基于Benders分解算法的机组组合问题解决方案（Matlab代码实现）
简介
本资源文件提供了一个基于Benders分解算法的解决方案，用于解决电力系统中的机组组合问题。该问题旨在最小化发电成本并满足各种技术约束，如出力约束、时间约束和功率平衡。通过结合Gurobi优化器和Benders分解方法，我们实现了这一混合整数线性规划问题的求解，并提供了详细的Matlab代码实现。
内容概述
- 问题描述：
- 在电力系统中，高效的资源调度对于在集中式或竞争性环境中实现经济可靠的能源生产和系统运行是必要的。
- 机组组合（Unit Commitment, UC）优化问题旨在于电力系统运行时，给定以及调整发电机组的启停状态以及实时出力，使发电机组的总运行成本最小，且满足一定的安全技术约束。
- 数学模型：
- 目标函数：最小化总发电成本。
- 约束条件：包括机组出力约束、启停时间约束、启停状态逻辑约束和功率平衡约束等。
- 算法实现：
- 采用Gurobi优化器结合Benders分解方法来解决这一混合整数线性规划问题。
- 提供了详细的Matlab代码片段作为实现示例。
- 运行结果：
- 展示了部分代码运行结果，包括计算时间和优化结果。
使用说明
- 环境要求：
- Matlab 2014/2019a/2024a
- Gurobi优化器
- 代码结构：
- 代码文件包含了Benders分解算法的核心实现，用户可以根据需要进行修改和扩展。
- 参考文献：
- 部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。
致谢
感谢CSDN博客提供的相关文章和资源，为本文的实现提供了重要的参考。
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