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当前，电力新能源的开发已成为当前能源系统研究的一大主题内容，随着我国电力在生产生活活动中所占比例的不断提升，受化石能源主导结构的影响，未来我国将进入混合能源时代，但同时，随着新能源电力的不断使用，间歇性、随机波动性、不确定性的消耗问题也在不断加剧。因此，必须要对新能源电力系统控制进行优化，以保障新能源电网的健康运行。
电力系统优化是电力系统分析的一个分支，所研究的问题主要是在满足负荷需求的前提下，如何配置系统资源以及调度系统内设备的运行工况，从而使系统发电所需的总费用或所消耗的总能源耗量达到最小这样一个运筹决策问题。该项目主要包括以下五个方面：无约束优化，无约束优化算法，约束优化，约束优化算法，整数编程的实例和练习。项目将紧密围绕智能电网的优化和控制展开，涵盖智能电网控制的案例和操作方法。成功完成这个项目后，学生将能够制定优化策略：通过设计计算机算法在广泛的涉及平滑标准的优化问题中找到最小值和最大值，能够解释并在必要时修改之前设定的算法，还将提高制定和解决决策问题所涉及到的图形问题处理的能力，并且最终有能力分析电力系统中出现的优化问题并通过计算找到解决方案，最终达到保证电力系统平稳正常运行的目的，提高电能质量和经济效益。
在本项目当中，来自伦敦帝国理工学院电子与电气工程系非线性控制理论教授 Alessandro Astolfi 将向学生们介绍有限维度空间的优化，决策理论以及基本优化算法。即在某一特定的情况下实现最佳结果的行为。除了讲授理论知识外，教授还将引入这些理论在电力系统中针对优化问题的应用。在设计、施工、维护等方面，工程师必须做出决定，将努力最小化或效益最大化作为目标。到了数学领域，努力或效益通常可以表示为某些设计变量的函数。这样看来，优化是寻找一个能够使一个函数达到最大或最小值的条件的过程。因此，该项目的主要难点在于优化问题的表述，也与理解可接受集的几何形状决定了最优解的结构有关。
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（图片引自网络）
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