节能发电调度与实时控制的智能优化分配算法

【摘要】：节能发电调度是电力行业节能减排的重要环节，是节能减排的重要工作之一。本文主要研究节能发电调度的中短期调度计划和AGC实时调度两种模型。中短期调度计划的数学模型已较为成熟，本文针对以机组煤耗量最低为优化目标，提出一种新型进化算法：群搜索优化算法GSO；而AGC实时调度模型是目前的研究难点所在，本文通过研究互联电网CPS考核的方式与特点，提出AGC总功率指令的优化分配实现节能调度，并运用基于强化学习的若干人工智能算法对AGC系统进行实时控制。 首先针对节能发电调度中短期调度计划的有功负荷分配，提出以机组煤耗量最低为优化目标，运用群搜索优化算法GSO进行求解。为验证GSO算法的效果，在算例研究当中，通过3机组模型对GSO算法的寻优能力和计算稳定性均进行详细研究，并通过10机组模型对GSO算法在高维度运算空间的性能进行研究。计算结果显示，GSO算法具备较强的寻优能力，并且收敛性较好。在3机组系统中的煤耗量比遗传算法低0.22%，在10机组系统中煤耗量比遗传算法低1.1%。 然而节能发电调度的实时控制是当前工程及科研领域的难点，本文提出通过AGC系统总功率指令的动态优化分配实现节能发电调度。在经典Q学习的基础上引入了多步回溯Q(λ)算法，通过IEEE经典两区域互联电网的AGC系统的仿真，研究多种分配策略如何控制机组跟踪负荷曲线，着重研究在一天模拟负荷曲线下的各机组煤耗量优化效果。结果显示Q(λ)算法在CPS考核指标和机组煤耗统计上展现出较佳控制效果，比传统算法的煤耗量低0.49%。 最后对于大规模互联电网机组数量的增加可能导致的维数灾问题，本文提出分层Q(λ)算法针对机组类别进行初次分配，再对组内的各机组进行二次分配。研究结果显示分层策略有效减少了Q(λ)算法的搜索空间维度，获得良好的实时控制性能，比传统算法的煤耗量低0.564%，证明了在多机组大规模互联电网应用分层强化学习的可行性。 本论文的研究得到国家自然科学基金项目（50807016，51177051），中央高校基本科研业务费（2012ZZ0020），清华大学国家重点实验室开放项目（SKLD10KM01）资助。 【关键词】：节能发电调度 有功负荷分配 实时发电控制 群搜索优化算法 强化学习
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TM76
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-16
• 1.1 课题的背景和意义9-10
• 1.2 研究现状10-14
• 1.2.1 节能发电调度方式10
• 1.2.2 调度的数学模型10-11
• 1.2.3 优化算法与智能控制策略11-14
• 1.3 本文主要工作14-16
• 第二章 节能发电调度模式及其关键技术16-28
• 2.1 节能发电调度模式16-19
• 2.1.1 节能发电调度的时间维度构成16-17
• 2.1.2 节能发电调度计划实施过程17-18
• 2.1.3 节能发电调度各阶段的衔接18-19
• 2.2 节能发电调度与实时控制的关键技术19-26
• 2.2.1 AGC智能化决策和自适应协调优化调度模型研究19-23
• 2.2.2 超短期负荷预测模型与超前控制方法23-24
• 2.2.3 安全校核、灵敏度分析及预防与校正控制方法研究24-25
• 2.2.4 并网发电机组调节性能动态监测与分析评价方法25
• 2.2.5 调度计划、调度调整和发电控制阶段的发电需求与协调关系模型25-26
• 2.3 本章小结26-28
• 第三章 基于群搜索优化算法GSO的节能发电调度有功负荷分配28-43
• 3.1 节能发电调度下的有功负荷分配28-29
• 3.2 群搜索优化算法GSO原理29-34
• 3.2.1 动物搜索行为29-30
• 3.2.2 GSO算法原理30-34
• 3.3 目标函数及约束条件34-36
• 3.3.1 目标函数34-35
• 3.3.2 约束条件35
• 3.3.3 约束项的处理35-36
• 3.4 仿真研究36-41
• 3.4.1 三机组系统36-38
• 3.4.2 十机组系统38-41
• 3.5 本章小结41-43
• 第四章 基于多步回溯Q(λ)算法的节能发电调度实时控制43-67
• 4.1 节能发电调度下的AGC实时调度43-44
• 4.2 强化学习及多步回溯Q(λ)算法原理44-50
• 4.2.1 强化学习的概念44-46
• 4.2.2 经典Q学习算法46-47
• 4.2.3 多步回溯Q(λ)算法47-50
• 4.3 目标函数、约束条件与奖励函数50-52
• 4.3.1 目标函数50
• 4.3.2 约束条件50-51
• 4.3.3 Q(λ)算法奖励函数及参数设置51-52
• 4.4 仿真研究52-65
• 4.4.1 仿真模型52-53
• 4.4.2 仿真步骤53-54
• 4.4.3 仿真结果54-65
• 4.5 本章小结65-67
• 第五章 基于分层Q(λ)算法的节能发电调度实时控制67-79
• 5.1 分层Q(λ)算法原理67-68
• 5.2 机组模型与动作策略68-69
• 5.3 仿真研究69-78
• 5.4 本章小结78-79
• 结论79-80
• 参考文献80-85
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果85-86
• 致谢86-87
• 附录87

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