1) Optimized grazing system
优化放牧系统
2) Grazing system
放牧系统
1.
Optimization of shorthorn beef cattle grazing system on sown pasture;
人工草地纯种短角肉牛放牧系统优化研究
2.
Element cycling and fertilizer application in grazing system of artificial grassland in southern China;
南方人工草地放牧系统元素循环与培肥技术研究
3.
N-alkanes characteristic of roughage from the sheep grazing system in the Songnen Plain farming-pastoral zone
松嫩平原农牧交错区绵羊放牧系统粗饲料的链烷特征
3) Optimum grazing strategy
优化放牧策略
4) pasture ecosystem
放牧场生态系统
5) grassland grazing system
草地放牧系统
1.
Perspectives in optimization models of grassland grazing systems;
草地放牧系统优化模型的研究进展
6) grazing system management
放牧系统管理
补充资料:电力系统潮流优化
电力系统潮流优化
power flow optimization of electric power system
d lonl一x一tong ehoollL一yotjhLJo电力系统潮流优化(powe:flow。ptimizationof eleetrie power system)满足各种安全性约束的条件下合理安排电力系统运行方式,使总的运行费用最少或其他的目标(如网损等)最优。经济性或其他最优目标与安全性之间的关系是目标与约束之间的关系,或称最优化问题。典型的经济调度(见电力系统经济调度)是以提高经济效益为主,而优化潮流则是一种可以综合安全性和经济性或某些目标的方法。在优化潮流数学模型中包括表示经济性或其他目标的目标函数,满足基本潮流要求的等式约束以及限制控制变量和状态变量的允许范围或时间要求的不等式约束。 由于目标函数形式和约束处理上的灵活性,优化潮流方法并不只限于电力系统安全经济运行。它在安全控制、系统规划等方面均可以应用。因此,这一方法在电力系统中的应用,具有广阔的前景。 优化潮流的目标函数有多种多样。除了应用得较多的最小运行总费用、最小网损、最小甩负荷以外,还有保持运行电压水平最高,最小控制量的变化,最小燃料贮备,联络线交换功率最大等目标函数。需要指出的是不同目标函数得到的潮流分配是不相同的。如果先用一种目标作优化计算,并将这个计算结果写成等式约束,再进行另一种目标的优化计算,则可以得到在满足第一种目标前提下实现第二个目标的最优。优化潮流多种目标的处理方法是目前电力系统经济调度方法所无法做到的。 目标函数的简单表示形式为 f一f(u,x)式中“为控制变量向量,x为状态变量向量。 优化潮流的约束处理基本上必须满足二种约束条件:等式约束,其条件是保证变量满足潮流方程式,当负荷认为是给定时,则简化的表示形式为 g(u,x)=O 不等约束条件是控制变量与状态变量必须满足由安全条件所定义的允许范围以及控制变量取值的限制。可以将不等式约束条件统一表示为 h(u,x)簇0 以上述形式表示的约束,既考虑了运行可行性.又表示了安全性,这是用物理特性来描写的约束。 如果用时空特性来表示,则可以分为静态约束和动态约束。静态约束只是表示空间上的问题,如发电机有功功率、无功功率上下限.节点电压上下限,变压器分接头位置限制,联络线的功率限制.线路安全性约束等。其中包括N一1线路安全约束的处理。
说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条