文章解读与仿真程序复现思路——中国电机工程学报EI\CSCD\北大核心《考虑协变量因素的多能微电网两阶段分布鲁棒优化调度》

本文主要是介绍文章解读与仿真程序复现思路——中国电机工程学报EI\CSCD\北大核心《考虑协变量因素的多能微电网两阶段分布鲁棒优化调度》,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

本专栏栏目提供文章与程序复现思路,具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》

论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客icon-default.png?t=N7T8https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html

电网论文源程序-CSDN博客电网论文源程序擅长文章解读,论文与完整源程序,等方面的知识,电网论文源程序关注python,机器学习,计算机视觉,深度学习,神经网络,数据挖掘领域.https://blog.csdn.net/LIANG674027206?type=download

这篇文章的核心内容是关于多能微电网在面对多种不确定性因素(如新能源出力和负荷需求波动)时的两阶段分布鲁棒优化调度模型的研究。以下是文章的主要要点:

  1. 研究背景:微电网作为中低压配电网络的重要组成部分,需要有效应对新能源出力和负荷需求的不确定性,以保障系统的安全稳定运行。

  2. 模型构建:文章提出了一个考虑协变量因素的多能微电网两阶段分布鲁棒优化调度模型。该模型包括光伏发电单元、冷热电联产单元、冷热电负荷和热能储存等组成部分。

  3. 模糊集建立:利用基于多元决策树回归的Wasserstein模糊集描述源荷双侧不确定性以及协变量因素之间的关系,以改进调度模型的可靠性和经济性。

  4. 模型求解:通过线性决策规则和对偶定理,将模型转换为混合整数线性规划问题,从而可以求解得到日前最优调度决策。

  5. 算例分析:将模型应用于一个改进的33节点多能微电网系统进行算例分析,结果表明引入协变量因素可以有效提高模型的经济性,并且在蒙特卡洛样本外测试中显示出良好的可靠性。

  6. 研究结论:文章所提出的两阶段分布鲁棒优化调度模型在考虑协变量因素的情况下,能够实现对经济性和鲁棒性的平衡,有效应对不确定性波动。

  7. 未来研究方向:文章指出,协变量因素的数量和质量对不确定量预测误差的影响尚未明确,如何更高效合理地建立考虑协变量因素的分布鲁棒优化调度框架将是未来研究的重点。

为了复现仿真实验,以下是需要遵循的步骤和相应的程序语言表示(以Python为例):

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from scipy.optimize import linprog
import numpy as np# 假设数据文件包含光伏出力、电力负荷、气温和日照强度
data = pd.read_csv('historical_data.csv')# 分离自变量和因变量
X = data[['temperature', 'solar_intensity']]
y = data[['pv_output', 'electric_load_demand']]# 多元决策树回归分析
regressor = DecisionTreeRegressor(random_state=0)
regressor.fit(X, y)# 构建Wasserstein模糊集(这里需要根据实际的协变量和回归结果来构建)
def wasserstein_ambiguity_set(regressor, X, epsilon):# 此处应包含构建模糊集的具体逻辑# 由于这是一个复杂的过程,可能需要多个步骤和辅助函数来完成pass# 线性化模型中的非线性部分
def linearize_model(model):# 此处应包含模型线性化的具体逻辑pass# 求解分布鲁棒优化模型
def solve_distributionally_robust_optimization(model):# 此处应包含模型求解的具体逻辑# 使用线性规划方法求解c = [...]  # 目标函数的系数A_eq = [...]  # 等式约束矩阵b_eq = [...]  # 等式约束向量bounds = [...]  # 变量的上下界result = linprog(c, A_eq=A_eq, b_eq=b_eq, bounds=bounds, method='highs')return result# 蒙特卡洛仿真验证模型鲁棒性
def monte_carlo_simulation(model, n_samples):# 此处应包含蒙特卡洛仿真的具体逻辑# 生成随机样本并评估模型性能pass# 主程序
if __name__ == "__main__":# 进行多元决策树回归分析regressor = DecisionTreeRegressor(random_state=0)regressor.fit(X, y)# 构建Wasserstein模糊集epsilon = 0.1  # Wasserstein半径,需要根据实际情况确定ambiguity_set = wasserstein_ambiguity_set(regressor, X, epsilon)# 线性化模型linearized_model = linearize_model(regressor)# 求解分布鲁棒优化模型optimization_result = solve_distributionally_robust_optimization(linearized_model)# 进行蒙特卡洛仿真验证simulation_result = monte_carlo_simulation(regressor, n_samples=1000)# 输出结果print("优化结果:", optimization_result)print("仿真结果:", simulation_result)

在上述代码中,我们首先使用pandas库加载历史数据,然后使用sklearn库中的DecisionTreeRegressor进行多元决策树回归分析。接着,我们定义了三个函数来构建Wasserstein模糊集、线性化模型和求解分布鲁棒优化模型。最后,我们通过蒙特卡洛仿真来验证模型的鲁棒性,并打印出优化结果和仿真结果。

请注意,上述代码中的wasserstein_ambiguity_setlinearize_modelsolve_distributionally_robust_optimization函数的具体实现需要根据实际的数学模型和算法来完成。这些函数的实现细节可能会非常复杂,并且需要专业的数学和编程知识。此外,模型参数(如Wasserstein半径epsilon)的选取需要根据实际情况进行调整。

本专栏栏目提供文章与程序复现思路,具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》

论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客icon-default.png?t=N7T8https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html

电网论文源程序-CSDN博客电网论文源程序擅长文章解读,论文与完整源程序,等方面的知识,电网论文源程序关注python,机器学习,计算机视觉,深度学习,神经网络,数据挖掘领域.https://blog.csdn.net/LIANG674027206?type=download

这篇关于文章解读与仿真程序复现思路——中国电机工程学报EI\CSCD\北大核心《考虑协变量因素的多能微电网两阶段分布鲁棒优化调度》的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/988270

相关文章

Vue3 的 shallowRef 和 shallowReactive:优化性能

大家对 Vue3 的 ref 和 reactive 都很熟悉,那么对 shallowRef 和 shallowReactive 是否了解呢? 在编程和数据结构中,“shallow”(浅层)通常指对数据结构的最外层进行操作,而不递归地处理其内部或嵌套的数据。这种处理方式关注的是数据结构的第一层属性或元素,而忽略更深层次的嵌套内容。 1. 浅层与深层的对比 1.1 浅层(Shallow) 定义

HDFS—存储优化(纠删码)

纠删码原理 HDFS 默认情况下,一个文件有3个副本,这样提高了数据的可靠性,但也带来了2倍的冗余开销。 Hadoop3.x 引入了纠删码,采用计算的方式,可以节省约50%左右的存储空间。 此种方式节约了空间,但是会增加 cpu 的计算。 纠删码策略是给具体一个路径设置。所有往此路径下存储的文件,都会执行此策略。 默认只开启对 RS-6-3-1024k

使用opencv优化图片(画面变清晰)

文章目录 需求影响照片清晰度的因素 实现降噪测试代码 锐化空间锐化Unsharp Masking频率域锐化对比测试 对比度增强常用算法对比测试 需求 对图像进行优化,使其看起来更清晰,同时保持尺寸不变,通常涉及到图像处理技术如锐化、降噪、对比度增强等 影响照片清晰度的因素 影响照片清晰度的因素有很多,主要可以从以下几个方面来分析 1. 拍摄设备 相机传感器:相机传

Andrej Karpathy最新采访:认知核心模型10亿参数就够了,AI会打破教育不公的僵局

夕小瑶科技说 原创  作者 | 海野 AI圈子的红人,AI大神Andrej Karpathy,曾是OpenAI联合创始人之一,特斯拉AI总监。上一次的动态是官宣创办一家名为 Eureka Labs 的人工智能+教育公司 ,宣布将长期致力于AI原生教育。 近日,Andrej Karpathy接受了No Priors(投资博客)的采访,与硅谷知名投资人 Sara Guo 和 Elad G

变量与命名

引言         在前两个课时中,我们已经了解了 Python 程序的基本结构,学习了如何正确地使用缩进来组织代码,并且知道了注释的重要性。现在我们将进一步深入到 Python 编程的核心——变量与命名。变量是我们存储数据的主要方式,而合理的命名则有助于提高代码的可读性和可维护性。 变量的概念与使用         在 Python 中,变量是一种用来存储数据值的标识符。创建变量很简单,

JAVA智听未来一站式有声阅读平台听书系统小程序源码

智听未来,一站式有声阅读平台听书系统 🌟 开篇:遇见未来,从“智听”开始 在这个快节奏的时代,你是否渴望在忙碌的间隙,找到一片属于自己的宁静角落?是否梦想着能随时随地,沉浸在知识的海洋,或是故事的奇幻世界里?今天,就让我带你一起探索“智听未来”——这一站式有声阅读平台听书系统,它正悄悄改变着我们的阅读方式,让未来触手可及! 📚 第一站:海量资源,应有尽有 走进“智听

MySQL高性能优化规范

前言:      笔者最近上班途中突然想丰富下自己的数据库优化技能。于是在查阅了多篇文章后,总结出了这篇! 数据库命令规范 所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割 所有数据库对象名称禁止使用mysql保留关键字(如果表名中包含关键字查询时,需要将其用单引号括起来) 数据库对象的命名要能做到见名识意,并且最后不要超过32个字符 临时库表必须以tmp_为前缀并以日期为后缀,备份

搭建Kafka+zookeeper集群调度

前言 硬件环境 172.18.0.5        kafkazk1        Kafka+zookeeper                Kafka Broker集群 172.18.0.6        kafkazk2        Kafka+zookeeper                Kafka Broker集群 172.18.0.7        kafkazk3

透彻!驯服大型语言模型(LLMs)的五种方法,及具体方法选择思路

引言 随着时间的发展,大型语言模型不再停留在演示阶段而是逐步面向生产系统的应用,随着人们期望的不断增加,目标也发生了巨大的变化。在短短的几个月的时间里,人们对大模型的认识已经从对其zero-shot能力感到惊讶,转变为考虑改进模型质量、提高模型可用性。 「大语言模型(LLMs)其实就是利用高容量的模型架构(例如Transformer)对海量的、多种多样的数据分布进行建模得到,它包含了大量的先验

MCU7.keil中build产生的hex文件解读

1.hex文件大致解读 闲来无事,查看了MCU6.用keil新建项目的hex文件 用FlexHex打开 给我的第一印象是:经过软件的解释之后,发现这些数据排列地十分整齐 :02000F0080FE71:03000000020003F8:0C000300787FE4F6D8FD75810702000F3D:00000001FF 把解释后的数据当作十六进制来观察 1.每一行数据