MATLAB代码： 基于人工神经网络的电-气耦合系统快速经济调度的数据驱动方法。

该代码基于人工神经网络的数据驱动方法，通过利用基于分段线性化的模型驱动方法的仿真数据，对电-气耦合系统进行快速经济调度。

每个电气总线和气体节点处的负载分布作为输入神经元馈入人工神经网络；最优经济调度结果被设置为输出神经元，其中调度结果可以是连续的（例如电力和天然气输出）或二进制的（例如情景可行性）。

人工神经网络经过适当训练后，数据驱动的经济调度方法非常快，并且计算精度优于二阶锥规划。

该程序注释清晰，结果正确，对文章完美复现，并提供和指导。

是学习人工神经网络在电力系统和优化领域的很有用的资源。

参考文档：《A data-driven approach towards fast economic dispatch in electricity–gas coupled systems based on artificial neural network》

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