电厂循环水系统优化控制及其遗传算法求解

循环水系统作为火电厂的重要组成部分，其优化运行问题已日益引起人们的高度重视．在分析调速水泵的运行特性和高效区约束条件的基础上，给出了基于最小轴功率的循环水系统效率优化模型，并用遗传算法求解，得到最优决策向量．实验结果表明：该优化模型和求解算法能够有效地寻求循环水系统的最优运行组合和最佳调速比，使水泵运行在高效区内，提高循环水系统运行效率；与约束变尺度算法相比，遗传算法更具优越性，其求解速度较快，求解质量较高．     

遗传算法在计算机系统优化问题中的应用

将遗传算法应用于可靠性领域,在满足计算机系统可靠度的条件下,求出系统配置的最低费用。利用遗传算法解决此类问题,具有收敛速度快,搜索效率高等优点。     

用遗传算法求解旅行商问题

论述了用遗传算法求解旅行商问题（TSP）的算法步骤,给出了在MATLAB环境下用遗传算法解决旅行商问题的具体程序设计．将此算法应用到6个旅行商问题中,并将得到的运行结果与用弹性网络得到的结果进行了比较,发现用遗传算法得到的结果与最优解较为接近．     

凝汽器循环水系统优化运行方案的研究

目前绝大多数电厂的运行人员在机组运行过程中,当负荷变化、循环水入口温度变化及凝汽器工作条件变化时,仅凭经验通过看真空表值,来决定开启循环水泵的台数,因此不一定是在机组的最佳真空下运行.采用绘图方法,以国产300 MW机组为例,分析了循环水入口温度变化时,不同的机组负荷、不同的循环水流量对应的汽轮机功率改变值和循环水泵耗功的改变值,从而得出循环水系统的优化运行方案;利用Visual Basic 6.0面向对象语言,基于Windows系统,开发了循环水系统优化运行的可视化软件,为电厂的经济运行提供了理论依据.     

求解水库优化调度问题的动态规划-遗传算法

综合动态规划和遗传算法的优点,基于贝尔曼最优化原理将水库优化调度按阶段划分为若干多目标决策子问题,各子问题采用混合编码的多目标遗传算法求解,从而提出了一种求解水库优化调度问题的动态规划-遗传算法.该算法不仅在时间上通过划分阶段降维,而且采用遗传算法克服离散状态空间组合所产生的维数灾问题.从理论上论证了动态规划-遗传算法的全局收敛性,分析得出该算法的效率一般高于遗传算法;并经数值试验表明:在计算时段数较多时,动态规划-遗传算法显著优于遗传算法.因此,提出的动态规划-遗传算法为求解水库优化调度问题提供了新的思路与途径.     

火电厂循环水系统优化控制技术的研究

基于理论分析和试验分析相结合的方法,对火电厂汽轮机、凝汽器、循环水泵和管网系统的主要特性和相互制约关系进行分析,把建立的数学模型和现场试验数据库编成应用软件,实现火电厂循环水系统的优化功能并指导经济运行,获得了良好的节能效果。     

遗传算法在求解度约束最小生成树中的应用

提出采用遗传算法求解度约束最小生成树问题的思路,从问题的描述,用Prufer数对树进行编码及度的改进,到具体的算法描述,进行了详细说明,最后用实例分析验证了该算法的可行性,取得了令人满意的结果.     

遗传算法在求解度约束最小生成树中的应用

提出采用遗传算法求解度约束最小生成树问题的思路，从问题的描述，用Prufer数对树进行编码及度的改进，到具体的算法描述，进行了详细说明，最后用实例分析验证了该算法的可行性，取得了令人满意的结果。     

改进遗传算法求解交通最优路径的实现

针对在现实生活中的智能交通诱导系统中求解实时最优路径问题,根据实时交通信息,以车辆周转时间最短,提高路网道路运行效率为目标建立模型．在基本遗传算法中引入了一种新的带染色体交叉控制策略得到改进遗传算法,并配合循环交叉,来求解实时最优路径．通过实验结果来说明该方法的是有效的．     

火电厂负荷经济分配的遗传算法解法

研究了遗传算法在火电厂负荷经济分配中的应用,针对火电厂负荷优化分配问题,建立数学模型;根据负荷经济分配问题的特点,对遗传算法的初始群体生成方法进行改进,通过C语言编程实现了计算机模拟,算例仿真证明了设计的有效性.     

采用遗传算法的双频Wilkinson功分器的优化设计

采用遗传算法对双频等分Wilkinson功率分配器进行优化设计．双频等分Wilkinson功率分配器由两节阻抗变换器和两个隔离电阻组成．基于理想传输线模型,采用偶模/奇模分析便可得到功率分配器的参数设计方程．在此基础上,采用遗传算法进行优化设计,加入了最优保持操作、变概率的交叉和变异操作,解决了遗传算法的早熟收敛问题．使用射频仿真软件ADS对优化后的双频等分Wilkinson功率分配器进行仿真分析,结果表明:在两个给定的频率上,所有端口有着良好的匹配,隔离度大于40dB．经优化设计后的功率分配器在两个频率上都具有良好的性能．     

基于改进遗传算法的有功经济负荷分配

提出将爬山算法与遗传算法相结合,从而构成了求解有功负荷分配问题的混合遗传算法,并进行实验计算。计算结果表明,用混合遗传算法求解有功负荷分配问题,可以在一定程度上克服遗传算法在局部搜索能力方面的不足和爬山算法在全局搜索能力方面的不足,从而得到质量较高的解。     

Optimal Design of Materials for DJMP Based on Genetic Algorithm

The genetic algorithm was used in optimal design of deep jet method pile. The cost of deep jet method pile in one unit area of foundation was taken as the objective function . All tire restrains were listed following the corresponding specification. Suggestions were proposed and the modified. The real-coded Genetic Algorithm was given to deal with the problems of excessive computational cost and premature convergence. Software system of optimal design of deep jet method pile was developed.     

基于并行遗传算法的电力系统无功优化

为了快速有效地求解大型电力系统无功优化的问题,提出了一种基于局域网的分布式并行遗传算法,采用主从式模型来组织局域网内的多台计算机进行并行计算,整个并行系统由一个主处理器和若干个从处理器组成。根据无功优化的特点,为了找到全局最优解,就目标函数及相关参数值的选取和遗传操作进行了改进。算例表明,该方法不仅有效地减少了系统的网络损耗,而且显著地提高了计算速度。     

基于遗传算法的锅炉对流受热面优化设计

为优化结构以降低锅炉制造成本,建立以关键结构参数作为决策变量的锅炉对流受热面优化设计模型.提出采用遗传算法进行锅炉对流受热面优化设计的方法,实现完成既定传热任务而减小传热面积的优化目标.选择整数编码形式,并引进变量约束条件、显式函数约束条件和隐式函数约束条件来控制对流受热面结构参数并保证性能指标.利用锅炉设计案例库,采用案例检索与随机生成相结合的方法产生设计方案的初始群体,有效结合设计经验与遗传算法的搜索功能.采用均匀交叉与算术交叉相结合的交叉操作,以及均匀变异产生新个体.采用比例选择与精英保存结合法促进遗传算法向全局最优方向发展.计算结果表明：该方法适用于锅炉对流受热面结构优化设计,能够有效提高设计质量.     

Simulation platform of economical operation and dispatch for power plant based on float-coded genetic algorithm

This paper discusses a float-coded genetic algorithm and its application to the optimization of the power plant operation concerning the simulation problem of economical operation for power plant systems. The method proposed realizes the load optimization between generating units of power plants and their loads, solves the problem of influence of a unit plant pause spoilage and load variance on the optimal plant combination and load, and finally establishes a simulation platform for the power plant economical operation.     

热泵循环技术在热电厂的应用

介绍了热泵技术的原理,并结合某发电厂应用实例,说明了在电厂中可以采用热泵技术,循环水不再全部依靠冷却塔降温,而是部分作为各级热泵的低温热源,提高热电厂额定供热能力,减少了汽轮机的抽汽量,增加汽轮机的发电能力,提高系统整体能效。经过实际运行,各项指标达到了设计要求。热泵循环技术在热电厂中应用前景良好,具有推广价值。     

Performance optimization of electric power steering based on multi-objective genetic algorithm

The vehicle model of the recirculating ball-type electric power steering (EPS) system for the pure electric bus was built. According to the features of constrained optimization for multi-variable function, a multi-objective genetic algorithm (GA) was designed. Based on the model of system, the quantitative formula of the road feel, sensitivity, and operation stability of the steering were induced. Considering the road feel and sensitivity of steering as optimization objectives, and the operation stability of steering as constraint, the multi-objective GA was proposed and the system parameters were optimized. The simulation results show that the system optimized by multi-objective genetic algorithm has better road feel, steering sensibility and steering stability. The energy of steering road feel after optimization is 1.44 times larger than the one before optimization, and the energy of portability after optimization is 0.4 times larger than the one before optimization. The ground test was conducted in order to verify the feasibility of simulation results, and it is shown that the pure electric bus equipped with the recirculating ball-type EPS system can provide better road feel and better steering portability for the drivers, thus the optimization methods can provide a theoretical basis for the design and optimization of the recirculating ball-type EPS system.     

基于遗传算法的区域电力市场日交易计划研究

通过对区域电力市场日交易计划的研究,建立了区域电力市场发电侧日交易计划的数学模型.该数学模型考虑了机组组合问题,还考虑了以边际电价和机组实际报价的2种结算方式.应用遗传算法求解数学模型,同时针对标准遗传算法中存在的问题,采用了一个十进制———二进制混合编码的遗传算法,并结合区域电力市场日交易计划模型的特殊性,对算法设计和求解中的若干关键技术,包括约束处理技术、遗传算子设计和算法效率优化等进行了研究.最后运用分布式协同方法求解,并进行基于.NET的程序架构设计,对于提高算法效率,解决遗传算法的收敛问题都较有利.