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World File Search System优化模型
优化简介
本书是从课程注释中开发出来的，在过去几年中，在瑞典Goteborg（Gothenburg）的Chalmers Technology上，不断更新并用于优化课程。向讲师的注释：本书有助于在大学第二至四年级的学生优化的第一门课程中提供演讲和介绍材料。（在本地网站的课程主页上进行了计算机练习和项目。）本书的重点在于为优化模型和候选最佳解决方案的分析提供可靠的基础，尤其是为了连续优化模型。因此，数学材料的主要部分涉及基于凸度和双重功能的分析和代数，以及对于不受紧张和受约束优化的必要局部/全局最佳选择条件。随后从这些原理及其转化特征分析的自然算法和最经典的算法。这本书回答了“为什么/为什么不呢？”的更多问题。比“如何？”。这种重点选择与主要提供有关如何解决这些优化问题的书籍相反。线性和非线性优化问题的算法数量（本书涵盖的两个主要主题）保持很低；讨论的人被认为是经典的，并有助于说明解决此类优化问题及其与最佳基本理论的联系的基本原理。在代数中，我们假设碱基，规范和基质代数和微积分的主动知识。因此，基于本书的任何课程都应添加有关具体优化问题的项目工作，包括其建模，分析，解决方案和解释。给学生的注释：材料对代数，真实分析和逻辑有所了解。在实际分析中，我们假设序列的积极知识，即集合的基本拓扑，
附件 A. LUT 能源系统转换模型
能源系统的优化模型基于在一组应用约束条件下对系统参数进行线性优化，并假设对可再生能源发电和能源需求有完美的预见。多节点方法可以描述任何所需的子区域和电力传输互连配置。优化的主要约束是应用年份每小时的总发电量和总能源需求值相匹配，优化标准是系统年度总成本最小。模型的小时分辨率显著增加了计算时间。但是，它保证了一年中每个小时子区域内的总供应量都能满足当地需求，并能够更精确地描述系统，包括不同系统组件的协同效应。
电动汽车全面充电管理
该项目展示了通过各种用例转移电动汽车充电负荷的强大能力，能够将任何给定小时内高达约 20% 的充电转移到其他时间，并能够在给定小时内增加高达 30% 的充电。使用真实驾驶和充电行为的优化模型表明，通过在成本最低的时间充电，每辆车每年可以节省约 56 美元的电网电力供应成本，同时满足驾驶员的出行需求。该模型还展示了每辆车每年增加约 1,200 千瓦时可再生能源使用量和每辆车每年减少约 300 公斤温室气体排放的潜力。
在社会限制下设计生物能源供应链
摘要。使用可再生能源作为化石燃料的干净替代品已经变得非常有吸引力。它具有环境优势，并带来了区域发展。本研究提出了一个在社会问题下设计生物供应链的优化模型。社会问题涉及未就业率和经济危机期间变化的脆弱性。主要接触这些社会问题的领域被选为安装生物精制的初始位置。安装生物融资可以为这些地区的人们提供工作。这导致了该地区的可持续发展。通过案例研究显示了开发模型的适用性。结果表明，所提出的方法导致产生大量的工作职位，这对这些地区的社会发展产生了重要影响。
能源效率和可再生能源项目。支持网格集成可再生能源生成
开发最佳的最佳可再生能源（RE）混合成本计划需要多个步骤。首先，确定了科索沃势能源的评估。此步骤包括审查现有政策，行动计划，重新目标，（前）候选项目的可行性研究，以评估科索沃RE的技术和经济潜力。在这项任务下，顾问确定了科索沃的新生成的理论，技术和可实现的潜力，包括相关成本。现有的和计划中的传统发电机需求也被评估并包括在科索沃的潜在发电舰队中。对科索沃的可用需求预测进行了分析和审查，以确定最高2030年的需求方案，以在长期优化模型中进行分析。
物流与供应链管理（LSCM）
LSCM 607优化模型和方法3个学分等级模式：标准字母，审核/非审核本课程涵盖了对优化方法和模型的透彻理解。成功完成课程后，学生将能够：定义和制定线性编程问题并欣赏他们的局限性；使用适当的软件和计算机软件包解决线性编程问题，并解释获得的结果；进行和解释最佳后和敏感性分析；并解释原始的偶尔关系。此外，学生将能够制定和解决广泛的传统物流和供应链组合问题。学生还将接触到一些著名的高级优化技术，这些技术可能在其他选修课中涵盖。
课程大纲ISYE 6669确定性优化弹簧...
该课程将在线性优化，整数优化和凸优化中教基本概念，模型和算法。该课程的第一个模块是优化和相关数学背景中关键概念的一般概述。该课程的第二个模块是关于线性优化的，涵盖了建模技术，基本的多面体理论，单纯形方法和偶性理论。第三模块是在非线性优化和凸锥优化的上，这是线性优化的重要概括。第四和最终模块是在整数优化的上，该模块以整数决策变量的灵活性增强了先前涵盖的优化模型。课程将优化理论与计算与现代数据分析的各种应用融合在一起。
氢生产成本的巴西地图-Agora Energiewende
Python用于电力系统分析（PYPSA）是能源系统模型的开源建模框架（Brown，T。;Hörsch，J。; Schlachtberger，D。（2018））。灵活和模块化框架可用于表示能量系统，以各种不同的时间，地理和部门表示。学术界，研究机构，私人公司和公用事业正在使用它。从根本上讲，PYPSA是一个机器人的成本优化模型。该框架将各种技术经济参数作为输入，包括燃料成本，资本支出，OPEX，发电厂能力和互连能力。该框架在给定的技术限制下进行了完整的年成本优化，例如能源平衡（必须在所有时间满足能源需求）（GIZ，CASE＆AGORA（2022））。
东南亚氢气生产成本图
用于电力系统分析的 Python (PyPSA) 是一个用于能源系统模型的开源建模框架 (Brown, T.; Hörsch, J.; Schlachtberger, D. (2018) )。灵活且模块化的框架可用于以各种不同的时间、地理和部门表示形式表示能源系统。它被学术界、研究机构、私营公司和公用事业公司使用。从根本上说，PyPSA 是一个自下而上的成本优化模型。该框架将各种技术经济参数作为输入，包括燃料成本、资本支出、运营支出、发电厂容量和互连容量。该框架在给定的技术约束下进行全年成本优化，例如能源平衡（必须在所有时间满足能源需求）（GIZ、CASE 和 Agora (2022) ）。