发电机组的优化配置问题数学建模论文
数学建模论文
论文 2电力市场的输电阻塞管理奖奖等级：全国二等奖指导教师：参赛队员：、、摘要：本文根据电力市场的交易规则,就目前我国电力系统中各个发电机组的出力分配预案和各线路的有功潮流问题进行了深入分析,并对产生输电阻塞的分配预案进行了调整,得到了较好的出力分配方案。
1.根据各机组出力和各线路潮流的关系建立了一个多元线性回归模型(见模型一),利用所给实验数据采用最小二乘法回归，得到每条线路上的潮流值关于各发电机组出力的的近似表达式，并对每一个表达式进行了误差分析，得出各表达式的复相关系数,可以看出我们的回归效果显着，说明我们的模型是可靠、合理的。
2.我们采用pool 模式下的输电阻塞费用计算方法，公平对待序内序外两种情况,设计出了一种简明、合理的阻塞费用计算规则:第一、采用序外多发电量按照发电报价计算；第二、序内少发电量按清算价与发电报价之差价结算。
并建立了一个合理的计算阻塞费用模型。
3．在下一时段预报负荷需求为的条件下,根据市场规则，以最小购电费用为目标、以机组的段容量,爬坡速率作为约束条件,采用动态规划算法建立了一个单目标规划模型，通过数学软件MATLAB 编程给出各机组的出力分配预案，各台机组的出力分别为（MW ）：150、79、180、、125、140、95、。
总费用为：总C =元。
清算价为:303=Q 元/MWh4.通过对预案分析计算可得,第一、五、六线路出现输电阻塞现象,根据安全且经济的原则，利用排序算法进行了调整，得到了消除输电阻塞的分配方案，分别是：,,,,,,,。
其清算价格Q =303元/MWh阻塞费用：=C 元；总费用为：总C =元5.同理对下一时段预报负荷需求为的条件下，重复步骤3、4的工作，得到分配预案为(MW)：,,,,,,,.总费用为：总C =元。
清算价为:356=Q 元/MWh;通过调整预案不能消除阻塞，然后采用输电阻塞管理原则第二条，得到新的方案：,,,,,,,。
阻塞费用为：8.1255=C 元;总费用为：总C =元.最后，对所得结果进行了详细的分析、评价和推广。
优化调度的数学模型
1）目标函数假设系统可运行的机组数为n，总负荷为d P，以电厂内所有机组的总煤耗量最小为目标，建立如下的数学模型：其中：——机组序号；——第i台机组的煤耗量；——n 台机组的总煤耗；——第i台机组的负荷；——第i台机组的煤耗量与负荷的函数关系。
2）约束条件约束条件包括功率平衡约束和机组出力约束。
（1）功率平衡约束：（2）机组出力约束：其中：——n台机组的总负荷；——第i台机组的负荷下限和负荷上限。
假设系统可运行的机组数为，总负荷为，以调度周期为一昼夜来考虑，分为h个时段。
1）目标函数机组优化组合的目标函数如下：式中——机组序号；——n 台机组的总煤耗；——机组i运行状态的变量，仅取0、1 两个值，表示停机，表示运行。
——第i台机组在t时刻的负荷；——第i台机组在t时刻的煤耗量与负荷的函数关系；——机组的启动耗量。
2）约束条件考虑机组运行的实际情况，本文确定的机组约束条件包括功率平衡约束、机组出力约束、最小停机时间约束、最小运行时间约束以及功率响应速度约束。
（1）功率平衡约束：式中——机组序号；——第i台机组在t时刻的负荷；——n台机组的总负荷。
（2）机组出力约束：式中——机组的启停状态，0 表示停机，1 表示运行。
——第i台机组的负荷下限和负荷上限。
（3）最小停机时间约束：式中——机组i的最小停机时间。
（4）最小运行时间约束：式中——机组i的最小运行时间。
（5）功率响应速度约束：式中——机组i每分钟输出功率的允许最大下降速率和最大上升速率。
由于是在火电厂内部进行优化组合，可不考虑网损和系统的旋转热备用约束（这两项通常是电网调度中需要考虑的）。
因此，机组优化组合从数学角度上讲就是在（5）～（9）的约束条件下求式（4）的最小值。
3）机组启停耗量能耗Si 的确定通常情况下，对Si的处理采用如下的方法：机组的启动耗量包括汽机和锅炉两部分，由于汽机的热容量很小，其启动耗量一般可近似当作一个与停机时间长短无关的常数；对于锅炉，由于热容量很大，其启动过程中的燃料耗量与启动前锅炉的冷却程度有很大的关系。
《2024年风光互补发电系统的建模与仿真研究》范文
《风光互补发电系统的建模与仿真研究》篇一摘要：随着对可再生能源需求的增长和对环境可持续发展的追求，风光互补发电系统因其在地理和能源来源上的优势受到了广泛的关注。
本文着重介绍了风光互补发电系统的建模、仿真以及相关的研究成果，通过对系统结构、运行机制及模拟方法的深入研究，旨在为进一步推动可再生能源领域的技术创新和优化提供理论支持。
一、引言风光互补发电系统，即利用风能和太阳能进行发电的系统，具有无污染、可持续、分布广泛等优点。
随着全球能源结构的转变，风光互补发电系统已成为未来能源发展的重要方向。
因此，对其建模与仿真研究具有重要的理论和实践意义。
二、风光互补发电系统的建模1. 系统结构模型风光互补发电系统的结构模型主要包括风力发电机组、太阳能光伏板、储能装置（如电池组）以及控制系统等部分。
通过建立各部分的数学模型，可以描述系统的运行特性和能量转换过程。
2. 能量转换模型能量转换模型主要描述风力和太阳能如何被转换成电能的过程。
风力发电机组和太阳能光伏板的工作原理和性能参数是建模的关键。
此外，还需要考虑环境因素如风速、光照强度等对能量转换效率的影响。
三、仿真方法及工具1. 仿真方法仿真方法主要采用物理建模和数学建模相结合的方式。
通过建立系统的物理模型，可以更直观地了解系统的运行机制；而数学建模则可以通过数学方程描述系统的行为，为后续的仿真分析提供基础。
2. 仿真工具仿真工具的选择对于提高仿真效率和准确性具有重要意义。
常用的仿真软件如MATLAB/Simulink等，具有强大的建模和仿真功能，可以有效地用于风光互补发电系统的建模与仿真。
四、仿真结果与分析通过仿真，我们可以得到以下结果：1. 系统输出特性仿真结果可以清晰地展示风光互补发电系统的输出特性，包括在不同风速和光照强度下的发电量，以及系统的日、月、年发电量等。
2. 系统性能评价通过对比不同配置和参数下的系统性能，可以评价系统的稳定性和经济性等指标，为实际工程提供参考依据。
基于matlab的同步发电机组建模与仿真
基于matlab的同步发电机组建模与仿真基于matlab的同步发电机组建模与仿真I 基于MATLAB 的同步发电机组建模与仿真摘要随着电网的规模越来越大，电力系统的运行也随之越来越复杂。
同步发电机及其控制系统作为电源是电力系统中的重要组成部分，其性能对电力系统有着极大的影响，直接关系到系统的稳定运行。
为了使电力系统安全而经济地运行，我们必须对同步发电机组特性进行深入的研究。
而同步发电机组运行是一个相当复杂的过程，其动态特性随着机组的运行状态而不断变化，所以建立机组的模型并进行仿真研究是掌握发电机动态特性，评价其各个控制系统性能的有效手段，并且对工作人员的培训和研究将起到很大的作用。
同步发电机组模型的建立将涉及到机组的机理分析，有利于从理论建模中引出新的设计方法，为优化设计提供理论依据。
本文将对同步发电机及其励磁系统、调速系统的数学模型进行研究，利用MATLAB/Simulink 搭建同步发电机组的仿真模型，建立单机无穷大系统，最后对模型进行仿真，并分析仿真结果。
关键词：电力系统；单机无穷大系统；MATLAB/Simulink；仿真；同步发电机组华北电力大学本科毕业设计（论文）摘要II SYNCHRONOUS GENERATOR UNIT MODELING AND SIMULATION BASED ON MATLAB Abstract With the enlargement of the power grid scale, the operation of the power system is becoming more and more complex. As supply unit of the system, synchronous generator and its control system plays an important part in the power system. Their performance also imposes great influence to the power system and has a direct connection with the power system stability. In order to ensure the safe and economic operation of the power system, we shall do a profound research on the synchronous generator unit characteristics. However, the operation of the synchronous generator unit is a extremely complex process. Its dynamic characteristics are subject to the changing states of the unit operation. Therefore, it is efficient to build a unit model and do simulations research to acquire the dynamic characteristics of the unit, and evaluate the performance of each control system. This will also play a great role in the staff training and researches. The building of the synchronous generator unit model will involve the mechanic analysis of the unit, do favor to deduce new designing methods from theoretical model buildingand provide theoretical basis to the optimization design. In this paper the mathematical model of the synchronous generator and its excitation system, speed regulating system will be researched; the simulation model of synchronous generator unit will be built based on MATLAB/Simulink; a single-unit infinite system will be established; finally simulate the model and verify the accuracy of the model. Key Words: Power System; Single-unit Infinite System; MATLAB/Simulink; Simulation; Synchronous Generator Unit 华北电力大学本科毕业设计（论文）目录i 目录摘要∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙IAbstract∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙II 1 绪论∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙1 1.1 课题背景和意义∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙1 1.2 电力系统仿真发展现状∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙1 1.3 本课题所完成的主要工作∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙2 2 同步发电机组数学模型∙∙∙∙∙∙4 2.1 同步发电机数学模型∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙4 2.1.1 同步发电机数学建模概述∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙4 2.1.2 同步发电机基本方程∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙4 2.1.3 同步发电机三阶模型∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙4 2.1.4 单机无穷大系统∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙7 2.2 励磁系统数学模型∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙8 2.2.1 同步发电机励磁自动控制系统概述∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙8 2.2.2 同步发电机励磁自动控制系统数学模型∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙8 2.3 调速系统数学模型∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙10 2.3.1 同步发电机组调速控制系统概述∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙10 2.3.2 同步发电机调速系统数学模型于MATLAB 同步发电机组仿真∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙12 3.1 MATLAB 介绍∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙12 3.1.1 MATLAB/Simulink∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙12 3.1.2 常用Simulink 库模块∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙13 3.2 同步发电机组仿真的初值计算∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙14 3.3 同步发电机组仿真模型∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙15 3.3.1 同步发电机模型∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙16 3.3.2 同步发电机励磁自动控制系统仿真模型∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙17 3.3.3 同步发电机调速系统仿真模型∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙18 3.4 系统仿真及结果分析∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙18 3.4.1 稳定运行∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙19 3.4.2 系统电压突增或突降∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙20 3.4.3 增加励磁系统给定电压∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙2 1 3.4.4 增加调速系统给定功率∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙2 3 华北电力大学本科毕业设计（论文）目录ii 3.4.5 三相突然短路∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙24 4 结论与展望∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙26 参考文献∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙27 致谢∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙28 华北电力大学本科毕业设计（论文）1 1 绪论1.1 课题背景和意义随着现代电力系统网络规模的不断扩大和电网电压等级的不断升高，电力系统规划、运行和控制的复杂性亦日益增加。
基于CFD的风力发电机组优化设计
基于CFD的风力发电机组优化设计一、引言随着可再生能源的快速发展，风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式，受到了广泛关注和重视。
风力发电机组作为风能利用的主要设备，其性能对发电效率和经济效益具有重要影响。
为了提高风力发电机组的效率和可靠性，基于计算流体力学（CFD）的优化设计成为了一个重要的研究方向。
二、CFD在风力发电机组设计中的应用CFD是一种利用计算机模拟流动过程中的物理现象和数学方程的方法。
它可以预测流动的速度、压力分布等参数，为风力发电机组的设计和优化提供了重要的工具。
1. 空气流动模拟在风力发电机组中，空气流动是影响叶片受力和发电效率的关键因素。
通过CFD技术，可以模拟风力发电机组叶片和气流之间的相互作用，预测叶片受力和振动情况，进而优化叶片形状和材料，提高发电效率和可靠性。
2. 流场优化CFD技术可以模拟风力发电机组周围的流场分布，预测气流速度、压力等参数。
通过优化风力发电机组的布局和方向，可以降低气流的扰动，提高发电效率。
三、CFD模拟风力发电机组优化设计的方法基于CFD的风力发电机组优化设计通常包括以下几个步骤：1. 几何建模首先，需要对风力发电机组的几何形状进行建模。
通过CAD软件或者其他建模工具，将发电机组的外形、叶片、塔筒等部件建立为三维模型。
2. 网格划分在CFD模拟中，需要将风力发电机组的模型划分为网格。
网格划分的好坏会直接影响模拟结果的准确性和计算效率。
通过合理划分网格，可以提高模拟的精度，同时控制计算资源的消耗。
3. 定义边界条件和物理模型在进行模拟之前，需要通过定义边界条件和选择适当的物理模型来规定模拟参数。
边界条件包括风速、气温、湍流强度等；物理模型则包括流体运动的方程、湍流模型等。
4. 求解流动场在CFD模拟中，通过求解Navier-Stokes方程组来计算流动场的速度、压力分布等参数。
根据模拟结果，可以获得叶片受力、振动情况等重要信息。
5. 优化设计基于CFD模拟结果，可以通过修改风力发电机组的几何形状、布局等进行优化设计。
火电机组优化运行关键技术分析论文[大全5篇]
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火电机组优化运行关键技术分析论文[大全5篇]第一篇：火电机组优化运行关键技术分析论文摘要：火电厂作为我国电厂的主要组成部分，为社会发展提供电能支持，推进社会现代化建设。
但火电厂运行中需要消耗大量能源，同时还会造成严重的环境污染，不符合可持续发展战略，火电厂实行节能减排已成为必然。
有鉴于此，文章中以火电厂火电机组为切入点，分析火电机组节能降耗的原理，并给出火电机组优化运行的主要技术，分析节能运行的方法，以供参考。
关键词：火电机组；节能降耗；运行措施近些年我国社会经济快速发展，市场对电能的需求量持续增加，火电厂的规模与数量也在快速增加，做好节能减排工作已成为火电厂工作的主要内容。
火电厂运行中发电机组作为主要设备，其能耗直接决定火电厂的能耗。
通过优化火电机组运行模式，可以提高机组运行效率并降低能耗，增加火电厂经济效益，提高市场竞争力，本研究就此展开论述。
1火电机组优化运行分析能源供应日趋紧张化的背景下，火电厂更应该提高节能意识，强化能源管理工作，在保证正常运行的基础上降低能源消耗，提高火电厂的经济效益。
如何有效运行火电机组，达成节能降耗目的已成为火电厂行业研究的重要课题。
火电厂优化运行，指的是不增加新投入的基础上，通过调整运行参数并改变运行方式的方法，提高能源利用率。
火电厂的优化分成两类，即单设备优化与全厂优化。
前者通过优化单机的热经济性指标，后者则对全厂机组设备进行优化[1]。
火电机组运行优化及节能研究，有助于降低火电厂运行成本。
火电机组优化运行试验内容，主要包括：调整锅炉、调整汽轮机组与辅机、优化热控系统等。
此外，大型火电机组的热力系统构成较为复杂，很多因素都会对机组性能产生影响，单纯的理论研究需要附加较多的假设条件，还需要进行简化处理，难以获得准确的经济化的运行方案。
因此实际优化时，通过试验的方法获得各个机组在不同条件的运行数据，并通过全面分析、综合计算，获得最优运行方式，给火电厂运行提供指导与参考。
发电机的数学建模
发电机使用计划的数学模型四川理工学院组员：薛倩王军周春花2011-4-23发电机使用计划的数学模型摘要本文讨论如何合理计划使用发电机，使每天发电机的总成本最少的问题，是一个分段优化的问题。
对这个问题时间分段较少时，所求出的最终值才会更精确，建立数学模型，利用软件编程求解。
对于问题一建立以发电机每天总成本最小值作为目标函数的整数规划模型1，从题目所给的已知条件、数据以及合理的假设条件，分析确定数学模型的约束条件，然后对此数学模型1利用lingo软件编程，求解该数学模型，找出最优解，得到每天发电机最小成本为xxxx元。
问题二在问题一的基础上，改变相应约束条件，同样运用模型1，修改lingo程序，求解找出最优解，解得发电机每天总成本为xxxx元。
问题三，要求在任意时刻，发电机组必须流出20%的发电能力力量，也即是要求实际输出功率的80%用于满足每日电力需求量，同样运用问题一中建立的模型，在lingo变成时对约束条件中的数据稍作修改，解得发电机每天总成本为xxxx元。
关键词: 分段优化整数规划最优解最小总成本一、问题的重述为了满足每日电力的需求（单位：兆瓦），可以选用四种不同类型的发电机。
每日电力需求如下表示：表一每日用电需求（兆瓦）小输出功率。
所有发电机都存在一个启动成本，以及工作于最小功率状态时的固定的每小时成本，并且如果功率高于最小功率，则超出部分的功率每兆瓦每小时还存在一个成本，即边际成本。
这些数据均列于下表中。
表二发电机相关数据只有在某个时间段启动或者关闭发电机。
与启动发电机不同，关闭发电机不需要付出任何代价。
以此，有如下几个问题：（1）在每个时间段应分别使用哪些发电机方能使每天的总成本最小？（2）如果型号2的发电机的可用数量变为6，则发电机的使用计划是否会发生变化？（3）如果要求在任意时刻，正在工作的发电机组必须留出20%的发电能力余量，以防用电量突然上升，问发电机的使用计划如何？（选做）二、问题的分析此题主要是考虑的是一个最优解问题，也就是说此问题是一个分段优化的问题。
发电机机组最优组合数学模型
第22组 明波 谭钟兴 龚淑娟发电机机组最优组合数学模型摘要随着发电机种类的多样化，电力生产部门有了更多的选择。
为了减小电力生产成本，如何合理的计划使用发电机，提出一种发电机最优组合方案是顺应当今时代节能趋势主流做法。
本文主要讨论如何合理计划使用发电机，使得每天发电机的总成本达到最少，是一个分段优化的问题。
鉴于题目的要求，我们建立了两个最优化模型。
对于问题一，是通过找出发电机最优组合来求每天电力生产总成本的最小值，以每天电力生产总成本作为目标函数，并建立整数规划模型。
在模型一中，我们根据题目的条件及相关数据，通过分析各时段的成本得出：各时段的电力生产总成本min *()**i ij j ij j j j ij w w T x p p M x =++-，然后对各时段成本求和得到目标成本函数w 。
根据题目所给的已知条件进行合理的假设下，分析确定模型的约束条件。
通过lingo10.0软件编程求解，确定不同型号发电机在不同时段的使用数量，找出最优解，得到电力生产过程中每天的最小成本1463430w =元。
力余量，也即是要求发电机实际输出功率在低于80%情况下，仍能满足每日电力需求量。
由于模型二与模型一相似，我们在在问题一的基础上，利用问题一中建 立的目标函数，对约束条件中的数据进行修改，在lingo10.0下运行程序，最终解得发电机每天最小成本为1564130w '=元。
不同型号的发电机组在不同时段的最优组合结果如下：（单位：个）关键词： 分段优化 整数规划 最优解 最小总成本1. 问题重述为满足每日电力需求（单位为兆瓦（MW）），可以选用四种不同类型的发电机。
每日电力需求如下表1。
每种发电机都有一个最大发电能力，当接入电网时，其输出功率不应低于某一最小输出功率。
所有发电机都存在一个启动成本，以及工作于最小功率状态时的固定的每小时成本，并且如果功率高于最小功率，则超出部分的功率每兆瓦每小时还存在一个成本，即边际成本。
火电机组一次调频能力建模与优化决策
火电机组一次调频能力建模与优化决策◎唐堂邸帅（作者单位：大唐东北电力试验研究院有限公司）一、引言供电和用电的平衡是非常重要的，而电网频率是反映这一状况的重要指标，目前我国电网的额定频率为50Hz，如果电网频率高于50Hz 说明发电量高于用电量，反之，则说明发电量低于需要的电量。
发、供电的不平衡会造成电网频率的波动，一次调频的基本原理就是机组直接接受电网频率的偏差信号，通过改变机组的实际负荷，达到稳定电网频率的目的，一次调频的主要目的在于快速消除整个电网小幅度的负荷扰动，因此控制回路的设计必须遵循快速与安全这两个原则。
各区域电网对本区域内的并网机组一次调频功能投入有着严格的要求。
近年来电网加大了对一次调频的考核力度，因江西电网容量较小，新能源电源占比不断增加，波动较为频繁，省内火电机组都面临较大的一次调频考核压力，提升一次调频合格率迫在眉睫。
二、系统介绍本一次调频优化运行决策系统由一次调频采样装置、一次调频智能控制装置、一次调频优化评价决策装置等部件组成，其中网频采样部分由一次调频采样装置完成，该装置采用高频度、高精度的传感器，可实现对电网频率信号的高速率、高精度采集及在线监测，核心控制部分由一次调频智能控制装置完成，依托依托s7-200PLC 完成控制系统编程，模拟电网考核系统，实现一次调频考核原因在线分析，优化运行部分由一次调频优化决策装置完成，通过模拟专家系统，结合考核分析原因及相关试验结果，指导发电企业解决自身一次调频问题，制订有针对性的综合优化方案。
该系统采用先进控制策略，控制逻辑载入PLC，并内置于装置内部，可实现信号采集和控制的无缝连接，直接输出控制指令，该装置通过数据采样、数学建模、数据分析、解析推导、算法计算、考核诊断、优化运行、智能决策的闭环优化过程，既能实现减少并网机组一次调频被考核次数，提高并网机组一次调频指标，又能有效的减少发电机组的一次调频误动，促进了电网和发电机组的安全经济水平的提高，显著提升经济效益与安全效益。
机组组合问题的优化方法综述
机组组合问题的优化方法综述一、引言机组组合问题是一个经典的优化问题，广泛应用于电力系统、制造业、物流运输等领域。
该问题主要关注如何在满足一定约束条件下，合理选择一组设备或机组，以实现某种特定的目标，如总成本最低、总产量最大等。
随着科技的发展和实际需求的不断变化，机组组合问题的规模和复杂性也在不断增加，因此，研究和发展新的优化方法以解决这类问题具有重要的理论和实践意义。
二、机组组合问题的定义和特性机组组合问题是指在给定一组设备或机组，每个设备或机组都有各自的运行成本、运行时间、可用性等属性，如何在这些设备或机组中选择一部分，使得满足某种特定目标（如总成本最低、总产量最大等）的同时，满足一系列约束条件（如设备数量限制、总运行时间限制等）。
这类问题具有以下特性：组合性：问题的解是一组设备的组合，而非单一设备或机组。
约束性：问题的解必须满足一系列的约束条件。
复杂性：问题的规模和复杂性往往随着设备或机组的数量的增加而增加。
动态性：设备的状态和环境可能会随时间变化，需要动态调整机组组合。
三、经典优化方法线性规划：线性规划是一种常用的数学优化方法，可以通过构建和解决线性方程组来找到最优解。
在机组组合问题中，可以通过构建成本、产量等与设备选择和运行时间之间的线性方程组，求解最优解。
动态规划：动态规划是一种通过将问题分解为子问题，并逐一求解子问题的最优解以得到原问题的最优解的方法。
在机组组合问题中，可以通过构建状态转移方程，求解每个状态下的最优解。
遗传算法：遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化方法，通过选择、交叉、变异等操作来产生新的解，并逐步逼近最优解。
在机组组合问题中，可以通过编码设备选择和运行时间的组合作为染色体，进行选择、交叉、变异等操作，以找到最优解。
模拟退火：模拟退火是一种以一定概率接受非最优解的优化方法，通过模拟金属退火的过程来寻找最优解。
在机组组合问题中，可以通过对每个解进行评估，并以一定概率接受非最优解，以避免陷入局部最优解。
数学建模优秀论文--基于遗传算法的机组组合问题的建模与求解
数学建模优秀论文--基于遗传算法的机组组合问题的建模与求解摘要本文针对当前科技水平不足以有效存储电力的情况下产生的发电机机组组合的问题，考虑负荷平衡、输电线传输容量限制等实际情况产生的约束条件，建立机组组合优化模型，追求发电成本最小。
同时采用矩阵实数编码遗传算法（MRCGA）和穷举搜索算法，利用MATLAB 7.0.1和C++编程，分别对模型进行求解，并对所得结果进行分析比较，以此来帮助电力部门制定机组启停计划。
首先，建立发电成本最小目标函数和各项约束条件的数学表达式。
其中机组空载成本和增量成本之和随该机组发电出力增长呈折线关系，在分析计算时为了简便，本文采用一条平滑的二次曲线来近似代替。
对于问题1，选取相应的约束条件对目标函数进行约束，从而给出优化模型Ⅰ。
由于问题1的求解规模很小，所以采用穷举搜索算法，利用C++编程求解，得到了3母线系统4小时的最优机组组合计划（见表一）。
对于问题2，在优化模型Ⅰ的基础上，增加最小稳定运行出力约束、机组启动和停运时的出力约束以及机组最小运行时间和最小停运时间约束这三个约束条件，建立了优化模型II。
同时采用遗传算法和穷举搜索算法，利用MATLAB和C++编程，分别对模型进行求解，部分结果如下：发电总成本（单位：元）矩阵实数编码遗传算法6780穷举搜索算法6820在对所得结果进行了分析比较，重新制定了3母线系统4小时最优机组组合计划（见表三）。
对于问题3，用IEEE118系统对优化模型II进行测试。
由于求解规模巨大，同样采用遗传算法和穷举搜索算法，利用MATLAB和C++编程，分别对模型进行求解，部分结果如下：发电总成本（单位：百万）矩阵实数编码遗传算法 2.034穷举搜索算法 2.135在对所得结果进行比较时发现对于大规模问题，遗传算法优势明显，将其求解结果作为24小时的最优机组组合计划（见附录）。
最后，我们就模型存在的不足之处提出了改进方案，并对优缺点进行了分析。
风力发电系统的建模与优化研究
风力发电系统的建模与优化研究一、引言风力发电作为一种具有环保、可再生、丰富资源的新型能源，逐渐成为各国发展清洁能源的重要选择。
风力发电系统的建模与优化研究，旨在提高风力发电的利用效率、稳定性和经济性，为清洁能源的可持续发展做出贡献。
二、风力发电系统的建模1. 风动力学模型风力发电系统首先需要建立风动力学模型，以在不同风速下预测风力机转动的动力特性。
通过采集气象数据、风速、风向等参数，结合涡轮机、电动机、传动装置等组成的模型，可以推断出风力发电机组的工作性能。
2. 电力系统模型风力发电系统的电力系统模型是建立在风动力学模型基础之上的。
该模型包括风力机的输出电压、电流、功率的模拟计算，以及并网逆变器、变压器等电力设备的模拟模型，用以预测电力系统的运行状态。
3. 控制系统模型风力发电系统需要建立控制系统模型，实现对风力机转速、角度等参数的调节和控制。
通过建立控制回路、采集传感信号、设计控制算法等，可以实现风力发电系统的智能化控制，提高其工作稳定性和可靠性。
三、风力发电系统的优化研究1. 最大功率点追踪风力发电机组的最佳工作状态是在最大功率点上运行。
优化研究可以通过改进控制算法，使得风力机在不同风速下自动调整工作模式，实现最大功率点追踪，提高发电效率。
2. 风机叶片设计风力机叶片的设计对提高发电效率具有重要作用。
优化研究可以通过改变叶片形状、尺寸、材料等因素，减小风阻、提高叶片捕获风能的能力，从而提高风力机的发电性能。
3. 风力机组布局优化大规模风场中，风力机组的布局对风能利用率有着直接影响。
优化研究可以通过数学建模和优化算法，确定最佳的风力机组布局方案，以最大化风能的捕获和利用。
4. 储能与输电系统优化风力发电系统需要考虑电力储能和输电系统的优化。
储能系统的设计和优化可以通过选择合适的储能设备和优化储能策略，提高风力发电系统的稳定性和灵活性。
输电系统的优化可以通过合理规划输电线路、选择输电设备等方式，减少输电损耗，提高电力传输效率。
机组组合问题的模型与优化方法综述
机组组合问题的模型与优化方法综述机组组合（UnitCommitment，简称UC）是指在满足用户负荷需求、负荷平衡和发电成本最低的条件下，将可用机组分段投运，选择合适的机组组合投运方式。
UC问题具有实用性，是系统优化调度和可靠性分析的基础，在电力系统运行中具有重要的实际意义。
UC问题包括多个约束条件和目标函数，故是一个典型的约束多目标优化问题。
由于它具有约束多目标、非线性和非凸性等特点，因而具有极大的挑战性和复杂性，有可能存在多个局部最优解，使得UC问题很难得到全局最优解。
为此，多年来学者们开展了大量的理论研究和应用研究，提出了大量的UC模型和算法，其中给出的模型和算法具有较高的准确性和可靠性，为提高系统运行效率提供了有效的支持。
一、数学模型UC问题的数学模型由一般的线性规划问题和约束最优化问题构成，其具体形式为：最小化发电成本：Minz =cj*ΣPj使得：1.系统负荷平衡：ΣPj-Pd = 02.机组投运约束：Rmin≤Rj≤Rmax3.机组运行时间约束：Tu≤Σtj≤Td4.机组上下网约束：Σ(tj-tj-1)≥Tu5.发电量约束：Pmaxj≥Pj≥Pminj6.连续发电约束：Σ(Tj-Tj-1)≥TD7.发电机最大负荷变化量约束：|Pj+1-Pj|≤PmaxΔP上式中，cj为单位发电量的发电成本，Pd为负荷需求，Pj为单位机组的发电量，Rmin、Rmax分别为机组的最小、最大运行比例，Tu、Td分别为机组的最小、最大运行时间，tj为机组的实际运行时间，TD为机组的连发约束，PmaxΔP为机组的最大负荷变化量，Pmaxj、Pminj分别为机组的最大、最小发电量。
二、优化方法UC问题大多使用多目标优化方法进行求解。
传统的多目标优化方法主要有改进拓扑搜索、“缩放因子-改进拓扑搜索”模型、双线性规划模型等，这些方法的优化结果受到随机初始状态的影响，且很容易陷入局部最优解。
而近年来，随着智能计算、数据挖掘和大数据技术的发展，新一代优化算法如混合优化、支持向量机、遗传算法、蚁群算法、人工神经网络等已被用于UC问题的求解。
关于发电机的数学建模
发电机使用计划的数学模型四川理工学院组员：薛倩王军日电力需求如下表示：表一每日用电需求（兆瓦）某一最小输出功率。
所有发电机都存在一个启动成本，以及工作于最小功率状态时的固定的每小时成本，并且如果功率高于最小功率，则超出部分的功率每兆瓦每小时还存在一个成本，即边际成本。
这些数据均列于下表中。
只有在某个时间段启动或者关闭发电机。
与启动发电机不同，关闭发电机不三、符号及变量说明i：表示时间段的参数，它的取值为：i=1，2，3，4，5，6，7。
j：表示发电机型号的参数，它的取值为：j=1，2，3，4。
n ij:表示第i个时间段使用型号j发电机的数量。
t i:表示发电机在第i个时间段的工作时间。
s:表示每天发电机的工作总成本。
s i:表示发电机在第i个时间段的工作成本。
s ij:表示型号j发电机在第i个时间段的工作成本。
p i:表示第i时间段的所需求的功率。
y j :表示型号j 发电机的最小输出功率。
x ij :表示第i 个时间段型号j 单个发电机的输出功率。
a j :表示型号j 发电机发电时的固定成本。
b j :表示型号j 发电机工作时每兆瓦的边际成本。
c j :表示型号j 单个发电机的启动成本。
d ij :表示第i 个时间段型号j 发电机的总启动成本。
四、问题的基本假设1．发电机工作时它的输出功率不变；2．发电机的最小输出功率与最大输出功率保持不变；1.1.6 目标函数s()()74jij ij j j i ij j (i+1)j ij 11[a *n x y *b *t *n c *n n ]i j ==+-+-∑∑；s.t.p i =x i1*n i1+x i2*n i2+x i3*n i3+x i4*n i4; 0<=n i1<=10;0<=n i2<=4;0<=n i3<=8;0<=n i4<=3;750<=x i1<=1750；1000<=x i2<=1500;1200<=x i3<=2000;1800<=x i4<=3500.注：结果取整数1.2模型的求解通过Lingo程序，求解过程如附件一。
数学建模优秀论文全国一等奖
基于遗传算法的机组组合问题的建模与求解摘要本文针对当前科技水平不足以有效存储电力的情况下产生的发电机机组组合的问题，考虑负荷平衡、输电线传输容量限制等实际情况产生的约束条件，建立机组组合优化模型，追求发电成本最小。
同时采用矩阵实数编码遗传算法（MRCGA）和穷举搜索算法，利用MATLAB 7.0.1和C++编程，分别对模型进行求解，并对所得结果进行分析比较，以此来帮助电力部门制定机组启停计划。
首先，建立发电成本最小目标函数和各项约束条件的数学表达式。
其中机组空载成本和增量成本之和随该机组发电出力增长呈折线关系，在分析计算时为了简便，本文采用一条平滑的二次曲线来近似代替。
对于问题1，选取相应的约束条件对目标函数进行约束，从而给出优化模型Ⅰ。
由于问题1的求解规模很小，所以采用穷举搜索算法，利用C++编程求解，得到了3母线系统4小时的最优机组组合计划（见表一）。
对于问题2，在优化模型Ⅰ的基础上，增加最小稳定运行出力约束、机组启动和停运时的出力约束以及机组最小运行时间和最小停运时间约束这三个约束条件，建立了优化模型II。
同时采用遗传算法和穷举搜索算法，利用MATLAB和C++编程，分别对模（见表三）。
对于问题3，用IEEE118系统对优化模型II进行测试。
由于求解规模巨大，同样采用遗传算法和穷举搜索算法，利用MATLAB和C++编程，分别对模型进行求解，部分结果如下：作为24小时的最优机组组合计划（见附录）。
最后，我们就模型存在的不足之处提出了改进方案，并对优缺点进行了分析。
关键字机组组合优化模型矩阵实数编码遗传算法穷举搜索算法一、问题的提出当前的科学技术还不能有效地存储电力，所以电力生产和消费在任何时刻都要相等，否则就会威胁电力系统安全运行。
为了能够实时平衡变化剧烈的电力负荷，电力部门往往需要根据预测的未来电力负荷安排发电机组起停计划，在满足电力系统安全运行条件下，追求发电成本最小。
在没有电力负荷损耗以及一个小时之内的电力负荷和发电机出力均不变的前提下，假定所有发电机组的发电成本都是由3部分组成:1.启动成本（Startup Cost），2.空载成本（No load cost），3.增量成本（Incremental Cost）。
机组组合问题的优化方法综述
机组组合问题的优化方法综述一、本文概述随着能源行业的快速发展，电力系统的稳定性和经济性越来越受到关注。
机组组合问题，即在满足电力系统负荷需求的优化发电机组的运行组合，以提高电力系统的整体运行效率和经济性，成为当前研究的热点。
本文旨在综述机组组合问题的优化方法，对现有的各类优化算法进行全面分析和比较，为相关领域的研究者和实践者提供有益的参考。
本文将简要介绍机组组合问题的基本概念和数学模型，为后续的优化方法分析奠定基础。
将重点介绍并分析传统优化方法，如线性规划、动态规划、整数规划等，以及现代启发式优化算法，如遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等。
这些算法在机组组合问题中的应用将被详细阐述，包括其优点、缺点以及适用范围。
本文将总结机组组合问题优化方法的发展趋势，并对未来的研究方向进行展望。
通过本文的综述，读者可以全面了解机组组合问题的优化方法，为进一步提高电力系统的稳定性和经济性提供理论支持和实践指导。
二、机组组合问题的数学模型机组组合问题（Unit Commitment Problem, UCP）是电力系统运行中的一个核心问题，其目标是在满足系统负荷需求、系统安全约束以及机组运行约束的前提下，通过优化决策各机组的启停状态以及出力分配，来实现某种运行成本的最小化。
为了有效地解决UCP，首先需要建立其相应的数学模型。
机组组合问题的数学模型通常由目标函数和约束条件两部分组成。
目标函数通常与系统的运行成本相关，例如总燃料成本、排放成本或综合成本等。
约束条件则涵盖了电力系统的各种物理和运行限制，如功率平衡约束、机组出力上下限约束、爬坡率约束、旋转备用约束等。
在数学形式上，机组组合问题可以表示为一个混合整数线性规划（Mixed Integer Linear Programming, MILP）问题。
其中，整数变量用于表示机组的启停状态（0表示停机，1表示运行），而连续变量则用于表示机组的出力。
由于机组组合问题是一个NP难问题，其求解复杂度随着机组数量和系统规模的增加而迅速增长，因此在实际应用中，通常需要采用启发式算法、智能优化算法或近似求解方法来求得满意解。
水电机组建模与参数优化研究
水电机组建模与参数优化研究近30年来我国的电力系统发展迅猛,不管是电压等级和电网规模,还是水电机组的装机容量与发电总量都处于世界前列。
伴随着这些成绩而来的是电网的安全稳定运行问题,这就对发电设备的控制器性能提出了很高的要求。
在电力系统中水电机组承担着快速响应负荷变化、调频调相和事故备用等重要任务,是电网安全稳定运行的可靠屏障。
因此,开展水电机组建模和调速器参数优化研究工作,对提高机组的运行稳定性和改善调速器的调节品质有着极大的工程价值。
首先本文在水电机组的物理结构基础上分别分析和建立了各部分的动态模型,包括水轮机与有压引水管道系统、控制系统、发电机与负荷三个子系统,在MATLAB/SIMULINK仿真平台上搭建了单机独立运行和双机并列运行的系统仿真模型。
其次针对水轮机调速器PID参数鲁棒优化的研究需要,设计了综合考虑系统的ITAE指标、灵敏度和补灵敏度指标的适应度函数,并用粒子群算法对综合适应度函数进行求解。
通过比较鲁棒优化方法得到的PID参数和只使用ITAE性能指标优化得到的PID参数的控制性能,说明了鲁棒PID参数能使机组在出力变化情况下具有很强的鲁棒性能和优良的调节性能。
最后以某带孤立负荷运行的电站为研究对象,使用前文的双机并列运行系统模型复现了该系统的频率低频振荡,然后探讨了调整fE和pb对频率振荡的抑制效果,再使用鲁棒优化方法优化了调频机组的PID参数。
本文的研究表明,应根据1、2号机在系统中承担的任务差异化设置各自调速系统的控制参数:对于担负调频任务的1号机组,必须对其PID参数进行优化,应设置较小的fE值或零,pb值为0.01较合适;而对于带基荷的2号机组,可采用大网的PID参数,适当地设置较大的fE值,pb值为0.04较合适。
最后使用PSD-BPA 仿真软件验证了该结论。
发电厂热电联产系统的建模和优化
发电厂热电联产系统的建模和优化第一章前言随着人们生活水平的不断提高，对能源的需求也不断增加。
电力是现代社会中不可或缺的能源之一，而发电厂是电力的主要来源。
随着能源技术的不断进步，发电厂热电联产系统越来越受到人们的关注。
热电联产系统能够将燃煤、燃气等燃料的热能和机械能转化为电能和热能，在提高能源利用率的同时也减少了对环境的污染。
本文将介绍热电联产系统的建模和优化方法，以及优化后的效果。
第二章热电联产系统的建模热电联产系统由燃烧器、发电机组、锅炉、烟气净化设备等多个组成部分组成。
烙电联产系统的建模是对其运行过程进行数学建模的过程。
从控制论的角度来看，热电联产系统的建模主要分为两个方面：一个是将热电联产系统本身所包含的多个控制子系统进行建模；另一个是将热电联产系统与外部环境相互作用的系统建模。
2.1 热电联产系统的内部建模热电联产系统的内部建模主要涉及发电机组、锅炉、燃烧器等单元的建模。
这些单元之间有着相互联系的关系，因此需要建立相应的方程来描述它们之间的关系。
例如，发电机组的输出功率与转速之间的关系可以用下面这个方程来表示：P=K1N^3其中，P表示发电机组的输出功率，N表示发电机组的转速，K1为常数。
锅炉的温度与供水情况也可以用类似的方程来描述。
2.2 热电联产系统的外部建模热电联产系统与外部环境的相互作用需要涉及到环境因素和燃料质量等多种因素。
例如，环境温度、气压对燃烧效率的影响、燃料的质量对燃烧效率的影响等等。
这些影响因素需要通过数学模型来量化描述。
其中，环境因素可以用多元线性回归模型来描述，而燃料质量的影响可以用一个加权平均数来描述。
第三章热电联产系统的优化优化热电联产系统是指通过调整热电联产系统内部各个单元之间的关系，使得热电联产系统的运行效率最大化。
热电联产系统优化的目标是在保证电力和热能供应的情况下，尽可能降低成本和减少对环境的污染。
3.1 优化目标热电联产系统的优化目标是最大化整个系统的效益，主要包括以下三个方面：1. 最大化电力产出2. 最大化热能产出3. 最小化成本和环境污染3.2 优化方法对于热电联产系统的优化，目前主要采用以下几种方法：1. 基于方程的方法基于方程的方法是指通过建立热电联产系统内部的控制方程，针对控制问题进行优化。
运筹学方法在电力系统中的应用与优化
运筹学方法在电力系统中的应用与优化运筹学，是一门综合了数学、计算机科学和工程学的学科，旨在通过数学建模和优化方法，提供科学的决策支持和解决方案。
在电力系统中，运筹学方法的应用可以帮助实现电力系统的优化运行和管理，提高电力能源的利用效率和经济性。
本文将探讨一些常见的运筹学方法在电力系统中的应用和优化。
一、调度问题的优化电力系统调度是指对发电机组、负荷以及输电网等进行合理组合和协调，以实现电力系统稳定运行的过程。
运筹学方法可以在电力系统调度中提供优化策略，以解决以下问题：1. 发电机组优化问题：通过建立数学模型，考虑发电机组的运行成本、能源利用效率和环境影响等因素，利用运筹学方法进行发电机组的优化配置，以实现系统的经济运行。
2. 负荷优化问题：通过建立数学模型，考虑负荷的变化特性和电力需求，利用运筹学方法进行负荷的合理分配和调度，以实现系统的稳定供电和负载均衡。
3. 输电网优化问题：通过建立数学模型，考虑输电网的线路损耗、电压稳定和网络安全等因素，利用运筹学方法进行输电网的优化配置和重构，以实现系统的电能质量和供电可靠性。
二、电力市场的竞价策略电力市场是电力供求双方进行交易的场所，而运筹学方法可以提供竞价策略的优化建议，以实现电力市场的效益最大化。
以下是一些常见的电力市场竞价策略的运筹学应用：1. 电力交易策略优化：通过建立数学模型，考虑电力市场的价格、供求关系和交易规则等因素，利用运筹学方法进行电力交易策略的优化配置，以最大化电力供应商和需求方的利润。
2. 电力价格预测与调控：通过建立数学模型，考虑电力市场的影响因素和历史数据，利用运筹学方法进行电力价格的预测和调控，以提前调整市场供求平衡，降低市场波动性。
3. 新能源发电市场接入策略：随着可再生能源的发展，电力市场对新能源发电的接入方式和策略提出了新的挑战。
运筹学方法可以帮助制定新能源发电市场的竞价策略和价格机制，以促进新能源的发展和利用。
三、电力系统的风险管理电力系统的运行受到多种风险因素的影响，如天气、设备故障、市场变化等。
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A题院系______________参赛队员__________________联系电话______________题目发电机组的优化配置摘要本文针对不同种类发电机，不同时段的实际用电情况，建立了如何合理安排发电机使用的模型。
对于问题（一），该模型灵活运用二次规划，整体考虑一天中的各个阶段，并利用lingo求得一天中最小费用为997790(元)。
在问题（二）中，应用经济学模型和统计学中线性回归分析的原理，并利用excel中丰富的统计函数和lingo软件求得结果。
问题（三），仿照问题（一）的方法，但发现最小费用没变。
正文一、问题重述电是我们生活中不可缺少的一部分，现考虑发电机组优化配置问题。
某发电厂负责某地区的供电任务，已知该地区夏季一天的电力需求如下：现电厂有三种类型发电机可投入运转：一型12台；二型6台；三型5台；各个型号机组相关数据如下：正常情况下，在满足估计的负荷要求之外，每一时刻运转的发电机组应足够多，使得当负荷增加不超过15%时，能够通过调高运转的发电机组的输出来满足增载的要求。
请你建立该问题的数学模型，通过求解模型回答以下问题：（1）在一天中各个时间段应安排使用那些发电机组运转可以使得在满足负荷要求的情况下总的费用最低？总的费用为多少？（2）在一天中每段时间，电力生产的边际费用是多少？即应为用电定什么价格？（3）将后备输出保障的15%降低为10%，运转费用节省的情况如何？可以降为多少？二、问题的基本假设1．假设每个阶段不会变更设备。
2．不考虑设备需要维护与修理。
3．假设用电需求相对稳定，不会发生突变。
4．关闭和启动发电机时均是瞬时完成，不计相应使用的时间。
5．发电机输出过程其功率始终保持不变。
三、符号说明四、模型建立与求解问题（一）模型分析此题研究的是每天在第j个阶段如何合理分配各种类型的发电机，使每日的成本Q 最低的数学模型，建立如下二次规划模型[3]。
发电机组运转的费用可以分成两部分：第一部分与其输出功率和运行时间紧密相连，即：53(,)(,)11((min )*)**i j j i j i j i j pp f a n t ==-+∑∑；第二部分与其输出功率和运行时间无关，即开机时费用(,)(1,)*()j i j i j b g n n --其中,0()0,0x x g x x >⎧=⎨≤⎩，还有当i=1时，(1,)(5,)n i j n j -=。
模型的建立 确定目标函数在满足需求量的情况下，为了使每天发电成本最低，我们建立如下目标函数53(,)(,)(,)(1,)11((min )*)***()i j j i j i j i j i j i j i j pp f a n t b g n n -==-++-∑∑其中,0()0,0x x g x x >⎧=⎨≤⎩约束条件3(,)(,)1(,)***1.15(1,2,3,4,5)min max (1,2,3)i i j i j i i j j i j j w p n t w i p p p j =⎧≤≤=⎪⎨⎪≤≤=⎩∑模型的求解通过lingo 编程[2]（见附录）得到结果Q 为元类 数数 功率 数 数 数一 12 850 12 1625 12 12 12 1375 二 3 1600 6 1750 6 1750 6 1750 6 1750 三 0 0 1500 0 1500 4 1500 0结果分析由上述表格可知，第一种机型在所有阶段里全部使用；第二种机型在各阶段几乎全部使用；第三种机型则几乎没用 。
经分析，考虑到需求量与使用成本的关系，第三种机型不适合用来在该地区供电。
问题（二）模型的分析此题要求一天中每段时间电力生产的边际费用(即边际成本)。
首先给出边际成本[1]的定义：MC 是厂商在短期内增加一单位产量是所增加的成本。
0()lim Q TC Q dTCMC Q dQ∆→∆==∆经过lingo 试验，Q 30时, 发电机组的类型和数量都保持不变。
所以启动费不变，不予考虑。
模型的建立由问题（一）可知不能直接求出各阶段用电价格与需求电量之间的关系，所以不能直接求导。
只能通过0Q ∆→逐渐逼近才能求出边际成本。
并用线性回归分析MC 与Q 的关系。
MC=β0 +β1Q模型的求解 本题分别设Q= 7,10,16,21,27±±±±±兆瓦；通过运行lingo （程序见附录）和excel中的INTERCEPT函数求解拟合直线的截距和LINEST函数求解拟合直线的斜率可获得各阶段边际成本价格MC(Q)（表格见附录）模型的结果由上表格β1相对于β0为零，每个阶段边际成本逼近于一个常数，且阶段三与阶段五的拟合曲线相近，阶段二与阶段四相近。
结果见下表：单位时间边际费用(元/(MW h)结果分析用影子价格【5】的方法对上述结果进行检验，可以看出结果正确。
问题（三）模型分析这里的目标函数同问题一相同，建立单目标最优模型。
只需在约束条件中将后备输出保障的15%降低为10%。
目标函数53(,)(,)(,)(1,)11((min )*)***()i j j i j i j i j i j i j i j pp f a n t b g n n -==-++-∑∑其中,0()0,0x x g x x >⎧=⎨≤⎩约束条件3(,)(,)1(,)***1.1(1,2,3,4,5)min max (1,2,3)i i j i j i i j j i j j w p n t w i p p p j =⎧≤≤=⎪⎨⎪≤≤=⎩∑ 模型的结果通过lingo 编程（见附录）得到结果Q 为元结果分析由上表可知将后备输出保障的15%降低为10%后，总费用Q 不变，且各阶段每种机型的使用台数也不变。
五、误差分析发电机输出过程其功率始终保持不变是在理想情况下才存在的，有一定的误差，还有在开启以及关闭发电机时不仅有功率损耗方面的误差，而且还有时间方面的误差，这些都会对模型的建立有一定程度上的影响。
此外lingo 的运算结果只保留小数点后3位数字，所以也存在无误差。
六、模型评价模型的优点：(1)模型的结构简洁明了，可移植性好；(2)问题（一）的模型可操作性强，适用范围广；(3)本模型中使用了lingo和excel软件，大大减少了计算量。
模型的缺点：(1) 由于软件等原因，存在误差；(2) 问题（二）模型的操作较为复杂。
七、参考文献【1】高鸿业. 西方经济学. 中国人民大学出版社.【2】宋来忠. 数学建模与实验. 科学出版社.【3】姜启源，谢金星，叶俊. 数学建模. 高等教育出版社.【4】茆诗松，程依明，濮晓龙.概率论与数理统计教程.高等教育出版社.【5】胡运权.运筹学基础及应用.高等教育出版社.附录程序(问题一)model:sets:Time_slot/1..5/:t,w;Generator_type/1..3/:a,f,b,minp,maxp; Link(Time_slot,Generator_type):n,p; endsetsdata:t=6,3,6,3,6;w=15000,30000,25000,40000,27000;minp=850,1250,1500;maxp=2000,1750,4000;a=1000,2600,3000;f=2,,3;b=2000,1000,500;enddatamin=@sum(Link(i,j):n(i,j)*a(j)*t(i)+n(i,j)*(p(i,j)-minp(j))*t(i)*f(j )+@if(n(@if(i #eq# 5,1,i+1),j) #gt# n(i,j), n(@if(i #eq#5,1,i+1),j)-n(i,j),0)*b(j));@for(Time_slot(i):@sum(Generator_type(j):n(i,j)*p(i,j))>=w(i););@for(Time_slot(i):@sum(Generator_type(j):n(i,j)*p(i,j))<=w(i)*;);@for(Time_slot(i):@bnd(0,n(i,1),12););@for(Time_slot(i):@bnd(0,n(i,2),6););@for(Time_slot(i):@bnd(0,n(i,3),5););@for(Link(i,j):@bnd(minp(j),p(i,j),maxp(j)););@for(Link(i,j):@gin(n(i,j)););end程序（问题二）：以Q=7为例：model:sets:Time_slot/1..5/:t,w,q;Generator_type/1..3/:a,f,b,minp,maxp;Link(Time_slot,Generator_type):n,p;endsetsdata:t=6,3,6,3,6;q=7 ;w=15000,30000,25000,40000,27000;minp=850,1250,1500;maxp=2000,1750,4000;a=1000,2600,3000;f=2,,3;b=2000,1000,500;enddatamin=@sum(Link(i,j):n(i,j)*a(j)*t(i)+n(i,j)*(p(i,j)-minp(j))*t(i)*f(j )+@if(n(@if(i #eq# 5,1,i+1),j) #gt# n(i,j), n(@if(i #eq#5,1,i+1),j)-n(i,j),0)*b(j));@for(Time_slot(i):@sum(Generator_type(j):n(i,j)*p(i,j))>=w(i)+q;); @for(Time_slot(i):@sum(Generator_type(j):n(i,j)*p(i,j))<=(w(i)+q)*;) ;@for(Time_slot(i):@bnd(0,n(i,1),12););@for(Time_slot(i):@bnd(0,n(i,2),6););@for(Time_slot(i):@bnd(0,n(i,3),5););@for(Link(i,j):@bnd(minp(j),p(i,j),maxp(j)););@for(Link(i,j):@gin(n(i,j)););end程序（问题三）model:sets:Time_slot/1..5/:t,w;Generator_type/1..3/:a,f,b,minp,maxp;Link(Time_slot,Generator_type):n,p;endsetsdata:t=6,3,6,3,6;w=15000,30000,25000,40000,27000;minp=850,1250,1500;maxp=2000,1750,4000;a=1000,2600,3000;f=2,,3;b=2000,1000,500;enddatamin=@sum(Link(i,j):n(i,j)*a(j)*t(i)+n(i,j)*(p(i,j)-minp(j))*t(i)*f(j )+@if(n(@if(i #eq# 5,1,i+1),j) #gt# n(i,j), n(@if(i #eq#5,1,i+1),j)-n(i,j),0)*b(j));@for(Time_slot(i):@sum(Generator_type(j):n(i,j)*p(i,j))>=w(i););@for(Time_slot(i):@sum(Generator_type(j):n(i,j)*p(i,j))<=w(i)*;);@for(Time_slot(i):@bnd(0,n(i,1),12););@for(Time_slot(i):@bnd(0,n(i,2),6););@for(Time_slot(i):@bnd(0,n(i,3),5););@for(Link(i,j):@bnd(minp(j),p(i,j),maxp(j));); @for(Link(i,j):@gin(n(i,j)););end表格（问题二）。