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该仿真研究了微电网中分布式电源接入后产生的谐波影响,并采用基于下垂控制的三环控制(功率环、电压环和电流环)来消除谐波,确保并网电流谐波畸变率低于阈值。模型使用Simulink进行仿真,主电路采用LCL滤波,实现功率精准跟踪。通过协调频率和电压调节,系统在不同负载条件下保持稳定运行。结果显示,有功和无功功率及电压电流曲线均符合预期,满足并网条件。
初学者入门配电网可参考经典的IEEE 33节点系统,此系统在文献中广泛应用。资源包括节点和支路参数的Excel表格及Visio的网络拓扑图,可免费下载。配电网以闭环设计增强灵活性和可靠性,故障恢复涉及网络拓扑约束。提供的MATLAB相关链接探讨了孤岛、重构及故障恢复策略。
摘要(Markdown格式): 在对微电网优化调度的模型复现中,发现智能算法(如改进粒子群优化)得出的结果有时不符合预期。例如,电网在低电价时段未满负荷购电,而高电价设备出力未相应降低,可能由于算法陷入局部最优或约束条件设置不当。为解决此问题,采用了梯级罚函数方法改进代码,以更好地满足预期的逻辑关系和优化目标。更新后的程序结果显示设备出力和电价成本的关系更符合预期,降低了运行成本。详细分析和改进后的程序结果图表可见相关链接。
该程序参考《_基于氨储能技术的电转氨耦合风–光–火综合能源系统双层优化调度》模型,对制氨工厂、风力发电、电制氢、燃气轮机、火电机组等主体进行建模分析,以火电机组启停成本、煤耗成本、弃风成本和购气成本形成的综合成本为目标,程序采用matlab+cplex求解,注释清晰,方便学习!
该文档描述了一个使用改进粒子群算法实现的微电网多目标优化调度的Matlab程序。该模型旨在最小化运行成本和环境保护成本,将多目标问题通过权值转换为单目标问题解决。程序中定义了决策变量,如柴油发电机、微型燃气轮机、联络线和储能的输出,并使用全局变量处理电负荷、风力和光伏功率等数据。算法参数包括最大迭代次数和种群大小。代码调用了`PSOFUN`函数来执行优化计算,并展示了优化结果的图表。
这段内容介绍了一个使用改进的麻雀搜索算法优化CNN-BiLSTM模型进行多输入单输出预测的程序。程序通过融合正余弦和柯西变异提升算法性能,主要优化学习率、正则化参数及BiLSTM的隐层神经元数量。它利用一段简单的风速数据进行演示,对比了改进算法与粒子群、灰狼算法的优化效果。代码包括数据导入、预处理和模型构建部分,并展示了优化前后的效果。建议使用高版本MATLAB运行。
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