（1）微电网能源管理系统基于粒子群优化算法的风力光伏储能风光储系统的实时能量管理 如图123
matlab源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确
粒子群优化算法(PSO)，并将其应用于独立风力微型发电机组光伏能源系统的实时最优能量管理问题。
结果表明，所提出的基于pso的能量管理算法在考虑发电成本最小化、MT运行效率最大化和公用事业收费最小化等目标的同时，能够解决广泛的求解空间。
仿真结果表明，粒子群算法适用于实时能量管理
（2）利用群稀疏性进行风险约束的微电网重构 如图45
matlab源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确
针对现有的配电系统和微电网，在存在可再生发电和负载森林化错误的情况下，考虑系统重构任务。
通过求解一个机会约束优化问题，得到了系统的拓扑结构。
类似于各种配电系统重构，由于存在二进制选线变量，因此在计算上无法解决由此产生的问题。
此外，缺乏预测误差的联合概率分布的封闭形式表达式，阻碍了LOL约束的可处理性。
然而，通过求助于情景近似技术，并利用带有连接和分段开关的配电线路上流动的电流的潜在群体稀疏性属性，在此开发了一个凸问题的重新公式。
新的约束重构方案也可以提供一个分布式的解决方案，使用交替方向乘法器的方法，以解决多设备从系统的其他部分自动管理的情况。
（3）
提出了经济学研究的两个小系统。
如图6-7
第一个是基于PJM 5总线系统，对发电数据、负荷数据和传输数据的修改提出了建议。
此外，相关参数的线路损耗，电压限制和无功功率提出了基于全交流模型的仿真是可能的。
第二个系统是基于IEEE 30总线系统，为了经济研究的目的，修订后的系统界定了公交区域和发电成本，以及发电地点和限制的变化。
还给出了一些LMP研究的样本检验结果。
工作可能包括其他经济研究，例如长期和短期规划、单位承诺、综合经济可靠性研究等等。
当前的直流最优功率流（OPF）模型在考虑传输线约束的情况下找到了发电机组的最优运行计划。
目标函数定义为发电机组的总运营成本。
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