发电机的优化调度
电力系统优化调度
电力系统优化调度随着社会的发展和人民生活水平的提高，对电力供应的需求日益增加。
电力系统作为现代社会必不可少的基础设施，承担着保障电力供应的重要任务。
为了实现电力系统的高效运行，电力系统优化调度变得至关重要。
本文将探讨电力系统优化调度的意义、方法和挑战。
一、电力系统优化调度的意义电力系统优化调度是指根据电力系统的负荷需求和发电资源等因素，合理地安排各个电源单元的出力，以实现电网稳定运行和资源的最优利用。
优化调度的核心目标是在保证电供可靠的前提下，最大程度地降低电力系统的总体成本，提高系统的经济效益。
首先，优化调度能够提高电力系统的供应可靠性和稳定性。
通过合理调度电源单元的出力，可以保证系统在任何负荷情况下都能满足用户的用电需求。
此外，优化调度还可以有效避免电力系统出现电压波动、频率偏离等问题，确保电网的稳定运行。
其次，优化调度可以实现电力资源的最优利用。
电力系统中的发电资源种类繁多，包括火力发电、水电、风电、太阳能等多种形式。
通过优化调度，可以合理安排不同类型的电源单元，使各种能源资源得到充分利用，提高整个系统的能源利用效率。
最后，优化调度对于降低电力系统的总体成本具有重要意义。
电力系统中的成本主要包括燃料成本、运行维护成本和环境排放成本等。
通过合理安排发电单元的出力，可以有效降低燃料成本和运行维护成本，减少环境排放，提高电力系统的经济效益。
二、电力系统优化调度的方法电力系统优化调度是一个复杂的问题，需要综合考虑多个因素。
传统的优化调度方法主要包括基于经验的调度和基于模型的调度。
基于经验的调度方法是基于调度员多年的工作经验，结合实时监测数据和历史数据，来做出决策。
这种方法简单直接，但是主观性较强，容易受到人为因素和个人偏好的影响。
而且，随着电力系统规模的不断扩大，传统的经验调度已经很难适应现代电力系统的要求。
基于模型的调度方法是通过建立电力系统的数学模型，利用计算机进行调度策略的优化。
这种方法需要充分考虑电力系统的各种约束条件和目标函数，例如发电能力、负荷需求、输电线路容量等。
大型燃煤火力发电机组调峰优化控制技术
第42卷,总第243期2024年1月,第1期《节能技术》ENERGY CONSERVATION TECHNOLOGYVol.42,Sum.No.243Jan.2024,No.1 大型燃煤火力发电机组调峰优化控制技术李 阳,周迎迎(河南平煤神马东大化学有限公司,河南 开封 475000)摘 要:调峰优化控制可以使得电网的源荷供需处于平衡状态,对提高火力发电机组调峰的稳定性至关重要。
为此,提出一种大型燃煤火力发电机组调峰优化控制技术。
构建爬坡压力缓解的目标函数,通过对火电机组、失负荷、储能以及光伏发电进行约束,以缓解爬坡压力。
构建火力发电机组调峰优化控制的目标函数,结合火力发电机组在运行功率、功率平衡、启停机时间等方面的约束,实现了大型燃煤火力发电机组的调峰优化控制。
实验结果表明,文中技术能够缓解大型燃煤火力发电机组的爬坡压力,优化了响应速度。
通过所提技术的调峰优化实现了火力发电稳定运行,顺利完成调峰任务。
关键词:火力发电机组;源荷平衡;爬坡压力;优化控制;燃煤机组;调峰优化中图分类号:TM743 文献标识码:A 文章编号:1002-6339(2024)01-0077-05 Optimal Control Technology of Peak Shaving for Large Coal-firedThermal Power Generating UnitsLI Yang,ZHOU Ying-ying(Henan Pingmei Shenma Dongda Chemical Co.,Ltd.,Kaifeng475000,China)Abstract:Peak shaving optimization control can balance the supply and demand of power grid sources and loads,which is crucial for improving the stability of peak shaving of thermal power generation units. Therefore,a peak shaving optimization control technology for large coal-fired power generation units is proposed.Build an objective function for relieving climbing pressure by constraining thermal power units, load loss,energy storage,and photovoltaic power generation to alleviate climbing pressure.The objective function of peak shaving optimization control for thermal power generation units was constructed,and combined with the constraints of thermal power generation units in terms of operating power,power bal⁃ance,startup and shutdown time,the peak shaving optimization control for large coal-fired thermal pow⁃er generation units was achieved.The experimental results show that the technology in the article can al⁃leviate the climbing pressure of large coal-fired power generation units and optimize the response speed. Through the peak shaving optimization of the proposed technology,stable operation of thermal power gen⁃eration was achieved and the peak shaving task was successfully completed.Key words:thermal power generating set;source-load balance;climbing pressure;optimal control; coal-fired units;peak shaving optimization收稿日期 2023-06-01 修订稿日期 2023-08-10作者简介:李阳(1991~),女,本科,工程师,研究方向为化工环保。
火力发电站电力调度
火力发电站电力调度火力发电站是一种利用化石燃料等能源通过燃烧产生热能，再转化为机械能，最终通过发电机发电的装置。
火力发电站的运营和管理离不开电力调度，它是确保电力供应稳定的重要环节。
一、电力调度的作用和意义电力调度是指根据系统负荷、供电能力以及风、光等可再生能源情况，通过调控火力发电机组的出力和备用机组的运行，保持电力系统的运行稳定。
它的作用和意义主要体现在以下几个方面：1. 确保电力供应的稳定性：电力调度通过合理安排火力发电机组的出力，保证电力系统能够满足各个时段的负荷需求。
在负荷波动较大的情况下，电力调度可以及时采取措施，保障电力供应的稳定性。
2. 提高电网的可靠性：电力调度及时了解电力系统的运行状况，对发电机组进行监控，并做好预防性维护工作，以减少停机事故的发生，提高电网的可靠性。
3. 优化火力发电机组的经济性：电力调度根据市场价格和供需情况，合理安排火力发电机组的出力，以保证电力供应的同时，降低供电成本，提高火力发电的经济效益。
二、电力调度的流程和方法电力调度的流程通常包括观测和监控、数据分析、计划编制、实施和评估等环节。
其中，数据分析是电力调度的关键，主要包括以下几个方面：1. 负荷预测：通过历史负荷数据、天气预报、就业产业状况等信息，对未来一段时间的负荷进行预测。
这样可以提前做好发电机组的调度安排，确保电力供应的稳定。
2. 供电能力评估：根据火力发电机组的容量、可靠性和可用性等指标，对发电机组的供电能力进行评估。
这有助于制定合理的调度计划，确保电力系统的可靠性和安全性。
3. 风、光等可再生能源的考虑：随着可再生能源的不断发展和应用，电力调度还需要考虑风、光等可再生能源的供应情况。
在调度时，需要根据可再生能源的特点和变化情况，合理调度火力发电机组的出力。
4. 电力市场的参考：电力调度还需要参考电力市场的需求和价格情况。
通过合理分配电力资源，实现市场优化配置，提高火力发电的经济效益。
三、火力发电站电力调度的挑战和应对火力发电站电力调度面临着一些挑战，主要包括火电装机过剩、电力市场竞争激烈以及环境保护的压力。
电力系统中的潮流分析与优化调度
电力系统中的潮流分析与优化调度第一章概述电力系统是现代社会运行的重要基础设施之一，其稳定运行对保障经济发展和社会稳定至关重要。
潮流分析与优化调度是电力系统运行和规划中的关键环节，通过对电力系统潮流进行准确分析和优化调度，可以有效保障电力系统的可靠运行和经济运行，提高电能利用效率和供电质量。
第二章潮流分析2.1 潮流方程潮流分析的基础是潮流方程，它描述了电力系统中电流、电压和功率之间的关系。
潮流方程是一组非线性方程，可以通过牛顿-拉弗森法或高斯-赛德尔法等迭代算法求解。
2.2 网络模型电力系统可以用网络模型来描述，常见的网络模型包括节点模型和支路模型。
节点模型以节点电压为变量，支路模型以支路电流为变量，通过节点间的功率平衡关系和支路阻抗等参数来建立电力系统的潮流模型。
2.3 潮流计算潮流计算是对电力系统进行潮流分析的关键步骤。
通过对潮流方程进行求解，可以得到电力系统中各节点的电压、相角和功率等信息。
常用的潮流计算方法包括迭代法、直接法和快速解法等。
第三章优化调度3.1 优化目标优化调度的目标是通过合理配置电力系统中的发电机、变压器和负荷等设备，使得电力系统在满足电力需求的同时，实现经济性、可靠性和环境友好性的统一。
其中经济性是优化调度的主要目标，包括降低发电成本、减少线损和提高电能利用效率等方面。
3.2 优化方法优化调度可以采用各种优化算法和调度策略。
常见的优化方法包括线性规划、整数规划、动态规划和遗传算法等。
调度策略包括负荷预测、发电机组合优化、输电网优化和电能质量控制等。
3.3 调度实施优化调度的实施需要考虑电力系统的实际运行情况和各种限制条件。
调度实施包括调度执行、数据采集和监控等环节，通过对电力系统运行情况的监测和调度命令的下达，可以实现优化调度方案的准确实施。
第四章实例分析通过对具体电力系统的潮流分析和优化调度实例进行分析，可以更好地理解和应用潮流分析与优化调度技术。
本章将以某地区电力系统为例，分析该电力系统的潮流特性和优化调度需求，并设计相应的优化调度方案。
百万千瓦发电机组协调控制策略分析与优化
百万千瓦发电机组协调控制策略分析与优化摘要：随着新能源应用规模的逐步扩大，风力发电和太阳能发电所占比重不断增加。
新能源燃料成本极低，能够承担一部分传统负荷，降低电力系统运行成本，由于新能源功率输出具有随机性、间歇性的特点，对电力系统的功率平衡产生了一定程度的影响，因此电力系统必须保留一部分扩展容量，以平衡电源输出功率的波动，保证新能源既承担传统负荷，又保证了电力系统的可靠性。
关键词：发电机组；协调控制；分析；优化引言电力供需监测信息显示，随着江河汛、枯来水流量变化以及煤炭产量、价格等因素的变化，导致水电、火电发电机组出力也随之变化，进而使得电网电力供求形势发生较大震荡，电网在低谷阶段的负荷甚至只有高峰阶段的40%左右，在供大于求的阶段为保障电网安全运行，机组负荷时常被安排在较低负荷运行，偏离设计工况较多，对机组运行经济性带来较大影响。
因此做好机组低负荷时段的经济运行应对措施，对于促进发电企业开展生产精益化管理、提高市场竞争力来说有着重要意义。
1协调控制系统协调控制系统将锅炉和汽轮发电机作为整体来进行控制，协调锅炉控制系统与汽轮发电机控制系统的工作，以消除锅炉和汽轮发电机在动态特性方面的差异，使机组既能够适应电网的负荷变化，又能够保证安全稳定经济运行。
协调控制系统回路主要包括负荷指令处理回路、汽轮发电机主控回路、锅炉主控回路和相关子回路。
为适应机组大范围变负荷，增强对变负荷的适应能力，协调控制系统以间接能量平衡控制为主，同时增加其它必要的调节手段，如热值修正自适应参数控制策略等，提高协调控制系统在各种工况下对不同煤质状况的适应性。
2风力发电机组的部件目前最新的技术所呈现出的风力发电机组机型包含三种类型，分别是定桨距失速型机组、全桨叶变距型机组以及基于变速恒频技术的变速型机组。
三种基础类型虽然有所不同，但是都采用三叶片和水平轴的叶轮结构。
布局上一般会安放在上风向位置，风车舱内的机械结构需要按照轴线的位置来进行逐一的设计。
可再生能源发电系统的调度与优化
可再生能源发电系统的调度与优化一、引言随着全球能源需求的不断增长，传统能源资源的枯竭和环境污染问题日益凸显。
可再生能源作为一种清洁、可持续的能源形式，正在得到越来越广泛的关注和应用。
可再生能源发电系统的调度和优化，对于提高能源利用效率、降低发电成本以及保障电网的可靠性具有重要意义。
二、可再生能源发电系统概述1. 可再生能源发电系统的定义可再生能源发电系统是指利用天然资源（如太阳能、风能、水能等）进行发电的系统，这些资源具有可再生性和低排放的特点。
2. 可再生能源发电技术（1）太阳能光伏发电技术：通过将太阳能转化为直接电能，实现发电。
（2）风能发电技术：利用风力驱动风机转子转动，产生机械能并通过发电机将其转化为电能。
（3）水能发电技术：利用水流的动能或水的潜能转变为机械能，再通过发电机转化为电能。
三、可再生能源发电系统调度1. 调度概述可再生能源发电系统调度是指根据电力市场需求、天气预报和发电设备性能等因素，合理安排可再生能源发电机组的运行方式和时间，以实现电网供需平衡。
2. 调度任务（1）发电机组调度：根据发电机组的技术指标和电力市场需求，合理安排发电机组的发电容量和运行时间。
（2）储能系统调度：利用储能系统的电能存储功能，调整发电机组的出力波动，提供电网调频和峰谷平衡服务。
（3）电力市场交易：将可再生能源发电系统的余电或储能系统的储能以市场化方式进行交易，提高系统运行效率。
四、可再生能源发电系统优化1. 优化目标（1）经济性：降低发电成本，提高发电效率。
（2）可靠性：保证电能供应的稳定性和可靠性。
（3）可持续性：提高可再生能源发电系统的可持续发展水平。
2. 优化方法（1）机器学习算法：利用大数据和机器学习算法对发电系统进行建模和优化，实现对天气预报、负荷预测等因素的精确预测，以优化发电调度。
（2）多目标优化算法：将经济性、可靠性和可持续性等多个目标纳入优化模型，通过权衡不同目标之间的关系，得出最优解。
最优化理论在电力系统调度中的应用
最优化理论在电力系统调度中的应用在电力系统调度中，最优化理论被广泛应用于提高电力系统的运行效率和经济性。
最优化理论通过数学建模和计算方法来寻找最优的调度方案，以最大程度地满足电力系统的供需平衡，提高电力系统的能源利用率和稳定性。
一、最优化理论简介最优化理论是数学和计算机科学中的一个分支，研究如何寻找最优的解决方案。
它的主要方法包括数学规划、动态规划、遗传算法、模拟退火等。
在电力系统调度中，最常用的最优化方法是线性规划和整数规划。
二、电力系统调度的最优化问题电力系统调度是指根据供需情况和各种约束条件，以最优的方式调配电力资源，确保电力系统的安全、稳定、经济运行。
电力系统调度的最优化问题主要包括短期调度和中长期调度。
1. 短期调度短期调度是指对电力系统进行小时甚至分钟级的调度安排，旨在满足实时的电力需求和保持系统的平衡。
在短期调度中，最优化理论可以应用于以下方面：- 发电机出力调度：最优化方法可以确定各个发电机的出力分配，以最小化总发电成本或最大化系统利润。
- 输电网功率分配：最优化方法可以帮助确定输电线路的功率分配，以最大化输电效率。
- 负荷调度：最优化方法可以通过合理分配负荷，以降低系统的负载损耗和功率不平衡。
2. 中长期调度中长期调度是指对电力系统进行日、周、月等较长时间尺度的调度计划，旨在优化电力系统的经济性和可靠性。
在中长期调度中，最优化理论可以应用于以下方面：- 电力市场运营：最优化方法可以帮助市场运营商制定合理的电力市场机制和定价策略，以提高市场效率和竞争性。
- 发电机组扩建规划：最优化方法可以帮助确定新的发电机组扩建方案，以最小化总投资成本和满足系统可靠性要求。
- 新能源消纳规划：最优化方法可以帮助确定可再生能源的优化消纳方案，以最大化可再生能源的利用率。
三、最优化理论的优势和挑战最优化理论在电力系统调度中具有一系列优势，包括：- 提高系统效率：最优化方法可以帮助降低电力系统成本，提高能源的利用效率。
电力系统中基于遗传算法的优化研究
电力系统中基于遗传算法的优化研究电力系统是国家经济发展的重要支柱之一，在电力系统的运行中，随着能量的转化，电力的质量和效率都成为了技术发展中需要优化的方面，因此，在电力系统中运用数学算法进行优化的研究得到了广泛的关注。
遗传算法是其中的一种重要算法，被广泛应用于电力系统中的优化问题，本文将重点阐述电力系统中基于遗传算法的优化研究。
1. 遗传算法简介遗传算法是模拟生物进化过程的一种计算方法，其基本模型由基因、染色体、适应度函数三部分组成。
基因是代码片段，编码了个体某一特定性状的信息。
染色体就是基因的集合，它代表了个体的一个完整的基因组，该染色体的变化是在演化过程中发生的。
适应度函数是用来评价个体之间优劣程度的函数，即在演化过程中，它的值能够反映个体对问题的适应性。
遗传算法通过复制、交叉、变异和选择这四个基本遗传操作，在各个群体中产出新的个体，使得良好的个体逐渐趋于优化。
2. 电力系统的研究优化问题电力系统中的优化问题是一个多目标的问题，与电力运行的安全性、经济性、环境保护等方面有关。
电力系统的问题主要包括发电机组的优化调度、电力质量的优化和电力的节约等方面。
2.1 发电机组的优化调度电力系统中的发电机组是整个系统的核心，其调度优化能否合理，直接影响到电力系统的质量和效率。
在发电机组的调度中，可以利用遗传算法来进行优化调度。
通过适当的传递优良特性的基因，使新的个体逐步趋于优良，不断优化，求得最优解。
2.2 电力质量的优化电力质量问题在电力系统内已经成为一个关键问题。
电力质量的优化主要是指在电力三相不平衡、电压闪变、频率跳变、电力谐波、电磁干扰等方面对电力质量进行有效的控制。
在优化过程中，可以利用遗传算法对问题进行分析和解决。
2.3 电力的节约在电力系统中，节约电力成为了一个重要课题。
通过遗传算法对于能源中节能的部分进行充分的探讨，能更好的研究和利用电力系统的优化问题。
3. 遗传算法在电力系统中的应用目前，在电力系统领域中，遗传算法已经被广泛应用，下面将分别介绍其在发电机组的优化调度、电力质量的优化和电力节约等方面的应用。
电力系统的安全稳定运行与优化调度
电力系统的安全稳定运行与优化调度电力系统的安全稳定运行是保障国家经济发展和社会稳定的重要条件之一。
随着电力系统规模的不断扩大、技术的不断创新和发展，优化调度成为电力系统管理中不可忽视的重要环节。
一、电力系统的安全稳定运行电力系统是由电力发电、输电、变电和配电组成的系统。
电力系统运行起来需要满足电压、频率、功率等方面的要求，以保证各类用电设备可以正常工作。
电力系统的安全稳定运行需要满足以下几个方面的要求：1. 保证电压稳定。
电力系统中的电压是由供电电压和消耗电压的差值来决定的，如果电压过高或过低就会影响设备的工作，进而可能导致设备受损和停机，严重影响电力系统的供电能力。
2. 保证频率稳定。
在电力系统中，发电机和消耗设备的运转都会影响系统的频率。
如果频率过高或过低，会导致电力设备的损坏和停机，甚至会导致系统崩溃和停电。
3. 保证功率平衡。
电力系统中的功率平衡是指系统的总供电量和总消耗量保持平衡。
如果供电和消耗的功率不平衡，会导致电网电压和频率不稳定，从而影响电力系统的稳定运行。
以上三个方面是保证电力系统安全稳定运行的重要要求，这些要求可以通过电力系统运行监控、故障自动检测和隔离、保护系统等手段来实现。
二、电力系统的优化调度电力系统的优化调度是指通过对电力系统各个环节的优化和调度，达到最优化的供电效果，以提高系统稳定性和运行效率。
1. 发电机组优化调度。
电力系统中的发电机组有多个，每个发电机组的运行状态会影响整个电力系统的稳定性。
因此，需要对各个发电机组进行优化调度，以保证系统的负荷平衡和电压、频率的稳定。
2. 电线路线损优化。
电力系统的输电和配电线路会有一定的电线路损耗，影响电力系统的供电效率。
因此，需要对电力系统中的电线路进行优化调度，以减少电线路损耗，提高电力系统的供电效率。
3. 负荷优化调度。
电力系统的负荷会随着时间变化而改变，需要对各个时间段和不同区域的负荷进行优化调度，以保证系统的稳定性和运行效率。
大规模新能源并网下火电机组深度调峰优化调度
大规模新能源并网下火电机组深度调峰优化调度摘要：目前，以风电发电技术为代表的新能源发电技术正在快速发展，其发电负荷有着强随机性，导致电网的消耗能力不强，从而导致新能源发电发展停滞。
为了进一步加大新能源大规模并网条件下火电机组的效率，需要实现火电机组深度调峰控制，以解决当前的问题。
关键词：新能源并网；火电机组；深度调峰引言截至2021年年底，中国并网风电3.3亿kW，并网光伏3.1亿kW。
新能源装机容量增加导致系统调峰需求越来越大，目前电网调峰电源仍以火电为主。
提高新能源消纳，火电机组须进行深度调峰改造。
深度调峰火电机组运行成本增加，但也提高了新能源的消纳，给电网带来了收益。
因此，如何平衡深度调峰运行成本与电网收益，研究新能源及火电机组深度调峰下的优化调度策略显得尤为必要。
目前，对于新能源和火电机组深度调峰下多能源互补联合调度研究较少，且大多忽略了提高新能源消纳所带来的收益。
文中对大规模新能源并网下火电机组深度调峰优化调度模型进行研究，以综合成本最低为目标，引入备用容量来应对风光荷的预测误差及突发事件;考虑油耗、机组寿命、环境等因素对深度调峰经济性的影响，分别从调峰深度、新能源消纳量、火电企业收益等方面对大规模新能源并网下火电机组深度调峰优化调度进行分析。
1现有的对于需求侧响应促进新能源消纳的研究主要分为两类1)面对电力市场中潜在的DR用户整体,根据常见的响应规律建立DR模型，在此基础上研究其对于新能源消纳的促进作用；2)对居民和商业用户需求侧响应促进新能源消纳的研究。
文献构建基于价格响应的居民混合能源系统的需求响应运行和风电的日前调度模型，加强风电消纳并降低居民用电成本。
文献针对居民用电，制定了主动式负荷需求响应策略，基于补偿促进居民改变自身用电量增强对于新能源的消纳。
文献从聚合商的角度建立了考虑供暖、通风和空调的DR模型，以平衡每小时风力发电量。
在上述研究中,需求侧响应资源较为分散，单位容量较小，需要根据调配结合成容量较大的需求侧响应资源参与电力市场的响应计划。
基于遗传算法的电力系统优化调度方法研究
基于遗传算法的电力系统优化调度方法研究电力系统是现代社会不可或缺的基础设施之一，它涉及到电力的生产、传输和分配等方面的问题。
随着电力需求的不断增长和电力网络的复杂化，如何实现电力系统的优化调度成为一个重要的研究课题。
本文将重点介绍基于遗传算法的电力系统优化调度方法的研究进展。
一、电力系统优化调度问题的定义电力系统优化调度问题可以简单地表述为：在给定的电力系统结构、设备参数、负荷需求和运行约束条件下，确定各个发电机的出力和输电线路的潮流分配，以使得系统的损耗最小、各个设备的运行状态满足要求，并且尽可能地提高系统的可靠性和经济性。
二、遗传算法的基本原理遗传算法是一种基于进化思想的优化算法，它模拟了自然界中的生物进化过程。
它通过模拟遗传、交叉和变异等基因操作来生成新的解，并通过适应度函数来评估解的优劣。
优秀的解将被选择为下一代的父代，经过多次迭代演化，逐渐找到最优解。
三、遗传算法在电力系统优化调度中的应用1. 发电机出力优化调度发电机的出力调度直接影响到电力系统的供需平衡和电能损耗。
遗传算法可以通过对发电机出力进行优化调整，实现最小化系统损耗、满足负载需求、提高发电机运行效率等目标。
同时，还可以考虑发电机油耗、环境排放等影响因素，使得优化调度更加全面。
2. 输电线路潮流分配优化输电线路潮流分配是电力系统调度的关键问题之一。
遗传算法可以通过优化线路潮流分布，减小线路损耗，提高系统的供电能力和电压稳定性。
此外，遗传算法还可以考虑线路的输电能力、距离、导线材料等因素，为电力系统的调度提供更加合理的方案。
3. 电力系统可靠性优化电力系统的可靠性直接关系到供电的稳定性和可持续性。
遗传算法可以通过优化发电机的备用容量分配、线路的并联设计、负荷的分配等方式，提高电力系统的可靠性。
它可以考虑故障率、恢复时间等因素，使得电力系统的可靠性指标达到最优。
四、基于遗传算法的电力系统调度方法的研究进展基于遗传算法的电力系统调度方法已经得到了广泛的研究和应用。
电力系统调度中的优化算法
电力系统调度中的优化算法电力系统调度是指在一定时段内，根据供电负荷和电源出力的变化情况，合理安排电力生成和配送，以保证电力系统稳定运行的过程。
在电力系统调度中，优化算法的应用可以提高调度效率和降低调度成本，是电力系统调度的重要组成部分。
一、常用的优化算法1.遗传算法遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法。
遗传算法通过对包含可能解决方案的种群进行操作，不断进行自然选择、交叉、变异和适应度评价等过程，最终找到符合要求的最优解。
在电力系统调度中，遗传算法可以用于发电机出力调度、线路输电功率调度、电能质量控制等方面。
2.粒子群算法粒子群算法是一种基于群体智慧的优化算法。
该算法通过模拟粒子在多维状态空间中搜索最优解，实现优化问题的求解。
在电力系统调度中，粒子群算法可以用于电力市场竞标、电力负荷预测、风电光伏发电预测等方面。
3.模拟退火算法模拟退火算法是一种利用物理退火原理寻找最优解的随机优化算法。
该算法通过在解空间中随机搜索，以一定概率接受劣解，以避免陷入局部最优解。
在电力系统调度中，模拟退火算法可以用于输电线路容量分配、配电变压器负载分配等方面。
二、应用实例1.电力市场竞标电力市场竞标是指发电厂根据市场需要，以市场价格向电力市场提供电力供给，完成电力交易的过程。
优化算法在电力市场竞标中的应用，可以通过计算合理的发电计划和交易价格，实现发电厂效益最大化和市场货源最优化。
遗传算法、粒子群算法等优化算法的应用，可以帮助发电厂制定最优的发电计划和交易策略，提高其市场竞争力。
2.电力负荷预测电力负荷预测是指通过对历史数据和相关因素的分析，预测未来一段时间的负荷变化情况。
优化算法在电力负荷预测中的应用，可以通过建立预测模型，预测未来负荷变化趋势和幅度，进而制定合理的供电计划和调度策略，提高电力系统调度的效率和精度。
粒子群算法、遗传算法等优化算法的应用，可以帮助电力系统制定最优的供电计划和调度策略，确保系统的稳定运行。
电力系统的优化调度与规划
电力系统的优化调度与规划1. 引言是指通过合理的计划和调度电力资源，最大程度地满足用户需求，保障电力系统的稳定运行和经济运行。
随着电力系统规模的不断扩大和电力负荷的逐年增加，变得越发重要。
2. 电力系统的组成与运行2.1 电力系统的组成电力系统通常由电源、输电线路、变电站和用户组成。
电源包括火力发电、水电发电、核电发电和新能源发电等。
输电线路将发电厂的电力输送至变电站，变电站则对电力进行升压、降压和分配。
用户则通过配电网接收到电力。
2.2 电力系统的运行电力系统的运行包括电力供需平衡、电力调度和电力负荷预测等。
电力供需平衡是指根据用户的用电需求，调整电源的运行，使发电与用电平衡。
电力调度是指根据电力供需平衡，调整各个电源的运行方式和发电能力。
电力负荷预测则是通过历史数据和天气预报等方法，预测未来一段时间的用电负荷。
3. 电力系统优化调度3.1 优化调度的目标电力系统的优化调度目标是通过合理的调整电源的运行方式，实现供需平衡，同时最大程度地节约电力资源，降低运行成本。
优化调度需要考虑多个因素，如电力负荷预测、电源容量、线路输电能力和电力市场需求等。
3.2 优化调度的方法现代优化调度方法主要包括线性规划、整数规划、动态规划和遗传算法等。
线性规划适用于求解具有线性约束条件的问题，如发电机出力和负荷之间的平衡。
整数规划适用于求解具有整数约束条件的问题，如调度设备数量的整数要求。
动态规划则适用于求解包含随机性的问题，如电力负荷预测与电源出力调度。
4. 电力系统规划4.1 规划的目标电力系统的规划目标是根据电力需求的增长趋势和电力资源的分布情况，合理规划电力设备的建设和更新计划，以满足未来的用电需求。
规划需要考虑电力设备的投资成本、运行成本和环境影响等因素。
4.2 规划的方法电力系统规划通常采用正向规划和逆向规划相结合的方法。
正向规划是指根据用户的用电需求和电力资源分布情况，通过优化调度的方法，确定未来一段时间的电力设备建设和更新计划。
火力发电系统的优化设计与运行控制
火力发电系统的优化设计与运行控制随着我国经济的发展，能源需求迅速增加，火力发电是我国主要的电力供应方式之一。
然而，火力发电的燃烧排放会对环境造成不可逆转的影响，因此，如何设计出更加优化、环保的火力发电系统，并控制其运行，成为当今电力领域亟待解决的问题。
一、火力发电系统的结构火力发电系统主要由以下几个部分组成：燃料处理系统、锅炉系统、汽轮机系统、发电机系统、除尘脱硫系统和废水处理系统等。
这些部分相互协调，配合运行，才能保证火力发电系统的正常运行。
燃料处理系统：主要是对燃烧所用煤炭进行除石、除铁等预处理，以减少锅炉和汽轮机的磨损，并为燃烧提供适宜条件。
锅炉系统：锅炉系统分成水冷壁、过热器、再热器和空气预热器等部分，是火力发电的“心脏”。
其主要作用是将燃料中的化学能转化为热能，并将水加热成蒸汽，为汽轮机供能。
汽轮机系统：汽轮机是锅炉所生产的高温高压蒸汽所驱动的旋转动力机械，其主要作用是将蒸汽的热能转化为机械能，驱动发电机转子旋转。
发电机系统：发电机是将汽轮机动力转化为电力的重要部分。
发电机转子外面绕着一定数量的线圈，当转子旋转时，磁场也随之变化，从而在线圈中感应出电流。
除尘脱硫系统：煤炭的燃烧会产生氮氧化物、硫化物、二氧化碳等大量的污染物，除尘脱硫系统主要是将这些污染物去除，保证排放的烟气符合国家环保标准。
废水处理系统：锅炉和汽轮机的自来水和冷却水都会形成废水，废水处理系统主要是将这些废水经过处理后，达到排放标准或者回收再利用。
以上是一个火力发电系统的基本结构，每个部分都需要高效、稳定的运行，才能满足电力系统的稳定供电要求。
二、火力发电系统的优化设计火力发电系统的优化设计，主要是为了减少能耗、提高效率、降低排放。
通过各个部分的结构优化和技术改进，可以实现火力发电系统的优化设计目标。
燃料选择：更换高品质低灰分煤或进口煤，可大大降低煤粉的使用量，减少氮氧化物排放。
燃烧优化：利用计算机智能化技术进行燃烧氧量的控制，能够降低锅炉燃烧过程中的污染物排放。
电力调度自动化应用与优化措施
电力调度自动化应用与优化措施电力调度自动化是指利用计算机技术和自动控制技术，对电力系统进行智能化调度和优化调度的过程。
通过建立电力系统的数学模型，以及运用优化算法和决策支持系统，实现对电力系统的自主、智能调度。
下面将介绍电力调度自动化的应用和优化措施。
电力调度自动化应用于电力系统的实时调度。
通过采集电力系统的实时数据，如负荷数据、发电机数据、输电线路数据等，实时监测电力系统的运行状态。
基于这些实时数据，对电力系统进行实时调度，通过调整电力系统中的各个元件（如发电机、变电站、输电线路等）之间的操作方式，以有效地实现电力系统的平衡运行。
这样可以提高电力系统的安全性、可靠性和经济性。
电力调度自动化应用于电力系统的短期调度。
通过对电力系统进行数学建模和仿真，确定一段时间内的电力系统运行方案，包括发电机的出力调度、输电线路的负载分配、节点电压控制等。
这样可以合理利用电力系统的资源，保证电力系统的供需平衡，并且提高供电质量和经济效益。
为了实现电力调度自动化的优化，需要采取一系列的措施。
建立电力系统的数学模型，包括电力系统的潮流模型、经济调度模型和市场交易模型等。
这样可以利用这些模型对电力系统进行仿真和优化。
选取合适的优化算法，如线性规划、整数规划、遗传算法等，通过对电力调度问题的优化求解，得到最佳的运行方案。
建立决策支持系统，将优化算法应用于电力调度的决策过程中，为电力调度人员提供决策支持和辅助决策，提高电力调度的效率和精度。
加强电力调度自动化系统的监测和管理，及时发现和解决系统故障和问题，确保电力调度自动化系统的稳定和可靠运行。
风能发电系统并网调度与优化技术研究
风能发电系统并网调度与优化技术研究随着能源需求的不断增长和对可再生能源的重视，风能发电作为一种清洁、可再生的能源形式受到越来越多的关注。
然而，由于风能的不稳定性和间歇性，风能发电系统的并网调度与优化成为了一个具有挑战性的课题。
本文将探讨风能发电系统并网调度与优化技术的研究现状和发展趋势。
首先，我们需要了解风能发电系统的基本原理。
风能发电是利用风能转化为机械能，再通过发电机将其转化为电能。
然而，由于风力的不确定性，风能发电系统的发电能力会有一定的波动。
因此，在并网调度与优化过程中，我们需要考虑如何有效地利用风能发电系统的发电能力，并将其与电网系统进行有效地调度和优化。
其次，风能发电系统的并网调度与优化技术是基于对风速、风向等参数进行监测和预测的基础上进行的。
通过对风能资源进行准确的预测，可以更好地分析风电场的发电能力，从而制定合理的发电计划和调度策略。
同时，为了提高风能发电的可靠性和经济性，还需要考虑如何与传统电力系统进行协调，以实现风电与其他能源的互补和平衡。
在技术方面，目前的研究主要集中在以下几个方面：1. 风能发电系统的预测与优化：通过对风能资源的监测和预测，可以制定合理的风电发电计划，并将其与电网系统进行调度和优化。
通过优化算法和模型的应用，可以更好地提高风能发电系统的利用率和经济性。
2. 风能发电系统的并网技术：将风能发电系统与电网系统进行有效地协调和并网是一个重要的挑战。
当前的研究主要集中在并网技术的优化和调度，以提高风能发电系统的稳定性和可靠性。
3. 风能发电系统的储能技术：由于风能发电具有波动性和间歇性，在电网调度过程中可能会出现风电供给与需求之间的失衡。
因此，如何利用储能技术来平衡电力供需是一个关键问题。
目前的研究主要集中在储能技术的优化和运营，以提高风能发电系统的稳定性和可靠性。
4. 风能发电系统的智能化管理：随着人工智能和大数据技术的不断发展，如何利用这些技术来优化风能发电系统的管理和调度是一个研究热点。
火电机组优化
电力系统经典经济调度
• 目前仍以等微增率法为基本的方法，当前 各国电力公司采用的实时优化调度程序多 数是基于经典经济调度的数学模型。 • 缺点是不重视线路的安全性因素，而线路 安全性问题恰恰是系统发生事故的主要原 因。
电力系统最优潮流
• 最优潮流是同时考虑网络安全性和系统 的经济性的一种实现电力系统优化的问题， 它以数学规划为基本模式，可以出路大量 的约束。最优潮流与经典的经济调度相比， 不仅可以考虑更多的约束条件，并且其优 化精度更高。而目前经典经济调度，除了 发电机的有功功率约束外，只有部分方法 能够处理线路安全约束，对最优潮流中的 其他约束无法处理。
电力系统最优潮流
三、静态优化调度只是对动态电力系统的一 个时间段进行优化计算，不考虑各时间段 之间的耦合性和变量变化的连续性。而实 时化调度是一个动态调度问题，需要考虑 相邻时刻之间的运行状态的相互影响，即 控制变量的连续性，如发电机的调整速度 的限制，水库存水量有限等等。这些是约 束式静态优化潮流所无法处理的。
电网经济主要技术措施合理安排变压器的运行方式保证变压器经济运行做到经济调度有效降低网损电力系统经优化调度在电力系统中实现系统安全经济运行对国民经济发展具有重大的意义因此从19世纪30年代开始世界各国对发电厂的经济符合分配系统的安全经济调度最有潮流等问题都做了深入的研究并逐步的将各种优化调度方法应用到实际系统中
二次规划模型
电力系统的最优化调度和计划研究
电力系统的最优化调度和计划研究一、概述电力系统的最优化调度和计划涉及到复杂的数学模型和算法，其目的是实现电力系统的高效、稳定、安全和可靠运行。
本文将从电力系统的调度和计划、最优化方法、实现策略等方面论述电力系统最优化调度和计划的研究，以期为电力系统的优化管理提供借鉴与启示。
二、电力系统的调度和计划1.电力系统的基本构成电力系统由发电、输电、变压和用电四个部分构成，其中发电部分包括火力发电厂、水电站、核电站等各种类型的发电设施，输电部分包括高压输电线路、变电站等设施。
变压部分主要是根据用电需要调节电压水平，以保证电力的稳定供应。
用电部分则是指用电者对电力进行的各种形式的消费。
2.电力系统的调度和计划电力系统调度和计划的目的是为了实现电力系统的高效、稳定、安全和可靠运行。
其核心是对电力系统中各项指标进行跟踪和优化，包括负荷预测、发电机调度、输电网络控制等诸多方面。
特别是在电力市场环境下，合理的电力调度和计划是保证市场正常运营和用户正常用电的最基本保障。
三、最优化方法介绍1.最优化问题的基本概念最优化问题是指通过有效的算法和方法，在满足特定约束条件下，寻求使目标函数达到最优值的方法和过程。
其目的是为了找到一种最合适的决策方案，以满足用户需要和社会效益。
2.最优化方法的分类最优化方法主要分为线性规划、整数规划、非线性规划等几类方法。
其中，线性规划是应用最广泛的方法，其可以被应用于各种复杂问题的求解。
整数规划则是在线性规划的基础上，对目标函数中的变量进行了限制，使得它们只能取整数值。
非线性规划适用于那些包含非线性目标函数和类约束的问题。
3.最优化方法的适用场景不同的最优化方法适用于不同的场景。
线性规划适用于各种较为简单的问题的求解，而非线性规划则适用于那些包含了更加复杂的因素的问题。
整数规划则适用于需要取整数值的问题，如人力资源和物流调度等问题。
四、实现策略1.最优化方法的应用最优化方法可以应用于电力系统调度和计划中的各个环节，包括负荷预测优化、发电机调度优化、输电网络控制优化等等。
电力系统中的多能联合优化调度研究
电力系统中的多能联合优化调度研究随着能源需求的不断增长，电力行业也在不断地发展和壮大。
目前，电力系统已经成为国家经济的重要基础设施之一，同时也面临着许多挑战和问题。
其中，电力系统的调度是其中非常重要的一个环节。
多能联合优化调度研究就是为了解决这一问题而产生的。
一、电力系统调度的意义电力系统调度，是对于电力系统内各种资源进行优化调度，以保障系统的安全、稳定运行，同时尽可能地降低成本、提高效率。
电力系统是一个复杂的系统，它由发电、输电、配电等环节组成。
在这一系统中，调度就是发电和负荷配合的管理工作。
如果调度做得好，可以最有效地利用资源，实现供需的平衡，防止电力事故的发生。
因此，电力系统调度不仅保障了电力行业的高效运作，同时也关乎着人民生活的各个方面。
如果调度不到位，就可能会导致电力供应紧张，造成停电等问题，对社会造成不良影响，甚至危及社会稳定和人民生命财产安全。
因此，电力系统调度是非常具有现实意义和应用价值的问题，也是需要不断研究和创新的领域。
二、电力系统调度中的多个问题电力系统调度面临许多问题，其中最主要的是以下几个方面：1、发电机组的调度问题发电机是电力系统中最核心、最重要的组成部分。
调度时需要考虑不同发电机的特点，如发电机的容量、负载等，以尽可能地发挥其最大潜力。
2、系统负荷的预测问题负荷预测是一个极为重要的环节，对于电力系统调度来说尤为重要。
负荷预测需要考虑的因素包括季节、节假日、人口迁移、气候变化等因素。
通过对负荷的准确预测，可以实现供需平衡，以及电力系统的稳定运行。
3、用电成本的优化问题电力调度的目标是尽量降低发电成本，同时保证电力系统的稳定运行。
在这个过程中，需要综合考虑各个因素，如发电燃料成本、人工成本、维护费用、配电损耗等因素，以尽可能地降低发电成本，提高电力系统的效率。
4、新能源的融合问题新能源是近年来电力系统中的热点问题之一，其使用量不断增加。
然而，由于新能源的不稳定性和波动性，其使用会给电力系统调度带来许多挑战和困难。
电力系统优化调度研究
毕业设计说明书中文摘要刘杰：电力市场下电力系统优化调度研究毕业设计说明书外文摘要刘杰：电力市场下电力系统优化调度研究目录1 引言 (4)1.1课题研究的目的与意义 (4)1.2电力系统的现状 (5)2 电力系统油画调度算法 (5)2.1优化算法 (5)2.2优化调度遗传算法 (7)2.3优化调度动态规划法 (11)3 电力系统优化调度 (12)3.1水电厂优化调度思路 (12)3.2水电厂优化调度建模 (12)3.3水电厂优化调度运行 (15)3.3.1优化调度检修优化 (17)3.3.2最小风险度模型 (18)4优化结果比较 (19)4.1计算结果分析比较 (19)4.2两种算法比较 (21)5结论与展望。
(23)5.1结论 (23)5.2展望 (23)参考文献 (23)致谢 (23)刘杰：电力系统优化调度研究电力系统优化调度研究1 引言1.1课题研究的目的与意义电力工业的根本任务是以安全为中心，在充分合理地利用能源和运行设备能力的条件下，保证安全经济发、供电，以满足国民经济各部门的电能需求。
电力系统供应着现代化社会生产和生活的大部分能量，相应地，也消耗着大量的一次能源——煤、石油等。
对于电力这样重要的能源转换系统，提高其运行效率、实现其运行优化的必要性是显而易见的。
对于一个大的电力系统而言，在保证供电的前提下减少燃料消耗，提高运行的效率，就意味着每年能够节约数以万吨计的燃料。
因此，电力系统的优化问题长期以来一直是电力系统工程技术人员和学者研究的重点。
尤其是近几年来，随着我国国民经济的快速发展和人民生活水平快速提高，全社会用电量急速增长，全国都面临着电力严重短缺的局面。
在如此严峻的形势下，深入研究电力系统的优化及经济运行问题更具有十分现实的社会意义。
电力系统优化是电力系统分析的一个分支，它所研究的问题主要是在满足负荷需求的前提下，如何优化地配置系统资源以及调度系统内设备的运行工况，从而使系统发电所需的总费用或所消耗的总能源耗量达到最小这样一个运筹决策问题。
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发电机的优化调度何敏洪1 郑碧珍2 任冠峰11. 韶关学院2002级数学系数学与应用数学班，广东韶关5120052. 韶关学院2001级数学系数学与应用数学(1)班，广东韶关512005[摘要]:本文探讨的是如何在满足负荷要求的条件下，寻求一种最佳的机组组合方案，使得发电总费用最低。
我们以一天为周期，由于一天中不同时段的电力负荷不同，所以应考虑到开停机的情况，于是我们以各个时段发电总费用的叠加为目标函数，在满足负荷要求和机组特性的条件下，使目标函数值最小建立发电机组经济组合模型。
然后以模型二的2条原则用MATLAB 编程求得总费用为996042.8. 各时段的费用分别为,210300,2.239667,156300,1296004321====C C C C .6.2601755=C 根据各时段的费用设置利率就可以算得各时段的电费定价。
另外，模型二的2条原则给出了三类机组在各种状态下的优先级，基于优先级进行调度，这个模型较好地解决了在已知负荷改动或发电机检修情况下，能迅速得出新的调度方案。
关键词：经济组合模型；优先级；盈利率.1 问题的提出电能作为现代社会中的主要能源，其生产、分配与国民经济各部门和人民生活有着极为密切的关系，乃至于在经济、生活着起支柱作用。
电能不能大量存储的特点注定了对于电能的生产安排必须满足于负荷的要求，即在一定的负荷条件下，如何安排电能的生产，这就提出了发电机调度问题，而在经济的要求下，就要涉及到发电机组的优化组合问题。
2 模型的假设1 不考虑机组间的相互影响，各机组独立运行.2 各时段电力负荷稳定，负荷增加不超过15%.3 电力生产在任何时刻满足“发电机组发电功率=负荷功率”.4 调度时，每台发电机都具备开或停的能力，且有足够的机供调度.5 发电机检修时须停机，即不生产电力.6 开关发电机的时间都在一个时段末或下个时段初.7 各发电机的开关都在同一时刻完成.3 符号的约定（下列符号中的j i ,均为1,2,3.j .5,,2,1== i ）i T 一天中负荷不同的5个时段中的第i 个时段长度（单位：小时） i C 第i 时段的发电费用j C 第j 类型发电机在最低水平每小时费用 ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=300026001000Cj g 第j 类型发电机每兆瓦每小时费用 ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=33.12gj S 第j 类型发电机的开动费用 ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=50010002000Sj m in P 第j 类型发电机运行发电的最低水平 (单位：ＭＷ) ⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=150********Pj P m ax 第j 类型发电机运行发电的最高水平(单位：ＭＷ) ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=400017502000Pij P 第i 时段第j 类型发电机的实际运行功率 ij n 第i 时段第j 类型发电机的运行台数 j N 第j 型发电机的总台数i M 第i 时段电力负荷要求(单位：ＭＷ)η负载增量()%15=η4 模型的建立4.1 模型一：发电机组经济组合模型我们以一天为周期来考虑，以各时段发电费用叠加为目标，ij ij P n ,为决策变量建立如下模型：为方便计算，我们引入下列符号关系：()3,,1.5,,1,0,1,1,6,,1,,1 ===⎩⎨⎧≤=++j i n n n n n n f j j j i j i j i j i建立目标函数和约束条件：()()[]∑∑∑∑==+==⎭⎬⎫⎩⎨⎧⎥⎦⎤⎢⎣⎡⋅-⋅+⎭⎬⎫⎩⎨⎧⋅-+⋅⋅31j 51,,151i 31min min f n n S g P P C n T i j i j i j j j j ij j ij i()()⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧==≤≤≤≤≤≤≤≤+⨯≥⋅=⋅∑∑==3,2,1 .5,,2,10001 ..332211max min 31max 31j j i Nn N n Nn P P P M P n M P n t s i i i jij j i j j ij iij ij 其中η 4.2 模型二原则1：各类机组同时运行的功率分配原则下图是用MATLAB 编程做出的各类机组运行中的不计开机费时的单位功率每小时平均费用曲线：（程序见附录3）由曲线可看出，当1，2，3类机同时运行时，1类机组的优先级最高，2类机次之，3类机最低。
原则2：基于经济性优先级的开机选择原则设q P 为缺额的功率，vj C 是缺额时在T ∆内单位功率平均每小时平均费用，则 (1) . 24,max min 时当≠∆≤≤T P P P q ()TP S T P p g T C C q jj q j j vj ∆⨯+∆⨯-⨯+∆⨯=min(2) . 24,min 时当≠∆T P P q记(),,,,0min 0'平表示其原来运行功率水类机组表示第k q j k k P k k j k P P P P ≠--=,,min '水平类机组功率下降后运行时类机组运行与就表示在启动第k P j P j k ()()则时的每小时费用类机组功率为表示,min k j k j j k k P k P P g C P f -⨯+=()()[]TP TP f P f S T C C j k k k k j j vj ∆⨯∆⨯--+∆⨯=min '0.(3) ()().2,1max max 考虑部分，然后将余下的按时，先考虑当P P P q .(4) 的情况就如同原则时当1,24=∆T . 5 模型的求解5. 1 模型一的求解依照上面2条原则，基于优先级将各个时段的情况用MATLAB 编程搜索求解模型一.（部分程序见附录1,2）将求得的5个时段的3类发电机运行台数ij n 写成矩阵形式，实际运行功率ij P 也写成矩阵形式.[]⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=091221012081206120012n ， []⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=0174893915001750162501748918017501625001250P 。
用MATLAB 求得的各时段的费用为：6.293175,242300,2.269667,180300,153600'5'4'3'2'1=====C C C C C再减去已经开动发电机的开动费用即为各时段的实际成本.129600200012'11=⨯-=C C , 156300200012'22=⨯-=C C , .6.260175 ,210300 ,2.2396671000620001254'33===⨯-⨯-=C C C C5.2 边际费用的求解假设电力生产公司的盈利率%20=λ，则各时段的电价i r 为：()λ+⨯=1iii M C r .563.11 ,309.6 ,504.11 ,252.6 ,368.1054321=====r r r r r6 模型的评价在求解模型一时，程序将状态变量离散点存储在计算机中，占用了很大内存，增加了程序运行时间，但还是求得了令人满意的结果。
模型二的2个原则简洁、直观地确定了机组优先级，更主要的是在负载改动或发电机检修时不用重新全局计算，只需在条件允许的情况下，迅速完成发电机组优化组合和调度任务。
参考文献：[1].MATLAB6.5辅助优化计算与设计. 北京.电子工业出版社.2003.1 [2].萧树铁等. 数学实验. 北京.高等教育出版社. 1999.7 [3].何仰赞等. 电力系统分析. 湖南.华中科技大学出版社.2002.3 附录1%第二时段的程序 tic,clear,clc B1=[];B2=[];B3=[]; for p1=850:2000 for j=2:10for p2=1250:1750if 12*p1+j*p2-30000==0 & 12*2000+j*1750>=30000*1.15 B1=[B1,p1];B2=[B2,j];B3=[B3,p2];[12,p1,j,p2]; endendendendfor j0=1:length(B1)C(j0)=2000*12+1000*3*12+(B1(j0)-850)*6*12+1000*B2(j0)+2600*3*B2(j0) +(B3(j0)-1250)*3.9*B2(j0);endmin_c=C(1);for j1=1:length(B1)if C(j1)<min_cmin_c=C(j1);j2=j1;endendB4=[12,B1(j2),B2(j2),B3(j2),min_c]time=toc附录2%第四时段的程序tic,clear,clcD1=[];D2=[];D3=[];for p1=1300:2000for p2=1250:1750for p3=1500:2000if 12*p1+10*p2+2*p3==40000D1=[D1,p1];D2=[D2,p2];D3=[D3,p3];endendendendfor j0=1:length(D1)C(j0)=12*2000+1000*36+(D1(j0)-850)*72+10000+2600*30+(D2(j0)-1250)*39 +1000+18000+(D3(j0)-1500)*18;endmin_c=C(1);for j1=1:length(D1)if C(j1)<min_cmin_c=C(j1);j2=j1;endendD4=[12,D1(j2),10,D2(j2),2,D3(j2),min_c]time=toc附录3（略）。