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。

一个VRP问题的例子 supply = #[ : 400 : 800 : 200 : 700 : 1600 : 300 : 800 : 1800 : 300 ]#; 其余数据过多，此处省略 一个仓库向N个客户配送货物，每个客户都有各自的需求量，总需求量大于单车装载能力。已知仓库到各客户，以及客户之间的运输成本，如何以最少的车辆最少的运输成本满足客户的需求。 * *

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

cplex-studio1210（免安装版） CPLEX 12.10.0直接解压即可使用

MATLAB中CPLEX插件

Matlab+YALMIP+CPLEX解决带储能的微电网优化调度问题，以微电网运行成本最小为目标函数，能量设备包含风电、光伏以及蓄电池，同时考虑到电价和与电网的交互，约束条件包含蓄电池SOC约束、交换功率约束、功率平衡等约束。程序里展现的蓄电池模型通过混合整数线性规划的写法非常值得参考。程序运行良好，出图效果很好，且可拓展性很好。程序实测采用gurobi求解器求解一样可以获得同样的结果。

求解最优潮流问题的例程，很有用哦，用了yamip建模语言

CPLEX社区版试玩，教程来自https://www.bilibili.com/video/BV1ot411X79Z

基于MATLABCPLEX 的机组最优组合，成功求解表格化，图示化的机组组合结果（学习参考） 详细说明见： https://blog.csdn.net/weixin_56691527/article/details/127649462?spm=1001.2014.3001.5501

线性编程使用MATLAB：本书提供了各种线性编程算法和方法的理论和计算演示，重点是修订后的单纯形方法及其组件。 每种算法都包括理论背景和数学公式，以及完整的数值示例和相应的MATLAB:registered:代码。 本书介绍的MATLAB:registered:实现非常复杂，允许用户找到大规模基准线性程序的解决方案。 每种算法之后都进行了基准问题的计算研究，该研究分析了所提出算法的计算行为。 作为现有特定算法文献的坚实伴侣，这本书对具有线性代数和微积分基础知识的研究人员，科学家，数学程序员和学生非常有用。 清晰的演示使读者能够理解和利用单纯形方法的所有组成部分，例如预求解技术，缩放技术，数据透视规则，基础更新方法和敏感性分析。