考虑环境成本的火电厂负荷优化分配

发布时间：2019-06-09 17:14

【摘要】：针对除尘、脱硫、脱硝改造后火电厂负荷优化分配问题,从提高全厂综合经济效益的角度出发,提出了一种考虑环境成本的全厂负荷优化分配模型和满足电网调度实时性要求的可控搜索粒子群优化(PSO-CE)算法。基于机组实际运行数据,构建了供电煤耗和多种污染物排放浓度特性模型,根据除尘、脱硫、脱硝补偿电价和排污费用标准,建立了面向最优综合经济效益的负荷优化分配模型和自适应负荷约束条件。在标准粒子群优化算法中引入可控随机搜索的速度因子和动态调整的最大速度限制因子,使其具有平衡算法的计算耗时和寻优能力,并通过某火电厂4台机组的负荷分配仿真试验验证了该算法的有效性。
[Abstract]:Aiming at the problem of optimal load distribution of thermal power plant after dust removal, desulphurization and denitrification transformation, from the point of view of improving the comprehensive economic benefit of the whole plant, A whole plant load optimization allocation model considering environmental cost and a controllable search particle swarm optimization (PSO-CE) algorithm to meet the real-time requirements of power grid dispatching are proposed. Based on the actual operation data of the unit, the models of coal consumption and emission concentration of various pollutants are constructed, according to the standards of dust removal, desulphurization, denitrification compensation electricity price and sewage discharge cost. An optimal load distribution model and adaptive load constraint conditions for optimal comprehensive economic benefits are established. The speed factor of controllable random search and the maximum speed limiting factor of dynamic adjustment are introduced into the standard particle swarm optimization algorithm, which makes it have the computational time and optimization ability of the balance algorithm. The effectiveness of the algorithm is verified by the load distribution simulation of four units in a thermal power plant.
【作者单位】： 华电电力科学研究院;浙江大学智能系统与控制研究所;
【基金】：国家863计划重点项目课题资助(2008AA042902) 浙江省博士后科研项目择优资助(BSH1302004)
【分类号】：TM621

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2495733