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【代码】微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法（完美复现）matlab-yalmip-cplex/gurobi

程序名称：两阶段鲁棒优化—微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法_刘一欣

实现平台：matlab-yalmip-cplex/gurobi

简介：针对微电网内可再生能源和负荷的不确定性，建立了 min-max-min 结构的两阶段鲁棒优化模型，可得到最恶劣场 景下运行成本最低的调度方案。模型中考虑了储能、需求侧 负荷及可控分布式电源等的运行约束和协调控制，并引入了 不确定性调节参数，可灵活调整调度方案的保守性。基于列 约束生成算法和强对偶理论，可将原问题分解为具有混合整 数线性特征的主问题和子问题进行交替求解，从而得到原问 题的最优解。最终通过仿真分析验证了所建模型和求解算法 的有效性，同时给出了分时电价机制下微电网对储能进行调 度的边界条件，可为微电网投资商规划储能及配电网运营商 设计激励机制提供参考。

具体细节可参考电机工程学报论文《微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法》

【代码】微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法（完美复现）matlab-yalmip-cplex/gurobi_第1张图片

代码创新点：原创代码，非烂大家的版本！！！注释十分详细，且将目标函数与约束写成紧凑形式，简洁工整，易于拓展修改。引入鲁棒调节系数，根据需要可以修改两阶段鲁棒模型的保守程度。

数据分析与预测/数学建模竞赛数据分析题（数学建模竞赛懒人包/数学建模竞赛常用和创新代码全家桶/基于RBF径向基神经网络的多变量回归/基于VMD（变分模态分解）-SSA（麻雀搜索算法优化）-LSTM/基于EMD（经验模态分解）-KPCA（核主成分分析）-LSTM/基于减法平均优化器优化算法（SABO）-极限学习机（ELM）/基于改进莱维飞行和混沌映射粒子群优化算法(LPSO)-BP神经网络/基于融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法（SCSSA）-CNN-BiLSTM（双向长短期记忆网络）/基于LSTM-Adaboost/基于北方苍鹰算法（NGO）优化长短期记忆网络（LSTM）/CNN-GRU-Attention基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测/基于量子粒子群算法（QPSO）优化LSTM/基于算术优化算法（AOA）优化参数的随机森林（RF）六分类机器学习/基于PSO-Lssvm/基于多层前馈神经网络多输入二分类/基于分解法的周期性时间序列预测/基于ARIMA的差分平稳化时间序列预测/移动平均法+指数平滑法时间序列预测）高质量matlab代码【不断更新】

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模型收敛良好 

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寻找负荷最恶劣场景 

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寻找光伏最恶劣场景 

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可转移负荷调度情况 

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储能设施充放电情况 

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汽轮机发电功率与微网购售电功率 

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