*电力系统与算法之美（Python&Matlab代码）

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作者研究：本科计算机专业，研究生电气学硕。主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合！⭐️⭐️⭐️
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目前更新：电力系统相关知识，期刊论文，算法，机器学习和人工智能学习。
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‍博主课外兴趣：中西方哲学，送予读者：

‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑，哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。在我这个专栏记录我有空时的一些哲学思考和科研笔记：科研和哲思。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“真理”上的尘埃吧。

     或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......

本文目录如下：⛳️⛳️⛳️

目录

0 怎么快速的找到你想要的程序

方法一：CSDN

方法二：面包多 

方法三：微信公众号 

1 电力系统论文代码一览无遗

1.1 电动车

1.2 电力系统潮流

1.3 配电网

1.4 优化调度&负荷预测

1.5 微电网调度&需求响应

1.6 单目标&多目标智能优化算法

1.7 机组组合&主流之外的洞见

2 专栏目录

2.1 倔强青铜—编程学习

2.2 秩序白银—博学计划

2.3 荣耀黄金—电力系统晋级

2.4 尊贵铂金—优化与自我提升

2.5 永恒钻石—girlfriend

2.6 至尊荣耀—人工智能、区块链

2.7 最强王者—我的科研与哲思

3 地图上的空白

 ✨✨✨​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​❤️❤️❤️✨✨✨☁️☁️☁️⛅⛅⛅⚡⚡⚡♨️♨️♻️​​​​​​​♻️​​​​​​​♻️​​​​​​​➿​​​​​​​➿​​​​​​​➿​​​​​​​⛵​​​​​​​⛵​​​​​​​⛵​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​ ​​​​​​​ ​​​​​​​​​​​​​​⛳️⛳️⛳️‍‍‍‍‍‍   

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0 怎么快速的找到你想要的程序

方法一：CSDN

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方法三：微信公众号 

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1 电力系统论文代码一览无遗

1.1 电动车
基于蒙特卡洛法的规模化电动汽车充电负荷预测（Python&Matlab实现）
日前、实时电动汽车+蒙特卡洛（Matlab代码实现）
电动汽车负荷预测+最优最优充放电最佳调度（Matlab代码）
电动汽车代码+数据（Matlab实现）
模拟大规模电动车充电行为（Matlab实现）
电动汽车对电网的影响（数据+Matlab代码）
电动汽车对电力系统运行的影响（Matlab实现）
最优调度-充电-放电-电动汽车（Matlab实现）
基于电动汽车的带时间窗的路径优化(Python&Matlab代码实现）
1.2 电力系统潮流
潮流计算入门学习（IEEE6节点）（Matlab实现）
配电网前推后带法求电力系统潮流（Python&Matlab实现）
牛顿拉夫逊法潮流仿真（Matlab and PowerWord)
电力系统可视化——比PowerWorld还精彩（Matlab实现）
牛顿拉夫逊求潮流（Matlab实现）
高斯赛德尔法和牛顿求潮流（Matlab）
配电网潮流计算（Python&Matlab实现）
配电系统的线性三相潮流（Matlab实现）
径向配电网潮流的求解(Matlab代码实现)
内点法求最优潮流（Matlab实现）
直流微电网中潮流（Matlab代码实现）
机会约束最优潮流(Python&Matlab代码实现）
1.3 配电网
基于节点导纳矩阵的三相配电系统建模(Matlab实现）
二进制粒子群算法的配电网故障定位(Python&Matlab实现)
配电网多目标最优功率损耗和节点电压偏差的最小化（Matlab实现）
利用通信基础设施提高电网的稳态稳定性(Matlab代码实现）
电力系统——基于10机39节点的电力系统仿真（Matlab）
在电网上使用的储能系统模拟(simulink）
DG通过三相逆变器与电网连接(simulink仿真）
电力系统电压质量（simulink）
智能电网中采用博弈论的方法（Python代码实现）
基于节点导纳矩阵的三相配电系统建模(Matlab实现）
基于多目标大象算法解决配电网功率损耗和节点电压偏差的最小化
基于人工神经网络的IEEE30节点系统的传输损耗预测（Matlab代码实现）
分布式电源接入配电网
1.4 优化调度&负荷预测
粒子群算法求解电力系统环境经济调度+微电网调度（风、光、电动车、柴油机、主网）（Python代码实现）
多目标灰太狼算法求解环境经济调度问题（IEEE30)(Matlab实现)
多元宇宙算法求解电力系统多目标优化问题（Matlab实现）【电气期刊论文复现】
改进的多目标差分进化算法在电力系统环境经济调度中的应用（Python代码实现）
电力系统经济调度（Matlab代码实现）[Yalmip + Gurobi]
基于神经网络的负荷预测和价格预测（Matlab代码实现）
1.5 微电网调度&需求响应
基于风光储能和需求响应的微电网日前经济调度（Python代码实现）【0】
基于风光储能和需求响应的微电网日前经济调度（Python代码实现）【1】
基于热储需求响应的模型预测控制（Matlab实现）
电力系统——需求响应【激励型】（Python实现）
电力系统潮流+风光+水电（IEEE33）【Matlab代码实现】
光伏建筑一体化板块指数发展趋势分析及预测（Python代码实现）
高比例风电电力系统储能运行及配置研究（python&Matlab实现）
微电网调度（风、光、蓄电池、燃油机）（Matlab代码实现）
微电网经济调度（风、光、储能）【Python代码】
分布式电源接入对配电网的影响（Matlab代码）
并网光伏发电系统（simulink仿真）
多目标遗传优化算法NSGAII求解微电网调度(Python&Matlab)
基于蒙特卡洛的风、光模型与出力（Matlab实现）
电池储能系统（simulink）
分布式和可再生系统建模（simulink）
风电随机性动态经济调度模型（Python&Matlab代码）
微电网混合光伏/风能/电池管理系统（仿真）
微电网（风、光、储能、需求响应）【Simulink 仿真实现】
区域多微电网社区的分层协调能源管理（Matlab实现）
电力系统能源交易和风险管理（Matlab代码实现）
离网太阳能发电系统（Matlab实现）
1.6 单目标&多目标智能优化算法
甲虫天线搜索算法（Python实现）
施肥优化算法（matlab实现）
自适应多群体优化算法（Python实现）
孔雀（Pavo Muticus/Cristatus）优化算法
多种群遗传算法的函数优化算法代码
多目标粘液霉菌算法（Matlab代码实现）
多目标海洋捕食者算法（MOMPA）(Matlab代码）
嗅觉优化算法（Matlab代码实现）
1.7 机组组合&主流之外的洞见
基于混合规划求解机组组合（yalmip+Cplex实现）
具有N-1安全性和风力不确定性的机组组合（Yalmip+Cplex)
将蒙特卡罗方法加速2000倍（Python代码实现）
美团外卖——物流管理论文实现（Python实现）
用于解决两阶段混合流车间调度问题的增强拓扑的神经进化——不同求解策略的比较（Python代码实现）
基于灰色神经网络的订单需求预测（Matlab代码）
节点电力市场生产商的战略竞标：凸松弛方法（Matlab实现）
沉没成本模型和数据（Matlab代码实现）

2 专栏目录

2.1 倔强青铜—编程学习

Python旅程

python重要库学习

Matlab旅程

C语言旅程

编程中的疑难杂症

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2.2 秩序白银—博学计划

数值分析

运筹学

思维导图资源分享(MindMaster)

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2.3 荣耀黄金—电力系统晋级

电力系统系列（Python&Matlab)

微电网调度

电力系统yyds

电力系统及其自动化

智能电网与随机矩阵理论

电力系统Matlab

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2.4 尊贵铂金—优化与自我提升

智能优化算法

爬虫&自动化办公

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2.5 永恒钻石—girlfriend

女朋友的浪漫邂逅.......

慢慢地我也过来了.....

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2.6 至尊荣耀—人工智能、区块链

人工智能

区块链

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2.7 最强王者—我的科研与哲思

科研&哲思

创新发明

神奇的量子世界

3 地图上的空白

现代这种“探索、征服”的心态，从世界地图的演变可以看得一目了然。早在历史进到现代之前，许多文化就已经有了自己的世界地图。当然，当时并没有人真正知道全世界是什么样子，在亚非大陆上的人对美洲一无所知，美洲文化也不知道亚非大陆上的情形。但碰到不熟悉的地区，地图上不是一笔未提，就是画上了想象出来的怪物和奇景。这些地图上并没有空白的空间，让人觉得全世界就在自己的掌握之中。

在15、16世纪，欧洲人的世界地图开始出现大片空白。从这点可以看出科学心态的发展，以及欧洲帝国主义的动机。地图上的空白可以说是在心理及思想上的一大突破，清楚表明欧洲人愿意承认自己对于一大部分的世界还一无所知。

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         图1 1459年欧洲人的世界地图。可以看到地图上似乎巨细靡遗，就算是当时欧洲人根

                                  本一无所知的南非地区，都有密密麻麻的信息。

1492年，哥伦布从西班牙出发向西航行，希望能找到一条前往东亚的新航线。哥伦布当时相信的仍然是旧的世界地图，以为全世界在地图上一览无遗。哥伦布从旧地图推算，日本应该位于西班牙以西大约7000公里远。但事实上，从西班牙到东亚的距离要超过两万公里，而且中间还隔着个他不知道的美洲大陆。1492年10月12日大约凌晨2点，哥伦布一行人与这片未知大陆有了第一次接触。皮塔号（Pinta）的瞭望手胡安·罗德里格斯·贝尔梅霍(Juan Rodriguez Berme jo)从桅杆上看到了现在的巴哈马群岛，高呼着:“有陆地!有陆地!”

哥伦布当时相信这个小岛就位于东亚海外，属于“Indies”(印度地方，包含今日印度、中南半岛及东印度群岛等地），所以他把当地人称为“Indians”(这正是美国原住民也被称为“印第安人”的原因）。一直到他过世，哥伦布都不认为自己犯了一个大错。不论是对他还是许多当代的人来说，说他发现了一个完全未知的大陆，这根本难以想象。毕竟千百年来，不管是那些伟大的思想家和学者甚至是不可能犯错的《圣经》，都只知道有欧洲、非洲和亚洲。怎么有可能他们全错了呢?难道《圣经》居然漏了大半个世界，只字未提?这种情况，就好像是说在1969年阿波罗11号要前往月球的途中，居然撞到了另一个从来没人看到的月亮。而正因为哥伦布不愿意接受自己的无知，我们可以说他仍然是个中世纪的人，深信着自己已经知道了全世界，所以就算已经有了如此重大的发现，也无法说服他。

至于第一个成为“现代人”的，其实是意大利水手亚美利哥·韦斯普奇（Amerigo Vespucci)，他曾在1499~1504年多次航行前往美洲。而在1502~1504年间，欧洲有两篇描述这些航程的文章发表，一般人们相信就出于韦斯普奇之手。这两篇文章提出，哥伦布发现的小岛旁边应该不是东亚，而是一整个大陆，而且不管是《圣经》、过去的地理学者或是当时的欧洲人，在先前都不知道这块大陆的存在。1507年，地图绘制大师马丁·瓦尔德泽米勒(Martin Waldseemiller）相信了这种说法，出版了新版的世界地图。于是，这片西班牙船队向西航行所碰上的土地，终于首次以一块独立大陆的姿态出现在地图上。既然要画，瓦尔德泽米勒就得给它取个名字，但他误以为发现美洲的人是亚美利哥·韦斯普奇，因此为了向他致敬，这片大陆就被命名为“America”(美洲）。瓦尔德泽米勒的地图洛阳纸贵，其他许多地图绘制师也跟着有样学样，因此“美洲”这个名词就这样广为流传。说来也算是老天有眼，到头来，全球有1/4的陆地、七大洲之中的两洲，名字就是来自一个名不见经传的意大利人，而他唯一做的事就只是有勇气说出“我们不知道”。
 

发现美洲，对于科学革命是一大奠基事件。这不但让欧洲人知道实际的观察比过去的传统更重要，而且想征服美洲的欲望也让欧洲人开始求知若渴。他们如果真想控制这片广大的新领地，就一定得收集所有相关地理、气候、植物、动物、语言、文化、历史的庞大数据。在这些时候，不管是基督教《圣经》、过时的地理书籍或是古老的口传知识，都无用武之地。
 

从此之后，不只是欧洲地理学家，欧洲几乎所有知识领域的学者都学会了留白这一套，诚实面对自己领域的无知，并试着加以填补。他们开始承认自己的理论还不完美，一定还有什么尚未得知的重要信息。
 

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  图2 1525年的萨尔瓦提世界地图（Salviati World Map）。1459年版的世界地图上画 满了各个大陆、岛屿，而且还有详细的解释，但萨尔瓦提地图则有大片留白。我们可以看到美洲的海岸线一路向下之后，接着就是一片空白。任何人只要有一点点的好奇心，看到这份地图之后一定会问：“在那后面有什么呢？”地图上没有答案。这就像是一份邀请，请读者亲身起航、一探究竟