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利用MATLAB、yalmip和cplex进行机组最优组合。

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简介：
机组组合问题需要根据已有的系统信息，确定在规定时间内机组决策变量的最佳配置，从而使整个系统的总成本降至最低。该问题中的决策变量包含两类：首先，是各时段机组的运行状态，这种状态以整数形式表示，0代表关闭，1代表启动；其次，是各时段机组的出力水平，这种出力水平则采用连续变量来描述。由于机组组合问题本质上是一种规划范畴，因此需要在所有可能的决策变量可行解空间内寻觅一组最优解，目标是使所确定的目标函数能够达到其极值。对于混合整数规划问题，通常采用诸如分支定界法和benders分解等策略。CPLEX提供了一种高效的MIP求解技术，对于已知数学模型的问题而言，只需遵循程序的规范在MATLAB中构建程序化模型并调用CPLEX求解器即可完成求解过程。

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  • 基于MATLAB/yalmip/cplex的机组优化组合
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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。
     
  • 基于MATLAB CPLEX的机组最优组合及图示化结果显示
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    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。
     
  • 基于MATLAB CPLEX的机组最优组合及其表格和图示结果展示
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    本研究利用MATLAB与CPLEX工具，探讨并实现了电力系统中机组组合问题的优化求解，并展示了详尽的结果表格及图形表示。 利用MATLAB CPLEX进行机组最优组合，并成功将结果表格化、图示化展示。
     
  • 利用Matlab、YALMIP和CPLEX进行含储能装置的微电网调度优化
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    本研究运用Matlab结合YALMIP与CPLEX工具箱，旨在开发一种高效的算法模型，用于分析并优化含有储能设备的微电网系统中的能量调度问题。通过这种方法，可以实现对各种运行条件下的微电网进行精确的能量管理和调度决策制定，从而提高系统的经济性和可靠性。 使用Matlab结合YALMIP与CPLEX工具可以有效地解决含有储能系统的微电网优化调度问题。目标函数设定为最小化微电网的运行成本，系统中的能量设备包括风力发电、光伏发电以及蓄电池等组件，并且需要考虑电价因素及与外部电力网络之间的相互作用。约束条件涵盖了针对蓄电池的状态电量（SOC）限制、功率交换界限以及功率平衡等方面的要求。 值得注意的是，在程序中采用了混合整数线性规划的方法来描述和处理电池模型，这为其他类似问题的建模提供了有价值的参考案例。此外，该方案在实际运行过程中表现良好，并能够生成高质量的结果图表；同时具备很好的扩展能力以适应不同场景的需求变化。最后值得一提的是，测试结果显示使用gurobi求解器同样可以得到与CPLEX相同质量的解决方案结果。
     
  • 电力系统机组组合优化（CPLEX实现）.rar_最优潮流与直流最优潮流计算_cplex_机组组合
    优质
    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。
     
  • 基于MATLAB/CPLEX的电力系统机组组合优化.rar
    优质
    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）。
     
  • 基于IEEE 30节点直流潮流的电力系统机组组合优化调度（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
     
  • 基于CPLEX的IEEE-30节点机组组合优化（MATLAB实现）.rar
    优质
    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。
     
  • 基于YALMIP和CPLEX的风电消纳热电联产机组优化控制
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    本研究利用YALMIP与CPLEX工具结合，开发了一种优化算法，旨在提升含风力发电系统的热电联产机组运行效率及可再生能源消纳能力。 本段落内容基于《风电最大化消纳的热电联产机组联合优化控制_刘丁赫》一文编写，主要包括方式1、2、3，并且包含调用ga遗传算法的方法（尽管该部分未完成但作为参考）。程序设计清晰美观，注释详尽明确，参数设置均为自定义设定，无原作者提供的数据。如有运行问题可寻求帮助解答。关于猫咪的相关话题，请参见评论区讨论。手动修改代码以体会使用cplex的奇妙之处。