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weixin_39821260 2020-09-09 04:00:28
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【多源数据融合】基于Dempster-Shafer理论的信念对数相似度测量及其在多源数据融合中的应用（Matlab代码实现）
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考虑碳交易机制的园区综合能源系统电热协同运行优化研究（Matlab代码实现）
考虑碳交易机制的园区综合能源系统电热协同运行优化研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕考虑碳交易机制的园区综合能源系统电热协同运行优化展开研究，通过构建包含电、热等多种能源形式耦合的数学模型，引入碳交易机制以量化碳排放成本，并结合Matlab编程实现系统运行的多目标优化。研究重点在于平衡系统运行经济性与低碳性，利用优化算法求解最小化综合运行成本与碳排放的目标函数，同时考虑源-荷-储各环节的灵活性及约束条件，最终实现园区级综合能源系统的高效、清洁运行。文中提供了完整的Matlab代码实现方案，便于复现与进一步研究。; 适合人群：具备一定电力系统、能源系统基础知识，熟悉Matlab编程，从事综合能源系统、低碳运行、优化调度等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：① 学习和掌握综合能源系统建模与电热协同优化方法；② 理解碳交易机制在能源系统调度中的量化建模与应用；③ 复现高水平期刊论文研究成果，获取可运行的Matlab代码参考；④ 为自身科研项目提供算法实现基础与技术借鉴。; 阅读建议：此资源以Matlab代码实现为核心，强调理论模型与编程实践的结合，建议读者在阅读过程中同步运行和调试代码，深入理解优化模型的构建逻辑、约束条件设置及求解过程，以便更好地应用于自己的研究课题中。
V2G电动汽车接入电网优化调度研究（Matlab代码实现）
【V2G】电动汽车接入电网优化调度研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“V2G（Vehicle-to-Grid）电动汽车接入电网优化调度”展开研究，重点探讨了电动汽车作为分布式储能单元参与电网调度的优化模型与实现方法。通过构建数学优化模型，并结合Matlab进行仿真代码实现，研究如何在满足用户充电需求的同时，利用电动汽车的充放电特性实现削峰填谷、降低电网负荷波动、提升能源利用效率。文中可能涉及目标函数设定（如最小化运行成本、碳排放或负荷方差）、约束条件（如电池容量、充放电功率限制、用户出行需求）以及智能优化算法（如遗传算法、粒子群算法等）的应用，旨在为智能电网与交通系统的协同发展提供技术支持与决策参考。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：① 研究电动汽车集群参与电网调度的可行性与优化策略；② 学习并复现V2G场景下的优化调度模型与Matlab代码实现方法；③ 为撰写学术论文、完成科研项目或工程设计提供理论依据和技术支撑。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解模型构建逻辑与算法实现细节，同时可进一步拓展至多目标优化、不确定性建模（如负荷与电价预测误差）等更复杂场景的研究。
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