低碳排放

MATLAB 的优化调度模型挺有意思的，尤其是涉及到冷热电气多能互补微能源网的碳排放与经济成本问题。如果你做微电网调度相关的工作，这个模型蛮适合的。它能你更好地实现碳排放最小化，同时优化经济成本，挺实用的。是对于研究碳排放和能源调度的朋友，这个 MATLAB 模型能为你的研究好的支持。

提供一个优化算法，专门解决物流选址问题，考虑了时间窗口和碳排放限制。该算法在Matlab环境下实现，能有效降低运营成本并减少碳排放。详细的代码运行效果图可以在压缩包中查看。

两阶段鲁棒优化的综合能源系统调度方案，配上比较全的 MATLAB 复现代码，真的蛮香的。像那种风光储协同、电动汽车充放电、碳交易机制啥的，全都带上了。还用到了Yalmip，对新手也挺友好，思路清晰，代码也规整，运行效率也还不错。 微电网的经济调度代码，基本就是一步到位。你要优化光储？要低碳？要考虑用户响应？甚至电制氢？都有现成案例。比如用多目标灰狼算法搞冷热电联供型调度，模型清晰，参数好调，跑起来响应也快，挺适合拿来试手。 说到两阶段鲁棒优化，它那种“先保守再调整”的思路，其实挺适合有风光不确定的场景。尤其你做电网调度，时变性太强，有这类方法兜底，比传统优化强不少。更棒的是这些案例基本都做到了

风电的建模、电厂的碳捕集特性、需求响应的配合……这些内容都讲得挺系统，最妙的是，作者直接把代码放出来了，拿来即用，适合你拿去快速上手。多时间尺度的调度问题本来就挺麻烦，这篇文章用**MATLAB**加**CPLEX**模拟搞了一个源荷两侧优化方法，风电+响应配合调度，低碳目标也不落下。对搞电力系统的你来说，这个方案还蛮值得研究的。 多时间尺度下的调度确实有点绕，一边是风电不稳，一边是需求响应要协调，调度一乱，全系统效率就打折。这篇文章蛮聪明的地方在于，它让**源侧风电建模**和**荷侧需求响应模型**都上线了，模型跑起来比较顺，而且代码细节做得还不错。 比如你想模拟一下**碳捕集电厂**在不同

Python 的数据在做环保类项目时，真是个挺顺手的利器。像这个资源，整合了产业结构、技术创新、碳排放等一堆指标，还帮你把环保费用做了分类汇总。你要最大值、最小值、求和、总数？都有。数据源分省份、分年份，维度也蛮全的，什么碳排占比、GDP 平方、创新效率全都在。pandas和numpy的基本功扎实点，上手就能用。导出成csv或者excel也没问题，Jupyter Notebook跑起来响应也快，适合边边调试。适合那种搞政策研究、产业或者 ESG 报告的人。哦对了，数据字段名得也算清晰，省得你调字段调得脑壳疼。

碳交易机制下的综合能源系统优化模型，挺适合搞能源调度和低碳优化的朋友入手看看。模型逻辑清晰，需求响应和碳市场结合得还不错。运行方式也比较直观，用的是MATLAB，配套代码一目了然，新手也能摸个一两天就跑起来。像一些复杂约束，比如负荷调整、碳排成本，代码里都得挺干净。顺带推荐几个配套资源——比如这个多目标算法优化的综合能源系统，也蛮有参考价值，算法框架成熟，拿来改都省不少功夫。还有个两阶段鲁棒优化模型，稳定性更强，适合项目实战。建议你先跑一下原始模型，熟悉整体结构之后，再去拓展成你自己的系统。比如加点制氢模块、做个源荷双侧优化，这些在下面的链接里都能找到现成例子。如果你在做低碳调度或者综合能源研

CSP 电站与 ORC 技术结合的综合能源系统优化规划，是一个挺实用的研究方向。这个系统主要是优化能源消纳、降低运营成本，同时减少碳排放。用 Matlab 的建模方式，配合yalmip和cplex的求解方法，能直观地展示如何实现这个目标。系统考虑了多个因素，比如购电购气成本、设备运维成本等，算得全面。对研究综合能源系统或者新能源的朋友，这篇文章适合。文中的代码示例也比较简单易懂，基本能直接上手。如果你对能源优化感兴趣，学习这些内容会对你有大的。文章不仅有理论，还有实际的建模过程，详细的注释你理解每一步。你可以尝试用它来实际问题，或者作为自己项目的参考。总体来说，挺适合对能源系统规划和优化有兴趣

研究了直接法和间接法两种燃煤硫排放检测方法，并对其检测结果进行了详细统计分析。研究表明，在燃烧温度为800℃时，直接测定法显示出较高的准确度。通过煤样和灰样的实际验证，进一步证实了800℃直接测定法的可靠性和准确性。

matlab开发-低通Butterworthfilter。巴特沃斯滤波器是一种实现平坦频率响应的设计。

优化及修复多项功能，提升开发体验。 新增图表扩展、数据筛选功能，并支持季度选择。修复表单提交、excel导出、导航菜单等问题。升级iconfont版本，增强自定义主题能力。详情见版本更新日志。