火电机组节能发电调度智能优化算法研究

发布时间：2017-08-17 22:00

  本文关键词：火电机组节能发电调度智能优化算法研究

  更多相关文章： 节能减排 机组组合 环境经济负荷分配 时间颗粒度 蚁群算法 粒子群算法 混沌优化

【摘要】：我国电力系统规模居世界前列,火电一直是支撑电力工业发展的主力电源,火电的绝大部分为燃煤火电。我国以煤为主的能源供需格局,使我国在能源消耗和大气污染排放方面成为世界的重点关注对象。本文在分析了我国电力系统能源消费情况的基础上,为进一步促进电力系统节能减排,研究了燃煤火电机组节能发电调度的智能优化算法,本文的研究工作如下：分析了我国电力系统能源消费情况。首先提出回馈电能的概念,在电力系统中有一部分电力用户服务于电力系统,将这部分电力用户视为非终端用户,非终端电力用户消耗的电能称作回馈电能。然后估算了2012年我国电力系统中回馈电能的大小,并在此基础上计算得到终端电力用户一次能源消费量。在机组组合方面,提出了采用不同时间颗粒度的机组组合优化算法。时间颗粒度表示时段的长度,等于一个周期的时长除以时段数。将机组组合问题转化为机组运行状态0-1整数规划和负荷分配连续变量规划二层子问题。先采用蚁群(Ant Colony Optimization, ACO)算法在大时间颗粒度上初步求解机组的运行状态,再采用枚举法进一步在小的时间颗粒度上优化启停的具体时间,即优化具体在哪一个小时段进行启停,从而确定小时间颗粒度上机组的运行状态,使结果更优。对10机系统进行仿真实验,计算周期分成96个时段,仿真结果表明采用不同时间颗粒度的方法求解机组组合问题,能够降低能耗值,同时有效提高计算效率。在负荷分配方面,提出基于混沌粒子群优化(Chaos Particle Swarm Optimization, CPSO)算法的环境经济负荷分配。在多目标粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法的基础上进行改进,在初始化粒子时,采用混沌思想,增加决策变量取值的多样性；通过多目标PSO算法计算各个粒子对应的适应值,再计算其标准化满意度,并按照标准化满意度大小择优选取部分粒子进行混沌优化以促使决策变量跳出局部极值区域。对3机6母线电力系统进行仿真实验,仿真结果表明改进算法能够及时跳出局部最优得到全局最优,且收敛速度快,算例分析验证了CPSO算法求解环境经济负荷分配问题的可行性和有效性。
【关键词】：节能减排 机组组合 环境经济负荷分配 时间颗粒度 蚁群算法 粒子群算法 混沌优化
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM73
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-21
• 1.1 课题研究背景及意义9-11
• 1.2 电力行业节能减排实施现状11-14
• 1.3 电力系统机组组合研究现状14-18
• 1.4 电力系统环境经济负荷分配研究现状18-19
• 1.5 本文主要工作和组织结构19-21
• 第2章 我国电力系统能源消费情况分析21-28
• 2.1 我国能源消费情况21-22
• 2.2 电力系统中的回馈电能及评估22-27
• 2.2.1 电力系统中的回馈电能22-23
• 2.2.2 评估方法23-24
• 2.2.3 评估结果24-27
• 2.3 本章小结27-28
• 第3章 采用不同时间颗粒度的机组组合算法研究28-45
• 3.1 概述28-29
• 3.2 数学模型29-30
• 3.2.1 目标函数29-30
• 3.2.2 约束条件30
• 3.3 ACO算法求解机组组合问题30-35
• 3.3.1 算法基本概述31-33
• 3.3.2 机组组合问题编码方式33-34
• 3.3.3 求解策略34-35
• 3.4 采用不同时间颗粒度改进算法35-41
• 3.4.1 初步确定机组状态35-37
• 3.4.2 确定启停机的具体时间37-39
• 3.4.3 约束条件的处理39-40
• 3.4.4 计算流程40-41
• 3.5 算例分析41-43
• 3.5.1 算例及仿真实验参数设置41-42
• 3.5.2 仿真结果及分析42-43
• 3.6 本章小结43-45
• 第4章 基于CPSO算法的环境经济负荷分配研究45-54
• 4.1 概述45
• 4.2 数学模型45-46
• 4.2.1 目标函数45-46
• 4.2.2 约束条件46
• 4.3 多目标PSO算法求环境经济负荷分配46-48
• 4.3.1 多目标优化问题46-47
• 4.3.2 求解策略47-48
• 4.4 多目标CPSO算法48-51
• 4.4.1 混沌优化算法48-49
• 4.4.2 混沌算法初始化种群49
• 4.4.3 混沌算法优化决策变量值49-50
• 4.4.4 计算流程50-51
• 4.5 算例分析51-53
• 4.6 本章小结53-54
• 结论与展望54-56
• 参考文献56-63
• 致谢63-64
• 附录A 攻读硕士学位期间取得的研究成果64

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