学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

基于粒子群算法的水电站厂内经济运行分析

作　者: 周逸之
导　师: 黄玉水
学　校: 南昌大学
专　业: 电气工程
关键词: 水力发电水电站经济效益水电站厂内经济运行最优配置动态规划法粒子群算法改进粒子群算法
分类号: TV737
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 11次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

随着我国国民经济的不断发展,对电力资源的需求也日益增加。而在众多获取电能的方式中,水力发电以其成本低、污染小、运营方便等特点格外受到重视。同时,我国丰富的水力资源也为水力发电的迅速发展提供了很好的平台。因此,近十年来,我们水力发电呈井喷状发展,在全国各地兴建了各种大大小小的水电站,其中一些已经在装机容量和水头高度等技术指标上位居世界前列。但是,在致力于装机容量快速增长的同时,如何提高水电质量,提高水电站经济效益,减少水力资源的浪费,实现对资源最优化的利用和配置,也成为一项非常迫切且重要的课题,而由此便提出了水电站经济运行这一概念。为了提高单个水电站经济效益,主要是致力于寻找水电站厂内经济运行方式。水电站厂内经济运行是研究水电站在给定条件下厂内工作机组最优台数、组合及启停次序的确定,机组间负荷的最优分配,即厂内最优运行方式制定和实现的有关问题。在对其进行数学建模后,便转化为一个求最优化配置的问题。目前主要的方法有：等微增率法、动态规划法、遗传算法和粒子群算法。其中,粒子群算法作为一个新兴的算法,本文中进行了详细的介绍。同时,将粒子群算法与目前最常用的动态规划法进行对比,得出其优缺点,并对粒子群算法进行可能的改进,提出一个改进粒子群算法,强化其优点,规避其缺点。最后,以某水电站为模型,对两种方法进行实际应用,并论证改进的可行性。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-9
第1章引言  9-15
  1.1 我国能源现状  9-10
  1.2 大力开发水力资源的意义  10-11
  1.3 我国的水力发电  11-13
    1.3.1 我国水力资源概述  11-12
    1.3.2 我国水电的发展历程  12-13
    1.3.3 我国水电发展中的问题  13
  1.4 提高水电站经济效益  13-14
  1.5 本文所做的工作  14-15
第2章水电站经济运行  15-25
  2.1 概念  15
  2.2 意义  15
  2.3 分类  15-17
    2.3.1 厂内经济运行  15-16
    2.3.2 短期经济运行  16
    2.3.3 长期经济运行  16-17
  2.4 水电站厂内经济运行  17-19
  2.5 寻求水电站厂内经济运行的数学方法  19-24
    2.5.1 等微增率法  19-21
    2.5.2 动态规划法  21
    2.5.3 遗传算法  21-24
    2.5.4 粒子群算法  24
  2.6 本章小节  24-25
第3章动态规划法与粒子群算法  25-38
  3.1 动态规划法详解  25-28
    3.1.1 算法介绍  25-26
    3.1.2 应用  26-28
  3.2 粒子群算法(标准)  28-32
    3.2.1 算法介绍  28-31
    3.2.2 参数的选择  31-32
    3.2.3 对约束条件的控制  32
  3.3 对粒子群算法的改进  32-37
    3.3.1 参数的改进  32-33
    3.3.2 搜索控制函数的改进  33-36
    3.3.3 与其他方法的结合  36-37
  3.4 本章小节  37-38
第4章水轮机组数学模型  38-49
  4.1 水轮机的基本原理  38-43
    4.1.1 分类  38-39
    4.1.2 工作参数  39-41
    4.1.3 效率及最优工况  41-43
  4.2 水轮机的特性曲线  43-45
    4.2.1 水轮机的线性特性曲线  44
    4.2.2 水轮机的综合特性曲线  44-45
  4.3 水轮机数学模型的建立  45-48
    4.3.1 求流量特性曲线  45-46
    4.3.2 通过数据拟合得到数学模型  46-48
  4.4 本章小节  48-49
第5章两种算法的应用  49-59
  5.1 某水电站的数学模型建立  49-53
  5.2 动态规划法的应用  53-54
    5.2.1 各个参数量的选择  53
    5.2.2 动态规划法主程序  53-54
    5.2.3 优化组合结果  54
  5.3 标准粒子群算法的应用  54-55
    5.3.1 各参数的选择  54-55
    5.3.2 粒子群算法主程序  55
    5.3.3 优化组合结果  55
  5.4 改进粒子群算法的应用  55-58
    5.4.1 改进思路与参数选择  55-57
    5.4.2 改进后主程序  57
    5.4.3 优化结果  57-58
  5.5 本章小节  58-59
第6章结论分析  59-62
  6.1 动态规划法  59-60
  6.2 标准粒子群算法  60
  6.3 改进粒子群算法  60-61
  6.4 不足与需要改进的方面  61-62
致谢  62-63
参考文献  63-66
附录A 动态规划法程序  66-71
附录B 粒子群算法程序  71-82
  1. 初始化函数InitSwarm  71-73
  2. 单步更新函数BaseStepPso  73-77
  3. 封装循环函数PsoProcess  77-82

基于粒子群算法的水电站厂内经济运行分析

内容摘要

全文目录

相似论文