基于LSTM神经网络算法的超超临界机组负荷优化分配

目前研究的超超临界机组负荷优化分配方法成本较高，分配时间过长，导致节能效果不佳。为此，该文基于LSTM神经网络算法研究了一种新的超超临界机组负荷优化分配方法。利用LSTM中的记忆块、遗忘门、输入门、输出门和记忆单元，实现对递归神经网络的简单处理，建立目标函数，采用正平衡法和反平衡法计算电荷吸收效率，确定超超临界机组负荷优化分配数学模型。针对单元制机组模型和母管制机组模型在忘记阶段、选择记忆阶段与输出阶段进行优化，反复迭代，得到迭代最大次数后停止运行，输出优化结果。实验结果表明，与传统优化方法相比，所设计超超临界机组负荷优化分配方法可将成本降低50%以上，1 000 MW内负荷分配时间低于10 min。     

基于风电不确定出力的风电并网机组组合优化

风电出力的不确定性给风电并网调度带来一定的挑战。基于日前24小时风电预测出力与6小时准实时出力,建立风电成本模型,提出了一种新的考虑风电并网的机组组合制定方法,该方法通过6小时准实时出力与日前24小时预测出力情况来及时调整6小时内机组组合计划。在10机系统上采用所提出的方法,仿真结果表明,该方法能够根据风电出力特性合理制定机组组合,从而降低系统预留旋转备用,有效降低因风电出力不确定性所引起的发电成本。     

基于两阶段分层组合优化算法的电力系统机组组合

机组组合是一个调度问题,由于机组状态(启动和停止)的二元决策变量的存在而变得复杂.因此,机组组合问题是一个大规模的非线性混合整数组合问题,传统的优化算法不适用于求解大型电力系统.针对大型电力系统机组组合求解速度慢的问题.本文以机组耗煤成本和启停成本最小为优化目标,并考虑线路安全能力等约束条件.首先采用转移因子法求解线路...     

全直流海上风电场建设的机组用电方案研究

因各种故障导致海上风电场与大电网彻底断开联系时,为避免海上风机因停机失电而可能造成的各类机械部件疲劳损伤,以及保证全直流海上风电场孤岛模式下的安全稳定运行,风机需配置合适的应急电源,同时还面临着设备配置选择、运行操作方式等问题。因此提出基于光柴储微电网技术的海上风电机组应急用电方案,并通过仿真计算分析验证了方案的可行性。结果表明该方案更适用于易受环境和能源约束的全直流海上风电场,使海上风机具备孤岛运行的能力,极大地提高了海上风电场的安全性和稳定性,较大程度地利用清洁能源,进一步推动海上风电低碳经济发展。该方案也为今后全直流海上风电场孤岛模式下的机组用电问题研究提供了新思路。     

火电厂机组负荷优化分配的混沌粒子群算法分析

电厂负荷优化以每台机组煤耗性能对其分配负荷,科学合理并能有效降低全厂供电煤耗,能有效提高电厂的经济效益,并响应国家节能减排和可持续发展的战略需求。本文针对火电厂实际的运行情况,考虑阀点效应和实际机组的约束条件,建立了发电机组负荷优化分配模型,并通过罚函数法将其转化为非约束问题求解;通过混沌粒子群算法来优化发电机组的负荷,并通过实例分析证明了算法的可行性。     

基于智能优化的电力负荷预测方法研究

为了使电力系统短期负荷预测精度得到提高,提出了基于智能优化的电力负荷预测方法.通过粒子群优化算法的分析创建智能优化预测模型,通过模型能够得出优化阈值与权值;创建神经网络,确定不同层神经元权值.通过创建的神经网络模型实现电力负荷预测算例的分析,以某地区电力信息为例对文中电力负荷预测方法的精度进行研究.研究结果表明,文中算...     

基于效用最大化的IEEE802.16带宽分配算法

由于IEEE802.16无线城域网协议并未给出网络带宽分配算法或建议,该文提出将802.16服务流带宽分配纳入统一的对数效用函数模型,使问题转化为效用最优化下的非线性规划(NP)求解。同时针对实际应用的实时性要求,提出了适用于对数效用函数的快速解法,使NP问题可以用线性运算解决,大大降低了计算复杂度。仿真结果表明,效用最优化算法比max-min公平算法在吞吐量和效用上均具有明显的优势,还可以灵活地改变效用函数参数,在不同服务质量(QoS)要求下高效地做出分配。     

联合运行冷水机组负荷分配的多目标优化研究

根据冷水机组的性能系数（COP）和能耗与其部分负荷率（PLR）的特性,提出了同时考虑性能系数和能耗最优的机组负荷分配多目标优化模型。基于改进的非支配解排序的多目标遗传算方法（NSGAⅡ）,求出Pareto最优解。采用理想点方法得到最优折中解。文中给出了4台机组运行的优化算例。     

非再生中继网络的功率优化分配

为了降低非再生中继网络的中断概率,研究了基于中断概率最小化的功率分配问题.首先分析了两跳中继传输方式和协同分集传输方式中断概率近似表达式,然后以中断概率最小化作为优化目标,在总功率一定的条件下,建立了非再生中继系统中基于中断概率最小化的功率分配优化模型,通过Lagrange乘数法获得了源节点和中继的最优功率分配.仿真实验表明,与在源节点和中继中采用平均功率分配策略相比,采用基于中断概率最小化的最优功率分配策略,在降低中断概率的同时,也增加了系统的容量.     

基于改进粒子群算法的多载波NOMA功率分配策略

相较于传统正交多址接入,非正交多址接入技术由于在系统吞吐量、频谱效率和能量效率等方面的优势,使其成为5G多址技术研究热点.针对NOMA下行链路的系统能量效率优化问题,提出一种基于改进粒子群算法的功率分配策略.建立了基于能量效率最大化的优化模型,在标准粒子群算法的基础上提出三点改进,并将改进后的粒子群算法用于求解最大化系统能效的目标函数.研究结果表明,在最佳功率分配点处,改进后的粒子群算法使系统能量效率显著提高.     

基于改进遗传算法的含风电场电力系统无功优化

文中研究了目前分布式电源中发展最成熟的风电机组及其并网后对电力系统无功优化和有功网损的影响。引用基于概率发生的风机功率场景选择策略,考虑风电机组随机出力的场景模型。在电力系统潮流计算中同时考虑风电机组的特点,构造出含风电机组的电力系统无功优化模型。该模型以网损期望值最小为目标函数,并考虑控制变量和状态变量约束。在上述模型的基础上,使用改进遗传算法对含风电场的IEEE33节点系统进行无功优化,并改进了随着遗传自适应的交叉率和变异率计算公式,与传统遗传算法相比,得到了更好的网损和电压优化结果。算例表明,改进算法和模型具有更好的计算性能,证明了其有效性。     

基于GCP防CMP负荷大幅波动的优化方法

提出一种基于GCP的防止通信量大时CMP负荷波动过大的优化方法,解决以往防资源泄漏检测方式存在的大话务呼叫时,因CMP负荷大幅波动而引起系统稳定性下降的问题.该方法主要是加快对检测方式的操作过程进行优化处理,使系统平稳性能得到较大提高.对优化前后CMP负荷波动的实验数据进行了分析.结果表明,该优化方法是行之有效的.     

基于凸优化的认知无线网络功率分配

为满足认知用户对主用户的干扰约束,同时最大化认知用户的传输速率,提出了基于凸优化理论的最优功率分配方案.考虑到最优方案的计算复杂度较高,还提出一种复杂度较低的次优方案.仿真结果表明,在主用户可容忍的干扰约束下,次优方案父的性能接近于最优方案.     

计及风电随机性的风一火机组组合模型研究

风电的随机性改变了传统的机组组合模型。为了计及风电随机性、更好地利用好风电,运用机会约束的方法考虑风电随机对机组组合的影响,提出一种可既避免模型复杂化又计及风电随机性的机组组合模型．并用随机模拟的方法来实现风电随机性的机会约束。通过算例证明模型的正确性。     

一种面向CR-NOMA系统的动态功率分配算法

在密集小区的认知无线电非正交多址（cognitive radio non-orthogonal multiple access, CRNOMA）网络场景下,针对用户采取Underlay方式复用时信道频带利用率低的问题,提出了一种基于能效的组合用户动态功率分配算法.该算法在保证主用户服务质量前提下,基于用户之间的干扰和信干噪比,优化了组合多用户的接入方案,使信道接入用户数量最大且提高了频带利用率.同时,根据增益排序下的功率差额配比改进了剩余功率再分配方案,使空闲功率重新利用更加合理和有效.仿真结果表明,本文算法可以有效实现接入用户数量最大化的同时提高了频谱利用率.     

风电的短期机组组合策略研究综述

随着经济全球化的持续扩大,生态以及能源问题也日益严重(环境污染、温室效应、能源开采等)。目前为止,大规模开发利用可再生资源已经成为解决能源和环境危机的有效措施之一。随着风能在电网中所占比重的不断增大,机组组合作为电力系统调度环节重要措施也愈加受到众多研究学者的关注。本文就机组组合问题的主要概念做出详细介绍,综述了关于解决机组组合中不确定性问题的国内外研究现状。同时针对已有的研究方法做出详细的分析,最后本文对于机组组合问题的未来进行了展望。     

协作通信系统的功率分配策略研究

在无线通信中,为了对抗信道衰落,人们提出了分集技术。协作分集通过共享资源达到改善通信质量、提高通信性能的目的。研究了放大转发协作通信系统中的功率分配策略。对于协作通信系统的功率分配研究了3种方法:迭代法,直接计算法,理想的穷搜索法。研究表明,迭代法是最佳方案,因为这种方法的迭代次数可以人为控制,而且性能与理想的穷搜索法相差不大。     

基于优化变分模态分解的混合储能平抑风电波动策略

为解决风力发电随机、间歇特性造成的功率波动问题,文中提出将氢气储能和超级电容器组合成混合储能系统接入风电场中,以平抑风电波动。采用滑动平均滤波确定并网功率和混合储能功率;在储能功率分配方面,针对现有VMD算法参数选择上存在主观性和经验性的问题,提出使用灰狼优化算法对分解个数K及惩罚项α进行寻优,避免分解后各模态之间发生频率混叠的现象。此外,为将各储能设备荷电状态维持在合理范围内,避免过度充放电,采用模糊控制对功率指令进行二次修正。最后以新疆某地区的风电场数据为依据,在Matlab/Simulink中进行仿真,仿真结果表明所提策略具有有效性。     

基于混合优化策略的目标分配优化研究

根据现代防空作战的特点,提出了目标分配模型,并通过分析遗传算法和模拟退火算法的原理,结合二者的优点,得到解决目标分配的GASA混合优化策略,然后通过算法设计和仿真验证该方法可行、有效。