참조
Alireza Soroudi, 피망 슬롯의 전력 시스템 최적화 모델링, 모델DEDESS바람(Gcode7.2) 장에너지 저장 시스템, 2017
$title 에너지 저장 및 풍력과 통합된 비용 기반 동적 경제 파견

$onText
자세한 내용은 다음 책의 7장(Gcode7.2)을 참조하세요.
소루디, 알리레자. 피망 슬롯의 전력 시스템 최적화 모델링. 스프링거, 2017.
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모델 유형: QCP
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작성자:
알리레자 소루디 박사
IEEE 수석 회원
이메일: alireza.soroudi@gmail.com
우리는 개발된 피망 슬롯 코드를 사용하여 파생된 출판물을 요청합니다.
인용함으로써 그 사실을 명시적으로 인정한다.
소루디, 알리레자. 피망 슬롯의 전력 시스템 최적화 모델링. 스프링거, 2017.
DOI: doi.org/10.1007/978-3-319-62350-4
$offText

세트
   t '시간' / t1*t24 /
   g '열 단위' / p1*p4 /;

테이블 gendata(g,*) '발전기 비용 특성 및 한계'
       a b c d e f Pmin Pmax RU0 RD0
   p1 0.12 14.80 89 1.2 -5 3 28 200 40 40
   p2 0.17 16.57 83 2.3 -4.24 6.09 20 290 30 30
   p3 0.15 15.55 100 1.1 -2.15 5.69 30 190 30 30
   p4 0.19 16.21 70 1.1 -3.99 6.2 20 260 50 50;

테이블 데이터(t,*)
        람다 부하 바람
   t1 32.71 510 44.1
   t2 34.72 530 48.5
   t3 32.71 516 65.7
   t4 32.74 510 144.9
   t5 32.96 515 202.3
   t6 34.93 544 317.3
   t7 44.9 646 364.4
   t8 52 686 317.3
   t9 53.03 741 271
   t10 47.26 734 306.9
   t11 44.07 748 424.1
   t12 38.63 760 398
   t13 39.91 754 487.6
   t14 39.45 700 521.9
   t15 41.14 686 541.3
   t16 39.23 720 560
   t17 52.12 714 486.8
   t18 40.85 761 372.6
   t19 41.2 727 367.4
   t20 41.15 714 314.3
   t21 45.76 618 316.6
   t22 45.59 584 311.4
   t23 45.56 578 405.4
   t24 34.72 544 470.4;
* ----------------------------------------

변수
   비용 '열 단위 비용'
   p(g,t) '화력발전소에서 생산된 전력'
   SOC(t)
   Pd(티)
   PC(톤)
   Pw(t)
   PWC(t);

p.up(g,t) = gendata(g,"Pmax");
p.lo(g,t) = gendata(g,"Pmin");

스칼라
   SOC0 / 100 /
   SOC최대 / 300 /
   eta_c / 0.95 /
   eta_d / 0.9 /
   폭스바겐 / 50 /;

SOC.up(t) = SOCmax;
SOC.lo(t) = 0.2*SOCmax;
SOC.fx('t24') = SOC0;

Pc.up(t) = 0.2*SOCmax;
Pc.lo(t) = 0;
Pd.up(t) = 0.2*SOCmax;
Pd.lo(t) = 0;
Pw.up(t) = data(t,'바람');
Pw.lo(t) = 0;
Pwc.up(t) = data(t,'바람');
Pwc.lo(t) = 0;

방정식 Genconst3, Genconst4, costThermalcalc, constESS, 균형, 바람;

costThermalcalc.. 비용 =e= 합계(t, VWC*pwc(t))
                        + sum((t,g), gendata(g,'a')*power(p(g,t),2)
                                    + gendata(g,'b')*p(g,t) + gendata(g,'c'));

Genconst3(g,t).. p(g,t+1) - p(g,t) =l= gendata(g,'RU0');

Genconst4(g,t).. p(g,t-1) - p(g,t) =l= gendata(g,'RD0');

constESS(t).. SOC(t) =e= SOC0$(ord(t)=1) + SOC(t-1)$(ord(t)>1) + Pc(t)*eta_c - Pd(t)/eta_d;

잔액(t).. Pw(t) + sum(g, p(g,t)) + Pd(t) =g= data(t,'load') + Pc(t);

바람(t).. Pw(t) + PWC(t) =e= data(t,'wind');

모델 DEDESS비용 기반 / 모두 /;
비용을 최소화하는 qcp를 사용하여 DEDESS비용 기반을 해결합니다.

매개변수 담당자(t,*);
rep(t,'Pth') = sum(g, p.l(g,t));
담당자(t,'SOC') = SOC.l(t);
rep(t,'Pd') = Pd.l(t);
rep(t,'Pc') = Pc.l(t);
rep(t,'Pw') = Pw.l(t);
rep(t,'Pwc') = Pwc.l(t);
rep(t,'로드') = data(t,'로드');

임베디드 코드 연결:
- 피망 슬롯리더:
    기호: [  이름: p ,  이름: 담당자  ]
- 프로젝션:
    이름: p.l(g,t)
    새로운 이름: p_l(g,t)
- 엑셀작성기:
    파일: DEDESScostbased.xlsx
    기호:
      -  이름: p_l, 범위: Pthermal!A1 
      -  이름: 담당자, 범위: 담당자!A1