基于融合寻优算法的热电负荷经济性调度

在“双碳”目标下,发展能源利用效率高的热电联产电厂是非常必要的。热电负荷经济性调度是热电联产电厂降低能耗、提高企业经济效益的重要技术手段。为了获得更具经济优势的负荷分配结果,以文献中七机组的典型热电联产电厂为例,构建了热电负荷分配经济性模型,通过引入布谷鸟灰狼融合算法,同时使用惩罚函数进行约束处理,构建得到了不同的优化分配方案,并对所建立模型进行了负荷经济性调度。结果表明：优化后发电成本最低可达10113.81美元/h,与文献结果接近,且优于传统方案优化效果。此外,4种不同方案的优化结果对比表明,提出的CS-GWO算法在算法性能方面具有明显优势,其展现出了更好的收敛性及鲁棒性,能更加快速、准确地为电厂与电网、热网间的负荷匹配问题提供合理的解决方案。