眾所周知,發(fā)電廠中的發(fā)電機(jī)每年消耗大量的化石能源,其中以煤、石油以及天然氣為主。然而隨著近年以來(lái)我國(guó)的煤炭質(zhì)量與儲(chǔ)備量的下降,我國(guó)的火力發(fā)電廠的煤耗量呈現(xiàn)逐年上升的趨勢(shì),因此,研究如何減少發(fā)電煤炭的消耗是一個(gè)非常艱巨且重要的科學(xué)課題。在發(fā)電廠中,機(jī)組組合問(wèn)題（UCP）是能顯著優(yōu)化燃料消耗量的重要課題,選擇最優(yōu)發(fā)電機(jī)組,合理編排發(fā)電機(jī)組啟動(dòng)順序可以顯著地降低燃料消耗水平,因此,近年來(lái)提出了許多解決機(jī)組組合問(wèn)題的優(yōu)化算法。然而,現(xiàn)今的優(yōu)化算法在解決機(jī)組組合問(wèn)題的時(shí)候都存在容易陷入局部最小值的問(wèn)題,并且由于算法本身結(jié)構(gòu)的限制,它們往往會(huì)消耗掉大量的計(jì)算資源,最終得到的計(jì)算結(jié)果也并不能讓人滿意。并且,在相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配問(wèn)題（ELD）上,以往的算法并沒(méi)有進(jìn)行單獨(dú)分析,這也導(dǎo)致了算法的計(jì)算效率下降,計(jì)算時(shí)間成本大幅上升,最終燃料消耗量仍然居高不下。為了解決上述問(wèn)題,本論文對(duì)機(jī)組組合問(wèn)題以及元啟發(fā)式算法進(jìn)行深入研究并提出了新的優(yōu)化算法,這種算法將機(jī)組組合問(wèn)題拆分成上下兩層問(wèn)題,并對(duì)每一層進(jìn)行單獨(dú)的分析和優(yōu)化。在下層問(wèn)題中,算法使用一個(gè)簡(jiǎn)單的凸優(yōu)化方法對(duì)降低維度后的經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配問(wèn)題進(jìn)行了求解,這種方... 

【文章頁(yè)數(shù)】：58 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 引言
    1.1 研究背景及意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的主要工作以及創(chuàng)新點(diǎn)
    1.4 論文結(jié)構(gòu)
第二章 基礎(chǔ)知識(shí)與概念
    2.1 機(jī)組組合問(wèn)題及其目標(biāo)函數(shù)
    2.2 機(jī)組組合問(wèn)題的約束條件
    2.3 群智能算法概述
    2.4 本章小結(jié)
第三章 發(fā)電機(jī)組組合問(wèn)題以及改進(jìn)的元啟發(fā)算法
    3.1 粒子群優(yōu)化算法與發(fā)電機(jī)組啟停時(shí)間表
        3.1.1 粒子群優(yōu)化算法
        3.1.2 粒子群算法的二進(jìn)制化方法
        3.1.3 基于模擬退火算法的改進(jìn)粒子群算法
        3.1.4 精英策略
    3.2 內(nèi)點(diǎn)法與經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配問(wèn)題
    3.3 本章小結(jié)
第四章 約束條件的解決方法
    4.1 系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用容量約束
    4.2 發(fā)電機(jī)組最小連續(xù)狀態(tài)約束
    4.3 本章小結(jié)
第五章 實(shí)驗(yàn)分析
    5.1 算法步驟以及流程圖
    5.2 對(duì)比實(shí)驗(yàn)
    5.3 消融實(shí)驗(yàn)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 本文總結(jié)
    6.2 未來(lái)工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士期間已發(fā)表的論文
攻讀碩士期間參加的科研項(xiàng)目


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于PSO-BP算法的3D打印制件精度預(yù)測(cè)模型[J]. 王丹妮,周敏,高強(qiáng),段現(xiàn)銀.  機(jī)床與液壓. 2019(16)
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[3]求解整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題的混合遺傳算法及收斂性[J]. 郭仁擁,金海和.  高等學(xué)校計(jì)算數(shù)學(xué)學(xué)報(bào). 2009(03)
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博士論文
[1]中國(guó)火力發(fā)電行業(yè)績(jī)效分析[D]. 李力春.山東大學(xué) 2019

碩士論文
[1]CB割平面在整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題中的一種應(yīng)用及一類連續(xù)化算法[D]. 樂(lè)鵬.重慶大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3665645