Условия оптимизации целевой функции

Математические методы оптимизации в электроэнергетике

С развитием компьютерной техники задачи оптимизации в энергетике стали все больше сводиться к операционным задачам – т.е. к реализации системы действий, объединенных единым замыслом и направленных на достижение определенной цели.

Одна и та же задача может быть решена различными методами, и от этого зависит ее математическая модель и алгоритм расчетов.

При оптимизации долгосрочных режимов применяются методы нелинейного программирования, в основном метод неопределенных множителей Лагранжа и градиентный метод.

При оптимизации краткосрочных режимов применяются методы Лагранжа, градиентный и случайного поиска.

При выборе состава работа­ющих агрегатов – методы дискретного программирования: динамическое программирование и метод ветвей и границ.

Во всех задачах в той или иной мере применяется регрессионный анализ и практические инженерные методы.

Методы критериального анализа и линейного программирования в основном

используются в задачах проектирования.

Согласно классической теории оптимизации, целевая функция принимает экстремальные значения в точках, в которых обращаются в нуль все ее частные производные первого порядка, либо на границе области допустимых решений:

Это условие является необходимым, но не достаточным, так как найденные

точки могут не быть точками экстремумов.

Поэтому необходимы дополнительные исследования.

Дата добавления: 2014-01-06