ich habe eine Matlab Funktion geschrieben, welche die Gebotsgröße für einen Pool von Generatoren unter der Bedingung einer definierten Poolausfallwahrscheinlichkeit berechnet.
Dazu werden alle Möglichen Fälle die in der Poolkonstellation eintreten können berechnet. Das Problem ist, dass ich dabei viele Schleifen verwendet habe und der Code daruch relativ langsam ist.
Ich denke, dass hier noch einiges an Optimierungspotenzial durch Vectorisierung gegeben ist, weiß aber nicht so recht wie ich anfangen soll.
Könnt ihr mir einen Denkanstoß geben?
Code:
function[ bidMW ] = bidcurve( Pav,Pout,alpha )
%BIDCURVE calculated biddable MW to meet pool availability alpha
% Inputs: % Pav: Vector with typically available power (when not outaged) % Pout: Vector with probabilities for availability (1-Poutage) % alpha: minimum pool availability (e.g. 0.99)
poolsize=size(Pav);
a = [1:poolsize(1,1)]; % Vector with asset numbers
b=1;
% x= 0 - no outage
P = prod(Pout);
poolMW = sum(Pav);
list(b,:) = [P poolMW];
b=b+1;
for x=1:poolsize(1)% pool with x outaged assets
outage=nchoosek(a,x); % units with outages
outagesize=size(outage); % Number or perms for x units outage at same time
for r=1:outagesize(1)% for each row in combo
probs=Pout;
poolPav=Pav;
for i=1:outagesize(2)% for all outages
probs(outage(r,i))=1-probs(outage(r,i));
poolPav(outage(r,i))=0; % if outage then pav=0 end
P = prod(probs);
poolMW = sum(poolPav);
list(b,:) = [P poolMW];
b=b+1;
end
Mir würde es leichter fallen (würde den Profiler nehmen), wenn ich typische Werte für Pav, Pout, alpha hätte.
Andreas
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