摘要随着国民经济的增长以及人民生活水平的提高,电力负荷的需求增长迅速,用电结构也发生很大变化,峰谷值得增加直接导致机组增减负荷、调停次数的增加,对电厂的经济效益产生很大的影响。因此,保证火电机组的经济运行成为电厂的主要任务之一, 节能管理成为火电厂安全文明生产达标与创一流的必备条件之一。特别是随着竞价上网政策的推行,各电厂都在努力提高运行水平,以降低全厂煤耗。 研究火电机组负荷优化分配,对于提高火电厂的安全性、经济性及可靠性具有 重要的意义。经济运行中的机组负荷优化问题,就是在满足系统负荷及备用要求和机组运行的技术条件约束的情况下,确定未来一定期间内各机组的开停机时间并在机组间分配负荷,使系统总的运行费用达到最小。 本文首先介绍了国内外各种负荷优化分配方法,并对各种方法做出分析。接着本论文选定了一组 300MW的机组进行分析,运用 matlab工具箱拟合机组的煤耗特性曲线,并求出了各台机组的煤耗特性函数。选定运用传统算法中等微增率法以及遗传算法,建立负荷优化分配的数学模型,编制程序,对这两种方法进行实现,对比分析,得出结论。 7984
关键词:火电机组 负荷优化分配 煤耗特性曲线 等微增率法 遗传算法MATLAB
Title The distribution of load between the groups of thermal
power plant
Abstract
With the growth of the national economy and people's living standards
improve, the power load demand is growing rapidly, the power structure has
also undergone great changes, the increase of the peak value is a direct
result of the increase in the number of the unit changes in the load,
mediation, power plant the economic benefits have a huge impact. Therefore,
ensure economic operation of thermal power units is one of the main task
of the plant.The research on the economic load distribution of the thermal
power plant units is of great significance for improving the power plant’s
safety, economy and reliability.
This paper first introduces the various domestic and international
optimal load distribution methods, and make analysis of these methods. Then
this paper selected a group of 300MW units for analysis, using the matlab
toolbox to fit the unit coal consumption curve, and calculated the
characteristic function of the coal consumption of each unit.Use the
principle of equal incremental production costs and genetic algorithms,
establish the mathematical model of optimal load distribution,
programming, realize this two methods, comparative, analysis, then reach
a conclusion.
Keywords thermal power plant unit , economic load dispatch,coal
consumption curve, principle of equal incremental production costs,
genetic algorithm
目 次
1引言 1
1.1电力发展的背景 1
1.2机组负荷优化的意义 3
1.3机组负荷分配研究现状 3
1.4本论文主要内容 4
2负荷优化分配方法 6
2.1传统优化算法 6
2.2基于数学规划的优化算法 7
2.3现代智能优化算法 . 12
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