Obsahem této knihy jsou především výsledky této více než dvacetileté vědeckovýzkumné práce. Nejde však přitom o výsledky toliko výzkumu. Jeho závěry byly uplatňovány ve výuce, ověřovány v diplomních pracích absolventů na katedře, konfrontovány s názory odborníků na domácích i mezinárodních konferencích a aplikovány v rámci tradiční spolupráce katedry s energetickou praxí.Tato publikace nemůže vyčerpat beze zbytku celou šíři problematiky optimalizace v energetických soustavách. Byl bych proto rád, kdyby se stala nejen užitečnou příručkou pro řídící pracovníky v energetických podnicích, ve výzkumných, projekčních a investorských organizacích a učební pomůckou pro posluchače studijního oboru Ekonomika a řízení energetiky na vysokých školách technických, ale také podnětem k vydávání dalších publikací, rozvíjejících a rozšiřujících její obsah.
1—4.4) možná cenu linearizace nelineárních funkcí, nahra
zení diskrétních závislostí spojitými, náhrady dynamického řešení úlohy posloup
ností statických řešení, náhrady pravděpodobnostních rozdělení náhodných veličin
jejich střední nebo zabezpečenou hodnotou apod.
Vychází přitom zásady, vektor proměnných
z (x, (4.4)
kde vektor koeficientů účelové funkce,
T znak transpozice,
A matice koeficientů,
b vektor pravých stran. dynamické úlohy.OPTIMALIZACE ROZVOJE ENERGETICKÝCH SOUSTAV
při vedlejších podmínkách
0(z) (4.1—4.2) (4.1)
g(z) (4. Zvyšování přesnosti modelu je
spojeno velmi rychlým růstem počtu proměnných omezení brzy naráží na
omezení daná rozsahem paměti počítače jeho operační rychlosti. Uvádí, optimalizačních
modelů nejvíce rozšířily modely založené využití metod lineárního programo
vání, které řeší úlohu nalezení extrému lineární formy
cTz (4.
Tyto modely označuje jako linearizované, jelikož řeší lineární aproximaci
nelineární popř. obdobná
omezení naráží teoretická možnost využít metod celočíselného programování pro
respektování nespojitostí, metod kvadratického programování pro respektování
nelinearit, metod stochastického programování pro popis pravděpodobnostního
charakteru úlohy apod. modelů jednotlivých dekomponovaných podúloh.3—4. Vzhledem těmto skutečnostem rozlišovací schopnost
a přesnost prakticky řešitelných globálních optimalizačních modelů komplexních
energetických soustav dosti omezená.2) exaktním matematickým postu
pem vede nalezení extrému účelové funkce pro soustavu jako celek, nazývá
Lencz [15] globálním optimalizačním modelem.
Při optimalizaci rozvoje čs.2)
kde vektor proměnných. zřejmé, transformace výchozí úlohy
(4. elektrizační soustavy proto používá dekompozice
optimalizační úlohy (řešení úlohy cestou jejího rozdělení podúlohy) řešení
pomocí blokových modelů, tj.3)
za podmínek
Az =b
zi? 0
(4.5)
se při formulaci optimalizační úlohy zpravidla rozkládá dvě rozdílné složky x
a nichž
152
.
Model, který umožňuje řešení úlohy (4
