電力調(diào)度數(shù)學(xué)建模論文-文庫吧
2025-05-26 01:30 本頁面
【正文】 1,2,3,4,5。j=1,2,3）： 所有工作的發(fā)電機輸出的功率必須達(dá)到負(fù)載要求，第i時段第j種發(fā)電機臺數(shù)*第j種發(fā)電機輸出功率=第i時段負(fù)載要求，即 各種型號發(fā)電機工作的臺數(shù)=各種型號發(fā)電機的總臺數(shù)，即 每一階段正在工作的機器所輸出的功率不能超過該種類型機器的最高水平限制，同時要滿足最低水平要求，即 功率輸出的機型必須在開機的情況下才能輸出功率： 每一階段正在工作的機器臺數(shù)*該機器的最高要求=后備輸出保證，即 每一階段每種類型的機器工作的臺數(shù)為整數(shù)，即 綜上所述，問題一的非線性規(guī)劃模型為Min Z= （i=1,2,3,4,5。j=1,2,3）(i=1,2,3,4,5。j=1,2,3)用LINGO求解（源程序見附錄）問題二為用電定價是一個現(xiàn)實的問題，定的價位應(yīng)該保持是不變的，根據(jù)問題一得出的每時段輸出的實際功率和每時段花費的價格，可以用公式：每小時每兆瓦電的價格=每時段花費的價格/（該時段輸出的實際功率*該時段持續(xù)時間）問題三設(shè)計一種算法，在已知負(fù)載改動或發(fā)電機檢修等情況下，能迅速計算出新的調(diào)度方案。只需在問題（1）的模型的基礎(chǔ)上將負(fù)載改變，將改變后的負(fù)載值代入原問題（1）中的目標(biāo)函數(shù)中，編程并運行出結(jié)果即可只需在問題（1）的模型的基礎(chǔ)上將負(fù)載改變，將改變后的負(fù)載值代入原問題（1）中的目標(biāo)函數(shù)中，編程并運行出結(jié)果即可六、模型求解⑴對于問題一：我們用Lingo軟件進(jìn)行求解，解得：06時69時915時1518時1824時總費用型號臺數(shù)功率臺數(shù)功率臺數(shù)功率臺數(shù)功率臺數(shù)功率一128501213331291712177112938411310二3160081750817509175091750558240三000000215000018990費用126990153800237600210050260100988540從上表中可以清晰地看出各個階段各種類型的機器的臺數(shù)和提供的功率，從而得出最優(yōu)解：Min Z=988540⑵對于問題二：為用電定價是一個現(xiàn)實的問題，定的價位應(yīng)該保持是不變的，根據(jù)問題一得出的每時段輸出的實際功率和每時段花費的價格，可以用公式每小時每兆瓦電的價格=每時段花費的價格/（該時段輸出的實際功率*該時段持續(xù)時間），設(shè)每時段花費的價格=A，每時段輸出的實際功率=W，每小時每兆瓦電的價格=B，得：用電定價B=A/(W*)由題中表格信息可知：當(dāng)輸出負(fù)載要求微量增加時，發(fā)電機同樣可以適當(dāng)調(diào)快轉(zhuǎn)速，從而達(dá)到增加輸出功率的目的。因此：對于類型1發(fā)電機而言，大約為2元/小時/兆瓦 對于類型2發(fā)電機而言， 對于類型3發(fā)電機而言，大約為3元/小時/兆瓦由上可知：顯然用類型3發(fā)電機是不可取的，應(yīng)該選擇類型1，或類型2。通過簡單計算可以得出下列表格：06時69時915時1518時1824時A126990153800237600210050260100W1500030000250044000227006B ，，七、模型評價與推廣優(yōu)缺點優(yōu)點：本文通過建立最優(yōu)化非線性模型運用LINGO進(jìn)行求解，LINGO是用來求解線性和非線性優(yōu)化問題的簡易工具。我們只要對非線性規(guī)劃確定目標(biāo)函數(shù)和約束條件，就可以求出最優(yōu)解。LINGO內(nèi)置了一種建立最優(yōu)化模型的語言，可以簡便地表達(dá)大規(guī)模問題，利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析結(jié)果。在LINGO求解中，我們把編程和LINGO函數(shù)結(jié)合起來，把復(fù)雜多數(shù)量的自變量和約束條件通過編程來表述，有利于LINGO軟件求解的順利進(jìn)行。缺點：LINGO軟件只能解決線性規(guī)劃和非線性規(guī)劃求最優(yōu)模型，同時對編程也有一定的要求，所以在編寫程序的時候還是需要很多時間來處理程序的正確與否，在完成LINGO求解還是要花上一定的時間。加之該模型有最低水平運轉(zhuǎn)費用、超最低水平以上運轉(zhuǎn)費和開機費用三部分組成，其中開機費用為非線性函數(shù)，從而給整個模型的編程計算帶來很大的工作量，可以將開機費用置于真?zhèn)€過稱的最后完成，這樣可以減少工作量。類型1的12臺發(fā)電機一直工作，所以在任何發(fā)電機達(dá)到最長有效時間（即工作最長時間），必須啟用發(fā)電機檢修方案，以免發(fā)電機的過大損壞。推廣對實際問題建模的時候，總會遇到一群或多群相聯(lián)系的對象，比如在本題中出現(xiàn)的情況，或者如工廠、消費者群體、交通工具和雇工等等。LINGO允許把這些相聯(lián)系的對象聚合成集。一旦把對象聚合成集，就可以利用集來最大限度的發(fā)揮LINGO建模語言的優(yōu)勢。集是LINGO建模語言的基礎(chǔ)，是程序設(shè)計最強有力的基本構(gòu)件。借助于集，能夠用一個單一的、長的、簡明的復(fù)合公式表示一系列相似的約束，在線性模型或非線性模型中，當(dāng)自變量和決策變量多的情況下，可以通過LINGO函數(shù)與計算機編程相結(jié)合來求解，從而可以快速方便地表達(dá)規(guī)模較大的模型。八、參考文獻(xiàn):上海財經(jīng)大學(xué)出版社，2007邱菀華、馮允成、魏法杰、：機械工業(yè)出版社 ，2004：重慶大學(xué)出版社，2001唐煥文、：高等教育出版社，2001附錄Lingo程序如下：model:sets:times/1..5/:s。dianji/1..3/:j,lowlevel,highlevel,lowfree,highfree,openfree,g。links(times,dianji):x,gonglv,a。yao/1..5/:yaoqiu。endsetsdata:s= 6 3 6 3 6。yaoqiu= 15000 30000 25000 40000 27000。lowlevel=850 1250 1500。highlevel=2000 1750 4000。lowfree=1000 2600 3000。highfree=2 3。openfree=2000 1000 500。g=12 10 5。enddatamin=@sum(times(i):@sum(dianji(j):x(i,j)*((gonglv(i,j)lowlevel(j))*highfree(j)*s(i)+s(i)*lowfree(j))+a(i,j)*openfree(j)))。@for(links(i,j)|ige2:a(i,j)=@if(x(i,j)g
教學(xué)教案相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1