數學建模論文大全(優(yōu)秀)值得下載new

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1、數學建模論文姓名學院年級專業(yè)學號聯系電話相關學科成績高等數學線性代數概率統(tǒng)計數學模型數學實驗英語四級英語六級范興容自動化06級自動化200649201365761578783858794張偉自動化06級自動化200647781364761980062656275530劉圓軟件工程06級軟件工程2006540413658340174919290499小組成員介紹：基于遺傳算法的機組組合問題的建模與求解摘要本文針對當前科技水平不足以有效存儲電力的情況下產生的發(fā)電機機組組合的問題，考慮負荷平衡、輸電線傳輸容量限制等實際情況產生的約束條件，建立機組組合優(yōu)化模型，追求發(fā)電成本最小。同時采用矩陣實數編碼

2、遺傳算法（MRCGA）和窮舉搜索算法，利用MATLAB7.0.1和C++編程，分別對模型進行求解，并對所得結果進行分析比較，以此來幫助電力部門制定機組啟停計劃。首先，建立發(fā)電成本最小目標函數和各項約束條件的數學表達式。其中機組空載成本和增量成本之和隨該機組發(fā)電出力增長呈折線關系，在分析計算時為了簡便，本文采用一條平滑的二次曲線來近似代替。對于問題1，選取相應的約束條件對目標函數進行約束，從而給出優(yōu)化模型Ⅰ。由于問題1的求解規(guī)模很小，所以采用窮舉搜索算法，利用C++編程求解，得到了3母線系統(tǒng)4小時的最優(yōu)機組組合計劃（見表一）。對于問題2，在優(yōu)化模型Ⅰ的基礎上，增加最小穩(wěn)定運行出力約束、機組啟動

3、和停運時的出力約束以及機組最小運行時間和最小停運時間約束這三個約束條件，建立了優(yōu)化模型II。同時采用遺傳算法和窮舉搜索算法，利用MATLAB和C++編程，分別對模型進行求解，部分結果如下：發(fā)電總成本（單位：元）矩陣實數編碼遺傳算法6780窮舉搜索算法6820在對所得結果進行了分析比較，重新制定了3母線系統(tǒng)4小時最優(yōu)機組組合計劃（見表三）。對于問題3，用IEEE118系統(tǒng)對優(yōu)化模型II進行測試。由于求解規(guī)模巨大，同樣采用遺傳算法和窮舉搜索算法，利用MATLAB和C++編程，分別對模型進行求解，部分結果如下：發(fā)電總成本（單位：百萬）矩陣實數編碼遺傳算法2.034窮舉搜索算法2.135在對所得結果

4、進行比較時發(fā)現對于大規(guī)模問題，遺傳算法優(yōu)勢明顯，將其求解結果作為24小時的最優(yōu)機組組合計劃（見附錄）。最后，我們就模型存在的不足之處提出了改進方案，并對優(yōu)缺點進行了分析。關鍵字機組組合優(yōu)化模型矩陣實數編碼遺傳算法窮舉搜索算法53一、問題的提出當前的科學技術還不能有效地存儲電力，所以電力生產和消費在任何時刻都要相等，否則就會威脅電力系統(tǒng)安全運行。為了能夠實時平衡變化劇烈的電力負荷，電力部門往往需要根據預測的未來電力負荷安排發(fā)電機組起停計劃，在滿足電力系統(tǒng)安全運行條件下，追求發(fā)電成本最小。在沒有電力負荷損耗以及一個小時之內的電力負荷和發(fā)電機出力均不變的前提下，假定所有發(fā)電機組的發(fā)電成本都是由3部

5、分組成:1.啟動成本（StartupCost），2.空載成本（Noloadcost），3.增量成本（IncrementalCost）。需要考慮的約束有:1．負荷平衡約束2．系統(tǒng)備用約束3．輸電線路傳輸容量約束4．發(fā)電機組出力范圍約束5．機組增出力約束6．機組降出力約束。問題1：3母線系統(tǒng)有一個3母線系統(tǒng)，其中有2臺機組、1個負荷和3條輸電線路，已知4個小時的負荷和系統(tǒng)備用要求。請求出這4個小時的最優(yōu)機組組合計劃。最終結果應該包括總成本、各小時各機組的狀態(tài)、各小時各機組的發(fā)電出力和各小時各機組提供的備用。問題2：3母線系統(tǒng)在問題1的基礎上，考慮發(fā)電機組的下列物理特性約束:1.發(fā)電機組的穩(wěn)定出力

6、范圍約束2.機組啟動時的出力約束3.機組停運時的出力約束4.機組最小運行時間約束5.機組最小停運時間約束。重新制定最優(yōu)機組組合計劃。問題3：IEEE118系統(tǒng)用IEEE－118節(jié)點的電力系統(tǒng)對問題2的求解模型進行測試，試求出24個小時的最優(yōu)機組組合計劃。最終結果應該包括總成本、各小時各機組的狀態(tài)、各小時各機組的發(fā)電出力和各小時各機組提供的備用。二、問題的分析機組優(yōu)化組合和優(yōu)化啟停就是要在滿足約束條件的情況下，優(yōu)化地選定各時段參加運行的機組，求出機組的最佳運行方案，實現發(fā)電成本最小。然而，機組組合問題是一個多變量、多約束的混合整數非線性規(guī)劃問題。針對此類問題的求解，數學類優(yōu)化方法如線性規(guī)劃、非

7、線性規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃等，都存在明顯不足之處。而采用智能優(yōu)化算法對此問53題的研究較多，主要包括遺傳算法、模擬退火算法、禁忌搜索、人工神經網絡、模糊優(yōu)化等算法。其中模擬退火算法收斂速度慢、禁忌搜索算法對初始解依賴性較強、人工神經網絡算法存在網絡合適的隱含層數目和節(jié)點數目難以確定、模糊優(yōu)化方法的隸屬函數和模糊推理規(guī)則的確定較困難。鑒于遺傳算法作為一種新的全局優(yōu)化搜索算法，以其簡單通用、魯棒性強、適于并行處理及應用范