两阶段鲁棒优化+微电网经济调度+综合能源系统+低碳调度+碳交易+需求响应+电动汽车等文献复现matlab/yalimp+cplex或gurobi代码

1. 基于多目标灰狼的冷热电联拱型微电网运行优化

2. 用户侧柔性负荷的社区综合能源系统日前优化调度（完美复现）

3. 基于场景的多区域综合能源优化调度（随机优化）（完美复现）

4. 阶梯式碳交易机制与电制氢的综合能源系统热电优化（完美复现）

5. 微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法（完美复现）

6. 两阶段鲁棒优化/微电网经济调度入门到编程（整合包）

7. 含集群电动汽车的微电网多种需求侧资源经济协同调度

8. 基于多能互补的电热联供型微网优化运行（完美复现）

9. 基于概率距离的场景快速削减法的风光场景生成与削减方法

10. 并网型微电网光储协同优化调度

部分程序代码展示

基于多目标灰狼的冷热电联拱型微电网运行优化

function [Archive_after,Alpha,Beta,Delta]=Congestion_rank_select( Archive,Archive_num)
%     for i= 1: size(Archive,1 )
%            for j=1:  
    %对各个目标函数值，按照升序排列
    Archive_after=[];
    [  Y1,I1  ] =sort( Archive(:,73 ),1 ,'ascend'  ) ;
    [  Y2,I2  ] =sort( Archive(:,74 ),1 ,'ascend'  ) ;
    %粒子的个数
    N=numel(Y1 );
    %D1,D2为各个目标函数上的拥挤度
    D1(I1(1))=inf;
    D2(I2(1))=inf;
    for i=2:N-1
        D1(I1(i))=Y1(i+1 )-Y1(i-1 );
        D2(I2(i))=Y2(i+1 )-Y2(i-1 );
    end
    D1(I1(N))=inf;
    D2(I2(N))=inf;
    D=(D1 + D2)/2;
%     [  ~,II  ] =sort( D,2 ,'descend'  ) ;
    Archive=[Archive(:,1:75 )   D'];
%     Archive(:,28 )=D';
%     if  N < Archive_num
%           Archive_after=Archive;
%     end
%     if  N > Archive_num
%         for i=1:Archive_num
%             Archive_after=[Archive_after;
%                            Archive(II(i)  )];
%         end
%     end
   Archive=sortrows( Archive,76,'descend');
    if  N < Archive_num
          Archive_after=Archive;
    end
    if  N > Archive_num
        for i=1:Archive_num
            Archive_after=Archive(1:Archive_num,: );
        end
    end
   m=size(Archive_after,1);
%    aa=0;
   bb=0;
   cc=0;
   while bb==1  ||  cc==1   || cc==bb
%          aa=ceil(rand(1)*m   );
         bb=ceil(rand(1)*m   );
         cc=ceil(rand(1)*m   );
   end   
   Alpha = Archive_after(1,:);
   Beta= Archive_after(bb,:);
   Delta= Archive_after(cc,:);
   
end

微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法

%% 紧凑形式
%cy
%Dy>=d
%Ky=g
%Fx+Gy>=h
%Ly+Yu=0

D=[-Q1;Q1;Q31;Q32;-Q4;Q4;Q51;Q52;-Q9;Q9;Q101;Q102];
d=[-p_g_max*ones(24,1);p_g_min*ones(24,1);0*ones(24,1);0*ones(24,1);-(ES_max-ES0)*ones(24,1);(ES_min-ES0)*ones(24,1);0*ones(24,1);0*ones(24,1);-DR_max*ones(24,1);DR_min*ones(24,1);0*ones(24,1);0*ones(24,1)];

K=[Q2;Q8;Q103];
g=[0;DDR;P_DR'.*ones(24,1)];

F=[-ps_max*Q01;ps_max*Q01;-pm_max*Q02;pm_max*Q02];
G=[-Q31;-Q32;-Q52;-Q51];
h=[-ps_max*ones(24,1);0*ones(24,1);-pm_max*ones(24,1);0*ones(24,1)];

L=[Q6];
Y=[G1];