潮汐电站短期预测及优化调度

发布时间：2017-06-18 20:05

  本文关键词：潮汐电站短期预测及优化调度，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：潮汐能作为一种清洁可再生能源,有助于解决世界能源短缺和环境污染问题,正逐步受到全世界沿海各国的关注。随着高新技术的发展,潮汐能发电技术不断成熟,潮汐能电站日益增多,人类开发利用潮汐能的前景越来越广阔。潮汐能电站的研究很有必要,不仅能为我国开发利用潮汐能源提供理论依据和可行性方案,也能进一步提高潮汐电站的经济效益。潮位预测对于潮汐电站优化调度有着非常重要的作用,针对潮位易受非周期性因素影响而具有非平稳性特点,提出一种改进实用的遗传神经网络潮位预测算法,通过潮位数据的异常值检测,采用均值替换法克服由观测记录产生的数据误差,然后通过节点优选,权值优化等措施,建立潮位预测模型,并用实际港口潮位预测验证了算法的有效性。借鉴水电站常用优化调度方法,对潮汐电站的优化调度进行了研究,结合预测潮位和潮汐电站机组特性,将发电周期划分调度时段,建立潮汐电站厂内双层优化调度模型。第一层采用动态规划法确定时段末库水位值,第二层使用粒子群算法解决发电量优化调度模型,返回值作为第一层模型的状态值,采用最短路线法确定时段末最优库水位序列。本文使用潮汐电站实际运行资料进行数值模拟计算,结果表明采用此优化调度模型可以有效提高电站发电量。
【关键词】：潮汐电站 潮位预测 遗传算法 优化调度 动态规划
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TV744
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 选题背景及其意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.2.1 潮汐能利用现状10-11
• 1.2.2 相关技术现状11-12
• 1.3 本文研究内容12-13
• 1.4 本章小结13-14
• 第2章 潮汐能电站系统及分析14-20
• 2.1 潮汐发电14-15
• 2.1.1 潮汐能简介14
• 2.1.2 电站开发方式14-15
• 2.2 电站发电过程15-16
• 2.3 潮位预测方法及难点16-18
• 2.3.1 预测方法16-17
• 2.3.2 预测难点17-18
• 2.4 优化调度方法及难点18-19
• 2.4.1 调度方法18-19
• 2.4.2 调度难点19
• 2.5 本章小结19-20
• 第3章 潮位预测20-37
• 3.1 调和分析法20-21
• 3.1.1 调和分析法原理20-21
• 3.1.2 不足之处21
• 3.2 神经网络法21-23
• 3.2.1 基本原理21-22
• 3.2.2 神经网络模型22-23
• 3.3 一种遗传神经网络潮位预测算法23-27
• 3.3.1 拓扑结构23
• 3.3.2 评价指标23-24
• 3.3.3 网络节点优化24-25
• 3.3.4 遗传神经网络算法流程25-27
• 3.4 算例分析27-35
• 3.4.1 数据预处理27-29
• 3.4.2 遗传神经网络预测结果29-31
• 3.4.3 预测结果比较31-35
• 3.5 本章小结35-37
• 第4章 优化调度37-52
• 4.1 优化调度概况37-38
• 4.1.1 发电过程37
• 4.1.2 调度分析37-38
• 4.2 理论方法38-41
• 4.2.1 动态规划法38-39
• 4.2.2 最短路线法39-40
• 4.2.3 粒子群算法40-41
• 4.3 电站双层优化调度模型41-43
• 4.3.1 第一层优化调度模型41-42
• 4.3.2 第二层优化运行模型42-43
• 4.4 第二层优化模型分析方法43-44
• 4.4.1 罚函数处理约束条件43-44
• 4.4.2 粒子群算法求解优化模型44
• 4.5 优化调度工程实例44-50
• 4.5.1 潮汐能电站基本资料及数据44-47
• 4.5.1.1 江厦潮汐电站基本概况44-45
• 4.5.1.2 水库库容曲线45-46
• 4.5.1.3 电站机组特性46-47
• 4.5.1.4 历年发电量47
• 4.5.2 优化调度算例47-50
• 4.6 本章小结50-52
• 第5章 总结与展望52-54
• 5.1 总结52
• 5.2 展望52-54
• 参考文献54-58
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果58-59
• 致谢59

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