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电力定价策略的多目标优化模型与应用(2013年)

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简介:
本文构建了电力定价策略的多目标优化模型,并探讨其在实际场景中的应用效果,旨在提高电力系统的经济性和稳定性。 针对电力定价问题,综合考虑了能源利用效率、消费等因素对电力生产过程的影响,并建立了以最大经济效益和最小环境污染为目标的多目标优化模型。该模型通过用电需求与电价之间的协整分析来描述特定电力定价策略下的消费者行为,同时采用成本利润模型表征生产者的行为,并将这些作为约束条件纳入考虑范围。如果把减少污染排放量的目标转化为一个约束条件,则可以将一个多目标问题简化为单个目标的优化问题求解。 在确定当前电价的基础上,在其附近选择一系列可能的价格策略进行评估,通过解决相关的子模型来获取不同定价方案下的经济效益数据。从中选取能够带来最大经济效益的那个价格作为最优电力定价方案。这一方法特别适用于处理电力短缺的情况。

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客服
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  • (2013)
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    本文构建了电力定价策略的多目标优化模型,并探讨其在实际场景中的应用效果,旨在提高电力系统的经济性和稳定性。 针对电力定价问题,综合考虑了能源利用效率、消费等因素对电力生产过程的影响,并建立了以最大经济效益和最小环境污染为目标的多目标优化模型。该模型通过用电需求与电价之间的协整分析来描述特定电力定价策略下的消费者行为,同时采用成本利润模型表征生产者的行为,并将这些作为约束条件纳入考虑范围。如果把减少污染排放量的目标转化为一个约束条件,则可以将一个多目标问题简化为单个目标的优化问题求解。 在确定当前电价的基础上,在其附近选择一系列可能的价格策略进行评估,通过解决相关的子模型来获取不同定价方案下的经济效益数据。从中选取能够带来最大经济效益的那个价格作为最优电力定价方案。这一方法特别适用于处理电力短缺的情况。
  • 基于风随机糊不确系统调度研究
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    本研究聚焦于探讨包含风电随机及模糊不确定性因素下的电力系统多目标优化调度策略,旨在提升系统的运行效率与稳定性。 文章提出了一种新的电力系统多目标调度计划模型及相应的算法,该模型考虑了风电随机模糊多重不确定性的影响。首先,在分析风电并网后电力系统的不确定环境的基础上,采用随机模糊变量来描述风电功率,并用区间形式表示负荷预测的不确定性。
  • 展示:加权和epsilon约束法-MATLAB实现
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    本文章介绍了在MATLAB环境中使用加权和及epsilon约束法解决多目标优化问题的方法,并展示了相关策略的实际应用。 创建用于入门级设计优化课程(例如UIUC的SE 413)。证明了epsilon-constraint方法可以识别多目标优化问题Pareto前沿上的非支配点,而加权求和法则不能。测试问题改编自“A. Messac, 使用MATLAB在实践中进行优化:面向工程学生和专业人士”,2015年,剑桥大学出版社。请参阅_readme.txt文件以开始使用该文本的MathWorks合作伙伴网页内容。
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  • 梁悬停气弹稳桨叶(2008)
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    本文探讨了在2008年的研究中针对盒型梁悬停气动弹性稳定性桨叶进行动力学多目标优化的方法,通过分析提高其性能和效率。 基于有限元法建立了盒型梁桨叶的挥舞/摆振气弹稳定性分析模型,并提出了多目标、多约束条件下的灵敏度分析方法。通过采用Satisficing Trade-off Analysis算法,实现了在气弹稳定条件下对盒型梁桨叶进行多约束和多目标优化。最终完成了旋翼桨叶的优化及对比验证工作。结果表明,在满足自转惯量与振动固有频率等多重约束的情况下,该模型能够在减少11.3%的桨叶质量和降低3.7%的最大应力方面实现有效的性能提升,展现了良好的优化效果。
  • 工杯数学建2015B题:邮轮
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    电工杯数学建模2015年B题探讨了邮轮行业的定价策略问题,参赛者需通过建立数学模型分析影响邮轮票价的因素,并提出优化建议。 2015年电工杯数学建模竞赛B题为“基于预测的邮轮定价策略研究”。该题目涉及的是一个数学问题,并非电气工程领域的内容,适合大部分非电气专业的参赛队伍参与。
  • 动汽车削峰填谷调度研究.rar
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  • 基于MATLAB动汽车削峰填谷调度
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    本研究提出了一种基于MATLAB的电动汽车负荷管理方案,采用多目标优化方法实现削峰填谷,提高电力系统效率和稳定性。 本段落介绍了一种使用MATLAB编写的面向削峰填谷的电动汽车多目标优化调度策略代码。该策略考虑了电动汽车在参与电网负荷调节过程中的充放电行为,并将其作为多目标优化问题进行处理,其中包括最小化电池退化损耗成本和降低电力需求峰值与低谷之间的差异以及减少负荷波动的目标。 为了实现上述三项目标,首先通过赋予权重的方式将复杂的多目标问题简化为单目标优化模型。在该模型中,我们利用了MATLAB的YALMIP工具箱结合CPLEX求解器进行计算和仿真分析。实验结果表明,在电动汽车参与削峰填谷的情况下,负荷曲线得到了明显的改善,并且整个方案具有较高的实用性和有效性。 综上所述,本段落提供的代码能够有效地解决在考虑电池退化损耗成本的同时实现电网的削峰填谷目标,为未来的智能电网管理提供了有益参考。
  • 基于削峰填谷动汽车充放调度
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