能源机组调度智能优化方法及系统

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1、万方数据分类号UDC密级学位论文能源机组调度智能优化方法及系统作者姓名：王勇指导教师：唐立新教授东北大学信息科学与工程学院物流优化与控制研究所郎劲讲师东北大学信息科学与工程学院物流优化与控制研究所申请学位级别：硕士学科类别：工学学科专业名称：系统工程论文提交日期：2014年6月论文答辩日期：2014年6月学位授予日期：2014年7月答辩委员会主席：钱晓龙评阅人：赵玉芳、高振东北大学2014年6月万方数据AThesisinSystemsEngineeringMeta--heuristicMethodofE

2、nergyUnitsSchedulingandSystemByWangYongSupervisor：ProfessorTangLixinLecturerLangJinNortheasternUniversityJune2014万方数据独创性声明本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文

3、作者签名：王莺日期：矽，六搴‘司2，垆司学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：半年口一年口一年半口两年囱学位论文作者签名：互劳签字日期：矽件年‘1习乙午目导师签名：库嘶签字日期：矽『牛年易舟2，≯司万方数据．II．万方数据能源机组调度智能优化方法及系

4、统摘要能源机组调度问题是一类重要的组合优化问题。该问题通常是在满足一定的约束条件下，确定机组的启停及机组的生产量，以达到生产成本最小的目标。合理的优化调度方案能够提高劳动生产率和设备利用率，降低能源消耗。多数机组调度问题已经证明属于NP．hard问题，因此本文设计了定制化粒子群算法(ParticleSwarmOptimization，PSO)对该问题进行近似求解。论文的主要研究工作如下：(1)本文从实际生产工艺出发，在传统机组调度模型中引入了机组开启条件约束，以系统最小生产成本为目标，建立了适用于能源机

5、组调度的非线性混合整数规划模型。针对该模型不能直接用常规商业优化软件求解的问题，把非线性约束进行线性化变换，用常规商业软件进行求解，数据结果验证了模型的有效性。(2)针对常规商业软件在求解大规模问题时，不能在有限时间内得到最优解和高质量的近似解的问题，本文设计了结合启发式的二进制粒子群优化算法(BPSO)进行求解。使用启发式策略调整粒子满足所有约束条件，并求得每个粒子适应值。(3)针对常规BPSO算法收敛速度慢、求解精度不够理想等缺点，提出了使用连续编码方式改进粒子群优化算法(IPSO)求解能源机组调度

6、问题。该方法是对离散变量进行松弛，把离散变量映射到连续空间内编码，粒子解码后得到机组的启停状态。通过大量随机生成算例进行测试，获得的结果与BPSO、常规商业软件比较，表明IPSO算法能够快速求得满意解。(4)嵌入上述模型和算法，本文设计开发了能源机组调度决策支持系统，从系统实用性的角度将理论研究成果进行融合，使能源企业的机组调度更易于操作。关键词：智能优化方法；混合整数规划；粒子群算法；机组调度；系统．．III．．万方数据．．IV．．万方数据MMethodofEnergyUnitsSchedulinga

7、ndSystemAbstractEnergyunitsschedulingisanimportantclasstytcombinatorialoftypicaloptimizationproblems．Theproblemistodeterminethestart-upandshut．．downscheduleofenergyunitstomeetsystemdemandSOthatthetotalproductioncostisminimizedwhilesatisfyingconstraints．I

8、t’Simportanttomakeenergyunitsschedulingdecisiontoimproveeconomicefficiencyandreducesystemenergyconsumption，etc．SincemostofproductionschedulingproblemshavebeenprovedtobeNP．hard,thisthesisproposesparticleswarmoptimizationfor