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.
76) (5. bod X°.
Výpočet skončen, jestliže opakují stejné hodnoty kriteriální funkce F(X ),
v gradientu objeví záporné číslo při maximalizaci (kladné při minimalizaci).,X . Hodnoty mul
tiplikátorů budou kladné jen případě, omezením došlo, jinak budou nulové.74), (5.
(5.
4. Pro hledání extrému prostoru více
nezávisle proměnných používá gradientních metod, založených rychlém
přiblížení extrému směru gradientu účelové funkce. Zvolí výchozí přípustné řešení, tj.
Ukážeme použití gradientní metody nejdříve jednodušší úloze řešení hospo
dárného rozdělování zatížení, níž neuvažují omezení podobě nerovností
(5.OPTIM ALIZACE PROVOZU ENERGETICKÝCH USTAV
ta poměrný přírůstek palivových nákladů vlivem změny maximálně
přípustného fázového úhlu mezi napětími sousedních uzlů j.
Podle těchto multiplikátorů lze např..3.93a)
(5. Stanoví „délka kroku“ tj.73), (5..).1)
3.78)
může být přírůstek jen záporný nebo nulový.
” Gradient VF(X°) vektor, jehož souřadnice tvoří parciální derivace F(X podle všech proměnných. Krok druhý další opakují pro nové výchozí řešení X1.. qF(X°). Gradientní metody
Nověji zdokonalují metody přímého hledání extrému účelové funkce
s minimálním množstvím výpočetních operací.
5.75)
a (5. směru opačném (při minimalizaci).
5. Vypočte lepší X1, přičemž X1=X° pF(X°), resp. všech těchto
případech tedy multiplikátory budou vyhovovat zadané podmínce.11) jejíž obecný zápis je:
Minimalizovat účelovou funkci proměnných
F .
Pro každý bod množiny přípustných řešení udává lokálně směr, kterém kriteriální funkce roste;
— VF(X°) udává směr poklesu kriteriální funkce.77) může být přírůstek naopak jen kladný nebo nulový. určí VF(X°). posoudit účelnost rozšíření elektrizační
soustavy (účelnost výstavby nového zdroje nebo vedení, hospodárnost zavedení
regulace její rozsah určitém uzlu atd. určí se, kolik postoupit směru udávaném
gradientem (při maximalizaci), resp.
2. omezení zdola (5.
Správnost různých znamének vyplývá podmínky, tyto multiplikátory musí
být rovny nebo větší než nula., min ,
které jsou vázány rovnicemi )
W 0
W 0
Wk(X .72), (5. omezení shora (5.. Určí gradient kriteriální funkce bodě X°, tj.3.94)
228
.
Obecný princip gradientních metod lze charakterizovat takto [102]:
1
