The 2 reference contexts in paper O. Alexandrov I., D. Svirsky N., T. Zhukovskaya E., О. Александров И., Д. Свирский Н., Т. Жуковская Е. (2016) “Оптимизация режима энергосистемы комбинированным методом функциональной декомпозиции и динамического программирования // Optimization of power system regime by the combined method of functional decomposition and dynamic programming” / spz:neicon:vestift:y:2015:i:2:p:82-89

  1. Start
    1377
    Prefix
    Совместить требования вычислительной эффективности и охвата в моделях оптимизации всех факторов практически удается только при функциональной декомпозиции задачи, в частности при раздельном решении задач оптимизации активных и реактивных мощностей
    Exact
    [1]
    Suffix
    . В данной статье показано, что учет большинства из вышеперечисленных факторов вполне достижим при использовании метода динамического программирования. Как следует из результатов практических расчетов, этот метод весьма эффективен в задачах определенной частной структуры, к числу которых относится и рассматриваемая задача рационального распределения активных мощностей между генерирующими источ
    (check this in PDF content)

  2. Start
    3696
    Prefix
    При этом учет внутристанционной оптимизации по-прежнему сводится к построению расходных характеристик станций с помощью моделей одного из рассмотренных выше типов, а задача распределения мощностей между электростанциями формулируется как 1 ( ) min, m ii i P = ∑φ→ (2) 11 , mA iv iv PP == ∑∑=+π (3) minmax, 1,2,..., ,iiiPPPim≤≤= (4) где потери мощности π в соответствии с
    Exact
    [2]
    Suffix
    удовлетворяют уравнению * ***2 11210 311213 02223 00 320 332() (2). PPP BqB uBB q Bu qB q qB u uB q uB ppp   π=+--+--+    (5) Здесь P p    – столбцы активных мощностей соответственно на станциях, кроме (m+1)-й станции, принимаемой за балансирующую, и в узлах потребления (мощности станций считаем положительными, мощности узлов потребления – отрицательны
    (check this in PDF content)