【EI复现】考虑分布式电源不确定性的配电网鲁棒动态重构（Matlab代码实现）

由于原始代码较为复杂且涉及专业背景，我们将提供核心函数的示例，展示如何在Matlab中实现动态重构过程。

% 假设以下函数已定义并正确实现了所需的功能：
% - calc_objective: 计算系统优化目标函数
% - calc_penalty: 计算惩罚项
% - calc_voltage_deviation_sqr: 计算电压偏差的平方
% - calc_thermal_limit: 计算热限制
% - calc_cost: 计算总成本
 
% 初始化参数
params.alpha = 0.05; % 学习率
params.beta = 0.05; % 惩罚系数
params.max_iter = 100; % 最大迭代次数
params.pop_size = 50; % 种群大小
params.num_iter_no_improve = 10; % 若连续多次未改进则停止
params.num_iteration = 1; % 迭代计数器
params.penalty = 1; % 初始惩罚项
params.prev_best_cost = inf; % 之前的最优成本
params.temperature = 1; % 初始温度
 
% 初始化种群
population = rand(params.pop_size, 1); % 假设种群已经初始化
 
% 迭代优化过程
while params.num_iteration <= params.max_iter
    % 计算当前种群的优化目标和惩罚项
    objective = calc_objective(population, params);
    penalty = calc_penalty(objective, params);
    
    % 更新惩罚项
    params.penalty = mean(penalty);
    
    % 计算电压偏差的平方
    voltage_deviation_sqr = calc_voltage_deviation_sqr(objective, params);
    
    % 计算热限制
    thermal_limit = calc_thermal_limit(objective, params);
    
    % 计算总成本
    cost = calc_cost(objective, params);
    
    % 更新参数
    % ...
    
    % 更新迭代计数器
    params.num_iteration = params.num_iteration + 1;
end
 
% 输出最终结果
disp('优化结束');

这个示例展示了如何在Matlab中实现动态优化过程的核心部分。在实际应用中，你需要定义和实现与专业领域相关的函数，例如calc_objective、calc_penalty等。这里的代码假设这些函数已经定义并且能够正确运行。