该模型构建了考虑需求响应的微电网优化调度模型，并采用粒子群算法（PSO）进行优化求解，模型主体有储能、风电、光伏、微燃机和柴油发电机，以运行成本、环境保护成本、负荷需求响应补偿以及等效负荷波动性为目标，该负荷需求响应方式保证可转移负荷总量不变。程序采用matlab模块化编程，注释清晰，出图较多，有详细的参考文档，方便参考学习！

首先利用NSGA-II算法求解三个微网的最优充放电策略并做为已知条件代入到双层调度模型中；然后求解双层模型，上层为主动配电网调度模型，下层包括共享储能优化模型和多微网优化调度模型，采用粒子群算法+cplex求解器求解双层模型，在IEEE33节点算例中进行验证，并采用三种方案进行对比。

legend([h0 h1 h2 h3 h4],{'重要用户' , '非重要用户' , 'DEG节点' , 'PV节点' , '移动储能预配置节点'})***************************两阶段鲁棒优化结果(考虑移动储能预配置)***************************)])disp(['移动储能预配置节点：',num2str(find(alpha_ME)')])O_

建立含电转气的多能互补微网经济调度模型，以微网系统运行费用最低作为目标，考虑多能微网系统存在的冷热电能量平衡约束以及相关设备运行约束。通过建立多能互补微网日前-日内两阶段鲁棒优化模型，分析在系统风光不确定下的最佳经济调度方案，并考虑电网备用容量和IDR容量。日前阶段模型采用确定性调度，根据风电、光伏出力预测值，建立目标函数包括购售电成本、各类机组运行成本、备用成本以及IDR成本的调度模型，在该阶段

该程序复现文献《考虑储能电池参与一次调频技术经济模型的容量配置方法》模型，以调频效果最优为目标，考虑储能参与一次调频的充放电策略，在电网频率偏差已知的情况下，通过引入储能设备调节频率偏差，从而优化得到最佳储能容量，该程序只考虑调频效果最优，并未考虑经济性，但是原理是互通的，只需修改目标函数即可。

matlab+yalmip调试常见问题

程序复现文献《基于机器学习的短期电力负荷预测和负荷曲线聚类研究》第三章《基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类》模型，该方法不止适用于负荷聚类，同样适用于风光等可再生能源聚类，只需要改变聚类的数据即可，该方法的通用性和可创新性强。

程序复现文章《A cooperative Stackelberg game based energy management considering price discrimination and risk assessment》，建立基于主从博弈的考虑差别定价和风险管理的微网动态定价与调度策略模型，构建了双层能源管理框架，上层为零售商的动态定价模型，目标是社会福利最大化；下层是多个产消者的合作博

该程序分为两部分，日前优化部分——该程序首先根据《电力系统云储能研究框架与基础模型》上面方法，根据每个居民的实际需要得到响应储能充放电功率，优化得到整体的储能充放电功率情况。日内滚动mpc跟踪部分——采用《基于MPC的微电网并网优化调度》P31-36页相关内容，通过预测模型、滚动优化、反馈校正得到soc跟踪情况。

最优潮流计算是电网规划、优化运行的重要基础。首先建立了配电网全天有功损耗最小化的最优潮流计算模型；其次结合辐射型配电网潮流特点建立支路潮流约束，并考虑配电网中的可控单元，包括分布式电源和离散、连续无功补偿装置，建立其出力约束，该模型为非凸非线性模型；然后通过二阶锥松弛将该模型转化为包含整数变量的二阶锥规划模型。