GAMS水电优化运行演示

 主要针对电力系统领域中比较典型的优化问题、优化方法及其在GAMS中的实现进行分析。共分为五个部分,包括电力系统机组组合专题、最优潮流专题、水电优化运行专题、鲁棒优化和多能源互补优化专题、分布鲁棒优化专题等,从基本模型到复杂模型逐步深入。   

旨在帮助电力领域研究人员掌握相关优化模型的建立和GAMS这一优化工具的使用,更好地解决专业问题。算例中涵盖了机组组合的一般模型和线性模型、常规鲁棒优化方法和近些年比较流行的分布鲁棒优化方法等,针对模型方法详细讲解并提供案例代码。

第一章、GAMS机组组合问题建模

1. 机组组合问题的一般数学模型分析

2. 机组组合问题一般数学模型的GAMS程序编写与调试

3. 机组组合的混合整数线性规划模型分析

4. 机组组合混合整数线性规划模型的GAMS程序编写与调试

5. 机组组合问题Excel数据导入与导出

第二章、 GAMS最优潮流问题建模

1. 最优潮流数学模型分析

2. 导纳矩阵在GAMS中的处理

3. 最优潮流GAMS程序编写与调试

第三章、GAMS水电优化运行专题

1. 流域梯级水电站优化调度数学模型分析

2. 流域梯级水电站优化调度的GAMS程序编写与调试

3. 最小弃水量目标下水电站的弃水优化模型分析

4. 最小弃水量目标下水电站的弃水优化模型的GAMS程序编写与调试

第四章、GAMS鲁棒优化和多能源互补协同优化

1. 水火联合优化调度问题

2. 计及风电随机波动性的鲁棒调度模型

3. 风-水-火联合优化调度问题

4. 多能源互补协调优化调度模型

第五章、GAMS分布鲁棒优化建模

1. 基于瓦瑟斯坦距离的机组组合分布鲁棒优化模型

2. 基于风电概率密度估计的分布鲁棒机组组合模型

3. 计及风电不确定性的电热综合系统分布鲁棒优化模型

GAMS(General Algebraic Modeling System)是一种用于建立和解决数学模型的高级编程语言和环境。通过GAMS,可以利用数学优化方法解决各种复杂问题。下面是一个示例的GAMS优化模型代码: 假设有一个仓库,需要决定如何存储商品才能最大化利润。已知仓库容量为100个单位,有3种商品:A、B和C,它们的单位重量分别是2、3和5单位。而且每种商品的单位利润分别为6、8和10单位。现在需要确定每种商品的存储数量,以最大化总利润。 代码如下: ```gams SET I 商品集 / A, B, C /; PARAMETER w(I) 商品重量, p(I) 商品利润; w(I) = 2, 3, 5; p(I) = 6, 8, 10; VARIABLE x(I) 存储数量; EQUATION 容量限制, 目标函数; 容量限制.. 2 * x('A') + 3 * x('B') + 5 * x('C') <= 100; 目标函数.. MAXIMIZE 6 * x('A') + 8 * x('B') + 10 * x('C'); MODEL 仓库问题 /ALL/; SOLVE 仓库问题 USING LP MAXIMIZING x; DISPLAY x.l, p; ``` 在这个模型中,首先定义了商品集合"商品集",然后给每种商品定义了重量和利润。接着定义了存储数量变量"x",以及容量限制和目标函数。利用"GAMS优化问题"解决这个线性规划问题,并求解最优解。最后输出存储数量和利润。 以上是一个简单的GAMS优化模型代码,实际上,GAMS可以用于解决各种更复杂的问题。通过定义变量、参数和约束,并利用合适的求解方法,可以实现对各种复杂问题的优化
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