2023 天府杯 室温超导+可再生能源应用数学建模比赛 代码论文全解析_室温超导材料在可再生能源传输中的应用研究的建模论文

题目重述

题目要求： 假设某国家有多个可再生能源发电站点，分布在不同的地理位置。每个发电 站点产生的能量大小和时间段都有所不同。同时，假设已经研发出室温超导材料 LK-6，LK-66，LK-666，可以在常温下实现电流零电阻传输。 请参赛选手根据以下情景，进行数学建模和优化：

1. 给定多个可再生能源发电站点的位置、能量产生曲线和传输距离。

2. 给定室温超导材料的传输特性，包括传输效率、最大传输功率等。

3. 考虑电网传输的成本与效率，例如传输损耗、设备成本等因素。

4. 目标：优化可再生能源的传输和储存方案，使得总体能量损耗最小，传输 效率最高。 请选手们设计一个数学模型，回答以下问题：

Q1) 如何合理划分室温超导材料的传输路径，以最小化使总能量损耗?

题目解析

要合理划分室温超导材料的传输路径以最小化总能量损耗，我们可以采用动态规划方法来解决。这种方法将考虑每个站点作为起点，逐步选择下一个站点，以达到最小化总能量损耗的目标。

以下是具体的步骤和分析：

步骤 1：定义状态和目标函数

• 定义状态：我们可以定义一个状态 dp[i]，表示从起点到站点 i 的最小总能量损耗。
• 定义目标函数：我们的目标是最小化总能量损耗，即 dp[n]，其中 n 是终点站点。

步骤 2：状态转移方程

• 考虑从站点 j 到站点 i 的传输。我们可以使用以下状态转移方程：
• 
•  其中，m(j→i) 表示从站点 j 到站点 i 的传输损耗成本，e_i 表示站点 i 在该时间段内的能量产生量。

步骤 3：初始化和迭代

• 初始化：设置 dp[起点] = 0，其他 dp[i] 初始化为一个较大的值（表示无穷大）。
• 迭代：根据状态转移方程，逐步计算 dp[i]。

步骤 4：路径重构

• 从终点站点 n 开始，通过比较不同的 dp[i] 值，找到能够使总能量损耗最小的路径。
• 可以从终点逐步向起点回溯，确定每个站点在传输路径中的前一个站点。

通过动态规划方法，我们可以找到从起点到终点的最优传输路径，以最小化总能量损耗。实际应用时，将数据代入公式进行计算和迭代，即可得出最佳的传输路径。

代码：

 代码通过逐步迭代的方式，计算从起点到终点的最小总能量损耗，考虑了不同的站点、室温超导材料、时间段和传输距离。最后，输出最小总能量损耗的结果。

Q2) 在保证电网稳定运行的前提下，如何调整可再生能源的传输方案，以达 到传输效率最大化?

步骤 1：定义变量和目标函数

• 定义变量：对于每一对发电站点 $i$ 到 $j$，引入一个变量 $x_{ij}$，表示从站点 $i$ 到站点 $j$ 的传输量。
• 定义目标函数：我们的目标是最大化传输效率的加权和，即传输量的总和乘以传输效率。因此，目标函数可以表示为： 最大化
• 其中η为传输效率

步骤 2：约束条件

1. 传输限制：对于每一对站点 $i$ 到 $j$，传输量 $x_{ij}$ 应满足以下限制：0≤xij​≤最大传输功率ij​ 其中，最大传输功率P_{ij} 是从站点 $i$ 到站点 $j$ 可用的室温超导材料的最大传输功率。

2. 稳定性约束：考虑电网的稳定性，确保每个站点的能量供应不会超过其产生的能量：  ,其中E为能量产生量

3. 传输效率约束：由于传输效率是传输过程中的能量损失比例，应根据传输损耗成本计算传输效率： 其中，e{ij} 是从站点 i 到站点 j的传输损耗成本，\sum_t x{ijt} 是总传输量。 

步骤 3：求解优化问题 将目标函数和约束条件组合在一起，得到完整的线性规划问题。使用线性规划求解器，例如Python中的scipy.optimize.linprog，可以求解出使传输效率最大化的最优传输方案。

代码：

通过这份代码，我们可以找到在保持电网稳定的前提下，能够最大化传输效率的可再生能源传输方案。 

Q3) 考虑室温超导材料的生产成本和可再生能源发电成本，如何在经济效 益与环保效益之间进行权衡，制定综合优化策略?

在考虑室温超导材料的生产成本和可再生能源发电成本的情况下，如何在经济效益与环保效益之间进行权衡并制定综合优化策略，涉及到多个因素的权衡，包括传输效率、成本、环保等。我们可以通过建立一个多目标优化模型来解决这个问题，使用多目标优化算法来找到综合优化的策略。

步骤 1：定义多目标优化模型

• 定义目标函数：我们的目标是在经济成本和环保效益之间找到平衡，因此可以定义两个目标函数：最小化总成本和最大化环保效益。
  • 最小化总成本：
  • 最大化环保效益：
  • 在这些公式中，$x_{ijt}$ 代表传输量，$C_{ij}$ 代表生产成本与传输成本的和，$T_{ijt}$ 代表传输成本，$E_{ijt}$ 代表环保效益。

步骤 2：约束条件

• 传输限制：传输量限制和稳定性约束，与之前的建模类似。

步骤 3：多目标优化算法 使用多目标优化算法，如加权和法、ε约束法、Pareto优化等方法，来找到在经济效益和环保效益之间的平衡点，即一组 Pareto 最优解。

步骤 4：分析权衡结果 分析 Pareto 最优解集，根据实际需求和偏好，选择最合适的综合优化策略。这可能涉及到对成本、环保效益、经济效益等因素的权衡和考虑。

其中，关于分析 Pareto 最优解集的方法如下，

1. 可视化 Pareto 最优解集： 使用散点图或线图将 Pareto 最优解集中的解在目标空间中进行可视化。横轴和纵轴可以分别代表不同的目标函数。这将帮助您直观地看到解之间的相对位置和分布。

2. 选择合适的解： 考虑问题的实际背景和偏好，选择最符合您需求的解。有时候，并不是所有 Pareto 解都是等价的，因此您可能会偏向某些目标。例如，如果您更注重经济效益，可以选择较低成本的解。

3. 建立目标权重： 可以引入目标权重来将多目标问题转化为单一目标问题。根据目标的相对重要性，为每个目标分配权重，并将目标函数加权求和，将多个目标合并为一个目标。这样就可以将 Pareto 最优解集中的解转化为单一目标问题的解。

4. 敏感性分析： 分析目标函数对参数的敏感性，即微小变化参数值时目标函数的变化情况。这可以帮助您理解 Pareto 最优解集如何受到参数变化的影响，进而确定您的决策是否仍然有效。

5. 了解权衡情况： Pareto 最优解集中的解提供了不同目标之间的权衡情况。您可以通过观察解的分布，了解在不同目标之间的权衡如何取决于不同因素。这有助于您理解问题的复杂性和潜在的决策策略。

6. 制定决策策略： 根据分析结果，制定综合的决策策略。您可以根据不同的场景和偏好，在经济效益和环保效益之间做出平衡。这可能涉及到根据 Pareto 最优解集中的解，制定一系列策略来应对不同情况。

7. 实验与验证： 在选择一个或多个解作为决策方案后，进行实验和验证。将选择的解应用到实际情况中，观察其效果并进行评估。这将帮助您验证分析的合理性和决策的可行性。

代码

解决多目标优化问题通常涉及使用多目标优化算法，例如 Pareto 前沿法。

在这里，我们使用Python中的deap库来实现NSGA-II算法来解决综合优化问题。我们将假设有两个目标函数：最小化总成本和最大化环保效益。

 该代码演示了如何使用 NSGA-II 算法来解决多目标优化问题，帮助您在经济效益和环保效益之间找到合适的平衡点。

更详细的解析以及代码的完整版看这里呀：

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