基于微分进化算法的电力系统节能发电调度的研究

【摘要】：我国人口众多,能源资源有限,人均资源拥有量远低于世界平均水平,同时我国正处于工业化和城市化发展的快速阶段,能源资源消耗较快,环境污染严重。能源危机和环境保护问题已成为制约我国经济发展和社会和谐的重要因素。电力行业作为能源消耗大户和污染气体排放大户,是节能减排的重点领域之一,而合理的发电调度,是实现电力行业节能降耗和减少环境污染的突破口。 本文对节能发电调度作了介绍,并将其与传统发电调度进行了分析和比较；阐述了国内外节能发电调度的研究现状和目前常用的调度优化方法；分析了节能发电调度中应考虑的环境成本、风水电成本和网损等问题。 微分进化算法是一种新兴的进化计算技术,相当于是粒子群算法与遗传算法的结合。由于其仍是一种随机搜索算法,搜索过程可能出现早熟、依据信息有限和判断依据简单等缺点。针对这些缺点,本文提出了自适应决策调整和饱和度两种改进形式。自适应决策调整是依据控制参数对种群搜索的影响,在迭代过程中自适应改变控制参数的过程；饱和度是对解集空间中目标函数值的度量,通过调节种群搜索空间使算法从全局层面来搜索种群的最优解。通过经典函数的测试验证了改进算法的有效性和优越性。 建立了含风火电节能发电调度模型、含水火电节能发电调度模型和含风水火电节能发电调度模型,并分别以IEEE多节点电力系统为算例进行仿真；结果表明,环境成本的考虑可使排污特性好的机组发电量增加,排污特性差的机组发电量减少,遵从了节能调度中排污特性好的机组优先发电的原则,风水电这类清洁能源不仅能达到较好的节能减排效果,而且还有利于系统总发电成本的降低。 通过粒子群、微分进化和改进微分进化3种算法在含风水火电节能发电调度模型中的应用比较,改进微分进化算法优化得到的目标适应度函数的值、系统总污染排放量和总成本均小于粒子群算法和微分进化算法优化结果,改进微分进化算法在节能发电调度优化方面能取得较好的效果。 【关键词】：节能发电调度 微分进化算法 环境成本 网损 风力发电 水力发电
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：TM734
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 本课题研究的背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-16
• 1.2.1 节能发电调度的研究现状11-13
• 1.2.2 调度优化方法的研究现状13-16
• 1.3 本课题主要研究工作16-18
• 第2章 节能发电调度应考虑的几个问题18-30
• 2.1 最小二乘法18-19
• 2.2 火电机组能效特性曲线的拟合19-22
• 2.3 火电机组环境成本22-23
• 2.4 风电成本23-25
• 2.5 水电成本25-26
• 2.5.1 边际容量成本26
• 2.5.2 边际电量成本26
• 2.6 网损计算26-29
• 2.6.1 B系数法26-27
• 2.6.2 基于导纳矩阵的网损计算27-28
• 2.6.3 基于直流潮流网损计算28-29
• 2.7 本章小结29-30
• 第3章 微分进化及其改进算法30-37
• 3.1 微分进化算法概述30
• 3.2 微分进化算法的基本原理30-32
• 3.2.1 初始化30-31
• 3.2.2 变异操作31
• 3.2.3 交叉操作31-32
• 3.2.4 选择操作32
• 3.3 微分进化算法的改进32-34
• 3.3.1 自适应决策调整33
• 3.3.2 饱和度概念33-34
• 3.3.3 改进的微分进化算法实现流程34
• 3.4 改进的微分进化算法测试34-36
• 3.5 本章小结36-37
• 第4章 风火电节能发电调度方法37-42
• 4.1 节能调度模型37-38
• 4.2 约束条件38
• 4.3 节能发电调度实现步骤38-39
• 4.4 算例分析39-41
• 4.5 本章小结41-42
• 第5章 水火电节能发电调度方法42-49
• 5.1 调度模型42-43
• 5.2 约束条件43
• 5.3 目标函数的处理43-44
• 5.4 节能调度实现步骤44-45
• 5.5 算例分析45-48
• 5.6 本章小结48-49
• 第6章 风水火电的节能发电调度方法49-55
• 6.1 调度模型49
• 6.2 目标函数的处理49-50
• 6.3 算例分析50-54
• 6.4 本章小结54-55
• 结论55-57
• 参考文献57-62
• 致谢62-63
• 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录63-64
• 附录B IEEE 9、IEEE 14和IEEE30节点结构图64

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