电力系统的负荷损失和潮流计算matlab仿真,对比最高度数,最高介数以及最高关键度等节点攻击
1.课题概述 节点攻击是指针对电力系统中某个或多个节点进行的攻击，其目的是破坏电力系统的稳定性和安全性。节点攻击可以分为最高度数攻击、最高介数攻击和最高关键度攻击等。在本课题中，将模拟这四种攻击方式，对比电力系统的停电规模。 2.系统仿真结果 3.核心程序与模型版本：MATLAB2022a ```for ...
m基于PSO-LSTM粒子群优化长短记忆网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 优化前： 优化后： 2.算法涉及理论知识概要 基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）的电力负荷预测算法，是一种将全局优化策略与深度学习模型相结合的先进预测方法。该方法旨在通过优化LSTM网络的超参数，提高模型在...
m基于PSO-GRU粒子群优化长门控循环单元网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 优化前： 优化后： 对比如下： 2.算法涉及理论知识概要 基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）和长门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）网络的电力负荷预测算法，是一种融合了优化技术和深度学习的先进预测模型。这种混合方法旨在通过PSO算法优化GRU网络...
m基于GA-GRU遗传优化门控循环单元网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 优化前： 优化后： 对比： 2.算法涉及理论知识概要 基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）优化的长门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）网络，是一种结合了进化计算与深度学习的混合预测模型，特别适用于电力负荷这类具有明显时间序列特性和复杂非线性特征的数据预测。 G...
基于Logistic函数的负荷需求响应（matlab代码）
负荷需求响应模型种类较多，有电价型和激励型等类型，本次和大家分享一个基于Logistic函数的负荷转移率模型，该模型属于电价型，由于该方法使用的较少，从创新方面给了大家更广阔的空间。 1 基于Logistic函数的负荷转移率模型 由消费者心理学可知，电价差过大、过小以及在电价差变化处响应度曲线平滑性，均会引起用户需求响应的变化。在电价激励机制下，用户本着自愿原则，其响应行为具有...
基于峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化（matlab代码）
1 主要内容 该程序基本复现《基于峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化》，代码主要做的是基于NSGA-II的电动汽车充电负荷优化，首先，在研究电动汽车用户充电需求的前提下，利用蒙特卡洛方法对２种不同充电方式进行模拟并对其进行分析；分析用户响应度对电动汽车有序充电的影响，建立峰谷分时电价对电动汽车负荷影响的模型，在模拟出电动汽车无序充电负荷的基础上，用实际案例对模型进行验证...
考虑充电负荷空间可调度特性的分布式电源与电动汽车充电站联合配置方法(matlab代码)
1 主要内容 该程序复现博士文章《互动环境下分布式电源与电动汽车充电站的优化配置方法研究》第四章《考虑充电负荷空间可调度特性的分布式电源与电动汽车充电站联合配置方法》，本章构建了考虑充电负荷空间可调度特性的分布式电源与电动汽车充电站联合配置模型，以年化社会总成本最小为目标确定配电系统中分布式电源与电动汽车充电站的最佳安装位置和安装容量。该模型以线性化的Distflow潮流方程...
基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类（matlab代码）
1 主要内容 程序复现文献《基于机器学习的短期电力负荷预测和负荷曲线聚类研究》第三章《基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类》模型，该方法不止适用于负荷聚类，同样适用于风光等可再生能源聚类，只需要改变聚类的数据即可，该方法的通用性和可创新性强。 该代码实现一种基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类方法，代码中，主要做了四种聚类算法，包括基础的K-means算法、ISO...
负荷需求响应（含matlab代码）
荷需求响应模型种类较多，有电价型和激励型等类型，本次和大家分享一个基于Logistic函数的负荷转移率模型，该模型属于电价型，由于该方法使用的较少，从创新方面给了大家更广阔的空间。 1 基于Logistic函数的负荷转移率模型 参照文章《计及分时电价的含CCHP型...网的配电网协调优化调度研究》杨世博第二章节所述，由消费者心理学可知，电价差过大、过小以及在电价差变化处...
m基于GA-LSTM遗传优化长短期记忆网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 基于GA-LSTM遗传优化长短记忆网络的电力负荷数据预测算法是一种结合了遗传算法（GA）和长短时记忆网络（LSTM）的混合模型，用于预测电力负荷数据。该算法通过遗传算法优化LSTM模型的超参数，以提高模型的预测性能。下面将详细介绍该算法的原理、公式和实现过程。 2.1、遗传算法 遗传算法是一种基于生物进化理论...
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