这是一份简洁实用的 CSS 开发速成手册
2026/1/8 2:18:01
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🔥内容介绍
针对质子交换膜燃料电池和电解槽的热电联供特性,为避免氢能系统的热能浪费并进一步提高氢能系统的效率,搭建了一种考虑氢能系统的热电联供型光伏/风机/燃料电池/蓄电池/电锅炉/燃气锅炉微电网系统,提出一种包括日前调度与实时优化的两阶段优化调度方法.所建系统考虑了电氢转换时的余热回收,将氢能系统作为热电氢耦合设备,实现了电,热,氢能的协调利用与相互转换,有效提高了能量利用率.在第一阶段调度中,根据日前的风光发电出力及负荷需求预测,以微电网整体运行成本最小为目标,采用混合整数线性规划方法实现日前最优全局调度;在第二阶段调度中,根据超短期预测结果,使用模型预测控制嵌入混合整数二次规划算法,减小预测误差带来的经济性影响.最后,通过冬,夏及过渡季典型日算例可知,本文所提出的两阶段调度方法在3种季节典型日的总成本较日前全局最优调度分别降低了3.24%,0.76%,1.66%;通过在不同场景下对本文所提方法进行仿真验证,相较于不考虑能量耦合的基础场景,考虑热电耦合系统和热电氢耦合系统时,优化调度的总成本和污染气体治理成本分别降低了15.58%,24.93%.结果表明:本文所提方法具有一定的实时性及通用性,能够满足微网内热电负荷需求,实现稳定独立运行,改善系统的运行经济性与环保性
⛳️ 运行结果
- 日内调度
📣 部分代码
🔗 参考文献
[1]李奇,邹雪俐,蒲雨辰,等.基于氢储能的热电联供型微电网优化调度方法[J].西南交通大学学报, 2023, 58(1):9-21.DOI:10.3969/j.issn.0258-2724.20210348.
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2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
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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
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2.14 PNN脉冲神经网络分类
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2.16 时序、回归预测和分类
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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
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