2004年数学建模电力市场的输电阻塞管理部分代码

本文介绍了一种通过输入负荷需求来确定最优电力出力方案的函数,包括了通过查找表的方式处理边界条件和连续区间,以及如何根据负荷需求分配机组出力,确保满足需求并实现成本最小化。

通过出力方案得到段价:

function y = select(x)
dj = [ -505  -505   124   124   124   252   252   252   252   489
  -560  -560   182   203   245   300   320   320   320   495
  -610  -610   152   152   233   233   308   356   356   500
  -500   150   170   200   255   302   325   325   325   800
  -590     0   116   116   188   215   215   310   396   510
  -607  -607   159   173   173   252   305   380   380   520
  -500   120   180   251   260   306   315   335   348   548
  -800  -800   183   183   253   253   303   318   400   800];
drl = [    70    70   120   120   120   150   150   150   150   190
    30    30    50    58    73    79    81    81    81    89
   110   110   150   150   180   180   200   240   240   280
    55    60    70    80    90   100   115   115   115   116
    75    80    95    95   110   125   125   135   145   155
    95    95   105   125   125   140   150   170   170   180
    50    65    70    85    95   105   110   120   123   125
    70    70    90    90   110   110   130   140   155   160];
[m,n]=size(drl);
for i = 1:m
    ch = x(i);
    for j=1:n
        if j==1
            if ch<=drl(i,j)
              y(i) = dj(i,j);
              break;
            elseif ch>drl(i,j)&&ch<drl(i,j+1)
                y(i) = dj(i,j+1);
                break;
            end
        elseif j==n
            if ch>=drl(i,j)
                y(i) = dj(i,j);
                break;
            elseif ch>drl(i,j-1)&&ch<drl(i,j)
                y(i) = dj(i,j);
                break;
            end
        else
            if ch==drl(i,j)
                y(i) = dj(i,j);
                break;
            elseif ch>drl(i,j)
                for k = j+1:n-1
                    if ch<dj(i,k)
                        y(i) = dj(i,k);
                        break;
                    end
                end 
        end
    end
    end
 
end

通过负荷得到基本出力方案:

clear;clc;
drl = [70	0	50	0	0	30	0	0	0	40
30	0	20	8	15	6	2	0	0	8
110	0	40	0	30	0	20	40	0	40
55	5	10	10	10	10	15	0	0	1
75	5	15	0	15	15	0	10	10	10
95	0	10	20	0	15	10	20	0	10
50	15	5	15	10	10	5	10	3	2
70	0	20	0	20	0	20	10	15	5
];
dj = [-505	0	124	168	210	252	312	330	363	489
      -560	0	182	203	245	300	320	360	410	495
      -610	0	152	189	233	258	308	356	415	500
      -500	150	170	200	255	302	325	380	435	800
      -590	0	116	146	188	215	250	310	396	510
      -607	0	159	173	205	252	305	380	405	520
      -500	120	180	251	260	306	315	335	348	548
      -800	153	183	233	253	283	303	318	400	800];
Fh = input('请输入负荷需求量(MW):');
S = 0;
pri = 0;
A = [dj(:) drl(:)];
AA = sortrows(A,1);
SS = zeros(1,8);
v = [2.2	1	3.2	1.3	1.8	2	1.4     1.8];
g = [120	73	180	80	125	125	81.1	90];
gmax = g+v*15;
gmin = g-v*15;
for i = 1:80
    if sum(SS)<Fh
        pri = pri+AA(i,1);
        [row,~] = (find((AA(i,1)==dj)&(AA(i,2)==drl)));
        for j =1:length(row)
            if (SS(row(j))<gmax(row(j)))&&(SS(row(j)) + AA(i,2))<gmax(row(j))
                SS(row(j)) = SS(row(j)) + AA(i,2);
                
            elseif (SS(row(j))<gmax(row(j)))&&(SS(row(j)) + AA(i,2))>=gmax(row(j))
                SS(row(j)) = gmax(row(j));
                
            end
        end
    else
        disp('清算价为:')
        qs = AA(i-1,1)
        break;
        
    end
end
 remain = sum(SS)-Fh;
 [row1,~] = (find((AA(i-1,1)==dj)&(AA(i-1,2)==drl)));
 SS(row1) = SS(row1) - remain;
 disp('各个机组出力为:')
 SS
本文利用单目标和多目标优化模型,利用多元线性回归分析,给出了各线路上有功潮流关于各发电机组出力的近似表达式;通过引入阻塞费用补偿价格因子,给出了阻塞费用计算公式;按照安全性、经济性目标,建立了输电阻塞管理问题的规划数学模型;对利用MATLAB优化工具箱求解的结果进行了分析与检验,验证了所建模型及所提算清的正确性和有效性根据题目中给出的电网结构及下一时段的负荷需求设计了一个安全、经济的各机组出力分配预案。<br>按照电力市场规则和输电阻塞管理原则,建立了求下一时段各机组的出力分配预案模型、计算各机组当前出力下各线路上对应的有功潮流模型,同时公平地考虑了序内容量与序外容量部分的经济补偿—— 输电阻塞费用并建立了此费用的计算模型,针对这三个模型分另Ij用数学软件Matlab6.5、Lingo8.O编写了计算程序.<br> 我们根据题目中给出的0—32组实验数据,运用Matlab软件进行了线性拟合,得出了各线路上有功潮流关于各发电机组出力的近似表达式。同时,利用0方案进行验证,得到了较好的效果。然后综合考察在输电阻塞发生时,对序内容量不能出力的部分和报价高于清算价的序外容量出力部分利益,根据经济常识,都以各自报价的100%进行赔偿。<br> 根据题目提供的下一时段的负荷需求,用表上作业法的方式,按照电力市场规则给出下一时段的预报方案,接着,利用1题中拟合函数计算各线路上的有功潮流,判断发生输电阻塞,并且阻塞无法完全消除,只能尽量减小,并利用程序重新调整预案,使阻塞率尽量小,阻塞费用也尽可能减少。<br>最后,对模型的优缺点进行分析,提出了模型进一步改进的方向。<br>
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