电力系统机组组合优化调度（IEEE14节点、IEEE30节点、IEEE118节点）（Matlab代码实现）

news2024/11/16 20:55:17

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目录

1 概述

2 知识点学习

3 运行结果

3.1 算例1——IEEE14节点

3.2 算例2——IEEE30节点

3.3 算例3——IEEE118节点

3.4 二阶锥松弛法

4 参考文献

5 Matlab代码及文章详细阅读

1 概述

本文提出一种确定机组组合的降维半解析动态规划方法,可以与其他经济调度算法相结合,用以解决多种约束条件下的机组组合问题。该方法通过比较各时段负荷及机组参数,剔除各时段下不满足要求的组合状态,从而减少动态规划中的状态点数;根据机组的最小连续运行、停运时间限制,以及机组功率上升、下降速度的约束,剔除了状态点间的无效路径,从而减少了动态规划的路径个数,达到降维的目的;在确定机组启停状态后,再采用解析法进行机组的功率分配,可以大大提高动态规划方法的效率。

2 知识点学习

机组组合问题我们前面都总结过：

电力系统中机组组合强大的Yalmip+Cplex

基于改进的遗传算法的机组组合问题（Python实现）

3 运行结果

3.1 算例1——IEEE14节点

3.2 算例2——IEEE30节点

3.3 算例3——IEEE118节点

3.4 二阶锥松弛法

%发电机费用曲线 二次函数分段线性化
P_nl = sdpvar(n_gen, n_L, n_T);
% for i = 1: n_gen
for t = 1: n_T
    C = [C,
        gen_P(gen(:,GEN_BUS),t) == sum(P_nl(:,:,t), 2)+gen(:,GEN_PMIN).*u_state(gen(:,GEN_BUS),t)/baseMVA,
        ];
%         for l = 1: n_L
    C = [C,
        0 <= P_nl(:,:,t) <= (gen(:, GEN_PMAX)-gen(:, GEN_PMIN))/n_L/baseMVA*ones(1,n_L),
        ];
%         end
end
% end
%%
% 机组开机费用 Cjk
cost_up = sdpvar(n_gen, n_T);
C = [C, cost_up >= 0];
for k = 1: n_T
    for t = 1: k-1
         C = [C,
            cost_up(:,k) >= start_cost(:,t).*(u_state(gen(:,GEN_BUS),k) - sum(u_state(gen(:,GEN_BUS),[k-t: k-1]),2))
            ];       
    end
end
for i = 1: n_gen
    if (init_state(gen(i,GEN_BUS)) == 0)
        C = [C,
            cost_up(i,1) >= start_cost(i,init_down(i))*(u_state(gen(i,GEN_BUS),1)-init_down(i)*init_state(gen(i,GEN_BUS)))
            ];
    end
end

👨‍🎓博主课外兴趣：中西方哲学，送予读者：

👨‍💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑，哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。在我这个专栏记录我有空时的一些哲学思考和科研笔记：科研和哲思。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“真理”上的尘埃吧。

或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎