燃煤发电节能减排评价体系研究

【摘要】：目前,火力发电占我国电力供应的主要地位。随着电力工业以及国民经济的发展,能源消耗剧增,传统的发电调度模式逐渐显露其弊端,出现效率低下、污染严重等现象,节能发电调度成为电力系统发电调度的发展方向。在保证机组安全可靠运行的前提下,建立统一的评价体系进行节能减排情况分析变得至关重要。因此,本文提出建立燃煤发电节能减排优化评价体系,通过建立模型,计算得到节能减排指数,并通过各指数进行机组排序。 本文首先通过进行合理化分析,确定燃煤发电节能减排指标。其次,运用熵权法分别对各个节能减排指标进行标准化处理、归一化处理,并计算出各个指标的熵权重。接着,分别运用粒子群算法和免疫粒子群算法,基于MATLAB编程,进行建模。通过运行,得到各个电厂的节能减排指数,并通过该指数进行机组排序。最后,比较两种算法的运行结果,验证改进算法的优越性。通过运行及分析得出,免疫粒子群算法充分结合了粒子群算法和免疫算法的优点,大大提高了算法效率,克服了寻优过程的“早熟”现象,改善了算法跳出局部极值点的能力,使算法具有更强的全局搜索能力和更高的收敛速度。 本文建立了燃煤发电节能减排优化评价模型,使得燃煤电厂的机组排序有据可循,为今后的研究奠定了重要的理论基础。 【关键词】：节能减排 熵权法 粒子群算法 免疫粒子群算法
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TM611
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-18
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究动态10-16
• 1.2.1 国内研究现状10-15
• 1.2.2 国外研究现状15-16
• 1.3 本文的研究内容16-18
• 第2章 节能减排评价指标体系的建立18-26
• 2.1 概述18
• 2.2 国内外评价指标现状18-21
• 2.2.1 国内评价指标现状18-20
• 2.2.2 国外评价指标现状20-21
• 2.3 评价体系的建立原则和评价指标选择原则21-22
• 2.3.1 评价体系的建立原则21-22
• 2.3.2 评价指标的选择原则22
• 2.4 指标的选取22-25
• 2.5 本章小结25-26
• 第3章 算法原理26-40
• 3.1 熵权法26-27
• 3.2 粒子群算法27-35
• 3.2.1 粒子群算法的思想起源27-28
• 3.2.2 粒子群算法的特点和应用研究28-30
• 3.2.3 粒子群算法的基本形式30-31
• 3.2.4 粒子群算法的基本流程31-32
• 3.2.5 标准粒子群算法32
• 3.2.6 标准粒子群算法的各个参数分析32-34
• 3.2.7 粒子群算法的缺点34-35
• 3.3 免疫粒子群算法35-39
• 3.3.1 免疫粒子群算法的提出35-36
• 3.3.2 免疫粒子群算法基本原理36-38
• 3.3.3 免疫粒子群算法的特点38-39
• 3.3.4 免疫粒子群算法的程序流程39
• 3.4 本章小结39-40
• 第4章 燃煤电厂节能减排评价体系算例分析40-49
• 4.1 燃煤发电节能减排目标函数40
• 4.2 基于熵权法的评价指标分析40-42
• 4.3 基于粒子群算法的评价指标分析42-43
• 4.4 基于粒子群算法的计算结果43-44
• 4.5 基于免疫粒子群(IPSO)算法的计算结果44-47
• 4.6 计算结果分析47-48
• 4.7 本章小结48-49
• 第5章 结论与展望49-51
• 5.1 结论49-50
• 5.2 展望50-51
• 参考文献51-54
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其他成果54-55
• 致谢55

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