电力系统机组组合优化调度（IEEE14节点、IEEE30节点、IEEE118节点）

             

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​​

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：

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

标签：IEEE30,机组,BUS,算例,gen,节点,IEEE118,GEN
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