火电机组节能发电调度优化方法研究

【摘要】：能源紧缺和环保压力的增大,使电力行业面临越来越严峻的节能减排形势。我国于2007年颁布了《节能发电调度办法(试行)》,提出了节能发电调度的概念并陆续开展了相关试点工作。本文分析总结了节能发电调度开展的背景、现状以及尚待解决的问题,并详细研究了调度优化方法。 在出力分配优化中,本文定义机组综合煤耗和综合煤耗微增率的概念并给出了计算方法。基于此提出了火电机组出力分配最优性判定条件,采用该条件,可以简易判断出当前机组出力分配是否达到最优；提出了出力分配优化算法,该算法能有效处理约束条件并降低系统煤耗,同时使得计算量具有较强伸缩性。 在机组组合优化中,考虑调度计划的实用性,本文将机组组合优化模型分解为确定末状态和状态改变时间两个优化问题,同时,对约束条件进行改进和完善。《办法》强调在机组组合优化中,机组开机应按照能耗水平进行排序,然而机组能耗水平多是基于满负荷运行得出的,且考虑其他影响因素,以煤耗水平作为单一贪婪因子解决机组组合问题难以找到最优解。本文立足这一原则和特点,利用模糊多属性决策完善机组开机排序指标,提出扩展贪婪因子的贪婪算法。考虑贪婪算法求解高效的特点,本文利用其求解机组组合的初始可行解。结合机组组合优化模型中约束条件的特点,本文利用深度优先搜索算法对机组组合方案进行遍历,遍历时通过对约束条件进行排序,逐步松弛以尽早排除不可行解,减小计算量。 云计算技术作为目前发展迅速的一项新技术,在电力系统的应用也将成为趋势,本文分析了云计算在电力系统中的应用领域,重点介绍调度环节中云计算技术与本文所提优化方法之间的结合应用等。 作为电力行业节能减排的一项重要政策和技术手段,节能发电调度的推广需要大量的研究和实践,本文重点研究了节能发电调度的优化方法,对于促进节能发电调度的应用具有重要意义。 【关键词】：节能发电调度 机组组合 出力分配 等耗量微增率 综合煤耗 贪婪算法 深度优先搜索 云计算
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TM611
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 1 绪论10-18
• 1.1 研究背景10-14
• 1.1.1 电力行业节能减排10-11
• 1.1.2 发电调度概述11
• 1.1.3 调度机制转变11-13
• 1.1.4 节能发电调度试点13-14
• 1.2 研究意义14-15
• 1.3 国内外研究现状15-16
• 1.3.1 国外的经济调度15-16
• 1.3.2 国内主要研究方向及现状16
• 1.4 本文主要工作16-18
• 2 基于等综合煤耗微增率的出力分配优化算法18-36
• 2.1 出力分配优化模型18-19
• 2.2 常用优化方法19-22
• 2.2.1 等耗量微增率原则19-21
• 2.2.2 最优潮流与出力分配优化21-22
• 2.3 煤耗统计口径22-23
• 2.4 机组综合煤耗率23-26
• 2.4.1 综合煤耗影响因素23-24
• 2.4.2 综合煤耗微增率求取方法24-26
• 2.5 出力分配最优性判定条件26-29
• 2.5.1 单时段最优性条件26-28
• 2.5.2 多时段最优性条件28-29
• 2.5.3 网络约束条件处理方法29
• 2.6 出力分配优化算法29-32
• 2.6.1 单时段优化算法29-30
• 2.6.2 多时段优化算法30-32
• 2.7 算例分析32-35
• 2.8 小结35-36
• 3 贪婪算法与深度优先遍历结合的机组组合优化方法36-62
• 3.1 机组组合优化常用方法概述36-41
• 3.1.1 穷举法36
• 3.1.2 启发式算法36-38
• 3.1.3 数学优化类38-39
• 3.1.4 智能算法39-41
• 3.2 贪婪算法概述41-42
• 3.2.1 背包问题的贪婪算法求解41-42
• 3.2.2 贪婪算法求解机组组合42
• 3.3 深度优先搜索概述42-43
• 3.4 机组组合优化模型43-47
• 3.4.1 传统机组组合模型43-45
• 3.4.2 机组组合优化改进模型45-47
• 3.5 模糊多属性开机排序47-52
• 3.5.1 模糊理论基础47-49
• 3.5.2 扩展贪婪因子49-52
• 3.6 机组组合优化方法52-57
• 3.6.1 求解初始可行解52-54
• 3.6.2 边际机组深度优先遍历54-57
• 3.7 算例分析57-61
• 3.8 小结61-62
• 4 云计算在电力系统调度中的应用62-65
• 4.1 云计算技术概述62-63
• 4.2 电力系统中的云计算63-64
• 4.3 云计算在调度优化中的应用64
• 4.4 小结64-65
• 5 结论与展望65-67
• 5.1 结论65
• 5.2 展望65-67
• 参考文献67-72
• 个人简介及在学期间发表的论文72-73
• 致谢73

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