基于粒子群算法的电网经济调度的研究

发布时间：2022-12-23 19:03

　　电力工业的发展水平是一个国家经济发达程度的重要标志。电力在我国国民经济中占有十分重要的地位,是国民经济发展的重要基础支撑,也是国民经济发展战略中的重要产业。“十三五”以来,我国经济蓬勃发展,各行各业对电能的需求越来越大、要求越来越高,因此在保证电量供应的基本前提下还应该提高电能质量、电网运行的经济性以及发电过程中对环境的影响。电力调度也就是电网的负荷分配目前都依靠计算机完成。所以不同的算法会影响到负荷分配的最终结果。一个性能良好的算法在给整个电网增加经济效益的同时,还会降低传统电网火力发电中矿石燃料燃烧对环境造成的污染。传统的经济调度是以降低发电成本为目的的系统优化,随着可持续发展概念的提出以及发展,减少由于发电导致的环境问题受到了政府部门及学者的广泛关注,政府提倡资源节约型社会的构建,并提倡给出了节能调度,限制火电厂污染气体排放量,因此,在电力调度的同时,也需要考虑发电效率,发电成本以及能源消耗和其对环境的污染,尽可能减小对环境的污染,即减少废气排放量。节约能源是我国经济可持续发展的重要保证,研究火电厂内的机组负荷经济调度问题就具有重要的现实意义。本文针对火电厂的实际运行情况,首先详... 

【文章页数】：53 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
英文摘要
1 前言
    1.1 研究的意义
    1.2 研究背景
    1.3 国内外研究现状
    1.4 研究的主要内容
2 粒子群优化算法
    2.1 粒子群算法的起源
    2.2 粒子群算法的原理
    2.3 粒子群算法流程
    2.4 粒子群算法仿真
    2.5 粒子群算法的优化
    2.6 粒子群优化方法在电网中的应用现状
        2.6.1 电网扩展规划
        2.6.2 检修计划
        2.6.3 机组优化组合
        2.6.4 负荷经济分配
        2.6.5 配电网系统的状态估计
        2.6.6 参数辨识
        2.6.7 优化设计
    2.7 本章小结
3 多目标的电网环境经济调度分析
    3.1 多目标优化
    3.2 多目标粒子群算法的仿真
    3.3 多目标粒子群算法的优化
    3.4 多目标粒子群算法的优化效果分析
    3.5 电网经济调度的模型
    3.6 环境经济调度问题分析
    3.7 本章小结
4 结论与展望
    4.1 结论
    4.2 前景展望
致谢
参考文献
攻读学位期间发表的学术论文


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于粒子群算法的最优值求解[J]. 周慧.  科技广场. 2017(12)
[2]基于动态多种群粒子群算法的低压配电网电压无功优化[J]. 顾苏雯,马宏忠,王华芳,许洪华,徐晗,周昊.  电力电容器与无功补偿. 2017(06)
[3]考虑电力系统经济调度的可用输电能力计算方法[J]. 宁若汐,陈厚合,张儒峰,姜涛.  东北电力大学学报. 2016(06)
[4]模糊线性加权法求解电力系统经济调度问题[J]. 郭子雪,郑玉蒙,王世超.  华电技术. 2015(02)
[5]利用微粒群算法提取的正负序相量检测感应电机定子故障[J]. 王攀攀,史丽萍.  电力自动化设备. 2015(02)
[6]基于自适应免疫克隆算法的电力系统环境经济调度[J]. 沈宇宁,郑斌,龙军.  广西电力. 2013(06)
[7]电力系统经济运行及电力经济调度综述[J]. 朱定兰,李新.  中国新技术新产品. 2013(23)
[8]采用混沌多目标差分进化算法并考虑协调运行的环境经济调度[J]. 邱威,张建华,吴旭,刘力华.  电力自动化设备. 2013(11)
[9]含禁止区间的电力系统经济调度求解方法[J]. 丁涛,郭庆来,孙宏斌,柏瑞,姚峥毅.  清华大学学报(自然科学版). 2013(04)
[10]电力系统动态环境经济调度建模与求解[J]. 江兴稳,周建中,王浩,张勇传.  电网技术. 2013(02)

博士论文
[1]电力市场环境下节能发电调度研究[D]. 陈连凯.武汉大学 2010

硕士论文
[1]电力系统经济调度模型及其优化方法的研究[D]. 陈智慧.广东工业大学 2015
[2]基于系统协调粒子群算法的电力系统多目标优化调度研究[D]. 程鹏飞.广西大学 2012



本文编号：3725260