설명

확률적 전력 확장 계획 문제.
이는 2단계 확률론적 선형 프로그램입니다.
불확실한 수요에 직면하여 발전에 대한 결정
용량을 만들어야 합니다.

이 모델은 다음 예제에서도 사용됩니다.
피망 슬롯/DECIS 사용자 가이드.

소형 모델 유형 :SP

카테고리 : 피망 슬롯 EMP 라이브러리

메인 파일 : apl1pcasp.gms

$title 확률론적 전력 확장 계획 문제 (APL1PCASP,SEQ=71)

$onText

확률론적 전력 확장 계획 문제.
이는 2단계 확률론적 선형 프로그램입니다.
불확실한 수요에 직면하여 발전에 대한 결정
용량을 만들어야 합니다.

이 모델은 다음 예제에서도 사용됩니다.
피망 슬롯/DECIS 사용자 가이드.

Infanger, G, 불확실성 속 기획 - 대규모 문제 해결
확률론적 선형 프로그램, 1988.

$offText

g 발전기 설정 / g1, g2/;
dl 수요 수준 설정 /h, m, l/;

매개변수 알파(g) 가용성 / g1 0.68, g2 0.64 /;
매개변수 ccmin(g) 최소 용량 / g1 1000, g2 1000 /;
매개변수 ccmax(g) 최대 용량 / g1 10000, g2 10000 /;
매개변수 c(g) 투자 / g1 4.0, g2 2.5 /;

테이블 f(g,dl) 운영 비용
             흠 내가
   g1 4.3 2.0 0.5
   g2 8.7 4.0 1.0;

매개변수 hm1(dl) / h 300, m 400, l 200 /;
매개변수 hm2(dl) / h 100, m 150, l 300 /;
매개변수 df1 임의 수요 승수 /1/
          df2 무작위 수요 승수 /1/;
매개변수 us(dl) 미처리 수요 비용 / h 10, m 10, l 10 /;

* ----------------------------------
* 핵심 모델 정의
* ----------------------------------

무료 가변 tcost 총 비용;
양의 변수 x(g) 발전기 용량;
양의 변수 y(g, dl) 작동 수준;
양수 변수 s(dl) 제공되지 않은 수요;

방정식
비용 총비용
cmin(g) 최소 용량
cmax(g) 최대 용량
omax(g) 최대 작동 수준
수요(dl)는 수요를 충족시킵니다.

비용 .. tcost =e= sum(g, c(g)*x(g))
                    + 합계(g, 합계(dl, f(g,dl)*y(g,dl)))
                    + 합계(dl,us(dl)*s(dl));

cmin(g) .. x(g) =g= ccmin(g);
cmax(g) .. x(g) =l= ccmax(g);
omax(g) .. sum(dl, y(g,dl)) =l= alpha(g)*x(g);
수요(dl) .. sum(g, y(g,dl)) + s(dl) =g= df1*hm1(dl) + df2*hm2(dl);

모델 apl1p /all/;

파일 emp / '%emp.info%' /; put emp '* 문제 %피망 슬롯i%' /;
$onPut
randvar df1 이산 0.5 2.1 0.5 1.0
randvar df2 이산 0.2 2.0 0.8 0.2
2단계 df1 df2
2단계 OMAX 수요
2단계
$offPut
닫다;

장면 시나리오 설정 / s1*s4 /;
매개변수 s_df1(scen), s_df2(scen);

dict/scen .scenario를 설정합니다. ''
           df1 .randvar . s_df1
           df2 .randvar . s_df2 /;

emp min tcost 시나리오 dict를 사용하여 apl1p를 해결합니다.