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基于改进多目标灰狼优化算法的考虑V2G技术的风、光、荷、储微网多目标日前优化调度研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于改进多目标灰狼优化算法的考虑V2G技术的风、光、荷、储微网多目标日前优化调度”展开研究，提出了一种结合车辆到电网（V2G）技术的微电网优化调度模型，涵盖风电、光伏、负荷及储能系统。通过引入改进的多目标灰狼优化算法（MOGWO），实现对微网系统经济性、环保性和可靠性等多重目标的协同优化，有效应对可再生能源出力波动与负荷不确定性。研究在Matlab平台上完成代码实现，并通过仿真验证了所提方法在降低运行成本、减少碳排放和提升能源利用率方面的优越性能。; 适合人群：具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事新能源微网系统优化调度工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于微电网多目标优化调度的研究与仿真；②为含V2G技术的综合能源系统提供优化解决方案；③支持学术论文复现、科研项目开发及实际工程方案设计。; 阅读建议：建议结合Matlab代码进行实践操作，重点关注算法改进策略与微网模型构建的细节，同时可参考文中涉及的其他优化方法与应用场景，拓展研究思路。

基于模型预测算法的混合储能微电网双层能量管理系统研究(Matlab代码实现）内容概要：本文研究了基于模型预测算法的混合储能微电网双层能量管理系统，旨在通过Matlab代码实现优化微电网的能量调度。系统采用双层架构，上层为日前优化调度，结合模型预测控制（MPC）算法进行滚动优化，考虑光伏发电、负荷需求及电价等因素，实现经济性最优；下层为实时校正调度，用于应对可再生能源出力与负荷的

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