对于某个区域a，以Na表示区域a的节点集合，Ea表示区域a的支路集合，eij∈Ea表示区域a中某一支路。以下图所示配电系统为例，区域 的节点集合为{1,2,3,4,5}，区域2的节点集合为{4,5,6,7,8}，区域3的节点集合为{7,8,9,10,11}，区域1和区域2通过支路e45进行耦合，区域2和区域3通过支路e78进行耦合。分布式电压控制通常将系统分成若干个子区域，通过各子区域的控制和各子

为实现微电网内电池容量的优化配置，提出了基于线性规划方法的多时间尺度储能容量配置方法，以满足微电网的接入要求为前提，目标函数为配置过程中整体的运行成本最小，约束条件包括相应的运行约束以及能量平衡约束，最后将模型化简为一个混合整数线性规划问题，对混合储能装置进行容量优化配置。仿真结果表明，所提方法不仅能够使分布式发电出力满足微电网要求，并可以实现对储能容量的优化配置。程序提出了基于线性规划方法的多时

上图的微网群双层联合日前优化调度模型是控制论中的两级递阶优化问题：上层决策者首先任意给定一个决策参数(或向量)，下层决策者则在该参数下，根据自己的偏好在可能范围内优化自己的目标，上层再在下层的最佳反应的基础上在可能范围内作出整体的最优决策。程序基于目标级联法实现对两级递阶优化问题的解耦，将上层微网群级调度问题和下层子微网级调度问题转化为独立的混合整数二次规划问题(mixed integer qua

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，主要用于处理具有网格结构数据的任务，如图像和视频识别、语音识别、CNN 的训练过程通常涉及使用大量带有标签的数据来优化网络的权重和偏差，以便进行分类、回归或其他任务。

EI论文程序：Adaboost-BP神经网络的回归预测算法，可作为深度学习对比预测模型，丰富实验内容，自带数据集，直接运行！

在下层模型中，两个市场同时出清，EH和两个市场之间的电热交易被锁定。联合市场将其电力（供暖）报价/投标价格和容量提交给EMO（HMO），EMO随后对电力（供热）市场出清，以最大限度地降低总生产成本，并根据报价进行付款，这两个市场的投标策略在空间和时间上是对应的。由此扩展到电热互联综合能源系统中，该系统共有3个责任主体：电网PDN，热网DHN，系统运行商EH，电网（热网）将可出售的电量及价格（热量及

首先，基于闵可夫斯基加法提出了充电站内电动汽车集群模型的压缩方法，并建立了日前可调度潜力预测模型和实时可调度潜力评估模型。同时，考虑充电站间的非合作博弈，建立了电力零售市场下充电站的策略投标模型，并基于驻点法将其转化为一个广义Nash均衡问题。最后，基于一个38节点配电系统进行了仿真。本程序代码参考EI期刊论文《考虑电动汽车可调度潜力的充电站两阶段市场投标策略》，程序中基于历史数据评估可调度潜力，

现以人工神经网络对于写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图象模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。程序利用遗传算法和BP神经网络的交叉混合算法实现对某地区光伏出力预测，数据为该地区每天07:00-18

Wasserstein GAN（Wasserstein Generative Adversarial Network，WGAN）是一种生成对抗网络（GAN）的改进模型，旨在解决传统GAN模型中存在的梯度消失、训练不稳定以及模式崩溃等问题。WGAN引入了Wasserstein距离（也称为Earth Mover's Distance，EMD）作为GAN的优化目标，以更稳定和可解释的方式进行训练生成器和

能源网络的潮流计算，即给定网络的结构、参数和边界条件，确定网络的运行状态，是能源网络运行、规划的重要基础。本文旨在提出针对综合能源系统分析的统一能路理论，基于前两部分中提出的包含气路、水路、热路在内的统一能路模型，针对供热网络和天然气网络的稳态潮流计算和动态潮流计算，发展出基于统一能路的潮流计算方法。基于统一能路的潮流计算方法不仅统一了不同能源网络的潮流计算，还统一了同一能源网络内的稳态潮流计算与