基于通用优化软件GAMS的数学建模和优化分析；电力系统优化分析

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@小白创作中心

基于通用优化软件GAMS的数学建模和优化分析；电力系统优化分析

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来源

https://www.bilibili.com/read/mobile?id=40244017

GAMS（General Algebraic Modeling System）是一款高级建模系统，主要用于解决线性规划、非线性规划、动态规划、混合整数规划等优化问题。它以其简单清晰的用户接口和强健稳定的数值分析能力而著称，适用于大型、复杂的优化问题。GAMS的应用领域非常广泛，以下是一些主要的应用领域：

供应链管理：GAMS可以帮助优化供应链的各个环节，包括生产计划、库存管理、配送优化等。
能源系统优化：GAMS可以用于优化能源系统的规划和运营，包括电力系统、石油和天然气行业、可再生能源等。
交通运输：GAMS可以用于交通网络的优化和规划，包括交通流量调度、物流和运输网络的优化等。
金融投资：GAMS可以用于金融投资组合的优化和风险管理。
经济与金融：包括政策分析、市场预测、风险管理等。
环境科学：涉及温室气体排放管理、资源分配、生态系统建模等。
工程设计：包括供应链优化、网络设计、物流规划等。
能源规划：涉及电力系统规划、能源市场的模拟与分析等。

GAMS因其强大的求解能力、灵活的建模环境以及跨平台的兼容性，在上述领域内均有显著应用案例。此外，GAMS还支持用户自定义求解器，并且可以通过第三方接口与其他软件集成，如Excel、MATLAB等，方便用户进行数据分析和可视化。

本教程帮助各领域研究人员掌握GAMS这一强大优化工具的使用，更好地解决专业问题，内容包括典型优化模型和算法介绍、GAMS安装和介绍、GAMS程序编写、GAMS程序调试、实际应用算例演示与经验分享等五个章节，算例中除了一般案例展示还涵盖了基于GAMS的实际应用案例分析。GAMS是一个通用优化软件，因此内容适合各领域从事优化研究的工作者，有助于各领域研究人员高效处理该领域内各类复杂的优化问题。

第一章典型优化模型、算法讲解和基于GAMS进行优化分析的优越性

典型优化模型（LP、NLP、MIP、MINLP、MIQCP等）
人工智能算法（遗传算法、蚁群算法、禁忌搜索等）
数学优化方法（分支定界法、动态规划法、拉格朗日松弛法、内点法、奔得斯分解法等）
基于GAMS进行数学建模和优化分析的优势

第二章 GAMS安装和界面

GAMS安装
File功能
Edit功能
Search功能
Windows功能
Model Libraries模型库
Help功能

第三章 GAMS程序编写

模型构成
编程原则
建立集合Set

静态集合
多重集合
动态集合
有序集合（SOS1、SOS2）

录入参数Parameter

一般标量
索引参数
表格参数
数据导入（Excel表格数据）
参数赋值

设置变量Variable

一般标量
索引参数
表格参数
数据导入（Excel表格数据）
参数赋值

构建方程Equation

方程定义
方程关系符
函数和运算表达
标量方程
索引方程
条件方程（条件控制$）

计算模型Model solve

模型的分类和求解
计算参数设置（Options）
求解器(Solver)的比较分析与选择

展示结果Display

变量结果展示
参数展示

一般算例演示

第四章 GAMS程序调试

查看计算日志
分析求解报告
程序调试方法

第五章实际应用算例与经验分享

基于GAMS的优化实例分享
常用表达式注意事项
属性修改的其他方法
其他软件调用GAMS

更多了解：基于GAMS的电力系统优化分析

本专题主要针对电力系统领域中比较典型的优化问题、优化方法及其在GAMS中的实现进行分析。共分为五个部分，包括电力系统机组组合专题、最优潮流专题、水电优化运行专题、鲁棒优化和多能源互补优化专题、分布鲁棒优化专题等，从基本模型到复杂模型逐步深入。旨在帮助电力领域研究人员掌握相关优化模型的建立和GAMS这一优化工具的使用，更好地解决专业问题。算例中涵盖了机组组合的一般模型和线性模型、常规鲁棒优化方法和近些年比较流行的分布鲁棒优化方法等，针对模型方法详细讲解并提供案例代码。