應用隨機規劃探討溫室氣體排放限制下之電力系統容量擴增計畫

以作者查詢圖書館館藏

、以作者查詢臺灣博碩士

、以作者查詢全國書目

、勘誤回報

、線上人數：34

、訪客IP：3.142.200.247

姓名

賴靜煜(Ching-Yu Lai) 查詢紙本館藏

畢業系所

土木工程學系

論文名稱

應用隨機規劃探討溫室氣體排放限制下之電力系統容量擴增計畫
(A study of Power System Capacity Expansion and Location under Limitation of Greenhouse Gas Emission - Applying Stochastic Programming Approach)

相關論文

★ 圖書館系統通閱移送書籍之車輛途程問題	★ 起迄對旅行時間目標下高速公路匝道儀控之研究
★ 結合限制規劃法與螞蟻演算法求解運動排程問題	★ 共同邊界資料包絡分析法在運輸業之應用-以國內航線之經營效率為例
★ 雙北市公車乘客知覺服務品質、知覺價值、滿意度、行為意向路線與乘客之跨層次中介效果與調節式中介效果	★ Investigating the influential factors of public bicycle system and cyclist heterogeneity
★ A Mixed Integer Programming Formulation for the Three-Dimensional Unit Load Device Packing Problem	★ 高速公路旅行時間預測之研究--函數資料分析之應用
★ Behavior Intention and its Influential Factors for Motorcycle Express Service	★ Inferring transportation modes (bus or vehicle) from mobile phone data using support vector machine and deep neural network.
★ 混合羅吉特模型於運具選擇之應用-以中央大學到桃園高鐵站為例	★ Preprocessing of mobile phone signal data for vehicle mode identification using map-matching technique
★ 含額外限制式動態用路人均衡模型之研究	★ 動態起迄旅次矩陣推估模型之研究
★ 動態號誌時制控制模型求解演算法之研究	★ 不同決策變數下動態用路人均衡路徑選擇模型之研究

檔案

[Endnote RIS 格式]

[Bibtex 格式]

[相關文章]

[文章引用]

[完整記錄]

[館藏目錄]

[檢視]

[下載]

本電子論文使用權限為同意立即開放。
已達開放權限電子全文僅授權使用者為學術研究之目的，進行個人非營利性質之檢索、閱讀、列印。
請遵守中華民國著作權法之相關規定，切勿任意重製、散佈、改作、轉貼、播送，以免觸法。

摘要(中)

能源是國家發展的基石，穩定的電力供給牽動國家的命脈，在滿足逐年成長的電力需求之虞，尋求最低的開發、營運成本是我們的目標。然而石化燃料價格上揚、電力供給與需求的不確定，及京都議定書限制各國二氧化碳的排放量，促使我們轉換能源型態，在面對許多隨機的外在因素下，本篇介紹Mulvey…等(Operation Research 43(2) (1995a) 264-281)提出的穩健規劃，構建電源開發穩健規劃雛型，以隨機規劃為基礎，分析不同情境與範疇下的能源決策。電源的開發計劃需考慮什麼時候(When)、在何處(Where)、什麼程度的規模(How many)以及何種種類(What kind of)的發電設備，在固定和變動成本的考量下，估算供電的最佳效益。電力系統規劃的研究相當多，如Malcolm (1994)、Albornoz (2004)、Nagurney (2004)…等，從不同的角度切入探討不確定的因素和均衡的機制。本研究以台灣地區為範疇，假設火力發電、風力發電及核能發電為未來裝置容量開發重點，決策者面臨了發電成本、再生能源電力供給及未來區域負載的不確定性，我們利用情境分析設定環境參數，找出新增發電機組較佳之區位選擇與配置，新增容量盡量達到區域負載平衡減少輸電損失。以二階段隨機規劃求出最小成本(固定成本、生產成本、輸電成本)，並運用分解法及最佳切割(optimality cut)的概念作為求解演算法，藉由C語言和CPLEX運用撰寫程式，以範例測試驗證正確性，我們透過資料收集做實例測試與敏感度分析，探討關鍵議題做出結論。

摘要(英)

Energy is the foundation of country development, and it is also important to supply electric power constantly. The goal is to satisfy the growing power demand of each year under lowest constructing cost and operation cost. There are lots of research in power planning, such as Malcolm (1994)、Albornoz (2004)、Nagurney (2004), they discuss it form different viewpoint in uncertainty approach or network equilibrium approach. In addition, facing the raising price of fossil fuels, the uncertainty of power demand and supply in future, and international limitation of Greenhouse Gas emission by Kyoto Protocol; it prompt us to transfer the structure of power system from high-polluted form to low-polluted form. In order to deal with so many external uncertainty factors, this thesis introduce robust optimization which was proposed by Mulvey in 1995, to propose the power expansion model. By simplified it, which became a two-staged stochastic programming model, based on it we analyze in different scenario and field to obtain a policy. While we perform a plan of development electric power plant, there are some factors need to be considered, such as when, where, how many, and what kind of electric generator. We assume that thermal power, wind power, and unclear power will still be installed to increase electric capacity in the future. Decision maker have to deal with the uncertainty of producing cost, green power supply, and regional electric load in future. We using scenario analysis to present environment parameters and obtain best strategic decision, finding out appropriate capacity and location to be installed, reaching regional load balance which will decrease the losing of power. The resultant model is solved numerically by the application of the L-shaped method, whose implementation and development were executed using the software AMPL, with CPLEX as a solver. The small example will verify model’s validity, at last the stuy will discuss key issue by design some examples, through data collecting and sensitivity analyzing; we make the conclusion according to the result.

關鍵字(中)

★ 電力系統
★ 區位選擇
★ 分解法
★ 情境分析
★ 隨機規劃
★ 穩健性規劃

關鍵字(英)

★ decomposing method
★ power system
★ stochastic programming

論文目次

目錄 I
圖目錄 V
表目錄 VII
第一章、緒論 1
1.1 引言 1
1.2 研究動機與目的 3
1.3 研究範圍與假設 4
1.4 論文架構 5
第二章、文獻回顧 7
2.1 電力系統 7
2.1.1電力系統可靠度 10
2.1.2 輸配電系統 11
2.1.3 發電型態 16
2.1.4 台灣電力的發展 18
2.2 區位問題 20
2.2.1 靜態明確型模式 20
2.2.2 電力系統區位選擇問題 23
2.3隨機規劃 24
2.4 情境分析 25
2.4.1 情境之定義 26
2.4.2 情境之應用與含意 26
2.4.3 情境之建置 27
2.4.4 情境之發展與展望 28
2.5 穩健規劃 28
2.5.1 穩健性最佳化 29
2.5.2 穩健規劃之基本模型架構 30
2.5.3 穩健規劃和敏感度分析及線性隨機規劃之比較 33
2.6 分解法 34
2.6.1 班德分解法（Benders’Decomposition Method） 34
2.6.2 班德分解法架構 37
2.6.3 整數L-shaped法(Integer L-shaped Method) 39
2.6.4 巢化分解法(Nested decomposition method) 42
2.7 小結 43
第三章、模式構建與演算法 44
3.1 模型構建 44
3.1.1 基本假設 44
3.1.2 符號定義 47
3.1.3 數學模型 49
3.1.4 模型解釋 50
3.2 求解演算法 53
3.2.1 求解步驟 54
3.2.2 L值設定 57
3.2.3 電網結構 58
3.3 小型範例測試 58
3.3.1 參數設定 58
3.3.2 結果驗證 61
第四章、範例測試與敏感度分析 64
4.1 資料蒐集與參數設定 64
4.2 中型問題範例測試 67
4.2.1 求解結果與驗證 73
4.2.2 敏感度分析 79
4.3 台灣地區實例測試 82
4.3.1求解結果 84
4.4 台灣北部區域負載 85
4.4.1參數設定 86
4.4.2求解結果與驗證 87
4.4.3敏感度分析 89
第五章、結論與建議 94
5.1 結論 94
5.2 未來研究方向與建議 95
參考文獻 97
附錄一虛擬碼 101
附錄二中型問題第31回合主問題所求原始結果 103
附錄三九十五年345KV電網節點裝置容量表 104
附錄四大型電網起迄對資料 105
附錄五北部地區電網節點間距離 106

參考文獻

[1] 王佐乾，「台電供電現況與展望」，台電工程月刊，第五七三期，第113~131 頁，民國八十五年。
[2] 成政田，「配電系統個別相負載計算技巧及其應用」，國立台灣科技大學博士學位論文，民國八十八年。
[3] 行政院原子能委員會核能技術處，國際核能機組統計年報，民國九十一年。
[4] 邱太銘，「二氧化碳減量與核能之發展」，台電工程月刊，第六八一期，第76~93頁，民國九十四年。
[5] 洪芳州編譯，「電力系統實務」，全華科技圖書股份有限公司，民國八十七年。
[6] 洪子盛，「以模糊多目標規劃法求解消防站配置問題之最佳化」，成功大學工業管理研究所碩士論文，民國九十二年。
[7] 唐存寬，「在顧客需求為隨機性之假設下多種貨品儲運分配系統設計」，國防管理學院資源管理研究所碩士論文，民國八十八年。
[8] 梁啟源，「台灣空氣污染之社會外部成本與台電公司空屋防治成本效益分析」，台電工程月刊，第六八一期，第26~39頁，民國九十四年。
[9] 張明士，「台電水力發電工程」，台電工程月刊，第五七三期，第6~41頁，民國八十五年。
[10] 張標盛，「台電電力系統之運轉」，台電工程月刊，第五七三期，第188~209頁，民國八十五年。
[11] 許金和編著，「火力發電大全」，高雄復文出版社，民國八十九年。
[12] 黃世銘，「物流中心轉運量可擴充及顧客需求為隨機性假設下之多種貨品儲運分配系統設計」，國防管理學院資源管理研究所碩士論文，民國八十九年。
[13] 黃江滄，「台電電力系統分析與規劃」，台電工程月刊，第五七三期，第165~187 頁，民國八十五年。
[14] 楊金城，「台電輸變電工程」，台電工程月刊，第五七三期，第132~146頁，民國八十五年。
[15] 鄭雅堂，「全球再生能源發電現況及未來發展」，台電工程月刊，第六八一期，第40~59頁，民國九十四年。
[16] 鄭安弘，「台電歷年之核能營運」，台電工程月刊，第五七三期，第98~112頁，民國八十五年。
[17] 廖淑鏵，「以整數L-shaped 方法求解多種產品儲運系統問題」，國防管理學院後勤管理研究所碩士論文，民國九十二年。
[18] 趙德琛，「電力事業溫室氣體盤查實務」，台電工程月刊，第六八一期，第94~106頁，民國九十四年。
[19] 簡慧貞，「京都議定書生效後溫室氣體減量之因應」，台電工程月刊，第六八一期，第1~25頁，民國九十四年。
[20] 鍾輝乾、林君敏，「二氧化碳減量與電源開發」，台電工程月刊，第六八一期，第60~75頁，民國九十四年。
[21] 謝維錦，「台電水力發電廠之營運」，台電工程月刊，第五七三期，第42~48 頁，民國八十五年。
[22] 謝維錦，「台電火力發電廠之營運」，台電工程月刊，第五七三期，第49~64 頁，民國八十五年。
[23] 蕭一龍，「台電電力調度控制自動化」，台電工程月刊，第五七三期，第210~236頁，民國八十五年。
[24] A. Nagurney and D. Matsypura, “A supply network perspective for electric power generation, transmission, and consumption,” Available at SSRN, 2004.
[25] C. S. Yua and H. L. Li, “A robust optimization model for stochastic logistic problems,” International Journal of Production Economics, Vol. 64, Issues 1-3, pp. 385-397, 2000.
[26] E. H. Aghezzaf, B. Raa, and H. V. Landeghem, “Capacity planning and warehouse location in supply chains with demand uncertainty,” Conférence Francophone de MOdélisation et SIMulation, 2003.
[27] G. Laporte, and F. V. Louveaux, “The integer L-shaped method for stochastic integer programs with complete recourse,”Operation Research Letters, vol. 13, pp. 133-142, 1993.
[28] H. Vladimirou, “Computational assessment of distributed decomposition methods for stochastic linear programs,” European Journal of Operational Research Vol. 108, Issue 3, pp. 653-670, 1998.
[29] H. E. Klein and R. E. Linneman, “The use of scenarios in corporate planning-eight case histories,” Long Range Planning, Vol. 14, No. 5, pp. 69-77, 1981.
[30] J. M. Mulvey and R. J. Vanderbei, “Robust optimization of large – scale system,” Operations Research, Vol. 43, No. 2, pp. 264-281, 1995.
[31] J. Birge, and F. Louveaux, “Introduction to stochastic programming,” Springer-Verlag, 1997.
[32] L. V. Snyder, “Facility location under uncertainty: A review,” Technical report, Dept. of Industrial and Systems Engineering, 2005.
[33] P. W. Beck, “Corporate planning for an uncertain future,” Long Range Planning, Vol. 15, No. 4, pp. 12-21, 1982.
[34] P. Kall, and S. W. Wallace, “Stochastic programming,” First Edition, John Wiley & Sons, Chichester, 1994.
[35] R. M. Freund, “Optimization under uncertainty,” Massachusetts Institute of Technology, 2004.
[36] R. M. Freund, “Benders’ decomposition method for structured optimization, including stochastic optimization,” Massachusetts Institute of Technology, 2004.
[37] R. D. Zentner, “Scenarios, past, present and future,” Long Range Planning, Vol. 15, No. 3, pp. 12-20, 1982.
[38] S. P. Schnaars, “How to develop and use scenarios,” Long Range Planning, Vol. 20, No. 1, pp. 105-114, 1987.
[39] S. A. Malcolm, and S. A. Zenios, “Robust optimization for power systems capacity expansion under uncertainty,” The Journal of the Operational Research Society, Vol. 45, No. 9, pp. 1040-1049, 1994.
[40] S. H. Owen and M. S. Daskin, “Strategic facility location: A review,” European Journal of Operational Research, Vol. 111, pp. 423-447, 1998.
[41] S. Takriti and S. Ahmed, “On robust optimization of two-stage systems,” Mathematical Programming, 2001.
[42] V. M. Albornoz, P. Benario and M. E. Rojas, “A two-stage stochastic integer programming model for a thermal power system expansion,” International Transactions in Operational Research, Vol. 11 Issue 3, May, pp. 243-257, 2004.

指導教授

陳惠國、張美香(Huey-Kuo Chen)

審核日期

2006-10-19

推文