节能减排框架下电力系统经济负荷分配问题研究

【摘要】： 电力系统经济负荷分配(Economic Load Dispatch, ELD)是指在满足电力系统或发电机组运行约束条件的基础上在各台机组间合理地分配负荷以达到最小化发电成本的目的,是经济调度中非常重要的问题,是电力系统中一类典型的优化问题。本文使用了改进粒子群算法解决电力系统的经济负荷分配问题。该算法以基本粒子群算法为基础,利用优化惯性权重策略以及改进最优最差粒子策略,使粒子群算法具有高效率全局搜索能力。通过对3机、13机、20机系统三个算例进行仿真测试,证实了该算法可有效解决经济负荷分配问题。性能对比显示,该算法求得的解优于基本粒子群算法及其它优化算法所求得的解。 对于电力系统而言,传统的经济负荷分配模式已不适合目前电力系统的要求。在环保问题呼声越来越高的形式下,如何迅速有效地减少电力系统对外界环境的污染问题是一个十分重要而且亟待解决的问题。文章提出了一种在不添加环保设备的情况下使用尽可能少的发电费用同时最大限度的减少环境污染的负荷分配模型,对发电费用和污染气体排放二者的多目标问题进行优化并使用多目标粒子群算法计算出最优结果。本文对IEEE-30节点系统进行了仿真计算,计算结果既满足发电费用很低也满足污染气体排放量也很低的要求,这证明了所提出的数学模型的正确性以及算法的有效性。 【关键词】：电力系统 环境经济负荷分配 粒子群算法 多目标优化 Pareto最优解集
【学位授予单位】：青岛大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TM714
【目录】：

• 摘要2-3
• Abstract3-6
• 第一章 绪论6-10
• 1.1 引言6-7
• 1.2 国内外发展现状7-8
• 1.3 本文主要研究工作8-10
• 第二章 粒子群优化算法及其在电力系统中的应用10-22
• 2.1 单目标粒子群优化算法10-13
• 2.1.1 粒子群优化算法概述10-13
• 2.1.2 改进粒子群算法13
• 2.2 多目标粒子群算法13-19
• 2.2.1 多目标最优化理论13-17
• 2.2.2 多目标粒子群算法17-19
• 2.3 粒子群优化算法在电力系统中的应用现状19-21
• 2.4 本章小结21-22
• 第三章 基于改进粒子群算法的电力系统经济负荷分配研究22-39
• 3.1 电力系统经济负荷分配问题概述22
• 3.2 电力系统经济负荷分配问题数学模型22-27
• 3.2.1 发电机组的耗量特性分析23-25
• 3.2.2 网损25
• 3.2.3 约束条件25-26
• 3.2.4 目标函数26-27
• 3.3 基于改进粒子群算法的电力系统经济负荷分配研究27-32
• 3.4 算例仿真32-38
• 3.4.1 含3台发电机组的电力系统经济负荷分配仿真分析32-34
• 3.4.2 含13台发电机组的电力系统经济负荷分配仿真分析34-35
• 3.4.3 含20台发电机组的电力系统经济负荷分配仿真分析35-37
• 3.4.4 仿真分析结论37-38
• 3.5 本章小结38-39
• 第四章 基于多目标粒子群算法的电力系统环境经济负荷分配研究39-51
• 4.1 电力系统环境经济负荷分配问题的数学模型39-42
• 4.1.1 ELD问题中考虑环境保护因素的方法40-41
• 4.1.2 环境因素中污染气体数学模型的建立41-42
• 4.1.3 环境经济负荷分配问题的目标函数42
• 4.2 基于多目标粒子群算法的电力系统环境经济负荷分配研究42-47
• 4.2.1 环境经济负荷分配问题参数和多目标粒子群的映射42-44
• 4.2.2 计算流程44-45
• 4.2.3 污染气体环境成本及非劣解集的处理45-47
• 4.3 算例分析47-50
• 4.4 本章小结50-51
• 第五章 总结与展望51-53
• 5.1 总结51-52
• 5.2 展望52-53
• 参考文献53-57
• 攻读学位期间的研究成果57
• 附录57-58
• 致谢58-60

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