基于MATLAB的电力线路参数计算仿真
1.课题概述 电力系统图由发电、变电、输电、配电和用电等环节组成的电能生产与消费系统。它的功能是将自然界的一次能源通过发电动力装置（主要包括锅炉、汽轮机、发电机及电厂辅助生产系统等）转化成电能，再经输、变电系统及配电系统将电能供应到各负荷中心，通过各种设备再转换成动力、热、光等不同形式的能量，为地区经济和人民生活服务。 其中电力线路，主要分为输电线路和配电线路。输电线路一般电压等级较高，磁...
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...
Matlab|基于支持向量机的电力短期负荷预测【最小二乘、标准粒子群、改进粒子群】
主要内容 该程序主要是对电力短期负荷进行预测，采用三种方法，分别是最小二乘支持向量机（LSSVM）、标准粒子群算法支持向量机和改进粒子群算法支持向量机三种方法对负荷进行预测，有详实的文档资料，程序注释清楚，方便学习！ ...
基于分布式ADMM算法的考虑碳排放交易的电力系统优化调度研究（matlab代码）
1 主要内容 程序完全复现文献《A Distributed Dual Consensus ADMM Based on Partition for DC-DOPF with Carbon Emission Trading》，建立了一个考虑碳排放交易的最优模型，首先，对测试系统（6节点或者30节点或者118节点系统）进行了分区，以便后续ADMM算法的应用，其次，构建了DC-DOPF的最优潮流...
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...
【EI复现】售电市场环境下电力用户选择售电公司行为研究（Matlab代码实现）
1 概述文献来源：摘要：售电市场放开是我国售电侧改革的发展方向,竞争性售电市场中用户选择权放开,用户选择结果直接影响售电公司的市场份额,进而影响售电公司的售电策略。分析了售电市场环境下影响用户选择售电公司的因素,考虑不同类型用户的用电特性,计及可中断负荷、用户分布式可再生能源的影响,基于层次分析法建立用户效用模型,在此基础上,采用演化博弈理论分析用户选择过程,基于logit修正协议构建了不同类型....
电力预测|基于新型MDPSO-SVR混合模型的电力预测特征选择（Matlab代码实现）
1 概述近年来，数学理论和现代计算的发展有利于电力消耗预测模型的不断改进，包括经济模型、综合分析模型和分类预测模型。经济模型包括计量经济学方法、回归分析方法和灰色预测方法。综合分析模型包括电弹性系数法、类比法和平均增长率法。分类预测模型包括分行业预测法、大用户综合分析法和次区域预测法。基于机器学习和优化理论的混合预测分析方法在长期和短期用电量预测中都取得了良好的效果。近年来，电力行业对社会和经济....
【电力系统优化调度】计及源荷两侧不确定性的含风电电力系统低碳调度（Matlab代码实现）
1 概述文献来源：节能减排、大力开发风电等新能源是电力行业发展的必然趋势［1-2］ 。但风电等新能源发电属于波动性电源，其不确定性给系统稳定运行带来了严重的安全隐患［3］ 。当风电大规模并网时，为保证电网安全运行会造成弃风现象，同时导致系统旋转备用容量大幅增加，极大降低了风电并网的经济性，因此含风电系统的不确定性问题成为调度决策者必须考虑的重要因素，如何兼顾含风电电力系统的可靠性、经济性以及环保....
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