本文關(guān)鍵詞：清潔能源優(yōu)先的火電廠過(guò)程控制負(fù)荷優(yōu)化模型及仿真平臺(tái)研究

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【摘要】：近年來(lái)為了緩解能源危機(jī)、降低污染改善環(huán)境,發(fā)電企業(yè)在注重生產(chǎn)成本能源效益的同時(shí)也越來(lái)越關(guān)注環(huán)境污染成本,電力系統(tǒng)越來(lái)越重視清潔能源的開(kāi)發(fā)利用。除了傳統(tǒng)的水電之外,風(fēng)電并網(wǎng)比例也逐年提升,有效協(xié)調(diào)風(fēng)電等新能源與傳統(tǒng)能源電力的穩(wěn)定運(yùn)行已成為電力系統(tǒng)調(diào)度研究的重要課題�？紤]到風(fēng)水火電的特性,本文以?xún)?yōu)先使用清潔能源、降低火電系統(tǒng)運(yùn)行成本、減小火電機(jī)組出力波動(dòng)為目標(biāo),建立了多源協(xié)調(diào)下的火電廠過(guò)程控制負(fù)荷優(yōu)化模型。該模型是一個(gè)多維數(shù)、多時(shí)段、多約束的非連續(xù)問(wèn)題,為解決該多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,本文提出了基于粒子群算法和生物共生搜索(Symbiotic Organisms Search, SOS)算法的火電機(jī)組負(fù)荷優(yōu)化調(diào)度模型。并采用改進(jìn)的IEEE 24節(jié)點(diǎn)測(cè)試系統(tǒng)驗(yàn)證了所提出的模型和算法的可行性和合理性,為火電機(jī)組負(fù)荷優(yōu)化調(diào)度的多目標(biāo)問(wèn)題提供了一種新的策略。同時(shí),火力發(fā)電廠在鍋爐燃燒過(guò)程存在著不充分、能源轉(zhuǎn)換效率低、尾氣污染物含量高等問(wèn)題,仿真平臺(tái)的搭建有利于對(duì)問(wèn)題做更好的研究。而鍋爐控制系統(tǒng)是一個(gè)多變量、非線性的復(fù)雜系統(tǒng),其控制系統(tǒng)工程設(shè)計(jì)仍然存在著系統(tǒng)設(shè)計(jì)與工程應(yīng)用相脫節(jié)的問(wèn)題。因此,本文最后分析了自然循環(huán)鍋爐的控制需求,基于西門(mén)子故障安全型控制系統(tǒng)(S7-300)對(duì)半實(shí)物仿真平臺(tái)進(jìn)行設(shè)計(jì)研究,用于提高自然循環(huán)鍋爐控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)過(guò)程中控制策略、順序邏輯控制及安全連鎖控制等設(shè)計(jì)模塊的有效性及可移植性。通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真的結(jié)果可知,該平臺(tái)可以幫助工程設(shè)計(jì)人員,讓他們?cè)诂F(xiàn)場(chǎng)調(diào)試前對(duì)自然循環(huán)鍋爐的順序邏輯控制和控制策略進(jìn)行驗(yàn)證。
【關(guān)鍵詞】：清潔能源 優(yōu)化調(diào)度 共生生物搜索算法 自然循環(huán)鍋爐 仿真平臺(tái)
【學(xué)位授予單位】：云南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.9;TM621
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 緒論7-13
• 1.1 課題背景介紹7-8
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-9
• 1.3 目前存在問(wèn)題9-10
• 1.4 論文主要工作10-13
• 第二章 清潔能源優(yōu)先的火電機(jī)組負(fù)荷調(diào)度模型13-19
• 2.1 引言13
• 2.2 多目標(biāo)函數(shù)13-14
• 2.3 電力約束條件14-15
• 2.4 聯(lián)合調(diào)度模型15-17
• 2.4.1 基于最小備用量確定的火電機(jī)組數(shù)15-16
• 2.4.2 基于線性加權(quán)系數(shù)和的目標(biāo)函數(shù)16-17
• 2.5 本章小節(jié)17-19
• 第三章 基于PSO算法的火電機(jī)組負(fù)荷調(diào)度優(yōu)化模型19-27
• 3.1 引言19
• 3.2 粒子群PSO算法19-21
• 3.2.1 算法基本步驟19-20
• 3.2.2 PSO主要流程圖20-21
• 3.3 火電機(jī)組負(fù)荷優(yōu)化調(diào)度模型21
• 3.3.1 模型中粒子的產(chǎn)生21
• 3.3.2 負(fù)荷調(diào)度模型的基本步驟21
• 3.4 典型日負(fù)荷優(yōu)化調(diào)度仿真及分析21-25
• 3.4.1 情形1仿真情況22-24
• 3.4.2 情形2仿真情況24
• 3.4.3 情形3仿真情況24-25
• 3.5 本章小節(jié)25-27
• 第四章 基于SOS算法的火電機(jī)組負(fù)荷調(diào)度優(yōu)化模型27-41
• 4.1 引言27
• 4.2 生物共生搜索(SOS)算法27-30
• 4.2.1 生物基本概念27
• 4.2.2 SOS算法27-29
• 4.2.3 SOS算法主要流程29-30
• 4.3 火電機(jī)組負(fù)荷優(yōu)化調(diào)度模型30-35
• 4.3.1 負(fù)荷優(yōu)化調(diào)度的SOS算法30-31
• 4.3.2 負(fù)荷調(diào)度模型的基本步驟31-32
• 4.3.3 步驟中SOS算法的詳細(xì)流程32-35
• 4.4 典型日負(fù)荷優(yōu)化調(diào)度仿真及分析35-39
• 4.4.1 情形1仿真情況36
• 4.4.2 情形2仿真情況36-38
• 4.4.3 情形3仿真情況38-39
• 4.5 本章小節(jié)39-41
• 第五章 電廠鍋爐過(guò)程控制仿真平臺(tái)的研制41-51
• 5.1 引言41
• 5.2 自然循環(huán)鍋爐控制系統(tǒng)需求分析41-44
• 5.3 半實(shí)物仿真平臺(tái)設(shè)計(jì)44-47
• 5.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及仿真結(jié)果47-50
• 5.5 本章小節(jié)50-51
• 第六章 總結(jié)和展望51-53
• 附錄53-57
• 參考文獻(xiàn)57-61
• 科研成果和參與科研情況61-63
• 致謝63

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：701203