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。     

深度调峰背景下的厂级热电负荷分配优化

为解决在调峰辅助服务市场下不同容量的热电联产机组的热电调度问题,建立了多台热电联产机组调峰调度模型,该模型以全厂收益最大为目标函数,使用分段三次Hermite插值法计算燃煤成本,综合考虑机组的热电出力约束条件,使用粒子群算法求解机组之间的热电调度问题。以某热电厂典型日热电负荷为例进行算例分析。结果表明：所建调峰调度模型能显著提升全厂总收益,且全厂总收益随调峰分摊金额的提高而减少;当热负荷增大时全厂总收益也增大,在全厂电负荷约为机组额定容量之和的60%时,全厂总收益达到最大。     

基于黏菌算法的热电联产机组负荷优化分配

针对母管制热电联产机组热电分配不合理、能耗高的问题,提出采用黏菌优化算法,以先汽机侧、后锅炉侧的顺序进行负荷优化分配的方法,并通过某“三炉两机”母管制热电联产机组的实际运行数据,对所提方法进行了验证。结果表明：优化后机组汽耗率降低了0.063 t/(MW·h),煤耗率降低了0.126 kg/t;在满足供热条件的基础上,通过合理的热电负荷分配,可以降低汽机侧汽耗率和锅炉侧煤耗率,从而实现能量利用效率的最大化。     

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。     

基于模型预测的多模式供热电厂机组间负荷优化分配调度研究

为解决热电厂机组间负荷分配不合理的问题,提出一种基于模型预测的多模式供热电厂多机组间负荷实时优化分配方法。基于模块化建模原理构建热电厂全厂范围的机理仿真模型,并运用运行数据对模型辨识校准,根据机组特性和电网调峰补贴政策,建立全厂的运行经济性收益评估模型,进而设计基于粒子群算法的负荷实时优化方法,借助性能预测模型预测评估各方案的经济性。以某包含高背压、切缸、抽汽、光轴4种供热模式机组的电厂为例,对不同电、热负荷组合工况下的厂内负荷进行优化分配研究。应用结果表明：该方法可根据热、电负荷的实时指令在线获得经济性优化的厂内机组间负荷分配方案。     

基于遗传算法的多机型多热源复杂热电负荷优化分配方法

热电联产机组因同时能生产热负荷和电负荷而得到了广泛应用.机组在不同热、电负荷下的热耗不同,不同机组在相同热、电负荷下的热耗也不相同.因此,为达到节约能源的目的 ,对其进行热电负荷优化分配成为至关重要的问题.针对某电厂的多机型、多热源的复杂机组,提出了一种改进的遗传算法,对该机组进行负荷优化分配.结果 表明,优化后的热耗...     

燃机电厂9F型机组热电负荷优化分配研究

电厂热电负荷优化分配是指在全厂总调度负荷下,根据各机组的热力性能确定各机组应承担的热电负荷,使得全厂效益最大或能耗最小的一种最优化问题.不同于燃煤热电厂,燃机电厂9F型机组由于设计为燃气轮机加蒸汽轮机的组合方式运行,因此在联合循环热力性能模型建立上较为复杂.提出了将余热锅炉新蒸汽参数作为中间变量,建立了机组天然气燃料消耗与电负荷、热负荷之间的关系模型,确定了优化计算的目标函数和边界约束条件,并采用非线性规划方法求解.模拟与实际运行结果均表明,该优化分配方法能有效降低燃机电厂燃料消耗水平,可以为同类型燃机电厂热电负荷优化分配提供参考.     

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。     

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。     

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。     

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。     

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.     

M5’模型树在热电厂负荷优化中的应用

机组汽耗特性是热电厂负荷优化分配的基础.为了改进传统单一多元线性回归模型无法适应非凸、非连续的汽耗特性,本文基于M5’模型树算法,滚动利用机组自动化系统的最新历史数据获取最新汽耗特性,并在此基础上建立实时厂级负荷优化模型,给出了应用差分算法求解全局最优解的方法.实例表明:所建立的汽耗特性模型的预测能力强且建模过程可控,方便应用于热电厂的负荷优化,具有实用价值.     

基于NSGWO的火电厂负荷优化分配研究

针对传统多 目标灰狼优化算法易出现局部最优和稳定性差的问题,提出了一种改进的多 目标灰狼算法.引入基于顺序查找策略(ENS)的非支配排序方法提高算法的速率,采用基于参考点的选取策略以均衡算法优化结果分布,并通过模拟二进制交叉进化机制改善算法跳出局部最优解的能力.结合多 目标算法的评价指标,开展基准函数仿真试验,验证了改...     

基于V2G的配电网负荷优化策略研究

基于电动汽车与电网互动（V2G）系统,提出一种电动汽车参与配电网负荷优化调节的分析模型。设计了V2G参与负荷调节的控制系统框架,以配电网负荷曲线波动方差最小为目标,考虑电动汽车用户的充电需求、动力电池的充电约束和传输线的功率约束构建了优化分析模型,并采用遗传算法（GA）分析计算,获得负荷优化后的负荷曲线和电动汽车的充放电时间。实例仿真验证了该优化控制法的有效性。     

厂级AGC机组负荷优化分配系统研究

针对我国目前电网的调度模式,提出了在自动发电控制(AGC)方式下的厂级负荷优化分配系统实现方案,该方案不改变电厂原有网络结构,直接在厂级监控信息系统中增加负荷控制节点,这样既不改变控制系统原有的各项功能,又使厂级负荷控制的投切比较灵活,大大增强了系统的稳定性。在优化算法上提出了遗传禁忌混合算法,以某电厂的3台机组为例,采用2008年负荷数据进行优化分配,并与实际分配进行对比,结果表明采用该算法进行优化分配后煤耗率下降了0.2g/(kW.h)～5.3g/(kW.h),对电厂节能降耗,提高经济效益有重要意义。     

基于改进的鱼群算法的厂级负荷分配优化

本文从机组经济性的角度出发,建立了在假定目标下的最优负荷分配模型,并结合由多种智能算法改进后的鱼群算法对模型进行最优值的求取,切实提高了算法的收敛速度及寻优的准确度。在实例中,选择3台机组进行负荷优化分配,仿真结果表明了模型的合理性及改进算法的可行性,同时本文在最后的内容当中对模型进行变化,引入了"附加经济函数",即在原有目标函数的基础上增添了新的目标函数,利用目标函数的变化去限制机组负荷分配过程中的频繁变动,进而达到减少机组负荷的频繁反调的目的。