GAMS是一个用于数学规划和优化的高级建模系统。它由一个语言编译器和一系列相关的求解器组成。GAMS建模语言允许建模者快速地将现实世界的优化问题转化为计算机代码。而GAMS语言编译器将这些代码翻译成求解器可以理解和求解的格式。GAMS广泛的应用于能源化工、经济建模、物流或制造业等行业。
教师简介
侯文庭，工学博士，国家中文核心期刊《可再生能源》青年顾问。研究方向为电力系统最优运行与规划，涉及鲁棒优化、机组组合、多源协调优化调度等研究领域。以第一作者在英国工程技术学会IET和电工技术学报等知名期刊发表学术论文数篇。长期从事GAMS在电力系统优化方面的应用研究，对GAMS的使用和各类优化问题在GAMS中的建模十分熟悉。
课程简介
本课程包括四大主题，主要内容包括：
一、基于Wasserstein距离的机组组合分布鲁棒优化模型
机组组合的主要任务是在满足系统运行约束和机组技术约束的条件下，确定机组的开停机和运行方式，以使总运行成本最小。随着风电并网容量的逐年攀升，其随机性严重影响机组组合计划的可行性。分布鲁棒优化是近年来用于处理随机性的高效方法，本专题讲解如何在GAMS中实现机组组合分布鲁棒模型的构建。
二、基于风电预测误差密度估计的分布鲁棒机组组合模型
风电出力体现出极强的随机性和波动性，且无明显规律可循，一般方法中假设风电预测误差满足正态分布的做法会造成较大的偏差。故采用非参数估计方法进行风电预测误差的密度估计，并将其与分布鲁棒优化相结合。本专题讲解如何实现风电预测误差的密度估计与分布鲁棒优化的结合及其在GAMS中的实现。
三、计及风电不确定性的电热综合系统分布鲁棒优化模型
风电在我国长期保持高增速发展，但与此同时弃风现象也十分严重。而电、热能源系统间的耦合有助于促进风电的并网消纳，故构建电热综合系统的协调优化调度模型意义匪浅。本专题讲解如何在GAMS中建立计及风电不确定性的电热综合系统分布鲁棒优化模型。
四、考虑多种弃水目标的水电站弃水优化运行
在倡导绿色发展的大背景下，水电作为可再生能源的主力，其重要性不言而喻。弃水损失的多少事关水电站收益，但梯级水电站的调度运行通常只注重流域整体效益，忽视了电力市场条件下水电站作为利益主体的个体效益。考虑到水电站实际运行情况，本专题讲解如何在GAMS中实现梯级水电站多种弃水目标下优化调度模型的构建。
课程大纲
本视频课程分4章，共17个视频，时长为257分钟
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章节名称
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时长
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第一章 基于Wasserstein距离的机组组合分布鲁棒优化模型（一）
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15:29
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第一章 基于Wasserstein距离的机组组合分布鲁棒优化模型（二）
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14:43
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第一章 基于Wasserstein距离的机组组合分布鲁棒优化模型（三）
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14:06
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第一章 基于Wasserstein距离的机组组合分布鲁棒优化模型（四）
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11:34
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第一章 基于Wasserstein距离的机组组合分布鲁棒优化模型（五）
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13:11
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第二章 基于风电预测误差密度估计的分布鲁棒机组组合模型（一）
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14:50
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第二章 基于风电预测误差密度估计的分布鲁棒机组组合模型（二）
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17:58
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第二章 基于风电预测误差密度估计的分布鲁棒机组组合模型（三）
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13:53
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第二章 基于风电预测误差密度估计的分布鲁棒机组组合模型（四）
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14:31
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第三章 计及风电不确定性的电热综合系统分布鲁棒优化模型（一）
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16:13
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第三章 计及风电不确定性的电热综合系统分布鲁棒优化模型（二）
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15:55
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第三章 计及风电不确定性的电热综合系统分布鲁棒优化模型（三）
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16:29
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第三章 计及风电不确定性的电热综合系统分布鲁棒优化模型（四）
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15:37
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第四章 考虑多种弃水目标的水电站弃水优化运行（一）
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15:07
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第四章 考虑多种弃水目标的水电站弃水优化运行（二）
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17:03
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第四章 考虑多种弃水目标的水电站弃水优化运行（三）
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16:46
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第四章 考虑多种弃水目标的水电站弃水优化运行（四）
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14:12
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视频参数
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在线课程
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U盘版
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机构版
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视频格式
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mp4/flv/webm
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mp4
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mp4
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视频尺寸
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1280*720
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1920*1080
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1920*1080
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视频大小
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6.84 GB
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5.27 GB
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6.92GB
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课件大小
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2.86 MB
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2.86 MB
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2.86 MB
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有效期
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3个月
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永久观看
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永久观看
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观看平台
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任意电脑和移动端的Window系统、苹果系统和安卓系统
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任意2台电脑
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机构所在固定IP下的任意电脑或者机构确定具体电脑数量
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费用
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480
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1380
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咨询客服
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