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基于节能减排的多目标优化发电调度研究

作　者: 饶攀
导　师: 彭春华
学　校: 华东交通大学
专　业: 电力系统及其自动化
关键词: 节能减排发电调度多目标优化微分进化小生境动态调整机制
分类号: TM73
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

为了实现能源生产与环境保护协调发展,建设环境友好型社会,节能减排已经成为当前全国经济工作的一项关键任务。特别是我国的电力工业以煤电为主,并且这种格局在今后相当长的一段时期内将继续保持下去,其对能源产生的压力和环境产生的影响已经严重制约了电力工业的发展。因此研究节能减排发电调度具有重要意义。本文首先研究节能减排发电调度内容,根据节能减排发电调度的特点构建了多目标优化的数学模型,该模型综合考虑发电机组出力、功率平衡等电力系统安全稳定运行的约束条件,以尽可能实现系统总能耗、总污染排放量最小化的综合优化目标。针对该节能减排发电调度模型,以传统的带精英策略非劣排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II,NSGA-II)和微分进化算法(Differential Evolution Algorithm,DE)为基础,提出一种改进的非劣排序微分进化算法(Improved Non-dominated Sorting Differential Evolution Algorithm,INSDE)对其进行求解。该算法的改进过程如下:采用小生境思想对NSGA-II算法中的Pareto非劣排序的拥挤度机制进行改进;采用DE算法代替NSGA-II算法中的遗传操作;采用动态调整机制控制算法参数对DE算法传统的进化机制进行改进。以克服NSGA-II算法存在的收敛不稳定、容易早熟等缺点。以一个6发电单元的系统为例进行仿真,结果表明,对比传统NSGA-II算法与非劣排序微分进化算法(Non-dominated Sorting Differential Evolution Algorithm,NSDE),INSDE算法能够更好地引导并保证搜索过程向最优解逼近。最后,建立了节能减排优化发电调度系统。该系统能够实现用户管理、发电单元信息管理、数据库管理、在线显示各机组实时出力、优化调度方案分析等功能,能够在一定程度上为实现节能减排发电调度提供科学指导。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-10
第一章绪论  10-14
  1.1 课题的目的和意义  10-11
  1.2 研究现状  11-13
    1.2.1 国内研究现状  11-12
    1.2.2 国外研究现状  12
    1.2.3 存在的主要问题  12-13
  1.3 论文的主要工作  13
  1.4 小结  13-14
第二章节能减排发电调度的研究  14-21
  2.1 节能与减排的理解  14-15
  2.2 节能减排发电调度的内容  15-17
    2.2.1 节能减排发电调度的指导思想  16
    2.2.2 节能减排发电调度的实用措施  16-17
  2.3 节能减排发电调度的影响  17-19
    2.3.1 节能减排发电调度对购电成本的影响  17-18
    2.3.2 节能减排发电调度对系统安全的影响  18
    2.3.3 节能减排发电调度对系统备用容量的影响  18
    2.3.4 节能减排发电调度对电网结构的影响  18-19
    2.3.5 节能减排发电调度对电网企业效益的影响  19
    2.3.6 节能减排发电调度对电力市场的影响  19
  2.4 节能减排发电调度面临的问题  19-20
  2.5 小结  20-21
第三章节能减排多目标优化发电调度模型  21-33
  3.1 考虑污染物排放因素的节能发电调度模型  21-25
    3.1.1 等能耗水平下考虑污染物排序节能发电调度模型  21-23
    3.1.2 考虑排污费的成本累加节能发电调度模型  23
    3.1.3 综合考虑环境经济优化发电调度模型  23-25
  3.2 考虑网损以煤耗最小为目标的发电调度模型  25
  3.3 考虑节能因素的发电调度模型  25-26
  3.4 节能减排多目标优化发电调度模型  26-32
    3.4.1 多目标优化的基本概述  26-28
    3.4.2 机组发电煤耗量方程  28-30
    3.4.3 机组污染物排放量方程  30-31
    3.4.4 网损方程  31
    3.4.5 节能减排多目标优化发电调度模型  31-32
  3.5 小结  32-33
第四章多目标优化算法研究  33-53
  4.1 多目标优化问题的求解方法  33-37
    4.1.1 基于单目标思路的多目标求解方法  33-35
    4.1.2 基于进化算法的多目标优化算法  35-37
  4.2 带精英策略的非劣排序遗传算法(NSGA-II)  37-41
    4.2.1 非劣解集的构造方法  37-39
    4.2.2 最优个体的保留策略  39
    4.2.3 群体多样性的保持方法  39-41
  4.3 非劣排序微分进化算法（NSDE）  41-45
    4.3.1 微分进化算法简介  41-42
    4.3.2 微分进化算法在电力系统中的应用  42-43
    4.3.3 非劣排序微分进化算法（NSDE）  43-45
  4.4 改进的非劣排序微分进化算法（INSDE）  45-49
    4.4.1 改进的排挤机制  45-48
    4.4.2 改进的微分进化算法  48-49
  4.5 最优非劣解  49-50
  4.6 基于INSDE 的节能减排发电调度求解方法  50-52
  4.7 小结  52-53
第五章算例仿真结果与分析  53-68
  5.1 算例接线图及数据  53-54
    5.1.1 IEEE30 节点网络结构图  53-54
    5.1.2 系统参数  54
  5.2 单目标优化  54-60
    5.2.1 对煤耗量单目标优化  55-57
    5.2.2 对排污量单目标优化  57-59
    5.2.3 结果比较  59-60
  5.3 多目标优化  60-67
    5.3.1 NSGA-II 优化结果  60-62
    5.3.2 NSDE 优化结果  62-63
    5.3.3 INSDE 优化结果  63-64
    5.3.4 多目标优化结果比较与分析  64-67
  5.4 小结  67-68
第六章基于C#.NET技术的节能减排优化发电调度系统  68-74
  6.1 系统开发环境  68-70
    6.1.1 .NET 概述  68-70
    6.1.2 C#.NET 概述  70
  6.2 系统设计  70-73
    6.2.1 系统需求分析  70-71
    6.2.2 系统的功能模块  71-72
    6.2.3 系统界面设计及功能开发  72-73
  6.3 小结  73-74
第七章结论与展望  74-75
  7.1 结论  74
  7.2 展望  74-75
参考文献  75-79
个人简历在读期间发表的学术论文  79-80
致谢  80

基于节能减排的多目标优化发电调度研究

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