本文關(guān)鍵詞：火電機組節(jié)能發(fā)電調(diào)度智能優(yōu)化算法研究

  更多相關(guān)文章： 節(jié)能減排 機組組合 環(huán)境經(jīng)濟負荷分配 時間顆粒度 蟻群算法 粒子群算法 混沌優(yōu)化

【摘要】：我國電力系統(tǒng)規(guī)模居世界前列,火電一直是支撐電力工業(yè)發(fā)展的主力電源,火電的絕大部分為燃煤火電。我國以煤為主的能源供需格局,使我國在能源消耗和大氣污染排放方面成為世界的重點關(guān)注對象。本文在分析了我國電力系統(tǒng)能源消費情況的基礎上,為進一步促進電力系統(tǒng)節(jié)能減排,研究了燃煤火電機組節(jié)能發(fā)電調(diào)度的智能優(yōu)化算法,本文的研究工作如下：分析了我國電力系統(tǒng)能源消費情況。首先提出回饋電能的概念,在電力系統(tǒng)中有一部分電力用戶服務于電力系統(tǒng),將這部分電力用戶視為非終端用戶,非終端電力用戶消耗的電能稱作回饋電能。然后估算了2012年我國電力系統(tǒng)中回饋電能的大小,并在此基礎上計算得到終端電力用戶一次能源消費量。在機組組合方面,提出了采用不同時間顆粒度的機組組合優(yōu)化算法。時間顆粒度表示時段的長度,等于一個周期的時長除以時段數(shù)。將機組組合問題轉(zhuǎn)化為機組運行狀態(tài)0-1整數(shù)規(guī)劃和負荷分配連續(xù)變量規(guī)劃二層子問題。先采用蟻群(Ant Colony Optimization, ACO)算法在大時間顆粒度上初步求解機組的運行狀態(tài),再采用枚舉法進一步在小的時間顆粒度上優(yōu)化啟停的具體時間,即優(yōu)化具體在哪一個小時段進行啟停,從而確定小時間顆粒度上機組的運行狀態(tài),使結(jié)果更優(yōu)。對10機系統(tǒng)進行仿真實驗,計算周期分成96個時段,仿真結(jié)果表明采用不同時間顆粒度的方法求解機組組合問題,能夠降低能耗值,同時有效提高計算效率。在負荷分配方面,提出基于混沌粒子群優(yōu)化(Chaos Particle Swarm Optimization, CPSO)算法的環(huán)境經(jīng)濟負荷分配。在多目標粒子群優(yōu)化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法的基礎上進行改進,在初始化粒子時,采用混沌思想,增加決策變量取值的多樣性；通過多目標PSO算法計算各個粒子對應的適應值,再計算其標準化滿意度,并按照標準化滿意度大小擇優(yōu)選取部分粒子進行混沌優(yōu)化以促使決策變量跳出局部極值區(qū)域。對3機6母線電力系統(tǒng)進行仿真實驗,仿真結(jié)果表明改進算法能夠及時跳出局部最優(yōu)得到全局最優(yōu),且收斂速度快,算例分析驗證了CPSO算法求解環(huán)境經(jīng)濟負荷分配問題的可行性和有效性。
【關(guān)鍵詞】：節(jié)能減排 機組組合 環(huán)境經(jīng)濟負荷分配 時間顆粒度 蟻群算法 粒子群算法 混沌優(yōu)化
【學位授予單位】：湖南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TM73
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-21
• 1.1 課題研究背景及意義9-11
• 1.2 電力行業(yè)節(jié)能減排實施現(xiàn)狀11-14
• 1.3 電力系統(tǒng)機組組合研究現(xiàn)狀14-18
• 1.4 電力系統(tǒng)環(huán)境經(jīng)濟負荷分配研究現(xiàn)狀18-19
• 1.5 本文主要工作和組織結(jié)構(gòu)19-21
• 第2章 我國電力系統(tǒng)能源消費情況分析21-28
• 2.1 我國能源消費情況21-22
• 2.2 電力系統(tǒng)中的回饋電能及評估22-27
• 2.2.1 電力系統(tǒng)中的回饋電能22-23
• 2.2.2 評估方法23-24
• 2.2.3 評估結(jié)果24-27
• 2.3 本章小結(jié)27-28
• 第3章 采用不同時間顆粒度的機組組合算法研究28-45
• 3.1 概述28-29
• 3.2 數(shù)學模型29-30
• 3.2.1 目標函數(shù)29-30
• 3.2.2 約束條件30
• 3.3 ACO算法求解機組組合問題30-35
• 3.3.1 算法基本概述31-33
• 3.3.2 機組組合問題編碼方式33-34
• 3.3.3 求解策略34-35
• 3.4 采用不同時間顆粒度改進算法35-41
• 3.4.1 初步確定機組狀態(tài)35-37
• 3.4.2 確定啟停機的具體時間37-39
• 3.4.3 約束條件的處理39-40
• 3.4.4 計算流程40-41
• 3.5 算例分析41-43
• 3.5.1 算例及仿真實驗參數(shù)設置41-42
• 3.5.2 仿真結(jié)果及分析42-43
• 3.6 本章小結(jié)43-45
• 第4章 基于CPSO算法的環(huán)境經(jīng)濟負荷分配研究45-54
• 4.1 概述45
• 4.2 數(shù)學模型45-46
• 4.2.1 目標函數(shù)45-46
• 4.2.2 約束條件46
• 4.3 多目標PSO算法求環(huán)境經(jīng)濟負荷分配46-48
• 4.3.1 多目標優(yōu)化問題46-47
• 4.3.2 求解策略47-48
• 4.4 多目標CPSO算法48-51
• 4.4.1 混沌優(yōu)化算法48-49
• 4.4.2 混沌算法初始化種群49
• 4.4.3 混沌算法優(yōu)化決策變量值49-50
• 4.4.4 計算流程50-51
• 4.5 算例分析51-53
• 4.6 本章小結(jié)53-54
• 結(jié)論與展望54-56
• 參考文獻56-63
• 致謝63-64
• 附錄A 攻讀碩士學位期間取得的研究成果64

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