Economic emission dispatch_经济排放调度；二次规划_

在电力系统运行中，经济排放调度（Economic Emission Dispatch，简称EED）是一个关键的优化问题，旨在最小化发电成本的同时控制污染物排放。标题提到的"Economic emission dispatch"即是指这一过程，它综合考虑了经济效益和环境影响，是电力系统调度的重要组成部分。 二次规划（Quadratic Programming，简称QP）是一种优化技术，适用于解决目标函数为二次函数，约束条件为线性不等式或等式的优化问题。在这个场景下，二次规划被用来构建和求解EED问题的数学模型。其基本形式是找到一个向量x，使得二次函数f(x) = 1/2 * x^T * Q * x + c^T * x达到最小值，同时满足一系列线性约束条件Ax ≤ b和x ≤ u，其中Q是实对称矩阵，c是常数向量，A、b和u定义了约束的边界。 在EED问题中，燃料成本是主要的考虑因素，通常与发电机的输出功率成正比。因此，优化的目标不仅是降低总发电成本，还要考虑到不同发电机组的燃料成本差异。同时，排放因子是衡量每单位电量生产时污染物排放的量，不同的发电技术有不同的排放系数，如二氧化碳、硫氧化物和氮氧化物等。在优化过程中，需要确保排放量不超过规定的上限，以满足环保标准。 Bmm因子（可能是特定于模型的术语，如贝塞尔函数或者修正系数）在此问题中可能用于调整或修正某些变量的影响，例如考虑非线性的燃烧特性或环境影响。这会增加问题的复杂性，但通过二次规划的方法，可以有效地处理这类非线性问题。 描述中提到的"emield.m"子程序很可能是用MATLAB或其他编程语言编写的一个函数，用于计算或模拟发电的排放量。这个子程序会接收输入参数，如发电机的输出功率，然后根据预设的排放因子返回相应的污染物排放量。在优化过程中，这个子程序会被反复调用，以便在满足排放限制的情况下寻找最佳的发电策略。 解决EED问题的过程通常包括以下步骤： 1. 建立数学模型：定义目标函数（燃料成本+排放成本）和约束条件（功率平衡、设备限制、排放限制等）。 2. 将模型转化为二次规划问题的标准形式。 3. 应用二次规划算法（如内点法、梯度法等）求解问题。 4. 检查解的可行性和优化性，如有必要，进行迭代优化。 5. 分析结果，制定实际的发电调度计划。 EED问题的研究不仅仅局限于理论模型，实际应用中还需要考虑更多因素，如市场机制、电网稳定性、设备的物理限制以及实时数据的变化等。通过将二次规划应用于EED，电力系统可以实现更高效、更环保的运行，同时降低运营成本。