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🔥 内容介绍

在当今复杂而不断变化的能源市场中,需求侧响应成为了一个备受关注的话题。作为一种能源管理策略,需求侧响应旨在通过调整能源需求来平衡供需关系,以提高能源利用效率,并降低能源成本。本文将探讨综合能源中多种需求响应的方法,包括弹性电价、可平移以及可削减的研究。

首先,弹性电价是一种通过根据供需情况动态调整电价的方法。在高峰时段,电价会上涨,以鼓励用户减少用电量。而在低峰时段,电价会下降,以鼓励用户增加用电量。通过这种方式,用户可以根据电价的变化来调整用电行为,以达到能源消耗的最佳效果。弹性电价的实施需要一个智能电网系统,能够实时监测供需情况,并根据数据进行电价调整。这种方法能够有效地平衡供需关系,提高能源利用效率。

其次,可平移研究是另一种需求侧响应的方法。可平移是指将能源需求从高峰时段转移到低峰时段,以减轻电网负荷压力。这种方法可以通过一些措施来实现,例如推广夜间用电、分时段电价等。通过将用电需求从高峰时段转移到低峰时段,可以减少电网负荷,提高供电的可靠性。同时,用户也可以通过这种方式获得更低的电价,从而节约能源成本。

最后,可削减研究是一种通过降低能源需求来实现需求侧响应的方法。这种方法通常涉及到改变用户的用电习惯和行为,以减少能源消耗。例如,通过提高能源效率,使用节能设备,以及改变生活方式等。通过这些措施,用户可以减少对能源的需求,从而降低能源成本,并减少对环境的影响。

综合能源中多种需求响应的研究是一个复杂而关键的领域。通过弹性电价、可平移以及可削减的研究,我们可以更好地平衡能源供需关系,提高能源利用效率,并降低能源成本。然而,要实现这些需求侧响应的方法需要政府、能源供应商以及用户之间的合作。政府需要制定相应的政策和法规,为需求侧响应提供支持。能源供应商需要建设智能电网系统,以实现弹性电价和可平移研究。而用户则需要积极参与,改变用电行为,以实现可削减研究的目标。

总之,需求侧响应在综合能源中具有重要的作用。通过弹性电价、可平移以及可削减的研究,我们可以实现能源消耗的最佳效果,并降低能源成本。然而,要实现这些方法需要政府、能源供应商以及用户之间的合作。只有通过共同努力,我们才能够建立一个可持续发展的能源体系。

📣 部分代码

function h=scatter3mpdf(x,y,z,options)
%% h=scatter3mpdf(x,y,z,options)
% SCATTER3MPDF is written by Eiji Konaka, Sep/2023
% This function plotts the followings in one 3-d figure.
%   3-d scatter plot
%   2-d marginalized histogram on x-y, y-z, and z-x planes using PCOLOR
%       function. Relative frequency is shown by cell colors.
%   1-d marginalized pdf (or cdf) along x, y, and z axes.
%       The plotted pdf is calculated by ksdensity, instead of histogram due to
%       technical reasons.
%
% inputs
%   x, y, z: data vector with the same dimensions
% options 
%   mPDFAreaRatio: The size of the ratio of pdf plot area to scatter area
%   (default=0.5)
%   FunctionType: you can select the type of distribution function from
%   'pdf' or 'cdf' (default='pdf')
%   Marker: type of marker of scatter3 function (default='o')
%
% output
%   h: handle of figure   
% note
%   The other options, such as colormap of PCOLOR function, can not be specified 
%   on calling this function. 

arguments
    x (:,1) double
    y (:,1) double
    z (:,1) double
    options.mPDFAreaRatio {mustBePositive(options.mPDFAreaRatio)} =0.5
    options.FunctionType {mustBeMember(options.FunctionType,{'pdf','cdf'})} = 'pdf'
    options.Marker ='o'
end
scatter3(x,y,z,'blue','Marker',options.Marker);hold on;
h=gcf;

xLimVal=get(gca,'xlim');
yLimVal=get(gca,'ylim');
zLimVal=get(gca,'zlim');

cMap=colormap("hot");
cMap=flipud(cMap);
colormap([1 1 1;cMap]);
clim([0 1]);


switch options.FunctionType
    case 'pdf'

        [N,c] = hist3([x,y]);
        N_pcolor = N'/max(N,[],"all");
        N_pcolor(size(N_pcolor,1)+1,size(N_pcolor,2)+1) = 0;
        xl = linspace(min(x),max(x),size(N_pcolor,2)); % Columns of N_pcolor
        yl = linspace(min(y),max(y),size(N_pcolor,1)); % Rows of N_pcolor
        [X,Y,Z] = meshgrid(xl,yl,zLimVal(1));
        X=reshape(X, size(N_pcolor));
        Y=reshape(Y, size(N_pcolor));
        Z=reshape(Z, size(N_pcolor));
        surf(X,Y,Z,N_pcolor,'EdgeColor','none',...
            'FaceAlpha',0.5);

        [N,c] = hist3([x,z]);
        N_pcolor = N/max(N,[],"all");
        N_pcolor(size(N_pcolor,1)+1,size(N_pcolor,2)+1) = 0;
        xl = linspace(min(x),max(x),size(N_pcolor,2)); % Columns of N_pcolor
        zl = linspace(min(z),max(z),size(N_pcolor,1)); % Rows of N_pcolor
        [X,Y,Z] = meshgrid(xl,yLimVal(2),zl);
        X=reshape(X, size(N_pcolor));
        Y=reshape(Y, size(N_pcolor));
        Z=reshape(Z, size(N_pcolor));
        surfc(X,Y,Z,N_pcolor,'EdgeColor','none',...
            'FaceAlpha',0.5);

        [N,c] = hist3([y,z]);
        N_pcolor = N/max(N,[],"all");
        N_pcolor(size(N_pcolor,1)+1,size(N_pcolor,2)+1) = 0;
        yl = linspace(min(y),max(y),size(N_pcolor,2)); % Columns of N_pcolor
        zl = linspace(min(z),max(z),size(N_pcolor,1)); % Rows of N_pcolor
        [X,Y,Z] = meshgrid(xLimVal(2),yl,zl);
        X=reshape(X, size(N_pcolor));
        Y=reshape(Y, size(N_pcolor));
        Z=reshape(Z, size(N_pcolor));
        surfc(X,Y,Z,N_pcolor,'EdgeColor','none',...
            'FaceAlpha',0.5);

        [f_pdf_x,xi]=ksdensity(x);
        [f_pdf_y,yi]=ksdensity(y);
        [f_pdf_z,zi]=ksdensity(z);
        plot3(xi, ...
            (f_pdf_x-max(f_pdf_x))/(max(f_pdf_x)-min(f_pdf_x)) ...
            *(yLimVal(2)-yLimVal(1))*options.mPDFAreaRatio+(yLimVal(1)), ...
            min(zLimVal)*ones(size(xi)), ...
            'b-');

        plot3((f_pdf_y-max(f_pdf_y))/(max(f_pdf_y)-min(f_pdf_y)) ...
            *(xLimVal(2)-xLimVal(1))*options.mPDFAreaRatio+(xLimVal(1)), ...
            yi, ...
            min(zLimVal)*ones(size(xi)), ...
            'b-');

        plot3((f_pdf_z-max(f_pdf_z))/(max(f_pdf_z)-min(f_pdf_z)) ...
            *(xLimVal(2)-xLimVal(1))*options.mPDFAreaRatio+(xLimVal(1)), ...
            yLimVal(2)*ones(size(yi)), ...
            zi, ...
            'b-');

    case 'cdf'
        [N,c] = hist3([x,y]);
        tmp=N;
        for n1=1:size(N,1)
            for n2=1:size(N,2)
                tmp(n1,n2)=sum(sum(N(1:n1, 1:n2)));
            end
        end
        N=tmp;
        N_pcolor = N'/max(N,[],"all");
        N_pcolor(size(N_pcolor,1)+1,size(N_pcolor,2)+1) = 0;
        xl = linspace(min(x),max(x),size(N_pcolor,2)); % Columns of N_pcolor
        yl = linspace(min(y),max(y),size(N_pcolor,1)); % Rows of N_pcolor
        [X,Y,Z] = meshgrid(xl,yl,zLimVal(1));
        X=reshape(X, size(N_pcolor));
        Y=reshape(Y, size(N_pcolor));
        Z=reshape(Z, size(N_pcolor));
        surf(X,Y,Z,N_pcolor,'EdgeColor','none',...
            'FaceAlpha',0.5);

        [N,c] = hist3([x,z]);
        tmp=N;
        for n1=1:size(N,1)
            for n2=1:size(N,2)
                tmp(n1,n2)=sum(sum(N(1:n1, 1:n2)));
            end
        end
        N=tmp;

        N_pcolor = N/max(N,[],"all");
        N_pcolor(size(N_pcolor,1)+1,size(N_pcolor,2)+1) = 0;
        xl = linspace(min(x),max(x),size(N_pcolor,2)); % Columns of N_pcolor
        zl = linspace(min(z),max(z),size(N_pcolor,1)); % Rows of N_pcolor
        [X,Y,Z] = meshgrid(xl,yLimVal(2),zl);
        X=reshape(X, size(N_pcolor));
        Y=reshape(Y, size(N_pcolor));
        Z=reshape(Z, size(N_pcolor));
        surfc(X,Y,Z,N_pcolor,'EdgeColor','none',...
            'FaceAlpha',0.5);

        [N,c] = hist3([y,z]);
        tmp=N;
        for n1=1:size(N,1)
            for n2=1:size(N,2)
                tmp(n1,n2)=sum(sum(N(1:n1, 1:n2)));
            end
        end
        N=tmp;

        N_pcolor = N/max(N,[],"all");
        N_pcolor(size(N_pcolor,1)+1,size(N_pcolor,2)+1) = 0;
        yl = linspace(min(y),max(y),size(N_pcolor,2)); % Columns of N_pcolor
        zl = linspace(min(z),max(z),size(N_pcolor,1)); % Rows of N_pcolor
        [X,Y,Z] = meshgrid(xLimVal(2),yl,zl);
        X=reshape(X, size(N_pcolor));
        Y=reshape(Y, size(N_pcolor));
        Z=reshape(Z, size(N_pcolor));
        surfc(X,Y,Z,N_pcolor,'EdgeColor','none',...
            'FaceAlpha',0.5);

        [f_cdf_x, x_bins]=ecdf(x);
        [f_cdf_y, y_bins]=ecdf(y);
        [f_cdf_z, z_bins]=ecdf(z);

        plot3(x_bins, ...
            (f_cdf_x-1)*(yLimVal(2)-yLimVal(1))*options.mPDFAreaRatio+(yLimVal(1)), ...
            min(zLimVal)*ones(size(x_bins)), ...
            'b-');

        plot3((f_cdf_y-1)*(xLimVal(2)-xLimVal(1))*options.mPDFAreaRatio+(xLimVal(1)), ...
            y_bins, min(zLimVal)*ones(size(x_bins)), ...
            'b-');

        plot3((f_cdf_z-1)*(xLimVal(2)-xLimVal(1))*options.mPDFAreaRatio+(xLimVal(1)), ...
            max(yLimVal)*ones(size(y_bins)), z_bins,...
            'b-');
end

% 鏋犮伄杩借
plot3([xLimVal(1) xLimVal(1) xLimVal(2) xLimVal(2) xLimVal(1)], ...
    [yLimVal(1) -(yLimVal(2)-yLimVal(1))*options.mPDFAreaRatio+(yLimVal(1)) ...
    -(yLimVal(2)-yLimVal(1))*options.mPDFAreaRatio+(yLimVal(1)) yLimVal(1) yLimVal(1)], ...
    [zLimVal(1) zLimVal(1)  zLimVal(1) zLimVal(1) zLimVal(1)   ],'k-' ...
    )

plot3([-(xLimVal(2)-xLimVal(1))*options.mPDFAreaRatio+(xLimVal(1)) xLimVal(1) ...
    xLimVal(1)  -(xLimVal(2)-xLimVal(1))*options.mPDFAreaRatio+(xLimVal(1))  -(xLimVal(2)-xLimVal(1))*options.mPDFAreaRatio+(xLimVal(1))], ...
    [yLimVal(1) yLimVal(1) yLimVal(2) yLimVal(2) yLimVal(1)], ...
    [zLimVal(1) zLimVal(1)  zLimVal(1) zLimVal(1) zLimVal(1)   ],'k-' ...
    )

plot3([-(xLimVal(2)-xLimVal(1))*options.mPDFAreaRatio+(xLimVal(1)) xLimVal(1) ...
    xLimVal(1)  -(xLimVal(2)-xLimVal(1))*options.mPDFAreaRatio+(xLimVal(1))  -(xLimVal(2)-xLimVal(1))*options.mPDFAreaRatio+(xLimVal(1))], ...
    [yLimVal(2) yLimVal(2) yLimVal(2) yLimVal(2) yLimVal(2)], ...
    [zLimVal(1) zLimVal(1)  zLimVal(2) zLimVal(2) zLimVal(1)   ],'k-' ...
    )
hold off
end

⛳️ 运行结果

【需求侧响应】综合能源中多种需求响应——弹性电价、可平移及可削减研究(Matlab代码实现)_无人机

【需求侧响应】综合能源中多种需求响应——弹性电价、可平移及可削减研究(Matlab代码实现)_路径规划_02编辑

【需求侧响应】综合能源中多种需求响应——弹性电价、可平移及可削减研究(Matlab代码实现)_路径规划_03

【需求侧响应】综合能源中多种需求响应——弹性电价、可平移及可削减研究(Matlab代码实现)_路径规划_04编辑

🔗 参考文献

[1] 郝浩伟,周博文,张馨文.计及碳交易与需求响应的综合能源系统优化研究[J].东北电力技术, 2022, 43(10):7.

[2] 倪琳娜.能源互联网环境下需求响应资源协调优化及相关问题研究[D].浙江大学,2017.

[3] 倪琳娜.能源互联网环境下需求响应资源协调优化及相关问题研究[D].浙江大学[2023-10-05].

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合



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