程序名称：考虑不确定性的含集群电动汽车并网型微电网随机优化调度 实现平台：matlab-yalmip-cplex/gurobi 代码简介：微电网是指集成了多种分布式电源、储能和负荷的一类小型发–配–用电系统，通过内部各单元的协调运行，可实现高度自治及对配电网的友好接入，是提高可再生能源渗透率的有效手段。本代码涉及的并网型微电网包括分布式电源（汽轮机），需求响应负荷（可平移负荷），可再生能源（光伏），固定负荷，储能设施，集群电动汽车以及与配网交互功率部分。首先考虑负荷与光伏的不确定性，利用拉丁超立方抽样算法生成与削减得到典型场景。其次在分时电价引导下，以总运行成本最低为优化目标，建立基于场景法的随机优化调度模型。本代码为原创代码，注释详细，且将目标函数与约束写成紧凑形式，简洁工整，易于拓展修改，适合新手入门与提高。附带参考文献。

代码名称：基于IEEE标准30节点直流潮流的电力系统机组组合优化调度matlab-yalmip/cplex/gurobi 代码简介： 机组组合问题要求基于已知的系统数据，求解计划时间内机组决策变量的最优组合，使得系统总成本达到最小。该问题的决策变量由两类，一类是各时段机组的启停状态，为整数变量，0表示关停，1表示启动；另一类是各时段机组的出力，为连续变量。 机组组合问题属于规划问题，即要在决策变量的可行解空间里找到一组最优解，使得目标函数尽可能取得极值。对于混合整数规划，常用的方法有分支定界法，benders分解等。CPLEX提供了快速的MIP求解方法，对于数学模型已知的问题，只需要按照程序规范在MATLAB中编写程序化模型，调用CPLEX求解器，即可进行求解。 参考文献：自编文件

作为经典组合优化问题， 旅行商问题(Traveling Salesman Problem简称TSP) 一直是大学交通运输与应用数学等专业的教学与科研热点。在基于混合整数规划模型的TSP求解中， 需要解决如何避免出现子环路问题， Gurobi作为当前最先进的运筹优化软件， 其具有的Callback功能使模型在求解过程中， 动态地添加子环路约束成为可能。文章针对当前相关网络资源存在的问题， 构建了用Python编写的基于Callback功能动态添加子环路消除约束的TSP求解代码， 通过多个算例验证了代码的求解可行性， 为逐步将Gurobi引入课堂教学提供了素材。

cvar代码matlab 古罗比 Optimizer是用于各种数学编程问题的商业优化求解器，包括线性编程（LP），二次编程（QP），二次约束编程（QCP），混合整数线性编程（MILP），混合整数二次编程（MIQP） ），以及混合整数二次约束编程（MIQCP）。 Gurobi求解器被认为是数学编程中最好的求解器之一（就解决难题的性能和成功率而言），其性能可与CPLEX媲美（有时甚至优于CPLEX）。 学术用户可以免费获得Gurobi许可证。 该软件包是Gurobi求解器的包装（通过其C接口）。 当前，此程序包支持以下类型的问题： 线性编程（LP） 混合整数线性规划（MILP） 二次编程（QP） 混合整数二次规划（MIQP） 二次约束二次规划（QCQP） 二阶锥编程（SOCP） 混合整数二阶锥规划（MISOCP） Julia的Gurobi包装器是由社区驱动的，并未得到Gurobi的正式支持。 如果您是对Gurobi的Julia的官方支持感兴趣的商业客户，请告诉他们！ 安装 这是设置此程序包的过程： 按照上的说明获取Gurobi的许可证并安装Gurobi求解器。 使用Pkg.add("Gur

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