發(fā)布時間：2017-10-19 14:44

  本文關(guān)鍵詞：基于多目標優(yōu)化的廠級負荷優(yōu)化調(diào)度研究

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【摘要】：伴隨著我國經(jīng)濟和社會基礎(chǔ)事業(yè)的快速進步,電力行業(yè)也得到迅猛發(fā)展。我國電力行業(yè)主要以消耗煤炭等一次能源轉(zhuǎn)化為電能的模式為主,因此如何在提高煤炭經(jīng)濟發(fā)展的同時又要提升發(fā)電的轉(zhuǎn)化效率,是目前電力工業(yè)亟待解決的主要問題�！氨仨毎呀ㄔO(shè)資源節(jié)約型、環(huán)境友好型社會放在工業(yè)化、現(xiàn)代化發(fā)展戰(zhàn)略的突出位置”是我國目前工業(yè)建設(shè)大風(fēng)向標。因此,電力工業(yè)不應(yīng)僅僅靠增加大負荷功率的發(fā)電機組為主要目標,還應(yīng)采取措施加大節(jié)能減排力度。由此可見,如何更加合理的分配火電機組負荷以提高電廠運行的經(jīng)濟效益已成為目前亟需解決的重要問題。現(xiàn)在電力市場化競爭不斷激烈,廠級負荷分配僅僅滿足發(fā)電成本最低的要求是遠遠不能滿足生產(chǎn)需要的,還要綜合考慮調(diào)度中心對負荷調(diào)整的快速反應(yīng)時間以及負荷頻繁調(diào)整對機組產(chǎn)生的磨損情況要求。因此,采用多目標優(yōu)化的優(yōu)化控制方法對火電煤炭發(fā)電企業(yè)具有重要意義。本文綜合考慮火力發(fā)電廠的發(fā)電成本的經(jīng)濟性,結(jié)合火電機組負荷調(diào)整時間的快慢以及機組在運行過程中的裝置可靠性等條件,優(yōu)化建立多目標數(shù)學(xué)模型,改進傳統(tǒng)多目標算法將各個目標分配一定正系數(shù)進而轉(zhuǎn)換為單目標優(yōu)化問題存在的不可靠性以及智能優(yōu)化算法中進化過程計算目標適應(yīng)值的計算復(fù)雜性等缺點,優(yōu)化改進為基于遞歸式多目標協(xié)同進化算法,通過遞歸方式分與目標等量階段逐級引入目標的方案求解負荷分配問題,與傳統(tǒng)多目標算法相比,本方案減少了各個目標之間可能產(chǎn)生的偏差,并且進化過程相對簡單,具有較強的靈活性和生產(chǎn)實用性。并且模擬仿真實驗結(jié)果表明了本文方法的正確性和有效性。
【關(guān)鍵詞】：負荷分配 優(yōu)化多目標優(yōu)化 改進協(xié)同進化算法 遞歸式多目標遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：河北科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TM73;TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-13
• 1.1 課題研究背景意義9-10
• 1.2 多目標進化算法概述10
• 1.3 進化算法在電廠負荷優(yōu)化調(diào)度中的研究現(xiàn)狀10-12
• 1.4 論文主要研究內(nèi)容12-13
• 第2章 多目標優(yōu)化問題方法研究13-21
• 2.1 多目標優(yōu)化問題13-14
• 2.2 多目標優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型14-15
• 2.3 傳統(tǒng)多目標優(yōu)化算法15-18
• 2.4 智能多目標優(yōu)化算法18-21
• 第3章 電廠負荷分配優(yōu)化模型的建立及其約束條件21-29
• 3.1 負荷最優(yōu)分配數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)21-24
• 3.1.1 供電煤耗率的計算21
• 3.1.2 鍋爐效率21-22
• 3.1.3 汽輪發(fā)電機組熱效率及管道效率22-24
• 3.2 負荷優(yōu)化分配的目標函數(shù)24-27
• 3.2.1 基于經(jīng)濟性的考慮24-25
• 3.2.2 基于快速性的考慮25
• 3.2.3 基于可靠性的考慮25-26
• 3.2.4 基于污染排放問題的考慮26-27
• 3.3 約束條件27-29
• 第4章 多目標優(yōu)化算法在電廠負荷分配中的應(yīng)用29-43
• 4.1 變權(quán)重系數(shù)法原理29-30
• 4.1.1 基于權(quán)重算法的電廠負荷優(yōu)化模型的建立29
• 4.1.2 算法的基本步驟：29-30
• 4.2 權(quán)重系數(shù)法在電廠負荷分配中的應(yīng)用30-34
• 4.3 遞歸式多目標協(xié)同進化遺傳算法34-38
• 4.3.1 遺傳算法的基本原理34-35
• 4.3.2 遺傳算法的基本流程35-36
• 4.3.3 協(xié)同進化遺傳算法36-37
• 4.3.4 遞歸式多目標協(xié)同進化遺傳算法37
• 4.3.5 RMOGA的算法原理37-38
• 4.4 遞歸式多目標協(xié)同進化遺傳算法在電廠負荷分配中的應(yīng)用38-43
• 4.4.1 遺傳編碼39
• 4.4.2 遺傳算子39-40
• 4.4.3 遺傳算法的控制參數(shù)性能分析40
• 4.4.4 終止循環(huán)條件40
• 4.4.5 算例分析40-43
• 結(jié)論與展望43-45
• 參考文獻45-51
• 攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的論文51-53
• 致謝53-55
• 個人簡歷55

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本文編號：1061696