基于免疫思维进化算法的机组负荷优化分配

《基于免疫思维进化算法的机组负荷优化分配》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、太原理工大学硕士研究生学位论文基于免疫思维进化算法的机组负荷优化分配摘要负荷优化分配，就是在满足系统总负荷和机组安全运行的条件下，确定未来一定期间内各机组的开停机并在机组问分配负荷，使系统总的运行费用达到最小。随着中国电力市场化改革的不断深入，各电厂都在努力提高运行水平，以降低全厂煤耗。所以研究发电厂负荷优化分配具有重要的工程意义。免疫思维进化算法(IMEA)作为在搜索、优化和机器学习方面提供最优解的方法，是一种基于生物克隆选择和思维进化算法的智能优化方法，其不要求目标函数连续且可微，也没有遗传算法交叉、变异等操作，而是通过

2、克隆、变异、选择、重组来实现目标函数的最优化，虽然其研究还处于起步阶段，但己成为智能计算领域新的研究热点。本文采用免疫思维进化算法来解决火电厂机组负荷优化分配问题。确定单元机组的煤耗特性蓝线是整个负荷优化分配问题的基础，论文首先讨论了衡量电厂经济性的多种经济性指标，最终确定以供电煤耗作为负荷优化分配的目标函数，将机组运行的原始数据经过物理方法、数学方法合理筛选后，对数据进行热力计算，得到与供电功率相对应的煤耗率，然后采用多项式拟合的方法求取机组煤耗特性蓝线。论文介绍了火电厂单元机组负荷优化分配模型的建模过程。模型的建立包含目

3、标函数和约束条件的确认，根据机组具体情况，分别建立了相应的负荷优化分配模型，并对模型的建立依据、选择规则进行了阐述，结合太原理工大学硕士研究生学位论文机组运行的经济性和安全性考虑了多个约束条件，最终得到用于优化计算的模型。由于本文在负荷优化分配中考虑机组的启停状况，所以介绍了机组的优化启停和启停过程的能耗损失等相关内容，研究了机组启停过程中的各项能量损失及其计算方法，提出确定机组调峰方式的时候应综合考虑机组的启停能耗损失和寿命损耗。在以上工作的基础上查阅了大量的中英文相关文献，并借鉴前人工作经验，本文提出了运用免疫思维进化算

4、法来解决多台机组间的负荷优化分配，对算法的克隆、变异、选择、重组算子进行了设计，编码方式采用实数编码，约束条件的处理上加入了部分解约束的思想，在MATLAB7．0环境下编制了免疫思维进化算法程序，并通过算例验证了免疫思维进化算法的准确性和优越性，说明该算法有很好的工程应用价值。关键词：负荷最优分配，免疫思维进化算法，煤耗特性，克隆II太原理工大学硕士研究生学位论文LOADDISTRIBUTIONBASEDoNIMⅣⅡ仆汪!M口NDEVOLUTIONARYALGORITHMABSTRACTLoaddistributionist

5、oseektheoptimalloaddistributionamongunitsSOthatenergyconsumptionistheleastinapowerplantevenina鲥d．WithChina'sreformoftheelectricitymarketiscontinuallydeepening，andthepowerplantareworkingtoimproveoperationallevel，thewholeplanttoreducecoalconsumption．Thereforeoptimall

6、oaddistributionplantresearchhasimportantsignificanceoftheworks．ImmuneMindEvolutionaryAlgorithms(IMEA)，asinthesearch，optimizationandmachinelearningmethodstoprovidetheoptimalsolution，isaintelligentoptimizationalgorithmbasedonclonalselectionandMindEvolutionaryAlgorith

7、m，whichdoesnotrequirecontinuousandobjectivefunctionmaybeminimal，norGeneticAlgorithmcrossoverandmutationoperation，butthroughclone，mutation，selection，reorganizationtoachievetheobjectivefunctionofoptimization，hasnowbecomeanewfieldofintelligentcomputingresearch，therese

8、archisstillatthefledglingstage．ThispaperuseImmuneMindEvolutionaryAlgorithmtosolvethethermalpowerplantunitoptimalloaddistributionproblem．Identifyt