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《多電源電力系統(tǒng)發(fā)電效益與多指標優(yōu)化調(diào)度研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在學術(shù)論文-天天文庫。
1、廣西大學碩士學位論文多電源電力系統(tǒng)發(fā)電效益與多指標優(yōu)化調(diào)度研究姓名：劉文靜申請學位級別：碩士專業(yè)：管理科學與工程指導教師：李國進20120628多電源電力系統(tǒng)發(fā)電效益與多指標優(yōu)化調(diào)度研究摘要隨著能源和環(huán)境污染問題日益突出，作為耗能大戶的發(fā)電系統(tǒng)有責任進行節(jié)能降耗。對于由水電和火電組成的多電源電力系統(tǒng)進行短期優(yōu)化調(diào)度可有效減少煤炭消耗，提高發(fā)電效益。水火電優(yōu)化調(diào)度是一個具有多維約束、復雜、非線性的問題，也是目前研究的熱點問題，現(xiàn)如今對此問題的研究集中在以下幾個方面，如何建立適當?shù)哪Ｐ?、選取恰當?shù)闹笜?目標)、有效的求解方法等。本文首先介紹了課題研究的背景及意義，針對由水電
2、和火電組成的多電源電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度的現(xiàn)狀、算法及優(yōu)化指標的選取做了詳細闡述。深入研究水火電力系統(tǒng)的運行特性以及梯級水電站時空水電耦合特性對于優(yōu)化調(diào)度的影響；在研究和分析數(shù)據(jù)包絡分析算法的基礎上，結(jié)合靈敏度分析方法，建立了DEA靈敏性模型，將其應用到火電廠負荷經(jīng)濟分配中，以廣西的1．0個火電廠為實例進行計算，結(jié)果表明，該算法模型可有效求解負荷預測偏差量再分配問題。建立了以梯級水電站耗水量最小、整個系統(tǒng)的耗煤量最小和污染物排放最小的多目標水火電優(yōu)化調(diào)度模型；引用自適應動態(tài)粒子群算法，將基本粒子群算法與自適應動態(tài)粒子群算法進行性能測試比較，得出改進后的粒子群算法收斂精度高于標
3、準粒子群算法；運用歐氏距離評價函數(shù)對三個相互沖突及量綱不同的目標進行多目標歸一化處理，采用標準粒子群及自適應動態(tài)粒子群兩種算法對已處理的目標函數(shù)進行優(yōu)化計算，數(shù)據(jù)表明，后者具有較高的收斂精度。對于改進粒子群算法求解結(jié)果的不唯一性，采用DEA對偶模型對優(yōu)化調(diào)度結(jié)果進行效益評價分析。以廣西的10個火電站及紅水河流域的8個梯級水電站組成的電網(wǎng)一天的運行情況為例，進行短期優(yōu)化仿真計算，得到的數(shù)據(jù)表明，在調(diào)度期內(nèi)水電承擔了較大的出力，從而代替火力發(fā)電，減少了煤炭的消耗及污染物的排放。因此，所建模型有利于實現(xiàn)節(jié)能減排，從資源配置角度可有效減小發(fā)電成本，提高發(fā)電效益；改進后的粒子群算
4、法收斂精度高，可快速尋找到全局最優(yōu)解；對優(yōu)化調(diào)度結(jié)果進行DEA效益評價后，得到了多個調(diào)度方案，決策者可從經(jīng)濟、環(huán)境、航運、灌溉等角度出發(fā)選擇合適的調(diào)度方案。關鍵詞：多電源短期優(yōu)化調(diào)度數(shù)據(jù)包絡分析靈敏性分析粒子群優(yōu)化算法MULTI—POwERsUPPLYPOWERSYSTEMSPO舳RGENERATIONEFFICIENCYANDTHESTUDYOF玎虹HCATOI涔OPTIMALDISPATCHINGABSTRACTWiththeenergyandtheenvironmentalpollutionintensifydaybyday，thegeneratingsystem
5、whichisthemostconsumestheelectricityhavetheresponsibilitytocarryontheenergyconservationtofallconsumes．Short-termoptimalschedulingofhydropowerandthermalpowerystemCaneffectivelyimprovethegenerationefficiencyandreduceenergyconsumption．Hydro-thermalshort—termoptimizationdispatch10samulti—dim
6、ensionalconstraints，complex，nonlinearproblems，isalsoahottopicofcurrentresearch，studyofthisissueisnowconcentratedinthefollowingareas，howtoestablishallappropriatemodel，selecttheappropriateindicator(goal)anditssolutionmethodere．。Weintroducedthebackgroundandsignificanceofthisarticlefirst,mad
7、ethedetailedelaborationforthepresentsituationinalgorithms，andselectionofindicatorsofthemulti-powersourceelectricalpowersystemoptimizationdispatch，whichcomposedofthehydropowerandthermalpower．Theoperatingcharacteristicsofhydrothermalpowersystemhavebeenstudieddeeply．Detailed
