电力市场基础 2 第九章 电力市场中发电厂商的竞价策略  电力市场概述  电力市场中的报价规约  电力市场中的报价策略  主要研究工作  计及网络阻塞影响的发电公司的最优报价策略  计及风险的发电公司的最优报价策略  结论 3 第一部分：电力市场概论 第一部分：电力市场概论 4 电力市场的特征  有限数目的发电公司；  输配电系统具有自然的垄断特征；  大的投资规模 能量价格和发电机组的运行约束，这需要用机组 最优组合程序来完成。  这种方法可以保证所得到的发电调度计划在技术 上是可行的。 18 联营体市场中的报价方式 ( 续 ) ： 多部分报价  机组最优组合问题是一个非凸的、非线性混合 整数规划问题。  对于大规模机组最优组合问题，并不存在可以 保证求得该问题的全局最优解的有效算法。  由于局部最优解不能保证在发电公司间进行公 平的负荷分配，这种报价方法曾受到不少批评。 基本思想  基于博弈论模型如 Cournot 模型、 Stackelberg 模型、和供给函数模型来描述发电公司报价策 略问题；  然后寻找这些模型的平衡点；  这些平衡点对应发电公司的最优报价策略。 38 主要问题  主要问题：  为迎合这些博弈论模型，对发电公司报价策略问题做了 很多简化，这样得到的平衡点可能没有多大意义；  如产量竞争；价格竞争；线性供给函数竞争

推进健康中国未来十年发展的蓝图设计和重点工程。 中国智慧健康医疗蓝皮书 2022 4 为“健康中国”插上智慧的翅膀 图 1-1 智慧健康医疗的定义 基于该重大项目的研究成果，智慧健康医疗被定义为现代数智 科技赋能的最优化大健康生态体系。这个健康生态体系将现代数字 化、智能化科技手段集成应用并深度融合于健康医疗实践，通过全 要素、全流程、全链条的系统优化，实现覆盖全人群、全生涯、全 维度的全域照护，最终实现优质、高效、经济、可及的价值医疗。 需的健康 管理、医疗卫生和康复养老等各种健康医疗服务，形成全域覆盖的 健康照护体系。智慧健康医疗的服务效能主要体现在价值医疗上， 即在医疗成本、治疗效果和患者体验三者之间寻求最佳平衡并实现 最优化获益，从而推动整个国家乃至全球的卫生健康事业持续改进 和优化。 面向中国新时代发展需求，我国医疗卫生事业经历了以治病为 智慧健康医疗体系概述 1 5 中心向以健康为中心的重要转变，智慧健康医疗的发展，也符合“将 智慧健康医疗中的主要数字技术 技 术 内涵 在健康医疗领域的 应用场景 应用实例 人 工 智 能 通过计算机或由计算机控制的终 端，模拟、延伸和扩展人类智能， 能够感知环境、获取并使用知识 来获得最优结果的技术 人工智能与健康医疗的结合已初步应用在 卫生健康产业发展、临床辅助诊疗、医院 智能管理、医学科研与教育、公共卫生智 能服务等方向 智能影像辅助诊断：对脑、肺、眼、骨、心脑血管、皮

置相互影响，深度耦合 长时储能等需要实现跨季、跨月、 跨周优化调度 6 （二）时序模拟需要面临的新场景 关键问题六：多方案比较方法难以找到多类 型设备的最优配比，无法开展复杂最优解的 求解。通过运筹计算内核可以直接得出多维 空间的最优解。 关键问题五：新型电力系统规划需要考虑源 网协同，电网输电通道限额、输电断面限额、 安全稳定极限、跨省跨区直流运行方式约束 等对电源外送、新能源消纳有较大影响。 X轴：电力平衡 Y轴：电量平衡 Z轴：调峰平衡 P轴：消纳能力 Q轴：规划投资 S轴：电力市场 … 多维空间： 最优规划方案 7 （二）时序模拟需要面临的新场景 关键问题七：针对大区多子系统算例，需要 统筹考虑区域总平衡和各子系统自平衡，实 现跨区互济协调调度，达到各分区最优调度。 A：-100 B：-200 D：160 C：180 A：10 B：10 D：10 C：10 关键问题八：对多分区电力流互济进行优化，  跨省跨区互济 合理调配机组开机及电力 流流向，实现复杂拓扑下 的电力流互济能力  协议电量 需要考虑跨省跨区通道的 电量约束，满足地区之间 年度电量协议，合理优化 电量分配，实现最优调度  输配电价成本 电力流互济需要考虑跨省 送电成本，电力流损失等， 精细化模拟系统互济情况 二、当前时序模拟方法遇到的问题 8 （一）时序生产模拟计算迫切需要解决的问题 9 时序运行模拟

能互补能源系统，建立了系统的能量模型；综合考虑系统运行的经济性和环保性，提出了系统综合成本和碳排 放量最低的目标；开发了改进型非支配遗传算法求解仿真模型，得到了多目标问题的帕累托最优解集，并通过 逼近理想解排序法获得了系统的最优容量配置运行方案；利用线性规划软件CPLEX求解器开展了系统的运行调 度优化，验证了该系统框架和优化调度模型的有效性和正确性。研究结果表明，本文所提出的风光储多能互补 能 [7]讨论分析了多种平抑光伏功率波动措施 的预期收益，整合分析出经济性最优的组合方式。 Kaabeche等 [8]考虑到了上述学者未提及的缺电概率 以及平均发电成本等影响因素，优化算法迭代计算 得到了以实现风、光、柴、储的最佳容量配置的模 型。Sfikas 等 [9]通过研究分析综合能源系统中风、 光各能源子系统的最优配比，解决了储能减少、风 电前期规划与实际发电之间的误差损耗等相关问 单元的最佳配置方案。谭岭玲 [22]提出多能互补型微 电网的结构，在约束条件中加入失负荷率对微电网 进行配置。在上述文献研究中，以等值年总成本作 为规划配置的优化目标，采用粒子群算法，进行多 能互补型微电网的最优配置，解决了微电网双目标 冲突的问题。但是，大多从单一角度出发，对能源 系统的优化设计未能综合考虑系统总成本和碳排放 量；或尚未考虑设备采用不同装机容量对系统综合 运行成本的影响，或采用的是传统容量优化配置方

设备名称、设备级别、调配量、可调配量 业务逻辑 根据设备级别和待调配量，可调配量、动态指定出在不影响设备正常使 用的情况下最优调配策略 输出业务对象及 属性 调配策略 功能需求描述 定义设备级别、根据设备级别和待调配量，可调配量、动态指定出在不 影响设备正常使用的情况下最优调配策略 界面要求 根据省公司统一框架界面要求布局，数据过滤条件要求有名称、企业 等，支持模糊查询 非功能性需求 3.2.2.4.1 计算设备最优能耗 业务功能名称 计算设备最优能耗 参与者 系统管理员、业务管理员、用电企业方、代理企业方 业务规则 通过采集设备能耗的历史数据一级可调配额从而计算出当前每台设备的 不同情况下的最优能耗功率 输入业务对象及 属性 企业用户登录信息 业务逻辑 通过采集设备能耗的历史数据一级可调配额从而计算出当前每台设备的 不同情况下的最优能耗功率 输出业务对象及 实时显示设备的最优功率 19 功能需求描述 通过采集设备能耗的历史数据一级可调配额从而计算出当前每台设备的 不同情况下的最优能耗功率 界面要求 根据省公司统一框架界面要求布局，数据过滤条件要求有名称、企业 等，支持模糊查询 非功能性需求 安全性、易用性、可靠性、高性能、可扩展性、可维护性 状态 新增+查询 3.2.2.4.2 统计企业最优能耗 业务功能名称 统计企业最优能耗 参与者

双体船，三体船的参数化建模工作及线型优化。提高航速，降低优化助力（风、伴流）。 • 螺旋桨设计：一维的传统图谱螺旋桨设计环流理论设计方法进行二维的螺旋桨设计三维的螺 旋桨设计；。考虑船机桨匹配的效率以及桨径的空间限制，设计最优的螺旋桨。 • 海洋平台 ( 钻井、采油、集运、观测、导航、施工 ) 优化：提供各类供应船及浮式装置的线型优 化工作。提高航速，降低油耗 ; 提高作业时常，增加经济效益。 智能工业优化设计解决方案 在业务规则层上的优化 技术特色 大规模整数规划 近似算法 启发式算法 解决的业务问题 • 基于 AI 和优化算法，在上架过程中即可动条 调整 sku 的最优摆放 • 对于上架、拣选任务，考虑不同类型设备， 给出最优路径规划，提升效率 • 通过 API 的方式实现与传统 WMS 的对接 TMS 系统 ERP/MES/OMS 系统 WMS 系统 智慧算法 API 布局优化 WCS 系统 2.1.2 仓储优化算法功能概览 上架优化 路径优化 × 布局优化 收货完毕，在考虑相关性及热度的智能分布和 最优上架路径实时计算出每一板货的最优上架 货位 库存管理优化 布局优化 × 补货优化 对 sku 的相关性及热度分析给出最优初始布局， 并在每日运作中做动态调整 任务管理优化 人力、设备、路径、时间的均衡 在考虑多变量的情况下，用算法强大的数据整合

双体船，三体船的参数化建模工作及线型优化。提高航速，降低优化助力（风、伴流）。 • 螺旋桨设计：一维的传统图谱螺旋桨设计环流理论设计方法进行二维的螺旋桨设计三维的螺 旋桨设计；。考虑船机桨匹配的效率以及桨径的空间限制，设计最优的螺旋桨。 • 海洋平台 ( 钻井、采油、集运、观测、导航、施工 ) 优化：提供各类供应船及浮式装置的线型优 化工作。提高航速，降低油耗 ; 提高作业时常，增加经济效益。 智能工业优化设计解决方案 在业务规则层上的优化 技术特色 大规模整数规划 近似算法 启发式算法 解决的业务问题 • 基于 AI 和优化算法，在上架过程中即可动条 调整 sku 的最优摆放 • 对于上架、拣选任务，考虑不同类型设备， 给出最优路径规划，提升效率 • 通过 API 的方式实现与传统 WMS 的对接 TMS 系统 ERP/MES/OMS 系统 WMS 系统 智慧算法 API 布局优化 系统 30 2.1.2 仓储优化算法功能概览 上架优化 路径优化 × 布局优化 收货完毕，在考虑相关性及热度的智能分布和 最优上架路径实时计算出每一板货的最优上架 货位 库存管理优化 布局优化 × 补货优化 对 sku 的相关性及热度分析给出最优初始布局， 并在每日运作中做动态调整 任务管理优化 人力、设备、路径、时间的均衡 在考虑多变量的情况下，用算法强大的数据整合

借助于智能控制，可以消除人与人的差别 操作员不同，造成成本和质量上的差异 288 万 每月能耗成本节约 24 万 每年能耗节约 288 万 CO2 减排 8400 吨 / 年 3% 最优和最差的操作员，能耗相比差了 3% 每年有大量的钱浪费在能耗上 7 三类优化控制： 1 ） PID 控制 和 2 ）模糊控制 • PID 控制 • 比例、微分、积分调节 • 引入 DV 以体现干扰 de ，输出变量 u 建立隶属度函数和规则矩阵 8 3 ） APC 先进控制 •基于内模模型的控制 • MPC 多变量预测模型 • 基于历史 / 当前值预测变量未来趋势 • 预控式多变量最优调节                    N 0 i k i i M k i i L 0 i k i i R 0 i k i 智能控制特点二：结合大数据分析技术预测质量参数 Introduction - 10 生料细度预测值和化验值误差大多数 <0.5 （绝对值） 依据细度预测值可最及时调整选粉机 转速、循环风机频率、喂料量，实现 最优生产 达到出磨生料细度更稳定 生产吨生料的电耗更低 煤粉预测值绝对偏差大多数 <0.2 11 PA 大数据工具（ Predicative Analytics ） 预测分析 机器学习 优化模型

理效率，缓解交通拥堵，优化交通资源配置。该模型的核心在于利 用大规模数据采集、深度学习、强化学习等技术，实现对交通流量 的实时监控、预测与调控。通过对交通数据的多维度分析，模型能 够动态生成最优的交通信号控制策略、路径规划建议以及突发事件 应急响应方案。 首先，交通治理 AI 大模型的构建依赖于海量的交通数据来 源，包括但不限于车载传感器、交通摄像头、雷达、GPS 设备以及 交通卡 交通治理系统往往局限于单一场景的优化，而 AI 大模型能够实现 跨场景的协同决策。例如，在城市交通网络中，模型可以同时考虑 主干道、次干道、交叉口以及公共交通系统的动态变化，通过全局 优化算法（如遗传算法、粒子群优化等）生成最优的交通信号配时 方案。此外，模型还能够根据实时交通状况，动态调整公交线路的 发车间隔、地铁列车的运行速度等，从而提升整体交通网络的运行 效率。 在自适应方案设计方面，交通治理 AI 大模型具有高度的灵活 等方式，显著缓解拥堵问题。此外，AI 大模型还能够预测交通事件 的发生概率，如交通事故、道路施工等，提前采取预防措施，减少 交通中断和安全隐患。在应急场景中，AI 大模型能够快速响应，为 救援车辆规划最优路径，确保紧急情况下交通系统的高效运转。  实时数据分析：AI 大模型能够整合多源数据，包括摄像头、 传感器、GPS 等设备采集的信息，提供全面的交通态势感 知。  动态优化策略：根据实时交通状况，动态调整交通信号灯、交

合各种可再生能源发电单元、常规发电机组、用 户侧可调度资源等，与电网或电力调度中心 (independent system operator, ISO)进行交互，根据 实际负荷需求和各个发电单元的约束进行最优出 力决策，以促进可再生能源消纳、提升系统整体 经济性，是新型电力系统的一类重要结构形态。 随着能源市场的不断发展，VPP 能够聚合的 能源形式逐渐多样化，它既可以用于市场能源交 易，增加运营收益，还能提高电力系统的灵活性。 文献[1]聚合了风电和储电设备，采用鲁棒优化实 现日前和实时市场的收益最大化；文献[2]聚合了 分布式能源，综合考虑 VPP 与 ISO 交易时的总成 本以及VPP内部运营成本，实现整体的经济最优； 文献[3]聚合了风光及需求响应(demand response, DR)，通过对 VPP 进行建模和求解，得到既满足 VPP 运行成本最小，又满足 VPP 内部各个单元收 益最大的竞标策略。随着多种能源形式的设备加 ，能够激励消费 者自愿进行负荷转移，从而有利于提高系统的灵 活性。DR 的电价随 DR 的实际值而阶梯变化，服 从价格配额曲线 [22]，通过对 CHP-VPP 的经济性进 行优化从而得到最优的电价及出力决策。在价格 配额曲线中，其价格随其市场配额的关系可表述 为一个分段阶梯函数，在分时电价峰、平、谷三 个时段的基础上，不同时段内按照电量配额进行 分块，电量较少时对应的价格较高，电量较多时