24号资源——程序：电力系统程序集合已提供下载资源
24号资源：程序集合包含17个程序（经典电力系统经济调度程序；2解决带储；3智能微电网PSO优化算法；微电网调度等等见资源描述）资源-CSDN文库
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10基于MATL ABCPLEX的机组最优组合,成功求解表格化,图示化的机组组合结果
11基于Matlab和CPLEX的2变量机组组合调度程序
12基本算法智能微电网粒子群优化算法，微源:光伏风机、发电机、储能等
13综合能源优化含储能
14可用于光伏出力预测，引入气象影响因子,效果良好
15这是一个matlab神经网络的简单应用， 主要用于预测光伏出力，输入为温度湿度等因素，输出为光伏出力。
16对光伏出力预测的优化设计，实现了部分功能
17WT_ PV_ Load_ Scenario
18利用白噪声特性和ARMR模型，通过求解模型参数生成随机风速
19风电场风速两参数weibull(威布尔)分布的MATLAB小程序
20超拉J立方抽样matlab-latin-sampling
21Cholesky
22ANFIS
23电力系统机组组合优化
24二阶段法matlab
25RDDP_ PowerSystem-master
26PSO_ SVM
部分代码展示：
clear
clc
yalmip;
Cplex;
%%系统参数
%所有参数均用有名值表示
paragen=xlsread('excel2017','机组参数');
loadcurve=xlsread('excel2017','负荷曲线');
netpara=xlsread('excel2017','网络参数');
branch_num=size(netpara);%网络中的支路
branch_num=branch_num(1,1);
PL_max=netpara(:,6);%线路最大负荷
PL_min=netpara(:,7);%线路最小负荷
limit=paragen(:,3:4);%机组出力上下限//limit(:,1)表示上限，limit(:,2)表示下限
para=paragen(:,5:7);%成本系数//para(:,1)表示系数a,para(:,2)表示系数b,para(:,3)表示系数c。
price=100;
para=price*para;%价格换算
lasttime=paragen(:,9);%持续时间
Rud=paragen(:,8);%上下爬坡速率//因题中简化上坡下坡速度相同
H=paragen(:,10);%启动成本
J=paragen(:,11);%关停成本
u0=[1 1 1 1 1 1];%初始状态
%% 规模变量
%机组数
gennum=size(paragen);
gennum=gennum(1,1);
%节点数
numnodes=size(loadcurve);
numnodes=numnodes(1,1)-1;
%时间范围
T=size(loadcurve);
T=T(1,2)-1;
%线性化分段数(按需要更改)
m=4;
%各时刻节点总负荷
PL=loadcurve(numnodes+1,2:T+1);
%%
%决策变量
u=binvar(gennum,T,'full');%状态变量
p=sdpvar(gennum,T,'full');%即各机组实时功率p(i,t)
Ps=sdpvar(gennum,T,m,'full');%分段出力
costH=sdpvar(gennum,T,'full');%启动成本
costJ=sdpvar(gennum,T,'full');%关停成本
sum_PowerGSDF=sdpvar(T,branch_num,numnodes,'full');%发电机的输出功率转移总和
%% 目标函数线性化
MaxPs=zeros(gennum,T,m);%这里表示分段出力的上限
st=[];%st约束初始化
for i=1:gennum %目标函数线性化后分段出力的不等式约束
for t=1:T
for s=1:m
MaxPs(i,t,s)=(limit(i,1)-limit(i,2))/m;
st=st+[Ps(i,t,s)>=0,Ps(i,t,s)<=MaxPs(i,t,s)];
end
end
end
效果展示：
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