsread('PL1.xlsx')*1.5;%微网1负荷
​
Ppv2=xlsread('Ppv2.xlsx');%微网2光伏
Pwt2=xlsread('Pwt2.xlsx');%微网2风力
PL2=xlsread('PL2.xlsx')*1.5;%微网2负荷
​
Ppv3=xlsread('Ppv3.xlsx');%微网3光伏
Pwt3=xlsread('Pwt3.xlsx');%微网3风力
PL3=xlsread('PL3.xlsx')*1.5;%微网3负荷
%判断各个时刻的情况
for i=1:24pd1(i)=Ppv1(i)+Pwt1(i)-PL1(i);pd2(i)=Ppv2(i)+Pwt2(i)-PL2(i);pd3(i)=Ppv3(i)+Pwt3(i)-PL3(i);pdz(i)=Ppv1(i)+Pwt1(i)-PL1(i)+Ppv2(i)+Pwt2(i)-PL2(i)+Ppv3(i)+Pwt3(i)-PL3(i);
end
Cp1=xlsread('配网购电电价.xlsx');%微网与大电网间的购电电价
Cp2=xlsread('微网与微网间的分时电价.xlsx');%微网与微网间的分时电价
Cp3=xlsread('配网售电电价.xlsx');%微网与大电网间的售电电价
​
%决策变量
PG1=sdpvar(24,1,'full');%微网1微型燃气轮机功率
Psch1=sdpvar(24,1,'full');%微网1储能充电
Psdis1=sdpvar(24,1,'full');%微网1储能放电
FC1=sdpvar(24,1,'full');%微网1燃料电池功率
​
​
PG2=sdpvar(24,1,'full');%微网2微型燃气轮机功率
Psch2=sdpvar(24,1,'full');%微网2储能充电
Psdis2=sdpvar(24,1,'full');%微网2储能放电
FC2=sdpvar(24,1,'full');%微网2燃料电池功率
​
PG3=sdpvar(24,1,'full');%微网3微型燃气轮机功率
Psch3=sdpvar(24,1,'full');%微网3储能充电
Psdis3=sdpvar(24,1,'full');%微网3储能放电
FC3=sdpvar(24,1,'full');%微网3燃料电池功率
​
PMbuy1=sdpvar(24,1,'full');%微网1向配网购电
PMsell1=sdpvar(24,1,'full');%微网1向配网售电
PMbuy2=sdpvar(24,1,'full');%微网2向配网购电
PMsell2=sdpvar(24,1,'full');%微网2向配网售电
PMbuy3=sdpvar(24,1,'full');%微网3向配网购电

   结果一览  

下载链接

相关文章:

Matlab|面向低碳经济运行目标的多微网能量互联优化调度

目录 主要内容 优化流程 部分程序 结果一览 下载链接 主要内容 该程序为多微网协同优化调度模型,系统在保障综合效益的基础上,调度时优先协调微网与微网之间的能量流动,将与大电网的互联交互作为备用,降低微网与大电…...

3.Gen<I>Cam文件配置

Gen<I>Cam踩坑指南 我使用的是大恒usb相机&#xff0c;第一步到其官网下载大恒软件安装包,安装完成后图标如图所示&#xff0c;之后连接相机&#xff0c;打开软件&#xff0c;相机显示一切正常。之后查看软件的安装目录如图&#xff0c;发现有GenICam和GenTL两个文件&am…...

【兆易创新GD32H759I-EVAL开发板】 TLI(TFT LCD Interface)用法详细介绍

大纲 1. 引言 2. TLI外设特点 3. TLI硬件架构 4. TLI寄存器功能 5. TLI的配置和使用步骤 6. TLI图层概念 7. 图像处理和显示优化 8. 基于GD32H759I-EVAL开发板的TLI应用示例 1. 引言 在当今的嵌入式系统设计中&#xff0c;图形用户界面&#xff08;GUI&#xff09;的应…...

恒创科技:什么是BGP线路服务器?BGP机房的优点是什么?

在当今的互联网架构中&#xff0c;BGP(边界网关协议)线路服务器和BGP机房扮演着至关重要的角色。BGP作为一种用于在自治系统(AS)之间交换路由信息的路径向量协议&#xff0c;它确保了互联网上的数据能够高效、准确地从一个地方传输到另一个地方。那么&#xff0c;究竟什么是BGP…...

苍穹外卖-day04:项目实战-套餐管理(新增套餐,分页查询套餐,删除套餐,修改套餐,起售停售套餐)业务类似于菜品模块

苍穹外卖-day04 课程内容 新增套餐套餐分页查询删除套餐修改套餐起售停售套餐 要求&#xff1a; 根据产品原型进行需求分析&#xff0c;分析出业务规则设计接口梳理表之间的关系&#xff08;分类表、菜品表、套餐表、口味表、套餐菜品关系表&#xff09;根据接口设计进行代…...

深入探索C与C++的混合编程

实现混合编程的技术细节 混合使用C和C可能由多种原因驱动。一方面&#xff0c;现有的大量优秀C语言库为特定任务提供了高效的解决方案&#xff0c;将这些库直接应用于C项目中可以节省大量的开发时间和成本。另一方面&#xff0c;C的高级特性如类、模板和异常处理等&#xff0c;…...

数组中的flat方法如何实现

数组的成员有时还是数组&#xff0c;Array.prototype.flat()用于将嵌套的数组“拉平”&#xff0c;变成一维的数组。该方法返回一个新数组&#xff0c;对原数据没有影响。 [1, 2, [3, 4]].flat() // [1, 2, 3, 4]那flat怎么来实现呢&#xff1f; 1、使用while循环 实现的代码…...

计算机考研|北航北理北邮怎么选?

北航985&#xff0c;北理985&#xff0c;北邮211 虽然北邮事211&#xff0c;但是北邮的计算机实力一点也不弱&#xff0c;学科评级&#xff0c;计算机是A 北航计算机评级也是A&#xff0c;北理的计算机评级是A- 所以&#xff0c;这三所学校在实力上来说&#xff0c;真的大差…...

面试算法-52-对称二叉树

题目 给你一个二叉树的根节点 root &#xff0c; 检查它是否轴对称。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;root [1,2,2,3,4,4,3] 输出&#xff1a;true 解 class Solution {public boolean isSymmetric(TreeNode root) {return dfs(root, root);}public boolean dfs(Tr…...

独立维基和验收测试框架 Fitnesse 入门介绍

拓展阅读 junit5 系列教程 基于 junit5 实现 junitperf 源码分析 Auto generate mock data for java test.(便于 Java 测试自动生成对象信息) Junit performance rely on junit5 and jdk8.(java 性能测试框架。压测测试报告生成。) Fitnesse 完全集成的独立维基和验收测试…...

AI 初创公司趋势:Y Combinator 最新批次的见解

总部位于硅谷的著名创业加速器 Y Combinator (YC) 最近宣布了其 2023 年冬季队列&#xff0c;不出所料&#xff0c;约 31% 的初创公司&#xff08;269 家中有 80 家&#xff09;拥有自我报告的 AI 标签。在这篇文章中&#xff0c;我分析了这批 20-25 家初创公司&#xff0c;以了…...

tts语音合成原理

TTS&#xff08;Text-to-Speech&#xff0c;文本到语音&#xff09;语音合成技术是一种将文本数据转换为可听见的语音输出的技术。它允许计算机和其他电子设备读出文字信息&#xff0c;使得用户可以通过听的方式接收信息。TTS技术在无障碍服务、智能助手、语音导航、有声读物等…...

轮转数组题解

链接&#xff1a;189. 轮转数组 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 这个题目很简单&#xff0c;因为说到了 k 是一个非负数&#xff0c;那么我们就可以 求模的时候就不用考虑的下标还会越界了&#xff0c;往右边 移动 其实就是当前下标 ik ,为了保证它能头尾相接并且不越…...

sqllab第二十四关通关笔记

知识点&#xff1a; 二次注入 先埋一个炸弹&#xff0c;然后通过其他路径引爆它 查看界面发现是一个登录框&#xff0c;尝试进行登录框的注入发现这里不存在注入点 那么就注册一个新的账户吧 通过点击注册&#xff0c;进入注册面板&#xff0c;注册一个新的账户 用户名为 re…...

web前端之多行文本擦除效果、文本逐个显示或展示、创建元素标签、querySelector、createElement、appendChild、requestAnimationFrame

MENU 版本一(requestAnimationFrame)版本二(setTimeout)版本三(css) 版本一(requestAnimationFrame) 前言 window.requestAnimationFrame()告诉浏览器——你希望执行一个动画&#xff0c;并且要求浏览器在下次重绘之前调用指定的回调函数更新动画。该方法需要传入一个回调函数…...

一文解读ISO26262安全标准:功能安全管理

一文解读ISO26262安全标准&#xff1a;功能安全管理 1 安全生命周期1.1 概念阶段1.2 产品开发阶段1.3 生产发布后续阶段 2 安全管理的角色和职责3 安全活动的裁剪4 安全活动的评审5 安全活动的评估6 交付物 下文的表中&#xff0c;一些方法的推荐等级说明&#xff1a; “”表示…...

【华为OD机试】找座位【C卷|100分】

【华为OD机试】-真题 !!点这里!! 【华为OD机试】真题考点分类 !!点这里 !! 题目描述 在一个大型体育场内举办了一场大型活动,由于疫情防控的需要, 要求每位观众的必须间隔至少一个空位才允许落座。 现在给出一排观众座位分布图,座位中存在已落座的观众,请计算出, 在不移…...

LarkXR上新了 | Apollo多终端与XR体验的优化创新

作为领先的数字平行世界产品技术提供方&#xff0c;「Paraverse平行云」一直致力于为企业和开发者提供企业级实时云渲染解决方案。其多终端接入产品LarkXR Apollo&#xff0c;基于底层Runtime技术&#xff0c;实现了在Windows、Linux、MacOS、Android、iOS等多种操作系统下&…...

车载电子电器架构 - 网络拓扑

车载电子电器架构 - 网络拓扑 我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师 (Wechat:gongkenan2013)。 老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师: 本就是小人物,输了就是输了,不要在意别人怎么看自己。江湖一碗茶,喝完再挣扎,出门靠…...

2024蓝桥杯每日一题(DFS)

备战2024年蓝桥杯 -- 每日一题 Python大学A组 试题一&#xff1a;奶牛选美 试题二&#xff1a;树的重心 试题三&#xff1a;大臣的差旅费 试题四&#xff1a;扫雷 试题一&#xff1a;奶牛选美 【题目描述】 听说最近两斑点的奶牛最受欢迎&#xff0c;…...

装饰模式(Decorator Pattern)重构java邮件发奖系统实战

前言 现在我们有个如下的需求&#xff0c;设计一个邮件发奖的小系统&#xff0c; 需求 1.数据验证 → 2. 敏感信息加密 → 3. 日志记录 → 4. 实际发送邮件 装饰器模式&#xff08;Decorator Pattern&#xff09;允许向一个现有的对象添加新的功能&#xff0c;同时又不改变其…...

Linux链表操作全解析

Linux C语言链表深度解析与实战技巧 一、链表基础概念与内核链表优势1.1 为什么使用链表&#xff1f;1.2 Linux 内核链表与用户态链表的区别 二、内核链表结构与宏解析常用宏/函数 三、内核链表的优点四、用户态链表示例五、双向循环链表在内核中的实现优势5.1 插入效率5.2 安全…...

江苏艾立泰跨国资源接力:废料变黄金的绿色供应链革命

在华东塑料包装行业面临限塑令深度调整的背景下&#xff0c;江苏艾立泰以一场跨国资源接力的创新实践&#xff0c;重新定义了绿色供应链的边界。 跨国回收网络&#xff1a;废料变黄金的全球棋局 艾立泰在欧洲、东南亚建立再生塑料回收点&#xff0c;将海外废弃包装箱通过标准…...

【论文笔记】若干矿井粉尘检测算法概述

总的来说&#xff0c;传统机器学习、传统机器学习与深度学习的结合、LSTM等算法所需要的数据集来源于矿井传感器测量的粉尘浓度&#xff0c;通过建立回归模型来预测未来矿井的粉尘浓度。传统机器学习算法性能易受数据中极端值的影响。YOLO等计算机视觉算法所需要的数据集来源于…...

智能仓储的未来:自动化、AI与数据分析如何重塑物流中心

当仓库学会“思考”&#xff0c;物流的终极形态正在诞生 想象这样的场景&#xff1a; 凌晨3点&#xff0c;某物流中心灯火通明却空无一人。AGV机器人集群根据实时订单动态规划路径&#xff1b;AI视觉系统在0.1秒内扫描包裹信息&#xff1b;数字孪生平台正模拟次日峰值流量压力…...

Rapidio门铃消息FIFO溢出机制

关于RapidIO门铃消息FIFO的溢出机制及其与中断抖动的关系&#xff0c;以下是深入解析&#xff1a; 门铃FIFO溢出的本质 在RapidIO系统中&#xff0c;门铃消息FIFO是硬件控制器内部的缓冲区&#xff0c;用于临时存储接收到的门铃消息&#xff08;Doorbell Message&#xff09;。…...

重启Eureka集群中的节点,对已经注册的服务有什么影响

先看答案&#xff0c;如果正确地操作&#xff0c;重启Eureka集群中的节点&#xff0c;对已经注册的服务影响非常小&#xff0c;甚至可以做到无感知。 但如果操作不当&#xff0c;可能会引发短暂的服务发现问题。 下面我们从Eureka的核心工作原理来详细分析这个问题。 Eureka的…...

使用Matplotlib创建炫酷的3D散点图:数据可视化的新维度

文章目录 基础实现代码代码解析进阶技巧1. 自定义点的大小和颜色2. 添加图例和样式美化3. 真实数据应用示例实用技巧与注意事项完整示例(带样式)应用场景在数据科学和可视化领域,三维图形能为我们提供更丰富的数据洞察。本文将手把手教你如何使用Python的Matplotlib库创建引…...

基于IDIG-GAN的小样本电机轴承故障诊断

目录 🔍 核心问题 一、IDIG-GAN模型原理 1. 整体架构 2. 核心创新点 (1) ​梯度归一化(Gradient Normalization)​​ (2) ​判别器梯度间隙正则化(Discriminator Gradient Gap Regularization)​​ (3) ​自注意力机制(Self-Attention)​​ 3. 完整损失函数 二…...

莫兰迪高级灰总结计划简约商务通用PPT模版

莫兰迪高级灰总结计划简约商务通用PPT模版&#xff0c;莫兰迪调色板清新简约工作汇报PPT模版&#xff0c;莫兰迪时尚风极简设计PPT模版&#xff0c;大学生毕业论文答辩PPT模版&#xff0c;莫兰迪配色总结计划简约商务通用PPT模版&#xff0c;莫兰迪商务汇报PPT模版&#xff0c;…...