电力系统优化与预测代码集：综合能源系统协同优化、时间序列预测

“电力系统运行优化与规划、时间序列预测、回归分类预测matlab代码”分享了三个相关的MATLAB代码实现，分别涉及电气互联综合能源系统的有功-无功协同优化模型，基于CPO-BiTCN-BiGRU的多变量时间序列回归预测模型，以及考虑灵活性的数据中心微网两阶段鲁棒规划方法。 1. **有功-无功协同优化模型** 这个模型主要处理电气互联系统的优化调度问题，它综合考虑了有功功率和无功功率的优化，旨在提高配网的稳定性和弹性。模型中考虑了可再生能源的无功功率、电容器、SVC（静止无功补偿器）和OLTC（在线调压变压器）等调节设备。通过二阶锥松弛技术对非线性潮流约束进行凸松弛处理，利用大M法将离散无功补偿装置的投切容量表达为线性形式，最终转化为混合整数二阶锥规划问题求解。这种方法在实际仿真中能有效补偿风机并网点的无功需求，协调电力和天然气间的能量交互，有助于提升大规模可再生能源并网后的系统稳定性。 2. **CPO-BiTCN-BiGRU多变量时间序列回归预测模型** 这是一种创新的预测模型，结合了CPO（冠豪猪优化）、BiTCN（双向时域卷积网络）和BiGRU（双向门控循环单元）。CPO是一种基于自然启发的元启发式优化算法，于2024年由Mohamed Abdel-Basset等人提出。该模型能自适应地预测多种时间序列数据，如风电负荷、电价、气象等，且易于使用，只需导入数据即可，无需额外调试。BiTCN和BiGRU的结合使得模型在时间序列预测任务中表现出色，特别是在没有类似应用的分类预测场景下，具有很高的创新价值。 3. **数据中心微网两阶段鲁棒规划方法** 针对含有数据中心的微网规划问题，这个方法运用两阶段鲁棒规划策略，考虑了数据中心的灵活性。主问题解决了系统的规划问题，而子问题则寻找最不利的运行条件以最大化运行成本。这种方法旨在确保微网在不确定因素影响下的稳健性，比如电力价格波动或数据中心负载变化。 这些MATLAB代码的共同特点是它们都涉及到复杂优化问题的解决，涵盖了电力系统优化、时间序列预测和鲁棒规划等多个领域，并且都提供了详细的注释，便于理解和应用。对于从事电力系统研究、能源管理、数据分析和优化算法开发的专业人士来说，这些代码是非常有价值的参考资料。