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）
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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.......
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4 参考文献
[1]刘严,谭忠富,韩勇,乞建勋. 机组组合优化问题的一种改进的动态规划方法[C]//.中国优选法统筹法与经济数学研究会第七届全国会员代表大会暨第七届中国管理科学学术年会论文集.,2005:374-378.
[2]王成文,韩勇,谭忠富,刘严,杨力俊.一种求解机组组合优化问题的降维半解析动态规划方法(英文)[J].电工技术学报,2006(05):110-116.DOI:10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.2006.05.020.
[3]周俊. 机会约束规划下含风电场的机组组合优化[D].广东工业大学,2014.