MATLAB超越方程求解在随机振荡器异质性与网络同步影响中的应用

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资源摘要信息:"该资源提供了用于研究随机振荡器异质性对网络同步影响的MATLAB代码。具体内容包括分析和模拟振荡器在存在异质性条件下的同步状态,并进一步探讨了随机异质性在优化网络同步设计中的作用。代码的开发是为了配合相关学术论文的研究工作,以帮助其他研究者重现和验证研究成果。资源中包含了几个主要的脚本和函数,这些都经过了独立设计,能够单独运行。" 知识点详细说明: 1. MATLAB在科研中的应用: MATLAB是一种广泛使用的高级数学计算、可视化以及编程语言,尤其适用于工程和科学领域。在本资源中,MATLAB被用于模拟和分析复杂的数学模型,如延迟耦合Stuart-Landau振荡器的行为。这些模型对于理解动态系统中的同步现象具有重要意义。 2. 超越方程求解: 超越方程通常指的是包含指数函数、对数函数、三角函数等非多项式函数的方程。在本资源中,MATLAB代码可能用于求解这类方程,以确定振荡器的同步状态。求解超越方程通常需要数值方法,例如MATLAB的内置函数和算法。 3. 网络同步: 网络同步是指系统中多个子系统的状态随时间推移趋于一致的现象。这在网络科学和控制理论中是一个重要概念,尤其在分析通信网络、电力网络、神经网络等众多领域中非常关键。本资源旨在研究随机振荡器异质性如何影响网络的同步行为。 4. 振荡器异质性: 在网络同步的研究中,振荡器异质性指的是网络中各个振荡器在物理、化学或生物特性上的差异。研究这种异质性对网络同步的影响有助于设计更好的网络系统,提高网络的稳定性和同步能力。 5. 延迟耦合Stuart-Landau振荡器: Stuart-Landau振荡器是一种描述系统在接近临界点时动态行为的简化模型。在此资源中,研究者利用MATLAB模拟了具有延迟耦合效应的振荡器,以探索不同振荡器之间相互作用如何影响同步状态。 6. 同步状态稳定性分析: 稳定性分析是确定系统状态是否能够持续保持在同步状态的关键步骤。本资源中的脚本和代码可以用来分析在不同参数和条件下,网络同步状态的稳定性。 7. 数据分析协议和绘图: 分析同步水平如何随振荡器异质性变化的部分涉及到了实验测量的时间序列数据分析。此外,绘制实验测量的振荡器时间序列也是必要的,以便直观地展示系统的动态行为。 8. 系统开源与科学合作: 本资源遵循系统开源原则,意味着所有代码和数据都是公开的,任何人都可以访问、使用和修改这些资源。开源原则促进了科学研究的透明度和可重复性,同时也鼓励了全球科研人员之间的合作与交流。 通过以上知识点的介绍,研究者可以更深入地了解并掌握如何使用MATLAB软件来探索和分析随机振荡器在网络同步中的作用,以及如何通过开源资源和数据分析来提升科研工作的效率和质量。

请解释分析下面这段程序:%%%无序充电投标 clear clc load data_disorder Pch=[Pch_CS1_disorder;Pch_CS2_disorder;Pch_CS3_disorder;Pch_CS4_disorder];%充电站充电功率 %市场出清问题 Link=zeros(24,96);%时段换算矩阵(日前1h换算为实时15min) for i=1:24 Link(i,4*i-3:4*i)=1; end Loadcurve=[0.955391944564747,0.978345604157644,1,0.995019488956258,0.972932005197055,0.970333477695972,0.930489389346037,0.890428757037679,0.902771762667822,0.941966219142486,0.911000433087917,0.862061498484192,0.840190558683413,0.831095712429623,0.756604590731919,0.671719359029883,0.611520138588133,0.582936336076224,0.572542226071893,0.574707665656128,0.587267215244695,0.644218276310091,0.755521870939801,0.884798614118666]; Loadcurve=Loadcurve*Link;%换成96个时段 PL_base=[5.704;5.705;5.631;6.518;4.890;5.705;5.847]*1000;%负荷分布 PL=PL_base*Loadcurve;%基础负荷(负荷曲线从08:00开始算起,即第9个时段) Pf=sdpvar(7,96);%馈线功率 Pf(1,:)=PL(1,:)+Pch(1,:);Pf(2,:)=PL(2,:);Pf(3,:)=PL(3,:);Pf(4,:)=PL(4,:)+Pch(2,:);Pf(5,:)=PL(5,:)+Pch(3,:);Pf(6,:)=PL(6,:);Pf(7,:)=PL(7,:)+Pch(4,:);%馈线功率组成 Pg=sdpvar(10,96);%发电商分段电量 Pg_step=1000*[20,5,3,2,2,2,2,2,2,inf]';%报价区间 Price_DSO=[3:12]'*0.1;%分段电价 Obj=0.25*sum(sum((Price_DSO*ones(1,96)).*Pg));%目标为用电费用最小 Constraint=[0<=Pg<=Pg_step*ones(1,96),sum(Pg)==sum(Pf)];%约束条件 optimize(Constraint,Obj);%求解线性规划问题 Pg=double(Pg);%发电机功率 Pf=double(Pf);%馈线功率 isPg=(Pg>0);%为了计算出清电价,计算发电机分段选择情况 DLMP=sum(isPg)/10+0.2;%出清电价计算 %绘图 figure(1)%节点边际电价 stairs(DLMP); xlabel 时间 ylabel 电价(元/kWh) ylim([0.3,1.3]) figure(2)%负荷曲线 hold on plot(sum(PL)/1000); plot(sum(Pf)/1000,'r.-'); xlabel 时间 ylabel 负荷(MW) legend('基础负荷','无序充电负荷') Cost=sum(sum(Pch).*DLMP);%总用电费用 result_disorder.Cost=Cost;result_disorder.DLMP=DLMP;result_disorder.Pf=Pf;result_disorder.Pg=Pg;%结果保存 save('result_disorder','result_disorder');

2023-06-14 上传
2023-06-02 上传