清洁能源优先的火电厂过程控制负荷优化模型及仿真平台研究

发布时间：2017-08-19 14:22

  本文关键词：清洁能源优先的火电厂过程控制负荷优化模型及仿真平台研究

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【摘要】：近年来为了缓解能源危机、降低污染改善环境,发电企业在注重生产成本能源效益的同时也越来越关注环境污染成本,电力系统越来越重视清洁能源的开发利用。除了传统的水电之外,风电并网比例也逐年提升,有效协调风电等新能源与传统能源电力的稳定运行已成为电力系统调度研究的重要课题。考虑到风水火电的特性,本文以优先使用清洁能源、降低火电系统运行成本、减小火电机组出力波动为目标,建立了多源协调下的火电厂过程控制负荷优化模型。该模型是一个多维数、多时段、多约束的非连续问题,为解决该多目标优化问题,本文提出了基于粒子群算法和生物共生搜索(Symbiotic Organisms Search, SOS)算法的火电机组负荷优化调度模型。并采用改进的IEEE 24节点测试系统验证了所提出的模型和算法的可行性和合理性,为火电机组负荷优化调度的多目标问题提供了一种新的策略。同时,火力发电厂在锅炉燃烧过程存在着不充分、能源转换效率低、尾气污染物含量高等问题,仿真平台的搭建有利于对问题做更好的研究。而锅炉控制系统是一个多变量、非线性的复杂系统,其控制系统工程设计仍然存在着系统设计与工程应用相脱节的问题。因此,本文最后分析了自然循环锅炉的控制需求,基于西门子故障安全型控制系统(S7-300)对半实物仿真平台进行设计研究,用于提高自然循环锅炉控制系统设计过程中控制策略、顺序逻辑控制及安全连锁控制等设计模块的有效性及可移植性。通过实验仿真的结果可知,该平台可以帮助工程设计人员,让他们在现场调试前对自然循环锅炉的顺序逻辑控制和控制策略进行验证。
【关键词】：清洁能源 优化调度 共生生物搜索算法 自然循环锅炉 仿真平台
【学位授予单位】：云南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.9;TM621
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 绪论7-13
• 1.1 课题背景介绍7-8
• 1.2 国内外研究现状8-9
• 1.3 目前存在问题9-10
• 1.4 论文主要工作10-13
• 第二章 清洁能源优先的火电机组负荷调度模型13-19
• 2.1 引言13
• 2.2 多目标函数13-14
• 2.3 电力约束条件14-15
• 2.4 联合调度模型15-17
• 2.4.1 基于最小备用量确定的火电机组数15-16
• 2.4.2 基于线性加权系数和的目标函数16-17
• 2.5 本章小节17-19
• 第三章 基于PSO算法的火电机组负荷调度优化模型19-27
• 3.1 引言19
• 3.2 粒子群PSO算法19-21
• 3.2.1 算法基本步骤19-20
• 3.2.2 PSO主要流程图20-21
• 3.3 火电机组负荷优化调度模型21
• 3.3.1 模型中粒子的产生21
• 3.3.2 负荷调度模型的基本步骤21
• 3.4 典型日负荷优化调度仿真及分析21-25
• 3.4.1 情形1仿真情况22-24
• 3.4.2 情形2仿真情况24
• 3.4.3 情形3仿真情况24-25
• 3.5 本章小节25-27
• 第四章 基于SOS算法的火电机组负荷调度优化模型27-41
• 4.1 引言27
• 4.2 生物共生搜索(SOS)算法27-30
• 4.2.1 生物基本概念27
• 4.2.2 SOS算法27-29
• 4.2.3 SOS算法主要流程29-30
• 4.3 火电机组负荷优化调度模型30-35
• 4.3.1 负荷优化调度的SOS算法30-31
• 4.3.2 负荷调度模型的基本步骤31-32
• 4.3.3 步骤中SOS算法的详细流程32-35
• 4.4 典型日负荷优化调度仿真及分析35-39
• 4.4.1 情形1仿真情况36
• 4.4.2 情形2仿真情况36-38
• 4.4.3 情形3仿真情况38-39
• 4.5 本章小节39-41
• 第五章 电厂锅炉过程控制仿真平台的研制41-51
• 5.1 引言41
• 5.2 自然循环锅炉控制系统需求分析41-44
• 5.3 半实物仿真平台设计44-47
• 5.4 实验设计及仿真结果47-50
• 5.5 本章小节50-51
• 第六章 总结和展望51-53
• 附录53-57
• 参考文献57-61
• 科研成果和参与科研情况61-63
• 致谢63

【参考文献】

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本文编号：701203