摘要：
使用多级蒙特卡洛方法加速电力系统风险分析充分性评估python源代码，文章对应代码，保证正确 阐述了MLMC方法如何应用于电力系统风险分析，特别是系统充分性评估问题。 确定了特别适合MLMC实现的通用模型模式，并引入了计算速度度量，以一种易于在工具、蒙特卡罗方法和风险度量之间进行比较的方式来量化模拟 阅读全文
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基于pmu的多接地配电系统状态估计.matlab源代码，，代码按照高水平文章复现，保证正确 线性网络建模和相量测量单元(pmu)简化了传统的系统状态估计问题。 现有的基于sse - pmu的多相模型是线性的，其中接地电阻是一个固定不变的参数。 然而，接地电阻很大程度上取决于湿度和温度随时间的变化。 阅读全文
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（1）一种实时机会约束决策的快速方法及其在电力系统中的应用源代码，保证正确 使用情景方法来解决实时机会约束决策问题的可能性，在这些问题中，未知参数的新信息通过测量变得可用。 约束的仿射性质已被利用来推导一种变化的场景方法，它不需要根据条件分布重新采样参数空间。 通过对样本的预处理，可以用极其有限的计 阅读全文
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微电网高效能源管理的随机博弈 python源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 构建了一个随机博弈框架，包括一个微电网网络，使能源交易、动态定价和作业调度成为可能。 为了解决这一问题，我们设计了一种新的双网络模型(ET和ADL网络)，它可以同时进行动态定价和需求调度。 为了计算各种设置下的最优策 阅读全文
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（1）包含线路和发电机N-1安全约束的风力发电的不确定性 如图1-2 源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 Julia编程语言并使用了CPLEX 12.2 随着可再生风能普及率的不断提高，电网运营商面临的主要挑战之一是如何以可靠和成本效益的方式控制输电网。 风力的随机性改变了传统的提前和前瞻机组 阅读全文
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基于大数据的人工神经网络高效发电预测系统 python源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 提出了一种发电预测方案，该方案能够以接近耗电量的速度预测所需的电量。 该方案使用大数据分析来处理每个州在过去20年收集的电力管理数据。 然后使用神经网络(NN)模型训练系统，根据收集的数据预测未来的发电量 阅读全文
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电力系统的物理信息神经网络python源代码 代码按照高水平文章复现 介绍了一种在电力系统中应用物理信息神经网络的框架。 利用控制电力系统的基本物理定律，并受到机器学习领域最新发展的启发，我们提出了一种神经网络训练程序，它可以利用广泛的数学模型来描述电力系统的行为，包括稳态和动态。 这项工作开启了电 阅读全文
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深度学习检测不准确智能电表:一个案例研究 python源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 根据用电情况检测出故障的智能电表，并针对其进行更换，可以节省大量的资源。 为此，我们开发了一种基于长短期记忆(long -term memory, LSTM)和改进的卷积神经网络(convolutiona 阅读全文
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电动汽车充放电最优调度 matlab 源代码，代码按照高水平文章复现 本文研究了电动汽车充放电调度优化问题。 首先提出了一个全局调度优化问题，优化充电功率以使一天内所有充放电电动汽车的总成本最小。 全局最优解提供全局最小的总成本。 然而，全局最优调度方案是不切实际的，因为它假设所有电动汽车的到达时间 阅读全文
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关于粒子滤波在电力负荷预测中的应用 python源代码，代码按照高水平文章复现，有详细说明，保证正确 在线预测电力负荷，在贝叶斯框架的动态模型。 提供了顺序蒙特卡罗方法的回顾，并提供了所谓的粒子过滤器推导所需的计算。 还讨论了从它们的使用中产生的实际问题，以及文献中提出的处理它们的一些变体，在可能的 阅读全文