英语翻译Also,the discretisation of the nonlinear dependencebetween power generation,water discharge and head,usedin MILP to model head variations,augment the computational burden required to solve this problem.Hydro scheduling is in nature a nonl

英语翻译Also,the discretisation of the nonlinear dependencebetween power generation,water discharge and head,usedin MILP to model head variations,augment the computational burden required to solve this problem.Hydro scheduling is in nature a nonl
英语翻译
Also,the discretisation of the nonlinear dependence
between power generation,water discharge and head,used
in MILP to model head variations,augment the computa
tional burden required to solve this problem.
Hydro scheduling is in nature a nonlinear optimisation
problem.A nonlinear programming (NLP) method is pro
posed in this paper to solve the STHS problem considering
head dependence.This method expresses hydro generation
characteristics more accurately and the head change effec
can be taken into account.Although there were consider
able computational diffculties in the past to directly use
NLP methods to this sort of problem [39–41],with the
drastic advancement in computing power and the develop
ment of more effective nonlinear solvers in recent years thi
disadvantage seems to be eliminated.The nonlinear depen
dence between the power generation,the water discharge
and the head is taken into account in our study through
a novel nonlinear formulation,which represents one o
the main diffculties associated with the STHS problem
In our earlier formulation [42],the maximum water discharge in each plant was considered constant.As a new
contribution,the maximum water discharge and thus the
maximum power generation is also considered head-dependent in this formulation,in order to obtain more realistic
and feasible results.

英语翻译Also,the discretisation of the nonlinear dependencebetween power generation,water discharge and head,usedin MILP to model head variations,augment the computational burden required to solve this problem.Hydro scheduling is in nature a nonl
此外,discretisation非线性依赖
与发电,水的流量和头部,用
在混合整数线性规划模型头的变化,增加计算
性负担必须解决这个问题.
水利调度是在本质上是一个非线性优化
问题.阿非线性规划（自由党）方法是亲
本文件中提出的解决问题的考虑STHS
头的依赖.这种方法对水电发电
特点更准确,更有效的头部变化
可以考虑.虽然有考虑
能够计算解困过去直接使用
自然语言处理方法,这样的问题[ 39-41 ] ,与
大幅度提高计算能力和发展
精神更有效的非线性求解器在最近几年阮氏
劣势似乎被淘汰.非线性依赖
证据之间的发电,水排放
和头部是考虑到我们的研究通过
一种新型非线性制定,这是一个ö
主要解困与STHS问题
在我们先前制定[ 42 ] ,最大流量在每一个工厂被视为常数.作为一个新的
贡献最大的水的排放,从而使
最高发电也被认为是头部依赖于这一提法,以便获得更为现实
和可行的成果.

同时,非线性的依赖 发电、尾水渠之间,头,采用 在MILP变化模型,扩充了头 传统负担所需来解决这个问题。 水电调度在本质上是一个非线性最优化 问题。一个非线性规划方法是专业方向 本文提出解决问题考虑 头部的依赖。该方法生成表达水力发电 更准确的特点,对机动车变化 可以考虑。头的依赖。这种方法对水电发电
特点更准确，更有效的头部变化
可以考虑。虽然有考虑

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同时,非线性的依赖 发电、尾水渠之间,头,采用 在MILP变化模型,扩充了头 传统负担所需来解决这个问题。 水电调度在本质上是一个非线性最优化 问题。一个非线性规划方法是专业方向 本文提出解决问题考虑 头部的依赖。该方法生成表达水力发电 更准确的特点,对机动车变化 可以考虑。头的依赖。这种方法对水电发电
特点更准确，更有效的头部变化
可以考虑。虽然有考虑
能够计算解困过去直接使用
自然语言处理方法，这样的问题[ 39-41 ] ，与
大幅度提高计算能力和发展
精神更有效的非线性求解器在最近几年阮氏
劣势似乎被淘汰。非线性依赖
证据之间的发电，水排放
和头部是考虑到我们的研究通过
一种新型非线性制定，这是一个ö
主要解困问题
在我们先前制定[ 42 ] ，最大流量在每一个工厂被视为常数。作为一个新的
贡献最大的水的排放，从而使
最高发电也被认为是头部依赖于这一提法，以便获得更为现实
和可行的成果。

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