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电转气协同下的碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度策略(文档加Matlab源码)
电转气协同下的碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度策略(文档加Matlab源码)
matlab
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MATLAB代码：计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度 关键词：碳捕集 虚拟电厂 需求响应 优化调度 电转气协同
浏览：85
主要内容：代码主要做的是一个计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度问题，基本调度框架是碳捕集电厂–电转气–燃气机组协同利用框架，碳捕集的 CO2 可作为电转气原料， 生成的天然气则供应给燃气机组...
计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度.zip
浏览：162
主要内容：代码主要做的是一个计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度问题，基本调度框架是碳捕集电厂–电转气–燃气机组协同利用框架，碳捕集的 CO2 可作为电转气原料， 生成的天然气则供应给燃气机组...
17.计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度.zip
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5星 · 资源好评率100%
主要内容：代码主要做的是一个计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度问题，基本调度框架是碳捕集电厂–电转气–燃气机组协同利用框架，碳捕集的 CO2 可作为电转气原料， 生成的天然气则供应给燃气机组...
《计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度》完全复现仿真平台：MATLAB+CPLEX
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5星 · 资源好评率100%
主要内容：代码主要做的是一个计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度问题，基本调度框架是碳捕集电厂–电转气–燃气机组协同利用框架，碳捕集的 CO2 可作为电转气原料， 生成的天然气则供应给燃气机组...
计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度MATLAB程序
浏览：52
5星 · 资源好评率100%
计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度——孙惠娟（电网技术—2020） 为了促进多能源互补及能源低碳化，本文提出了计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度模型。通过引入碳捕集电厂–...
1关键词： 电转气； 碳捕集；垃圾焚烧；优化调度；综合能源系统 2参考文献：计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂
浏览：117
[3]主要内容：为了促进多能源互补及能源低碳化， 本文提出了计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度模型。 通过引入碳捕集电厂–电转气–燃气机组协同利用框架，碳捕集的 CO2 可作为电转气原料， 生成...
电气代码：024计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度.zip
浏览：147
电气代码：024计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度.zip
015号资源-程序：论文可在知网下载《计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度》电网技术
浏览：137
为了促进多能源互补及能源低碳化，本文提出了计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度模型。通过引入碳捕集电厂–电转气–燃气机组协同利用框架，碳捕集的 CO2 可作为电转气原料，生成的天然气则供应给...
碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度策略研究(文档加Matlab源码)
浏览：165
本文深入探讨了在电力系统中实施碳捕集技术与垃圾焚烧发电相结合的虚拟电厂优化调度问题。通过模拟和分析，研究了在不同运营模式下，如何有效地整合这两种技术以提高能源效率，降低环境污染，并实现经济效益的最大化...
024计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度.rar
浏览：191
电气相关代码。适合电子相关专业学生，作为课设作业或者学习使用，均为完整可运行代码
计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度附matlab代码+仿真结果和运行方法.zip
浏览：84
5星 · 资源好评率100%
2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士...
【电力系统】计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度附matlab代码和论文复现.zip.zip
浏览：196
2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士...
计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度附matlab代码+仿真结果和运行方法+仿真结果和运行方法.zip
浏览：146
2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士...
电转气消纳新能源与碳捕集电厂碳利用的协调优化
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提出将电转气-碳捕集电厂作为整体系统，建立电转气-碳捕集电厂协调优化模型，以碳成本、燃料成本、弃风成本、电转气成本为目标，以碳捕集率、碳捕集电厂有功出力、电转气功率为决策变量。仿真结果表明，电转气-碳...
综合能源、鲁棒优化、经济调度、碳交易、风功率预测、多目标优化MATLAB程序
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计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度-5 基于共享储能电站的工业用户日前优化经济调度-5 微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法-5 两级电力市场环境下计及风险的省间交易商最优购电模型-5
Matlab 基于BP神经网络的数据分类预测 BP分类
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1. Matlab实现BP神经网络的数据分类预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测 3. 评价指标包括：准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据，要求 Matlab 2018B及以上版本
Matlab 基于支持向量机(SVM)的数据回归预测 SVM回归
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5星 · 资源好评率100%
1. Matlab实现支持向量机的数据回归预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出，数据回归预测 3. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本 注：采用 Libsvm 工具箱（无需安装，可直接运行），仅支持 Windows 64位系统
LSTM时间序列神经网络预测MATLAB代码
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MATLAB代码，直接运行，可以换数据。
ADRC控制器仿真 simulink 2017a版本
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2022建模国赛代码(三天坚持不易) 包括K-meas算法、bp预测、回归预测,(python和matlab做的).zip
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2022建模国赛代码(三天坚持不易) 包括K-meas算法、bp预测、回归预测,(python和matlab做的).zip
matlab2020b ubuntu.txt
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matlab2020b ubuntu 安装文件，有教程，看我博客。
五自由度机械臂正逆运动学matlab仿真
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五自由度机械臂正逆运动学matlab仿真，包括正运动学，逆运动学和基础模型。并且具有测试代码，运动轨迹仿真。代码包含了机器人的运动学和轨迹规划问题。为了实现对五自由度机械臂的运动学控制，采用了 Denavit-Hartenberg (D-H)建模方法来建立机械臂的运动学模型。其运动学正解和逆解是利用机械臂的奇偶变换矩阵获得的矩阵得到运动学正解和反解
matlab绘制三维球面及球面曲线
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基于matlab绘制三维球面，并通过参数方程绘制各种球面曲线，可用于科研绘图，例如光学中偏振态在庞加莱球面的演化路径描述
基于蚁群算法的三维路径规划(matlab实现)
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三维路径规划指在已知三维地图中，规划出一条从出发点到目标点满足某项指标最优，并且避开了所有三维障碍物的三维最优路径。现有的路径规划算法中，大部分算法是在二维规划平面或准二维规划平面中进行路径规划。一般的三维路径规划算法具有计算过程复杂、信息存储量大、难以直接进行全局规划等问题。已有的三维路径规划算法主要包括A*算法、遗传算法、粒子群算法等，但是A*算法的计算量会随着维数的增加而急剧增加，遗传算
基于智能优化算法的双层优化求解(matlab代码)
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除了数学规划方法之外，还可采用智能优化算法求解双层优化问题，一般在上层优化中采用智能优化算法，下层优化使用数学规划方法；也可以在上下层优化中都采用智能优化算法，这篇博客将进行详细介绍。算例依旧使用上面两篇博客中的线性双层优化问题，由于这个优化问题比较简单，我们采用最基础的粒子群算法进行求解。 资源包括三个部分： 1.基础粒子群算法的matlab代码 2.采用粒子群算法求解带约束的优化问题matl
调频连续波（FMCW）雷达二维FFT代码matlab
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给出了二维FFT的详细仿真，雷达测速测距的注解
基于蚁群算法的二维路径规划(matlab实现)
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路径规划算法是指在有障碍物的工作环境中寻找一条从起点到终点的、无碰撞地绕过所有障碍物的运动路径。路径规划算法较多，大体上可分为全局路径规划算法和局部路径规划算法两类。其中，全局路径规划方法包括位形空间法、广义锥方法、顶点图像法、栅格划归法； 局部路径规划算法主要有人工势场法等。
美赛各题常用算法程序与参考代码.rar
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3星 · 编辑精心推荐
针对A—F赛题分别有对应的算法代码，都是matlab程序
MATLAB深度学习入门实例（果树病虫害识别VGG19版）
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本系列课程利用MATLAB进行深度学习，课程将从数据集设置、模型搭建、模型训练、模型测试、模型评价等方面，深入介绍MATLAB深度学习工具箱。最后利用一个实例——多种果树病虫害识别。（这是最新版，2022年5月更新！）
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