<think>
我们遇到了优化失败的问题,错误信息为“Infeasible problem”,这意味着我们的模型存在不可行解,即约束条件之间存在矛盾,导致没有满足所有约束的解。
解决不可行问题的一般步骤:
1. 检查约束条件:逐一检查约束,特别是新增或修改的约束。
2. 检查数据:确保输入数据合理,没有非预期的负值或过大值。
3. 逐步放松约束:通过暂时移除部分约束来定位问题所在。
4. 检查变量边界:确保变量的上下限设置合理。
针对当前代码,我们可以按照以下步骤进行排查:
步骤1:检查约束条件中的矛盾
- 能源平衡约束:电平衡和热平衡。
- 机组运行约束:特别是火电机组、燃气轮机和风电的出力上下限。
- 爬坡约束:注意机组爬坡能力。
- 碳捕集动态约束:溶液罐的初始状态和结束状态必须一致,且过程中不能超出容量。
- 需求响应约束:转移和削减的负荷量是否合理。
步骤2:检查参数设置
- 例如,火电机组的最小出力总和在某个时段可能已经大于负荷,导致不可行。
步骤3:使用YALMIP的调试工具
- 使用`check`命令检查约束的可行性。
- 使用`debug`命令帮助定位问题。
具体操作:
1. 在求解之前,添加以下代码来检查不可行的约束:
```matlab
diagnostics = optimize(Cons, F_all, ops);
if diagnostics.problem == 1
disp('不可行问题,正在检查约束...');
[~, inConsIndex] = check(Cons);
for i = 1:length(inConsIndex)
if inConsIndex(i) == 1
disp(['约束 ', num2str(i), ' 不可行']);
% 显示该约束的具体内容
disp(Cons(i));
end
end
end
```
但是注意,约束数量可能很多,我们可以使用YALMIP的`debug`功能:
2. 使用YALMIP的调试器:
```matlab
ops = sdpsettings('solver','cplex','verbose',1, 'debug',1);
result = optimize(Cons, F_all, ops);
```
这可能会给出一些线索。
步骤4:简化问题
- 暂时去掉某些约束,逐步添加以定位问题。
考虑到代码中约束较多,我们首先怀疑可能是约束过紧导致。以下是一些常见的问题点:
1. 能源平衡约束:
电平衡:P_CHP_e + P_wt_e + sum(P_MT_e) = P_DR_Load_e + P_e_EB
热平衡:P_CHP_h + P_EB_h = P_DR_Load_h
注意:P_DR_Load_e和P_DR_Load_h是通过需求响应调整后的负荷,它们的变化范围受原始负荷和响应限制约束。
2. 需求响应约束:
在高峰时段,削减量不能超过一定比例。但是,如果原始负荷很小,削减量限制可能过紧。
3. 火电机组的最小出力:
P_MT_min = [200; 120; 100] 总和为420 MW。而在某些时段,电负荷可能低于420 MW,同时风电出力可能为0,此时即使燃气轮机出力为0,也可能无法满足最小出力约束(因为总发电必须大于等于调整后的电负荷加上电锅炉耗电)。
4. 溶液罐的周期平衡约束:要求24小时结束时回到初始状态,但过程中消耗的溶液量必须满足这个条件。
5. 碳捕集系统的约束:特别是E_total_co2(捕集系统入口CO2量)不能超过上限。
我们首先检查电负荷的最小值:
min(P_Load_e) = 483.652(第一个小时)? 但实际上我们看看数据:
P_Load_e = [483.65, 556.60, ... , 550.84] 最小值为484.16(第15小时)? 不对,我们重新计算:
min(P_Load_e) = min([483.65,556.60,567.09,572.47,559.54,528.95,564.38,597.14,621.74,556.06,708.32,714.77,604.90,522.04,484.16,491.40,576.34,708.17,787.65,674.05,595.50,578.15,514.46,550.84])
最小值是484.16(第15小时)和514.46(第23小时)? 实际上第15小时为484.16,第23小时为514.46,最小值为484.16。
火电机组最小出力总和:200+120+100=420 MW。
风电预测功率:最小值为81.92(第13小时)。
燃气轮机最大出力400 MW,电锅炉耗电会消耗电力,所以总发电必须满足调整后的电负荷加上电锅炉耗电。
在最小电负荷时段(484.16 MW),假设风电出力为0(最小风电为81.92,但考虑最坏情况,可能为0?但我们的预测值不是0,但约束中风电可以取0到预测值之间的任意值,所以最坏情况可以取0),那么总发电能力的最小值(火电最小420 + 燃气轮机0)为420 MW,而调整后的电负荷可能比484.16还要小(因为需求响应可以削减和转移),但需求响应中削减量最大为2%,转移量最大8%,所以调整后的电负荷最小为484.16*(1-0.02-0.08)=484.16*0.9≈435.74 MW(注意:这里转移和削减的具体数值由优化决定,但调整后负荷的范围为[484.16*(1-0.02-0.08), 484.16*(1+0.08)],即[435.74, 522.89])。同时,电锅炉耗电P_e_EB是一个非负变量,所以总发电必须大于等于435.74 + P_e_EB。
而总发电最小为420 MW(当燃气轮机出力为0时),此时要求420 >= 435.74 + P_e_EB,显然不可能,因为420<435.74,所以必须开启燃气轮机或者增加火电出力(但火电已经最小)。
但是,火电最小出力是420,而调整后的电负荷最小为435.74,再加上电锅炉耗电,所以总需求至少为435.74,而最小发电为420,所以存在缺口15.74 MW。因此,需要燃气轮机出力至少15.74 MW。而燃气轮机可以出力,所以这个缺口可以通过燃气轮机来补充。
然而,我们还需要注意,燃气轮机的最小出力是0,所以可以出力15.74 MW。因此,这个最小负荷时段理论上可以通过燃气轮机来满足。
那么为什么还会不可行呢?可能是因为其他约束导致燃气轮机不能在这个时段出力,或者爬坡约束限制了燃气轮机的出力。
因此,我们需要进一步检查。由于问题复杂,我们采用逐步放松约束的方法。
建议的调试步骤:
1. 先去掉需求响应约束,将P_DR_Load_e固定为P_Load_e,P_DR_Load_h固定为P_Load_h,然后看问题是否可行。
2. 去掉碳捕集系统的约束(包括溶液动态平衡和碳交易约束)。
3. 去掉爬坡约束。
如果去掉某个约束后变得可行,那么问题就出在该约束上。
由于代码较长,我们采用分阶段调试。
考虑到时间,我们首先尝试去掉需求响应约束,即固定调整后的负荷为原始负荷。
修改需求响应部分:
注释掉所有需求响应相关的约束,并将P_DR_Load_e和P_DR_Load_h设为原始负荷。
修改如下:
删除原需求响应约束,并添加:
Cons = [Cons, P_DR_Load_e == P_Load_e, P_DR_Load_h == P_Load_h];
% 并将所有需求响应变量(转移、削减)设为0
Cons = [Cons, P_tra_e_pos == 0, P_tra_e_neg == 0, P_cut_e == 0, H_tra_h_pos == 0, H_tra_h_neg == 0, H_cut_h == 0];
然后重新运行,观察是否可行。
如果可行,则说明问题出在需求响应约束;如果不可行,则继续去掉其他约束。
我们也可以尝试去掉溶液动态平衡的周期约束(结束状态等于初始状态),因为24小时内溶液必须循环回来,可能由于消耗量累计无法回到初始状态。
下面我们提供修改后的代码(仅针对需求响应部分进行固定),并保留其他部分。
注意:为了避免混淆,我们重新整理一个调试版本。
由于代码较长,我们只修改需求响应部分,其他保持不变。
修改后的需求响应约束部分:
```matlab
% 需求响应部分 - 调试阶段固定负荷
Cons = [Cons, P_DR_Load_e == P_Load_e];
Cons = [Cons, P_DR_Load_h == P_Load_h];
Cons = [Cons, P_tra_e_pos == 0, P_tra_e_neg == 0, P_cut_e == 0];
Cons = [Cons, H_tra_h_pos == 0, H_tra_h_neg == 0, H_cut_h == 0];
```
然后注释掉原来的需求响应约束(从“转移负荷限制”到“响应后负荷计算”的所有约束)。
重新运行。
如果这样修改后可行,则说明需求响应约束内部存在矛盾。否则,我们需要继续检查其他约束。
此外,另一个常见问题是碳捕集系统的溶液量平衡。由于我们要求24小时结束时回到初始状态,而溶液消耗量必须使得净变化为零。如果消耗量不为零,则无法回到初始状态。但我们的约束中,每个机组的溶液消耗量V_CA(i,t)是非负的(因为E_CG_co2非负),所以每天必须消耗一定的溶液,那么为了回到初始状态,就需要再生,但我们的模型中再生是通过消耗溶液(V_CA)来捕集CO2,而再生过程在模型中表现为从贫液罐抽取溶液,然后变成富液进入富液罐,在再生塔中再生并不直接改变溶液量(只是改变了溶液状态)。我们的模型中,溶液量守恒(富液罐增加量等于贫液罐减少量,而再生后溶液被重新利用,但在模型中我们并没有一个再生后溶液回到贫液罐的过程?)。实际上,我们的模型是:
- 在吸收塔,消耗贫液(V_CA)来吸收CO2,变成富液,所以贫液罐减少V_CA,富液罐增加V_CA。
- 在再生塔,富液被再生,重新变成贫液,所以富液罐减少再生的量,贫液罐增加再生的量。但我们的模型中没有显式表示再生过程,而是通过一个周期平衡约束要求最后富液罐和贫液罐回到初始状态。这要求每天的再生量等于捕集量。但是,我们的变量中并没有再生溶液量,而是通过E_CG_co2来关联的。
实际上,我们通过V_CA表示的溶液消耗量,也就是从贫液罐输送到吸收塔的溶液量,然后变成富液进入富液罐。而在再生塔,这些富液被再生,然后重新送回贫液罐。所以,在一天结束时,只要再生的溶液量等于当天消耗的溶液量,就可以回到初始状态。但是,我们的约束中,再生过程是即时完成的吗?在我们的动态约束中,每天再生量等于当天的消耗量?不对,我们的动态约束是:
V_FY(i,t) = V_FY(i,t-1) + V_CA(i,t) [富液罐今天等于昨天加上今天的消耗量(即从贫液罐抽走,变成富液)]
V_PY(i,t) = V_PY(i,t-1) - V_CA(i,t) [贫液罐今天等于昨天减去今天的消耗量]
然后在再生过程中,我们并没有一个变量表示再生的量。实际上,再生过程应该在再生塔中立即将富液再生为贫液,然后送回贫液罐?但我们的模型没有体现再生时间,所以应该是当天再生并送回。那么,再生过程相当于从富液罐移除V_CA(i,t)(再生量),同时向贫液罐添加同样数量的再生后的溶液(即V_CA(i,t))。但是,我们在动态方程中并没有这样的操作,而是要求最后回到初始状态,这意味着再生过程必须在24小时内完成,并且再生量等于总消耗量。但是,我们的动态方程并没有包括再生步骤,所以我们的模型实际上假设再生是即时完成的,即同一天的富液当天再生并送回贫液罐。那么,动态方程应该修改为:
V_FY(i,t) = V_FY(i,t-1) + V_CA(i,t) - R(i,t) // 富液罐变化:增加新富液,减去再生的富液
V_PY(i,t) = V_PY(i,t-1) - V_CA(i,t) + R(i,t) // 贫液罐变化:减少消耗的溶液,增加再生的溶液
其中R(i,t)是再生溶液量。而我们要求再生溶液量等于消耗的溶液量(即当天再生的量等于当天产生的富液量),即R(i,t)=V_CA(i,t)。那么动态方程变为:
V_FY(i,t) = V_FY(i,t-1)
V_PY(i,t) = V_PY(i,t-1)
这显然与我们的模型不符(我们的模型没有再生变量,且动态方程中富液罐每天增加V_CA,贫液罐每天减少V_CA)。
因此,我们的模型没有考虑再生过程对溶液量的即时平衡,而是假设再生过程在24小时周期结束时一次性完成?但我们的约束中要求每天结束回到初始状态,所以相当于要求24小时内产生的富液总量等于再生总量,即:
sum_{t=1}^{24} V_CA(i,t) = 再生总量
而再生总量应该等于sum_{t=1}^{24} R(i,t),并且我们要求再生总量等于总消耗量。因此,在动态过程中,我们并没有再生,而是在最后时刻再生所有富液。那么,在运行过程中,富液罐的液位会一直上升,贫液罐一直下降,直到最后时刻一次性再生,回到初始状态。但是,我们的动态方程并没有体现最后时刻的再生,而是要求V_PY(i,24)=V_PY0(i)和V_FY(i,24)=V_FY0(i),这要求:
V_FY0(i) = V_FY0(i) + sum_{t=1}^{24} V_CA(i,t) - sum_{t=1}^{24} R(i,t)
=> sum_{t=1}^{24} V_CA(i,t) = sum_{t=1}^{24} R(i,t)
同理,贫液罐:
V_PY0(i) = V_PY0(i) - sum_{t=1}^{24} V_CA(i,t) + sum_{t=1}^{24} R(i,t)
=> 同样得到总消耗等于总再生。
而我们的动态方程中,R(i,t)并没有出现,也就是说,我们实际上没有对再生过程进行时变控制,而是通过最后的等式约束来要求总消耗等于总再生。但是,在动态过程中,溶液罐的容量限制可能会被违反,因为富液罐会一直上升,如果总消耗量很大,那么富液罐可能会超过容量。
因此,我们约束了每个时刻的富液罐和贫液罐的液位在0和V_CR(i)之间。如果某一天的总消耗量很大,那么富液罐的最大液位(比如第24小时前)可能会超过V_CR(i),导致不可行。
例如,初始富液罐为1000L,然后24小时内每小时消耗100L,那么富液罐每小时增加100L,到第24小时前(即第23小时结束时)富液罐液位为1000+100*23=3300L,而V_CR(i)=2000L,所以会超出。
所以,我们必须保证在运行过程中,富液罐和贫液罐的液位不能超过限制。这要求我们必须在运行过程中进行再生,而不是等到最后。因此,我们需要在动态方程中引入再生速率,即每小时再生的溶液量R(i,t),并且R(i,t)不能超过一定限制。
但是,原模型并没有这样的变量,所以我们需要重新设计碳捕集系统的动态模型,或者允许再生过程在一天内连续进行。
由于这涉及到模型的较大修改,且当前问题为不可行,我们首先尝试去掉溶液罐的容量约束和周期平衡约束,看是否可行。
修改如下:
注释掉溶液罐的容量约束和周期平衡约束:
% Cons = [Cons, 0 <= V_FY(i,:) <= V_CR(i)];
% Cons = [Cons, 0 <= V_PY(i,:) <= V_CR(i)];
% Cons = [Cons, V_FY(i,24) == V_FY0(i)];
% Cons = [Cons, V_PY(i,24) == V_PY0(i)];
然后运行,看是否可行。
如果可行,则说明问题出在溶液罐的容量或平衡约束上。
由于时间关系,我们提供一种调试方法,并给出修改后的代码(仅针对需求响应部分固定和溶液罐约束放松)。
我们优先调试需求响应部分,如果不行再调试溶液罐部分。
以下为调试版代码修改(在原有代码基础上):
修改需求响应部分(固定负荷):
找到“=== 需求响应约束 ===”部分,将其替换为:
```matlab
% === 需求响应约束 === [调试阶段固定负荷]
Cons = [Cons, P_DR_Load_e == P_Load_e];
Cons = [Cons, P_DR_Load_h == P_Load_h];
Cons = [Cons, P_tra_e_pos == 0, P_tra_e_neg == 0, P_cut_e == 0];
Cons = [Cons, H_tra_h_pos == 0, H_tra_h_neg == 0, H_cut_h == 0];
```
然后运行。
如果这样修改后可行,则说明原需求响应约束导致不可行。否则,我们继续注释掉溶液罐的容量约束和周期平衡约束:
在“% 溶液容量约束”和“% 周期平衡约束”部分,注释掉这些约束:
```matlab
% 溶液容量约束
% Cons = [Cons, 0 <= V_FY(i,:) <= V_CR(i)];
% Cons = [Cons, 0 <= V_PY(i,:) <= V_CR(i)];
% 周期平衡约束
% Cons = [Cons, V_FY(i,24) == V_FY0(i)];
% Cons = [Cons, V_PY(i,24) == V_PY0(i)];
```
然后运行。
如果此时可行,则问题出在溶液罐约束;如果还不可行,则可能是其他约束。
由于代码较长,我们无法直接运行,请按照上述方法调试。
如果上述方法仍不能解决问题,建议使用YALMIP的调试器(设置debug)或者逐时段检查约束。
最后,我们提供一段使用YALMIP的检查不可行约束的代码:
```matlab
ops = sdpsettings('solver','cplex','verbose',1);
% 求解
result = optimize(Cons, F_all, ops);
% 检查不可行的约束
if result.problem == 1
disp('问题不可行');
[~, inConsIndex] = check(Cons);
for i = 1:length(Cons)
if inConsIndex(i) == 1
disp(['不可行的约束编号: ', num2str(i)]);
disp(Cons(i));
disp('约束内容:');
disp(Cons(i));
disp('关联的变量:');
% 获取该约束涉及的变量
[~,varlist] = depends(Cons(i));
disp(varlist);
end
end
end
```
通过这段代码,我们可以找出导致不可行的具体约束。
由于篇幅限制,我们无法提供完整的修改代码,但提供了调试思路。
综上所述,请按照以下顺序调试:
1. 固定需求响应负荷为原始负荷。
2. 去掉溶液罐的容量约束和周期平衡约束。
3. 使用YALMIP的检查工具定位具体不可行的约束。
希望这些方法能帮助您解决问题。如果问题依然存在,请根据错误信息进一步分析。
注意:在修改后,如果可行,说明我们找到了问题所在,然后需要针对该部分约束进行修正。例如,如果需求响应部分导致不可行,则需要检查需求响应的转移和削减逻辑;如果是溶液罐部分,则需要重新设计碳捕集系统的动态过程,例如允许在一天内再生,而不是只在最后时刻。
由于时间,我们无法完成完整的模型修改,但提供了调试方向。
下面,我们提供修改后的代码框架(仅包含修改后的需求响应部分和溶液罐部分注释),并保留其余部分。
请根据调试情况,有选择地注释掉溶液罐的约束。
修改后的代码片段如下(在原有代码基础上修改):
```matlab
% === 需求响应约束 === [DEBUG: 固定负荷]
% 注释掉原来的需求响应约束,替换为:
Cons = [Cons, P_DR_Load_e == P_Load_e];
Cons = [Cons, P_DR_Load_h == P_Load_h];
Cons = [Cons, P_tra_e_pos == 0, P_tra_e_neg == 0, P_cut_e == 0];
Cons = [Cons, H_tra_h_pos == 0, H_tra_h_neg == 0, H_cut_h == 0];
% 碳捕集动态约束
for i = 1:3
% t=1时刻特殊处理
Cons = [Cons, V_FY(i,1) == V_FY0(i) + V_CA(i,1)];
Cons = [Cons, V_PY(i,1) == V_PY0(i) - V_CA(i,1)];
for t = 2:24
Cons = [Cons, V_FY(i,t) == V_FY(i,t-1) + V_CA(i,t)];
Cons = [Cons, V_PY(i,t) == V_PY(i,t-1) - V_CA(i,t)];
end
% 溶剂消耗计算 (单位转换: tCO₂ → g)
Cons = [Cons, V_CA(i,:) == (M_MEA * 1e6 * E_CG_co2(i,:)) ./ (M_co2 * C_sita * (C_CR/100) * C_rou_gL)];
% 注释掉溶液罐容量约束和周期平衡约束 [DEBUG]
% Cons = [Cons, 0 <= V_FY(i,:) <= V_CR(i)];
% Cons = [Cons, 0 <= V_PY(i,:) <= V_CR(i)];
% Cons = [Cons, V_FY(i,24) == V_FY0(i)];
% Cons = [Cons, V_PY(i,24) == V_PY0(i)];
end
```
然后运行优化,看是否可行。
如果可行,则说明问题出在溶液罐约束或需求响应约束。此时,我们可以逐个恢复约束来定位。
恢复溶液罐约束的步骤:
1. 首先恢复溶液罐的容量约束(去掉注释),运行,如果不可行,则说明容量约束太紧。
2. 然后恢复周期平衡约束,运行,如果不可行,则说明周期平衡无法满足。
针对容量约束太紧,可以考虑增大储罐容量V_CR,或者增加再生频率(修改模型)。
针对周期平衡无法满足,需要检查V_CA的计算,确保总消耗量为0(这不可能,因为E_CG_co2非负),所以每天必须有再生过程将富液再生为贫液。因此,我们的模型必须增加再生速率变量,并在动态方程中体现再生。
由于再生过程模型缺失,这可能是根本原因。建议修改碳捕集系统的动态模型,但这超出当前范围。
如果调试后仍然不可行,请使用之前提供的检查不可行约束的代码。
最后,我们提供完整代码修改版本(DEBUG版)的下载是不可能的,所以请按照上述方法修改您的代码。
由于您可能希望看到修改后的完整代码,我们只能提供修改后的代码框架,您需要在您原始代码上修改。
如果通过上述修改后问题解决,请逐步恢复约束以定位问题。如果问题依旧,请检查其他约束,特别是爬坡约束和出力限值约束。
祝您调试顺利!
注意:这是一个复杂的优化模型,调试可能需要耐心。建议分模块构建,逐步添加约束。
由于无法运行您的完整代码,以上建议仅供参考。
相关问题:
§§相关问题§§:
1. 在MATLAB中,如何快速定位优化问题不可行的原因?
2. 在YALMIP中,如何使用调试功能来检查约束可行性?
3. 对于具有周期性约束的动态优化问题,如何确保周期平衡?
4. 在能源系统优化模型中,如何处理机组的最小出力约束与低负荷时段的电力平衡?
</think>### 优化失败原因分析与解决方案
您的优化问题不可行(Infeasible problem)通常表示约束条件之间存在冲突,导致没有满足所有约束的解。以下是系统性的排查和解决方法:
#### 1. **常见原因分析**
- **约束冲突**:机组最小出力总和 > 负荷需求(尤其低负荷时段)
- **变量边界错误**:决策变量边界设置不合理
- **数据不一致**:参数单位不统一或量级错误
- **动态约束矛盾**:碳捕集系统溶液平衡无法满足
- **爬坡约束过严**:机组无法满足相邻时段出力变化要求
#### 2. **调试步骤与修改代码**
```matlab
%% 调试方案1:放松约束定位问题
% 暂时注释可能过紧的约束
relaxed_cons = [
% Cons(contains(Cons, 'P_MT_min')) % 火电最小出力
% Cons(contains(Cons, 'V_CR')) % 溶液罐容量
% Cons(contains(Cons, 'R_u')) % 爬坡率
];
debug_cons = setdiff(Cons, relaxed_cons);
result = optimize(debug_cons, F_all, ops);
if result.problem == 0
disp('>>> 定位到约束冲突区域');
% 显示被注释的约束索引
find(ismember(Cons, relaxed_cons))
end
%% 调试方案2:检查最小出力可行性
min_power_demand = min(P_Load_e) * (1 - DR_e_cut_limit - DR_e_transfer_limit);
max_min_generation = sum(P_MT_min) + min(P_wt_pre) + 0; % 燃气轮机最小出力0
if max_min_generation > min_power_demand
disp(['!! 最小出力冲突: 机组最小出力(', num2str(max_min_generation), ...
'MW) > 最小负荷(', num2str(min_power_demand), 'MW)']);
% 动态调整火电最小出力
P_MT_min_adjusted = min(P_MT_min, P_MT_max*0.3);
Cons = replace(Cons, P_MT_min, P_MT_min_adjusted);
end
%% 调试方案3:可视化约束边界
% 检查碳捕集溶液平衡
for i = 1:3
max_solution_use = max((M_MEA*1e6)*E_bata*C_eg(i)*P_MT_max(i) ./ ...
(M_co2*C_sita*(C_CR/100)*C_rou_gL)*ones(1,24));
disp(['机组', num2str(i), '最大溶液需求: ', num2str(max_solution_use), 'L']);
disp(['储罐容量: ', num2str(V_CR(i)), 'L']);
end
%% 修改方案:确保溶液动态平衡
% 添加再生速率约束 (关键修复)
R_regeneration = sdpvar(3,24); % 再生溶液量
for i = 1:3
for t = 2:24
Cons = [Cons,
V_FY(i,t) == V_FY(i,t-1) + V_CA(i,t) - R_regeneration(i,t),
V_PY(i,t) == V_PY(i,t-1) - V_CA(i,t) + R_regeneration(i,t),
0 <= R_regeneration(i,t) <= min(V_CR(i)/3, 500) % 再生速率限制
];
end
end
%% 修改方案:燃气轮机最小出力
Cons = replace(Cons, P_g_CHP >= 0, P_g_CHP >= 20); % 添加最小天然气输入
%% 重新求解
result = optimize(Cons, F_all, ops);
if result.problem == 0
disp('>>> 优化成功!');
else
%% 深度诊断工具
diagnostics = optimize(Cons, F_all, sdpsettings('solver','cplex','debug',1));
[~, inConsIndex] = check(Cons);
fprintf('不可行约束位置: %s\n', num2str(find(inConsIndex)));
end
```
#### 3. **关键问题修复说明**
1. **溶液动态平衡重构**:
- 添加再生速率变量 `R_regeneration`
- 修改动态方程反映再生过程
- 设置合理的再生速率上限
2. **机组出力调整**:
- 燃气轮机添加最小出力约束 (20MW)
- 火电机组最小出力按比例动态调整
3. **负荷可行性验证**:
- 计算最小可能负荷 (考虑需求响应)
- 验证机组最小出力总和是否可满足
4. **约束冲突定位**:
- 使用 `contains` 和 `replace` 函数精确定位
- 利用 YALMIP 的 `debug` 模式获取冲突位置
#### 4. **预防措施**
```matlab
%% 预防性检查函数
function check_feasibility(P_Load, P_min, P_max, Ramp)
for t = 1:24
% 检查出力范围
if any(P_min > P_Load(t))
error('时段%d: 最小出力>负荷!', t);
end
% 检查爬坡可行性
if t>1
ramp_needed = abs(P_Load(t) - P_Load(t-1));
if ramp_needed > sum(Ramp)
error('时段%d-%d: 爬坡需求%d>能力%d', ...
t-1, t, ramp_needed, sum(Ramp));
end
end
end
end
% 在优化前调用
check_feasibility(P_Load_e, sum(P_MT_min), sum(P_MT_max), R_u);
```
### 相关问题: