遗传算法在火电厂机组负荷优化分配问题中的参数选择

以火电厂机组负荷优化分配问题为例,首次全面分析了实数遗传算法在该实例中各操作参数(遗传代数、交叉概率、变异概率、惩罚系数和选择压力)对优化效果的影响,为遗传算法在火电厂这类优化问题中遗传操作参数的选择提供一定的参考依据。     

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。     

对火电厂机组负荷优化分配算法的研究

通过对各项经济指标的探讨,指出负荷优化分配算法应以全厂煤耗量最小为目标.同时分析了影响煤耗特性的一些因素,建立了各单元机组的性能模型,经对数据进行在线处理和更新,得到更为准确的煤耗特性曲线.并在此基础上针对现有的等微增率算法的局限性,对其进行了改进,主要考虑了特性曲线的拟合方法、特性曲线有间断点的近似处理和机组出力上下限越界问题.     

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。     

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。     

基于MATLAB优化工具箱的机组负荷优化分配

文章根据火电厂机组耗量函数多为二次曲线的特点，提出了基于MATLAB优化工具箱的机组负荷分配模型，通过计算并与原等微增率方法进行比较得出该分配过程不仅简洁、快速，而且具有很好的节能效果。     

一种简捷的机组负荷优化分配新方法

提出一种利用模式搜索算法进行机组负荷优化分配的方法:先利用MATLAB的曲线拟合工具箱对原始数据平滑处理后拟合得到机组的煤耗特性曲线,再利用遗传算法与直接搜索工具箱中的模式搜索算法对机组负荷进行优化分配;仿真计算得到的图形和数据对比表明该分配方法比等微增算法应用范围广且具有更好的节能效果.     

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     

利用MATLAB工具箱进行机组负荷优化分配

提出一种利用MATLAB曲线拟合工具箱和优化工具箱进行机组负荷优化分配的方法，并利用该方法对机组负荷分配中的线性规划和二次规划算法进行比较，通过仿真计算得到的图形和数据对比，直观地得出二次规划比线性规划具有更优的分配效果。利用该方法可以简洁，快速地使传统算法应用到实践中去，且节能效果好。     

改进遗传算法在配电网无功优化中的应用

遗传算法是近年来被广泛应用于无功优化的一种新型的优化算法。结合配电网的特征，对遗传算法的选择操作、交叉和变异算子、终止判据等核心操作进行改进，提出一种适合于配电网无功优化的改进遗传算法。计算实例表明，其优化效果优于传统遗传算法。     

多场景概率机组组合在含风电系统中的备用协调优化

备用配置是系统抵御风险、提高运行可靠性的重要手段,也是系统运行安全与经济协调决策的问题。提出了基于状态转移的概率机组组合方法,该方法将风电的运行场景离散化,通过对风电预测误差进行概率表达,并在时间尺度上考虑状态的转移矩阵组成多场景的方法,以场景发生的概率协调系统在场景下的调度决策,并以实时校正备用作为正常和误差场景之间机组的调整限制。通过安全与经济的协调,能够自动为风电出力的波动配置适宜的备用,且模型中考虑了网络安全约束对机组组合和备用决策的影响。最后对含风电系统进行了实例仿真分析,结果表明模型的有效性和可行性,对风电的调度和规划具有指导意义。     

超临界机组智能化协调控制系统研究和实施

提出一种有别于传统燃煤发电机组的智能化协调控制方法,它能根据机组增减负荷和稳态工况,采用合适的控制方式,在变负荷时采用保证机组安全运行的前提下,充分发挥机组变负荷性能的控制方式,更好地满足电网的变负荷要求;在稳态时采用有利于机组稳定经济运行的控制方式,较好地协调厂网利益。智能化协调控制策略包括协调方式的智能化控制方法、直流炉智能化给水控制方法、智能化快速反向变负荷方法和智能化超调控制方法等控制技术。     

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.     

网络图优化及在电厂设备检修中的应用

网络图在电厂设备检修中被广泛应用,但绘制的网络图如何进行优化,这一问题却没有真正解决。从分析工期与费用的关系入手,介绍了网络图优化的方法,并以电厂给水泵大修为例,说明网络图优化的具体应用。研究结果表明．该网络图优化方法用于电厂设备检修,简便、有效、可行。