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文档简介
1、电力系统最优化计划,自我介绍,传记和电子工程学学院输配系统研究所刘南博士,讲师J5-C306主要研究领域:城市电网计划,智能配电,电力信息安全,术语说明,电力系统最优化计划:进行比较全面的长期发展计划是未来完整性,长期电力系统计划:发展,长期电力系统计划最优化:1。为了更优秀,要“去除残渣,取精华”;2.为了在某些方面更出色,去除残渣。3.为了在某些方面更优秀,放弃其他不太重要的方面。4.使某人/某物更好的方法/技术等。在科学技术中优化的内涵,优化是科学研究、工程技术、经济管理等领域的重要研究工具。它研究的问题是在很多方案中讨论寻找最佳方案。例如,在工程设计中,通过设计参数选择方法,可以满足设
2、计要求并降低成本。在资源分配中分配有限资源的方法是确保分配方案满足各方面的基本要求,同时获得良好的经济效益。优化牙齿技术正是为解决这些问题提供了理论基础和解决方法,是一门应用广泛、实用性强的科学。优化包括查找最小值和最大值。求函数F的最大值等于-f最小值优化,所以两种情况下都可以一起研究。参考资料:1成虫。电力系统规划。中国电力出版社。2008.王锡范。电力系统规划基础。中国电力出版社。1994.王锡范。电力系统最优化计划中国电机工程杂志,电网技术。6国际学术期刊论文:IEEE transactions on power system,IEEE transactions on power de
3、livery。介绍,1,中国电力工业的发展4,电力系统最优化计划概述,我国电力工业的发展动态,2015-2020以上USA no . 1,我国电力工业的发展动态,我国电力工业的发展动态,2003年20102020年将形成基本复盖全国的统一联合电力网。电力供需基本情况及主要特征,电力供需基本情况2009年全国电力生产情况,2009年电力消费情况工业用电仍是拉动电力增长的最重要动力,74%到2015年将达到45200亿千瓦,超过美国将成为世界电力使用量最大的国家。到2020年将达到56400亿千瓦小时。,与去年动机相比,增长率、电力使用、我国一次能源分布、2020年国家电网交叉区域潮流构想、单位:
4、万千瓦,电力系统计划的意义,国民经济发展用户对电力的需求不断增长。要持续建设电力系统计划。是电力工程前期工作的重要组成部分。需要提高经济效益和社会效果的投资建设的合理性经济问题社会问题环境议题电力系统的各个组成部分需要综合协调的需求和电网的投资主体不同。因为特性不同,所以要全盘考虑。寻找合理的方案,电力系统计划的任务和分类,电力系统计划研究一般包括:(1)负荷预测(2)电力计划(3)电网计划(4)技术经济评价,多方案技术经济评价,能源计划,综合研究一次能源煤炭天然气核能风,潮汐,生物质有效利用,以及,电力系统计划的任务和分类,(2)电力计划短期电力计划:考虑未来15年的发展,制定:发电设备的维
5、修计划,分析推迟或提前新发电机组的生产计划的效果。分析了与相邻电力系统互连的优点和互连方案。确定燃料需求和购买、运输、储存计划。器官电力计划:考虑1030年的发展状况何时何地增建新的发电机。扩展什么类型和容量的发电机组?现有发电机报废和更新计划;燃料需求和燃料问题解决战略;采用新发展技术的可能性;与相邻电力系统更换电力的可能性。电力系统规划的任务和分类,(3)电网规划电网规划电网规划配电网规划配电网规划确定电网结构、出线返回数、电线模型、直流输电或交流输电、电压等级、建设场所等。短期计划:15年,计划的内容比较具体、细致,可以用来指导直接建设。器官计划:要考虑比输变电工程建设周期更长的发展情况
6、,一般要计划630年。电力系统规划的任务和分类、(4)技术经济评价、电力规划、电网规划建设都要比较多种方案,因此需要技术经济评价。电力系统规划中经济评价的原则:技术上从国家整体利益出发,没有主观偏见,不符合承认和国家能源和电力建设方针,按照市场经济规律办事,筹集资金,符合传记、统一规划、统一调度、以省为实体的电力管理体制精神。规划问题的数学模型最优化,构建数学模型的第一步是确定问题的决策变量。决策变量是决策者可以控制的因素,如发电机输出、新建发电站的安装数等。第二步是确定评价问题解决优劣的标准。这就是目标函数。目标函数是决策变量的函数,可以是利润函数或费用函数。利益函数牙齿目标函数时的最优化问
7、题要求目标函数的极值。成本函数牙齿目标函数时最优化问题需要求出目标函数的极值。第三步是确定约束条件。约束是在获取目标函数极值(极值或极值)时的一些限制(如资源限制、产量必须满足一定数量、质量必须满足一定要求、决策变量之间的关系必须满足物理系统的等式)。最优化算法和分类;现有最优化算法解决问题:连续性问题、微积分基础、小特征:理论上正确、完美。主要算法:线性和非线性计划、动态规划、多用途计划、整数计划等,最优化算法和分类,现代最优化算法要解决的问题:不连续、不确定性、大规模特征:启发式算法、求满足(近似)、实用性强。主要算法:物理启发式算法:模拟退火算法,模拟固体熔化状态逐渐冷却到最终结晶状态的
8、物理过程;社会启发式算法:文化算法,模拟人类社会进化过程生物启发式算法:遗传算法;群体智能最优化算法:蚁群算法、粒子县算法、电力系统最优化计划的难点、电力系统最优化计划是非常活跃的学术领域(1)数学模型方面。国内外已经有很多电力系统最优化计划的数学模型发布,但没有公认的完善模式。事实上,电力系统规划的问题很广泛,建立没有统一包的数学模型是不现实的。(威廉莎士比亚,温斯顿,电力,电力,电力,电力,电力,电力,电力)如何构建适合要解决的问题的数学模型,或如何选择合适的数学模型,是电力系统最优化计划中首先要解决的问题。(2)算法方面。电力系统最优化规划是一个运筹学问题,但是相关的决策变量很多,大部分是离散变量,一般运筹学算法很难解决。此外,目标函数和约束往往具有非线性、甚至随机因素,以提高算法难度。(3)远视数据方面。没有
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