（1）含分布式电源的配电网日前两阶段优化调度模型，EI，如图1—3

matlab源代码，高水平文章，保证正确

在电力市场环境下，供电公司通过对接入配电网的分布式电源（distributed generation，DG）的优化调度，能够有效地降低其运行成本，规避市场竞争环境下的风险。

提出了一种电力市场环境下供电公司日前优化调度的2阶段模型：第1阶段为DG优化调度阶段，根据市场电价、DG运行成本、签订可中断负荷（interruptable load，IL）合同的价格来确定DG的机组组合、从大电网的购电量及IL削减量：第2阶段为无功优化阶段，在第1阶段的基础上，考虑DG的无功出力特性，通过优化DG和无功补偿装置的出力调节电压使其在规定的范围内且配电网的网损最小。

通过基于修改的IEEE 33节点系统的仿真计算，表明所提出的日前2阶段优化调度模型能够有效降低供电公司的运行成本。

（2）包含分布式电源的配电网无功优化 图4—6

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利用分布式电源的无功补偿能力，提出了

一种基于聚类和竞争克隆机制的多智能体免疫算法

来求解包含分布式电源的配电网无功优化问题。

该

方法结合了多智能体系统和免疫算法，构建基于人

工免疫的具有高效问题求解能力的多智能体系统模

型。

对于代表DG的智能体，在亲和度成熟过程中，

引入聚类竞争克隆机制和混合变异算子，增强聚类

族中的优秀个体获得克隆扩增实现亲和度成熟的机

会，提高抗体群分布的多样性，在深度搜索和广度

寻优之间取得了平衡。

通过仿真计算，表明利用分

布式电源对电网进行无功补偿能较大程度地降低系

统有功损耗，且证明了所提算法的快速性和有效性

（3）基于大数据的人工神经网络高效发电预测系统

python源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确

提出了一种发电预测方案，该方案能够以接近耗电量的速度预测所需的电量。

该方案使用大数据分析来处理每个州在过去20年收集的电力管理数据。

然后使用神经网络(NN)模型训练系统，根据收集的数据预测未来的发电量。

仿真结果表明，该方案可以预测接近99%的实际发电量。

粒子群系统优化

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