基于神经网络算法的火电厂机组负荷优化分配

发布时间：2017-11-10 02:34

  本文关键词：基于神经网络算法的火电厂机组负荷优化分配

  更多相关文章： 煤耗特性 负荷优化 曲线拟合 Hopfield网络 DCS

【摘要】：随着能源及环境问题的日益严重,节能减排已经成为火力发电厂的一个重要任务。在满足电网中调要求的基础之上,如何优化分配机组的发电负荷,最大可能地降低煤耗,对发电企业降低供电成本、增加竞争力具有十分重要的意义。本文首先分析了机组的煤耗特性曲线的计算方法,从火电厂的热平衡计算入手,根据单元机组的锅炉效率、汽轮机效率和发电机组的效率且考虑电厂用电率,计算出在不同负荷时各机组的燃料消耗量,从而得出机组的煤耗特性曲线。然后,利用Matlab软件和最小二乘法原理对某厂的数据进行曲线拟合。接下来,重点介绍了如何利用神经网络中的Hopfield网络对负荷进行优化分配。以总负荷作为目标函数,加上约束条件,在网络能量函数为最小的情况下得出各机组所带负荷,使总煤耗量最小。最后,讲述了如何在DCS平台上实现机组的负荷优化,介绍了系统如何组态及软硬件配置。通过对火电厂负荷分配课题的研究,得出了优化分配方式,节省了煤耗,对节约能源有指导意义。
【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】：TM621;TP183

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本文编号：1164720