基于免疫算法的机组负荷优化分配研究

文章提出应用新的智能算法一免疫算法解决负荷优化分配问题。在分析负荷分配的数学模型和免疫算法特点的基础上，详细研究了基于免疫算法的负荷优化分配方法。优化问题的解对应于免疫算法中的抗体，解的优劣通过结合力的计算来评价，具有最大结合力的抗体就是问题的优化解。文中还提出应用机组持续状态时间进行编码改进，可明显加快算法的搜索速度，免疫算法中特有的基于抗体浓度更新和抗体多样性也使得算法具有很好的收敛性和搜索性能。该算法通过10台机系统进行了验证，计算结果证明免疫算法与其它优化算法相比，能更快搜索到较优解，从而为机组负荷优化分配的求解提供新的有效算法。     

基于MATLAB工具箱的机组负荷优化分配研究

负荷优化分配是火电厂运行优化的一个重要研究领域．在机组之间合理地优化分配负荷能够提高整个火电厂运行的经济性。为此,提出一种利用MATLAB曲线拟舍工具箱和优化工具箱进行机组负荷优化分配的方法,利用该方法对机组负荷分配中的线性规划和二次规划进行了比较,同时对通过仿真计算得到的图形和数据进行了对比,直观得出了二次规划比线性规划具有更优的分配结果的结论。该分配方法具有简洁、快速、节能效果好的特点。     

线性规划在机组负荷优化分配中的应用研究

介绍了线性规划的基本理论,建立了基于线性规划法的机组负荷优化分配模型,利用MATLAB工具箱中线性规划求解函数进行了详细的实例求解,得出了负荷分配结果,并与平均分配法、等微增率法和二次规划法的分配结果进行了详细比较.该分配方法简单易懂,可以快速求得最优解,大大减少了机组负荷分配建模及优化的工作量,对提高电厂的发电效率,...     

机组负荷优化分配的遗传算法

采用遗传算法对发电机组之间负荷进行优化分配,并与等微增率法进行了比较,计算结果表明,遗传算法在计算结果和适用范围方面都较等微增率法更加优越,具有较好的稳定性和快速的收敛性。     

基于灰狼优化算法的火电机组负荷优化分配经济性研究

火电机组运行负荷优化分配问题直接影响着整个电网的经济性运行,对供电可靠性、稳定性和安全性都至关重要。为此,针对传统算法在负荷优化分配上存在收敛性差以及容易陷入局部最优解的问题,提出了一种灰狼优化算法(GWO)用于火电机组运行负荷的优化分配中的方案,并以三台火电机组进行负荷优化分配为例,建立以机组煤耗量最小为优化目标的数学模型,验证了算法的收敛性和实用性。最后使用灰狼优化算法(GWO)与传统遗传算法(GA)对比求解,结果表明,所提方法制定的负荷分配方案最优,能够很好地实现了机组的最经济化运行。     

火电厂机组负荷优化分配办法

火电机组负荷优化分配以机组的煤耗成本特性为基础,目的是使发电成本最低,其中不但将煤耗量降为最低,并且使全厂机组负荷的变化满足自动发电控制(AGC)的速率和精度的要求,提高供电品质.此外,在机组变负荷过程中尽可能地降低负荷调节频率,提高机组的稳定性,延长主、辅机设备的寿命.对此,研究以煤耗最低为原则,合理分配全厂机组负荷的方法,实现发电厂机组的安全、稳定和经济运行.     

大机组间最佳负荷分配

大机组间最佳负荷分配东北电管局柯家现代电力系统在不断发展，大电网中大机组的比重也日渐增大，发电厂的运行人员在日常运行中分担系统调度给予的调峰调频任务时，在机组之间正确地调整其负荷分配以获取最佳的效益成为系统经济调度的重要问题。电力系统中影响水电厂耗量...     

基于混沌原理的火电机组负荷分配优化系统研究

结合国内电力市场现状,建立了火电机组负荷分配优化的模型.对比分析了机组负荷分配优化不同算法的优缺点,具有全局寻优能力的混沌算法最适合火电机组负荷分配优化的求解,并开发了机组负荷分配优化系统软件,对降低火电厂总煤耗,提高供电品质,实现火电厂机组的安全、稳定和经济运行具有一定的理论和现实意义.     

基于粒子群算法的火电厂机组负荷优化分配研究

负荷优化分配是火电厂运行优化的一个重要研究领域,在机组之间合理地优化分配负荷能够提高整个火电厂运行的经济性。针对火电厂实际的运行情况,考虑多个实际约束条件,建立了并行火电机组间连续多时段动态负荷优化分配的数学模型;提出运用新近发展起来的智能算法-粒子群算法来解决动态负荷优化分配问题,详细介绍和研究了该算法的基本原理以及在负荷优化分配问题上的实现过程,并针对原算法的不足,对算法进行了改进;根据负荷分配和算法的特性,对初始种群的生成方法进行了改进,同时对约束条件进行了有效处理。仿真实例表明,该方法收敛性好,收敛速度快,能够有效地达到或接近全局最优,从而为火电厂机组负荷优化分配的求解提供了新的有效算法。     

火电厂机组负荷优化分配与调度的研究

阐述了负荷优化分配中的“等微增能耗率”的数学模型及算法;介绍了各机组在不同冷却水温度下煤耗特性曲线的现场试验;开发了在线实时负荷分配软件。     

基于INSQL平台的机组负荷优化调度系统

机组负荷优化调度系统对于保障发电机组可靠、经济运行具有重要作用.介绍了基于INSQL数据库平台的机组负荷优化调度系统的设计方案,详细阐述了运用VC++开发工具连接INSQL数据库以及实现系统各设计功能的方法.     

基于改进思维进化算法的机组负荷优化分配

机组负荷优化分配是电厂提高经济效益的重要手段。思维进化算法(MindEvolutionaryComputation,MEC)模拟人类思维的进化过程,通过趋同和异化过程在解空间中搜索最优解,和其他优化方法如动态规划法等相比较,具有算法简单通用,可以得到全局最优解等优点。本文对思维进化算法进行了改进,增加禁忌区域、自适应调整散布方差、改进收敛条件,并用其解决机组负荷优化分配问题。通过两个算例的计算,并和其它优化方法相比较,证明了这种新方法的有效性,为机组负荷优化分配问题提供了一种新的思路和方法。     

660 MW机组低负荷运行负荷优化分配方法研究

随着煤电机组总体负荷率的降低,长时间的低负荷运行逐渐成为常态。基于某电厂660 MW超临界机组全负荷段的锅炉效率、汽机热耗率、厂用电率试验数据,计算得出全负荷段煤耗率,并从经济性角度分析在不同电厂总负荷率条件下中单台机组的临界调峰时间、2台机组单元的最优负荷分配方法和全厂4台机组的最优负荷分配方法。     

基于深度学习及混沌优化的燃机电站机组热电负荷优化分配

提出了一种基于深度学习及混沌优化的燃机电站机组热电负荷优化分配的新方法。采用深度学习理论中长短时记忆（LSTM）神经网络算法建立机组能耗模型,通过对模型中机组能耗和电负荷、热负荷、环境参数之间非解析函数关系训练学习,并采用混沌优化算法对LSTM神经网络算法训练得到的模型进行负荷优化分配,得到机组最优负荷分配下最小气耗量。实际算例计算结果表明,本文方法计算结果有效,可提高机组运行的经济性。     

基于变步长动态规划的火电机组负荷优化分配研究

提出动态规划法运用到火电厂负荷调度中的一种变步长的动态规划算法,解决了运用等微增率法要求火电厂各机组的耗量特性曲线必须要单调递增的问题。并通过实际的算例分析证明了这一算法的可行性,可实际用于解决电力系统的规划和经济性运行等问题。     

遗传算法搜索优化及其在机组负荷优化分配中的应用

借助MATLAB中的曲线拟合工具箱对原始数据组平滑预处理后,拟合出机组的煤耗特性曲线,再利用遗传算法与直接搜索工具箱对机组的负荷进行优化分配,并将计算结果与传统等微增算法进行比较。仿真计算表明该方法可方便地将遗传算法应用到实践中,实现简单,节能效果好。     

火电调峰机组负荷分配优化的数学模型

本文用最优化技术的数学理论指导电力生产过程,初步研究和建立了火电调峰机组负荷分配优化的数学模型,并且计算了若干优化曲线,制订了相应的优化方案。对于解决调峰机组的经济运行,提供了一种有效的手段。     

计及机组约束条件的有功负荷优化分配

根据某些有运行机组具有断续运行区域的特点，提出了耗量微增率的调整方式，并采用成本惩罚函数，以寻求在满足机组约束条件下有功负荷的优化分配。     

融合设备状态的单元机组负荷优化分配研究

根据发电厂的运行特点,以发电成本最低为目标,建立了厂内单元机组间负荷优化分配的数学模型,并通过动态规划方法求出模型的最优解,获得各台机组的经济负荷分配方案。在此基础上,以单元机组中各类主要运行设备的状态综合评价结果为依据,对经济负荷分配方案进行调整,实现了具有经济性和安全性的负荷优化分配。     

基于大数据平台的点负荷近中期负荷预测及行业负荷增长特征分析

为保障电力部门对于台区内设备的维护,需要预测台区的负荷。因此供电部门就必须具备预测未来一年以至更长时间的台区负荷的能力,防止因负荷过载对变压器造成损坏,并保证城市的可靠供电。对台区负荷的预测难点在于对于城中村的预测,城中村流动人口多,产业类型复杂多样,受就业环境、经济发展的影响深,表现为负荷的变化相较于其他的台区随机性更强。鉴于此原因,我们以大数据平台为依托,进行单因素变量的预测,采用季节分解模型对历史用电负荷进行季节分解;然后分别用线性回归和自回归积分滑动平均模型(ARIMA)对季节分解出来的趋势和季节、残差成分进行预测,获得精度良好的负荷预测模型,最后选择两个特征鲜明的行业进行比较,分析其负荷增长特征。