为什么越来越多开发者选择YOLOv8镜像进行模型开发？
2025/12/31 18:40:47
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🔥内容介绍
近年来,随着石油,煤炭,天然气等传统化石能源的逐渐枯竭,以及酸雨,雾霾,全球变暖等环境问题的日益严峻,使用风能,太阳能,水能,生物质能等可再生新能源的分布式发电技术,以及使用电力能源替代化石能源的电动汽车产业,受到了大量关注,并逐渐成为电力行业的热点问题.同时,随着电网智能化,信息化水平的不断提升,现代配电系统中各元素间的联系变得愈发紧密,相互间的互动行为也日益频繁,出现了一系列新兴的技术概念,控制方法和运行场景.在这一新兴的互动环境下,分布式电源及电动汽车充电站频繁地参与到配电系统的日常调控和运行中,其安装的位置是否合理,配置的容量是否恰当,将直接影响到配电系统的运行策略和运行工况,进而影响到分布式电源和电动汽车负荷接入电网的经济效益和环境效益.基于这一背景,本文研究了现代配电系统中出现的一些新状况,新趋势对分布式电源与电动汽车充电站的规划和运行的影响,探索了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,主要研究内容如下:(1)提出一种计及光伏电站快速无功响应特性的分布式电源优化配置方法.考虑越来越多的敏感负荷接入配电系统,以及PV-STATCOM这一将光伏逆变器用作STATCOM以提供快速无功响应功能的新技术,本文提出一类基于灵敏度分析理论的加权电压支撑能力指标以量化光伏电站在紧急状态下对敏感负荷节点电压恢复效率的影响.基于这一指标,以及用于处理分布式电源出力不确定性的多状态理论,构建一种计及光伏电站快速无功响应特性的分布式电源优化配置模型,并应用精确的二阶锥松弛技术对这一模型进行凸化处理,从而能够快速准确地得到最优的分布式电源配置方案.(2)提出一种含多类型充电桩的电动汽车充电站优化配置方法.针对不同类型不同功率的充电设施出现在同一处电动汽车充电站,以及这一现象对电动汽车负荷时空分布情况的显著影响,本文提出一种含多类型充电桩的电动汽车充电站优化配置模型.同时,为了刻画多类型充电桩间的相互影响,并处理由此导致的条件场景约束,提出一种二步等价方法,将条件场景约束转化为确定性的约束进行表达.基于精确的二阶锥松弛技术,所构建的优化模型被转化为混合整数二阶锥规划模型进行求解,并在江苏地区一个实际的电气-地理信息耦合系统上进行测试.(3)提出一种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.考虑实时导航技术的普及使得电动汽车的充电需求在一定程度上,一定空间范围内成为可调度的对象,进而影响电动汽车负荷的空间分布情况,本文提出一种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.该模型在优化配置问题中嵌入电动汽车负荷的空间优化调度问题,使用线性化的Distflow潮流方程表征系统中各个状态量间的关系,并最终在一个电气-地理信息耦合系统上进行测试.(4)提出一种单向/双向V2G环境下分布式电源与电动汽车充电站联合配置方法.随着电动汽车V2G技术的发展,为了充分计及时序可调度的电动汽车负荷所提供的峰荷转移,电压调节,旋转备用等辅助服务,以及这些辅助服务在缓解分布式新能源的随机性与间歇性方面的积极作用,本文提出一种单向/双向V2G环境下分布式电源与电动汽车充电站联合配置模型.该模型在优化配置问题中嵌入电动汽车充放电策略的优化问题,使用线性化的Distflow潮流方程表征系统中各个状态量间的关系,并最终在江苏地区一个实际的电气-地理信息耦合系统上进行测试.
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
🔗 参考文献
[1]罗李子.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[D].东南大学[2025-12-31].
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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌟图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌟 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化
🌟 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、
🌟 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌟 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌟电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度，虚拟电厂，能源消纳，风光出力，控制策略，多目标优化，博弈能源调度，鲁棒优化
电力系统核心问题经济调度：机组组合、最优潮流、安全约束优化。新能源消纳：风光储协同规划、弃风弃光率量化、爬坡速率约束建模多能耦合系统：电-气-热联合调度、P2G与储能容量配置新型电力系统关键技术灵活性资源：虚拟电厂、需求响应、V2G车网互动、分布式储能优化稳定与控制：惯量支撑策略、低频振荡抑制、黑启动预案设计低碳转型：碳捕集电厂建模、绿氢制备经济性分析、LCOE度电成本核算风光出力预测：LSTM/Transformer时序预测、预测误差场景生成（GAN/蒙特卡洛）不确定性优化：鲁棒优化、随机规划、机会约束建模能源流分析、PSASP复杂电网建模，经济调度，算法优化改进，模型优化，潮流分析，鲁棒优化，创新点，文献复现微电网配电网规划，运行调度，综合能源，混合储能容量配置，平抑风电波动，多目标优化，静态交通流量分配，阶梯碳交易，分段线性化，光伏混合储能VSG并网运行，构网型变流器， 虚拟同步机等包括混合储能HESS：蓄电池+超级电容器，电压补偿,削峰填谷，一次调频，功率指令跟随，光伏储能参与一次调频，功率平抑，直流母线电压控制；MPPT最大功率跟踪控制，构网型储能，光伏，微电网调度优化，新能源，虚拟同同步机，VSG并网，小信号模型
🌟 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌟 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌟 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP、置换流水车间调度问题PFSP、混合流水车间调度问题HFSP、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
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