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基于MATLAB/CPLEX的电力系统机组组合优化.rar

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简介:
本资源提供了一个基于MATLAB与CPLEX工具箱开发的电力系统机组组合优化模型及其求解方法。通过高效算法实现发电成本最小化,并保证电网安全稳定运行,适用于电力行业技术人员和研究者参考学习。 基于MATLAB/CPLEX 的机组最优组合成功求解了表格化和图示化的结果,包括每个单位在各时段的启停计划、最佳输出以及包含的各个时段直流潮流等信息。相关文件如下:电力系统机组组合优化\excel2017.xls(53760字节,最后修改日期为2017-11-13);电力系统机组组合优化\jizuzuheyouhua.m(7584字节,最后修改日期为2017-11-24);电力系统机组组合优化\基本要求.docx(184428字节,最后修改日期为2017-11-26)。

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  • MATLAB/CPLEX.rar
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    本资源提供了一个基于MATLAB与CPLEX工具箱开发的电力系统机组组合优化模型及其求解方法。通过高效算法实现发电成本最小化,并保证电网安全稳定运行,适用于电力行业技术人员和研究者参考学习。 基于MATLAB/CPLEX 的机组最优组合成功求解了表格化和图示化的结果,包括每个单位在各时段的启停计划、最佳输出以及包含的各个时段直流潮流等信息。相关文件如下:电力系统机组组合优化\excel2017.xls(53760字节,最后修改日期为2017-11-13);电力系统机组组合优化\jizuzuheyouhua.m(7584字节,最后修改日期为2017-11-24);电力系统机组组合优化\基本要求.docx(184428字节,最后修改日期为2017-11-26)。
  • MATLAB/yalmip/cplex
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    本研究利用MATLAB结合YALMIP与CPLEX工具箱,构建并求解电力系统中的机组组合问题模型,旨在优化发电资源配置和成本效益。 机组组合问题的目标是在已知系统数据的基础上,在计划时间内确定最优的机组决策变量组合以使总成本最小化。该问题中的决策变量包括两类:一类是各时段内每台机组的启停状态,为整数类型,其中0表示关停而1表示启动;另一类则是各个时间段中每一组发电设备的实际输出功率值,属于连续型数值。此问题是典型的规划性挑战,在可行解空间范围内寻找一组最佳决策变量组合以使目标函数达到极小或极大。 对于混合整数规划问题而言,常用的技术手段包括分支定界法和Benders分解方法等。利用CPLEX软件所提供的高效MIP求解算法,我们只需根据已有的数学模型在MATLAB环境中编写相应的程序化版本,并调用其内置的优化工具即可进行计算处理。
  • CPLEXIEEE-30节点MATLAB实现).rar
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    本资源提供了一个利用CPLEX与MATLAB解决IEEE 30节点系统机组组合问题的案例。通过该实例,用户可以学习如何运用CPLEX求解器进行电力系统的优化建模和计算。适合于研究电力调度、优化算法的学生及研究人员参考使用。 机组组合问题属于规划领域的一个分支,在此问题下需要在决策变量的可行解空间内找到一组最优解,以使目标函数尽可能达到极值状态。对于混合整数规划而言,常见的解决方法包括分支定界法以及Benders分解等技术。使用CPLEX软件可以快速求解数学模型中的MIP(混合整数规划)问题;只需按照程序规范在MATLAB中编写相应的编程化模型,并调用CPLEX求解器即可完成计算任务。 含安全约束的机组最优组合(SCUC)模型的目标是实现成本最小化,包括发电所带来的煤耗费用和启停产生的开机及关机成本。其约束条件则涵盖了功率平衡、热备用需求、输出限制、爬坡速率控制以及起停时间规定等多方面要求,并且还包括了潮流安全的必要保证。 在构建该优化模型时,我们采用二次函数来描述煤耗成本。然而,在系统规模较大(例如节点数超过1000)的情况下求解将消耗大量计算资源和时间。因此,可以对原模型进行线性化处理以简化问题复杂度。具体而言,可以通过将煤耗费用曲线分段为m个线性区间来实现这一目标。 验证程序的算例基于IEEE-30节点的标准测试系统。该系统包含30个节点以及6台发电机组,其核心任务是确定最优的机组组合方案,在满足所有约束条件的前提下使整个系统的总运行成本(包括煤耗费用和启停费用)达到最小化水平。
  • 及潮流MATLAB
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    本研究利用MATLAB工具进行电力系统的机组组合和潮流计算,旨在通过优化算法提高电力调度效率与经济性。 以IEEE-30节点系统(包含6个发电机)为例,在满足各项约束条件的前提下,目标是通过最小化成本来实现经济性最优。求解过程中需要确定系统内机组的组合结果,包括机组启停计划、各时段内的最优出力以及各个时段的直流潮流情况。
  • IEEE 30节点直流潮流调度(MATLAB-YALMIP/CPLEX/GUROBI)
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    本研究利用MATLAB结合YALMIP接口及CPLEX、GUROBI求解器,针对IEEE 30节点系统进行直流潮流分析下的机组组合优化调度,旨在提高电力系统的经济性和可靠性。 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: 该问题旨在根据已知系统的数据,求解计划时间内各个发电机组的最佳启停状态及出力水平,以实现整个时间段内的总成本最小化。决策变量分为两类:一类是各时段内发电机的启停状态(整数变量),0表示关闭、1表示开启;另一类则是各时段内发电机的实际输出功率(连续变量)。 作为典型的规划问题,机组组合优化调度的目标是在可行解空间中寻找一组最优解,使目标函数达到极值。针对混合整数规划方法,常用的技术包括分支定界法和Benders分解等。CPLEX提供了高效的MIP求解技术,在已知数学模型的情况下,只需在MATLAB环境中编写相应的程序化模型,并调用CPLEX求解器即可完成计算。 参考文献:自编文件
  • CPLEX实现).rar_最潮流与直流最潮流计算_cplex_
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    本资源包含电力系统中的机组组合优化问题解决方案及代码实现(使用CPLEX工具),并详细介绍了最优潮流和直流最优潮流的计算方法,适用于深入研究电力系统的工程师或学者。 基于MATLAB/CPLEX的机组最优组合方法能够成功求解并展示表格化、图示化的机组组合结果。这些结果显示了各时段内的机组启停计划与最优出力,同时还包含了各个时段的直流潮流信息。
  • 问题
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    《电力系统中的机组组合优化问题》旨在探讨如何通过科学的方法和模型,对发电机组进行最优调度与组合,以满足电力系统的安全、经济运行需求。 关于机组组合优化的MATLAB程序已编写完成,并且原始数据已经输出到表格里,可以直接运行。
  • 调度_CPLEX在应用_调度研究
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    本文探讨了CPLEX在电力系统机组组合问题中的应用,并深入分析了其对优化调度的影响和意义,为提高电力系统的运行效率提供了新的思路。 在24小时内调度六台火电机组的组合,以实现电力系统运行成本最小化。
  • MATLAB CPLEX及图示结果显示
    优质
    本研究利用MATLAB与CPLEX工具箱开发了一套电力系统机组组合优化模型,并实现了结果的图形化展示。 基于MATLAB CPLEX 的机组最优组合研究已成功实现,并将求解结果以表格化、图示化的形式展示出来。详细的学习参考内容可以在相关博客文章中找到。
  • 粒子群算法求解
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    本研究运用粒子群算法对电力系统的机组组合问题进行优化求解,旨在提高系统运行经济性和可靠性,为电网调度提供科学依据。 本段落利用粒子群优化(PSO)算法,在MATLAB平台上实现机组优化问题的解决方案。该程序适合初学者学习粒子群算法及其应用,并在代码中加入了详细的注释以帮助理解。为了防止算法陷入局部最优解,对相关算子进行了适当的改进。