机组负荷优化分配的改进遗传算法

研究了遗传算法在机组负荷优化分配中的应用。针对简单遗传算法的缺点．根据具体问题的特征,对算法进行了改进,避免了在遗传操作过程中产生不可行解,提高了搜索效率。算例证明了该方法是正确和有效的。     

动态规划及其在电厂经济负荷分配中的应用

本论文是笔者参加“陡河电厂单元机组运行监控功能加强” 科研课题的一个组成部分,着重讨论有关并列运行机组间经济负荷调度问题。 文章概要地介绍了动态规划及其在电厂经济负荷分配中的应用,并就能量分配问题,给出了动态规划通用递推算法及其相应的计算机程序框图,最后,结合陡河电厂在役运行机组间的经济负荷调度组织了38种组合工况进行分配计算,并对计算结果进行了分析结果充分地说明了这种方法及其计算结果的可信性与实用价值,清晰地展示出动态规划方法在电厂经济负荷分配中应用的优越性。     

基于ANN和遗传算法的联合循环电厂机组负荷经济分配

提出了适用于F级单轴联合循环机组负荷经济分配的数学模型.针对传统的热耗曲线难以真实反映联合循环机组热耗特性的问题,本文采用基于前馈型ANN的机组变工况模型来实现对机组热耗的精确计算.提出了一种改进型的遗传算法用于模型的求解.对一个含有3台(套)该类型机组发电厂的计算分析表明了该算法的可行性,其负荷分配结果发电成本更低,经济性更好.     

基于EBSILON的热电厂热电负荷分配优化研究

为优化热电厂热电负荷分配,提高热电厂运行热经济性,利用EBSILON软件建立某热电厂350和330 MW热电联产机组热力系统仿真模型和热经济性模型,根据抽汽点的蒸汽焓值进行热负荷计算,采用(火用)分析方法对热电联产机组进行能耗特性分析,得到两台机组在安全运行区间内的(火用)效率分布规律。通过遗传算法,研究不同热电负荷分配方式对热电厂热经济性的影响,进一步对热电厂典型日的热电负荷进行分配优化。结果表明：当机组供热流量达到最大值且电负荷为该供热流量下的最大值时,机组的(火用)效率达到最大值,对电负荷和热负荷进行分配优化的节能收益大于对单一因素优化;采用遗传算法优化热电负荷后,典型工况下全厂标准煤耗量降低1.75 t/h、发电标准煤耗率降低3.65 g/(kW·h)、(火用)效率提高0.49%;典型日全厂标准煤耗量降低35 t/d、发电标准煤耗率降低3.16 g/(kW·h)、(火用)效率提高0.41%。     

热电厂热电负荷分配方法的研究

针对热电厂对外供应２种不等价的能量－热能和电能的特点,根据热量法的原则,通过将供热机组的发电分解为热化发电和凝汽发电,经过理论推导得出了热电厂、电负荷分配的数学模型,将热电厂复杂的热电负荷分配简化为相对独立的热负荷分别进行分配,并给出了具体分配方法和应用实例。     

基于遗传算法的热电厂负荷优化计算方法

供热机组待优化的变量多,传统的负荷优化方法虽然各具优点,但它们共同的无法解决的困难是当问题规模扩大,变量和约束条件很多时,会很容易陷入局部最优,而使数值稳定性降低,最终导致收敛困难。本文利用遗传算法良好的非线性映射能力,以某热电厂为例,介绍了应用遗传算法建立热电厂负荷优化模型的方法,并将其成功应用于该热电厂的负荷优化。     

机组负荷在线优化分配技术在闵行电厂的应用

电网要求每台机组的出力都由电网调度直接控制(AGC运行方式)，因而传统的经济调度手段在电厂内部已经不再适用。从经济调度的必要性出发，提出采用机组负荷在线优化分配技术。采用这一技术的关键，是对电厂总出力的调控能力要达到电网调度直接控制每台机组出力时的水平。结合具体工程项目，对优化目标函数、约束条件及最优化求解方法等进行了研究。图1参3     

供热机组间热电负荷优化分配的研究

通过分析供热机组间热、电负荷分配的特点,建立了热、电负荷优化分配的数学模型。利用复形调优法,对宁波中华纸业有限公司热电厂2台供热机组间热、电负荷最优分配方案进行了优化分析计算。实际运行表明：该优化方法性能可靠,操作方便,可提高热电机组运行的经济性。     

基于遗传算法的抽汽供热机组间的热电负荷分配优化研究

目前,随着电网中新能源电力的规模接入,缺乏全局优化指导的传统调度模式使得电网整体运行效率低下,火电厂的节能减排日趋重要。本文针对电厂中200 MW及600 MW供热抽汽机组间热电负荷的分配优化问题进行了相关研究,通过理论计算和现场实验相结合的方法,建立了不同热、电负荷下每台机组的热耗曲线,在考虑冷凝器背压的情况下,利用热耗曲线以及机组的耗差信号,通过遗传优化算法,实现了热电负荷分配优化,达到了节能降耗的目的。这对我国供热机组占绝大多数的北方电厂的节能优化具有一定借鉴意义。     

鞍山热电厂采暖期热负荷分配优化方案

该文在建立鞍山热电厂热力设备的多变量特性方程的基础上，应用最优化理论，建立了鞍山热电厂采暖期负荷分配的优化数学模型，得出了鞍山热电厂在采暖期负分配的优化方案，图１表２参６。     

改进的人工鱼群算法在电力系统经济负荷分配中的应用

经济负荷分配是提高电力系统经济运行、减少发电成本的关键问题,针对现行优化电力系统经济负荷分配方法存在的不足,在传统人工鱼群算法基础上,引入了动态变量(可变感知距离、变尺度移动步长和随机移动的概率)和t分布概率算子,提出了一种改进的人工鱼群算法对机组有功出力进行合理分配,并利用该方法对某地3机系统进行多时段仿真。结果表明,该算法不仅优化了多台机组负荷的最优分配,且能更快更准地获取全局最优解,具有较高的使用价值。     

火电站多目标负荷调度及其算法的研究

对传统意义下负荷调度模型进行修正,同时考虑最小化燃料费用和污染排放量,提出了火电站多目标负荷调度模型;并将强度Pareto进化算法(SPEA2)与并行遗传算法(PGA)相结合对其求解.结果表明:该算法求得的Pareto最优解分布均匀、收敛速度快、寻优能力强,决策者可根据不同的侧重点在Pareto解集中选择最终的满意解.应用该算法对某电厂进行多目标负荷调度,验证了其可行性和有效性.     

基于最小变动成本煤耗率的电厂负荷优化分配

在传统的电厂负荷优化分配基础上,引入了能量价值理论和环境成本,推导出与电煤能价比和环境成本相关的机组变动成本煤耗率,建立了机组运行综合评价体系.以电厂变动成本煤耗率最小为目标,对某电厂机组进行负荷优化分配,结果表明:与发电煤耗率相比,采用变动成本煤耗率作为机组负荷优化分配的目标更经济,而且负荷越低,节能效果越显著;电煤能价比减小时,电厂总变动成本煤耗率大幅下降;环境成本会使电厂总变动成本煤耗率升高.     

基于改进混沌粒子群算法的火电厂经济负荷分配

提出了一种改进混沌粒子群算法,将抛物线与混沌序列相融合产生惯性权重,并引入遗传算法中的交叉思想,增加种群中粒子的多样性.建立了考虑汽轮机阀点效应的火电厂经济负荷分配模型,并采用等概率负荷调整约束处理方法处理经济负荷分配中的约束条件,以40台机组经济负荷分配为例进行仿真计算.结果表明:与传统混沌粒子群算法相比,改进混沌粒子群算法优化后的煤耗成本最佳值约降低0.78%;通过与其他智能优化算法的对比,验证了所提出的改进算法具有更好的优化效果和鲁棒性.     

变压器负载经济调度方式的研究与应用

本文依据负载与变压器经济运行的关系,分析了通过削峰填谷和提高负荷率的方式来降低运行中电网的有功功率消耗和无功功率消耗,实例应用证明了电网经济调度节电效果显著,可为供电企业创造一定的经济效益。     

计及环境效益的虚拟电厂经济性优化调度

虚拟电厂（Virtual power plant, VPP）能有效减小新能源对电网的冲击,提高供电可靠性。本文在分析了VPP各分布式电源（Distributed generator, DG）发电成本的基础上,构建了计及环境效益的含风力发电、光伏发电、小水电和微型燃气轮机发电的VPP经济性优化调度模型,设计了基于小水电季节特性的VPP运行策略。以各时段内VPP实际出力跟踪计划出力、同时VPP发电成本和环境成本最小为目标,通过粒子群算法计算得到VPP各DG的出力。讨论了丰水期、平水期和枯水期VPP完成计划出力时微型燃气轮机出力系数,比较了丰水期、平水期和枯水期VPP发电成本和环境成本,并基于火力发电的环境成本计算了丰水期、平水期和枯水期VPP环境效益。实验结果验证了所建模型和运行策略的合理性,并表明VPP能有效平抑新能源出力偏差,降低DG发电总成本。     

遗传算法在电厂NOx减排中的应用

通过遗传算法回归,得到电站锅炉及NOx排放的预测模型.模型预测的结果与实际测得值吻合得非常一致.将模型的参数进行优化,并调节可控参数,可以得出电厂NOx排放效果最好的最优解.     

电站机组负荷优化分配算法分析比较

目前,节能减排已成为火电厂面临的迫切任务。在发电厂各发电机组间实行机组的负荷优化分配意义重大。所以,优化算法的发展日益受到广大学者的关注。对国内外出现的负荷优化算法进行了较为全面的总结,将其分为传统优化算法、人工智能优化算法和新兴优化算法。针对相关算法的优缺点加以分析比较。     

火电厂多机组负荷经济分配方法

针对SIS系统火电厂多机组负荷经济分配的要求，从单元机组锅炉和汽轮机设计计算书或性能考核试验数据出发，结合单元机组实时性能计算和耗差分析的原理，提出了一种可以同时解决机组负荷特性线的获取和机组负荷特性线的实时修正问题的火电厂多机组负荷经济分配的方法。该方法计算简捷、实时性强，在获得负荷优化分配结果的同时，给出了负荷优化分配的准确效果。