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負荷優(yōu)化分配是火電廠運行優(yōu)化的一個重要研究領域,在機組之間合理地優(yōu)化分配負荷能夠提高整個火電廠運行的經(jīng)濟性。針對火電廠實際的運行情況,考慮多個實際約束條件,建立了并行火電機組間連續(xù)多時段動態(tài)負荷優(yōu)化分配的數(shù)學模型;提出運用新近發(fā)展起來的智能算法-粒子群算法來解決動態(tài)負荷優(yōu)化分配問題,詳細介紹和研究了該算法的基本原理以及在負荷優(yōu)化分配問題上的實現(xiàn)過程,并針對原算法的不足,對算法進行了改進;根據(jù)負荷分配和算法的特性,對初始種群的生成方法進行了改進,同時對約束條件進行了有效處理。仿真實例表明,該方法收斂性好,收斂速度快,能夠有效地達到或接近全局最優(yōu),從而為火電廠機組負荷優(yōu)化分配的求解提供了新的有效算法。
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負荷優(yōu)化分配是火電廠運行優(yōu)化的一個重要研究領域,在機組之間合理地優(yōu)化分配負荷能夠提高整個火電廠運行的經(jīng)濟性。針對火電廠實際的運行情況,考慮多個實際約束條件,建立了并行火電機組間連續(xù)多時段動態(tài)負荷優(yōu)化分配的數(shù)學模型;提出運用新近發(fā)展起來的智能算法-粒子群算法來解決動態(tài)負荷優(yōu)化分配問題,詳細介紹和研究了該算法的基本原理以及在負荷優(yōu)化分配問題上的實現(xiàn)過程,并針對原算法的不足,對算法進行了改進;根據(jù)負荷分配和算法的特性,對初始種群的生成方法進行了改進,同時對約束條件進行了有效處理。仿真實例表明,該方法收斂性好,收斂速度快,能夠有效地達到或接近全局最優(yōu),從而為火電廠機組負荷優(yōu)化分配的求解提供了新的有效算法。