创新两级优化框架：公交调度模型与电力系统灵活性评估

资源摘要信息:"该资源是关于公交车调度模型在Matlab中的代码实现，相关于RSF-DFG项目，旨在开发评估和增强未来电力系统灵活性的新技术和工具。项目文件夹包含了Python和Matlab程序代码，形成了一个两级优化框架，用于研究操作灵活性和优化电力系统的性能。具体来讲，代码分为三个子文件夹，分别对应不同的测试和算法实现。 1. Bilevel_PowerSystem文件夹包含了Python和Matlab的程序代码，构建了一个两级优化框架。在这个框架下，低压级别上增加分布式能源（DER），而高压级别上则涉及风力发电。这种框架有助于同时优化两个级别的电力系统性能。 2. BilevelTest_Matlab文件夹提供了经典的双级优化方法的Matlab程序文件，使用了Mathpower、YALMIP和Gurobi这三个工具库。Mathpower是一个用于电力系统分析的工具，YALMIP是一个用于建模和优化的Matlab工具箱，Gurobi是一个优化求解器，常用于解决线性规划、非线性规划等优化问题。 3. BilevelTest_Python文件夹包括Python程序文件，实现了与Matlab类似的经典双层优化方法。它依赖于Pypower和Pyomo这两个Python库，以及同样用到的Gurobi优化求解器。Pypower用于电力系统分析和模拟，Pyomo则是一个用于优化建模的Python接口。 4. BilevelRL_Python文件夹包含了实现双级强化学习方法的Python程序文件。强化学习是机器学习的一个分支，专注于如何基于环境反馈作出决策以最大化某种累积奖励，这里的强化学习方法被用于两级电力系统的控制和优化。 5. EPSTwoLevel文件夹则包含了增强的MATLAB软件求解器，专门用于对两级电力系统（EPS）进行建模。EPS包括电网的传输和分配部分，这一求解器能够处理包含网格的传输和分配部分的两级电力系统模型。 在标签信息中，提及了“系统开源”，意味着这些Matlab和Python代码文件遵循开源协议，允许用户自由地访问、修改和分发源代码。 最后，在压缩包子文件的文件名称列表中，只有一个名为'Power-Flexibility-Project-main'的主文件夹，这表明项目的所有代码和相关文件都组织在该主文件夹之下，以便用户进行下载、查看和使用。"