[外语学习]19组余曼涂洋段继艳

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1、电力市场购电决策的数学模型摘要本文讨论的是关于区域电力市场日前购电分配的决策模型,属于优化问题中的单目标多变量非线性规划决策优化问题。为解决以最小的费用按用电负荷预测采购电力机组组合,我们建立了两个最优化模型。对于问题一:我们首先以局部最优为前提分析了每一时段非线性规划模型的局部最优解,基于局部最优和实际用电不间断情况,我们建立了的全局单目标多变量二次规划最优模型。得到如下的方案,且得到最终的成本为1447818元。0-66-99-1212-1414-1818-2222-24型号10333110型号24444

2、444型号33888886型号40313130对于问题二,在问题一的基础上,在加以考虑留出正在工作的机组的20%的发电能力,该问题使得其约束条件也随之变化,但目标函数并未改变,我们首先增加了其约束条件,局部分析每一时段的最优解,然后建立全局最优的单目标多变量非线性规划模型,得到如下的方案,且得到最终的成本为1468240元。0-66-99-1212-1414-1818-2222-24型号10336220型号24444444型号31888883型号42313133最后,分别对模型一,模型二从可用数量和最大输出功

3、率两个方面进行灵敏性分析,结果为增加型号一的最大输出功率和型号二的可用数量都会使得问题一,二的总的成本降低。关键词:电力市场日前购电决策单目标非线性规划全局最优解1问题的重述1.1问题背景在单一购电的电力市场交易模式下,买卖双方通过互联的电力网络进行电能交易,电网公司希望以最低的价格获取电能,而发电公司希望以较高的价格卖出电能,显然,对买卖双方而言,参与市场的目的是为了追求自身的最大经济利益。这就要求电网公司制定的购电策略既能较好的适应电网运行的实际情况,又能兼顾各市场参与者的利益。其中,在交易市场中,日前市

4、场完成了大部分现货电量的购电计划,日前市场购电不同于长期合同购电,它是根据负荷预测,考虑负荷的空间时间分布,以及电网安全、输送能力等因素,通过对购电成本、输电成本进行分析,编制次日的购电计划,以谋求系统效益最大化。因此,电网公司制定全局最优的日前购电决策,不仅影响电力系统本身的经济性和安全性,还将影响到电能的充分供给和能源的可持续发展。在发电市场、电力联营体模式下,电力公司代表用户买电,追求的目标是以最小的费用采购电力满足用户的需求,也就是以最小的费用按用电负荷即用电量预测采购电力安排机组组合。本文主要讨论买

5、方购电决策分配问题,以期达到最佳经济效益。该电网公司可购置电能的不同型号发电设备的大致情况如下: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。1.2需要解决的问题题目附录中给出了发电机和每日用电需求的数据情况,根据这些相关信息,我们需要通过采用数学建模的方法来帮助解决以下问题:问题一:在满足日前用户电能需求的情况下,建立

6、数学模型,进行采购电能的设备决策安排,以期达到最小的采购成本费用,并对所建立的数学模型进行灵敏性分析,并针对模型的结果给出合理的解释,特别要指出所建模型中的优点与不足之处。问题二:假设在任何时刻即每个时间段,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。建立数学模型,使在满足日前用户电能需求的情况下,发电机组还有额外的发电能力余量应对紧急情况,进行采购电能的设备决策安排,以达到每天的成本费用最小,并对所建立的数学模型进行灵敏性分析,并针对模型的结果给出合理的解释,特别要指出所建模型中的优

7、点与不足之处。2基本假设1.假设对于同一机组发电机输出发电功率相等。2.假设对于问题一按照题设条件用电需求无突然增加减少情况。3.假设题设所给的各方面的数据均具有一定的准确性。4.假设忽略发电机等各方面突发事件对满足用户用电需求的影响。5.假设交流发电机电压相同、频率相同、相序相同,且并联使用。6.假设本文讨论的是一个电力系统循环供电,在24时即又回到0时。3模型的符号说明符号符号说明型号型发电机时间段时段的时间长度型号型发电机在时段的最小输出功率型号型发电机在时段的最大输出功率型号型发电机在时段的边际输出功

8、率型号型发电机在时段的固定成本型号型发电机在时段的边际成本型号型发电机在时段的有功网损型号型发电机的下爬坡速率型号型发电机在时段的开启成本时段型号型发电机的数量时段型号型发电机的实际输出功率时段的用电需求量4模型分析建立及求解4.1问题的分析该电力生产问题要求我们在满足日前用户电能需求的情况下,分两种不同情况进行采购电能的设备决策安排,以期达到最小的采购成本。我们从整体出发考虑。该问题为日前市场中不

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