基于多目标智能算法的节能减排发电调度研究

【摘要】：本文在节能减排背景下,综合考虑最小化机组煤耗量和污染物排放量,提出了基于改进MOPSO算法的多目标负荷调度模型和基于多目标混合进化粒子群算法的机组组合问题优化模型。 基于改进MOPSO算法的多目标负荷调度模型的设计思路为：引入半可行域的概念处理约束条件,避免了惩罚因子复杂的选取过程；采用精英归档技术构建外部档案集和个体非支配解集,提高算法的收敛速度和解的质量;采用自适应网格法维护外部档案集,获得了分布均匀的Pareto前沿;提出了基于半可行域概念的个体极值和全局极值选取规则。利用该方法对某电厂六台机组系统进行节能减排最优负荷调度,获得了分布良好的Pareto最优解,有效降低了系统煤耗和污染物排放量,分析结果验证了该方法的有效性和可行性。 基于多目标混合进化粒子群算法的机组组合问题优化模型将多目标机组组合优化问题,转化为机组运行状态0-1整数规划和多目标负荷调度连续变量规划二层子问题,分别采用MOEA和改进MOPSO算法加以求解。设计思路包括：启发式方法生成初始种群,有效提高算法收敛速度；对外部档案集个体进行非劣排序,采用基于非劣排序的轮盘赌法选择父代个体繁殖后代,保留了种群中的较好个体；采用行交叉和列交叉的方法对种群进行交叉操作,提高进化算法的探索能力；在变异操作中,考虑了开机过多情况下关停小机组,提高了算法的收敛速度；采用改进自适应网格法维护外部档案集；应用改进MOPSO算法求解多目标负荷调度问题,同时引入并行计算概念,将求解多个个体的多目标负荷调度问题并行化,大幅提升计算速度。最后以IEEE30节点9机系统为算例,论证了采用本文提出的多目标混合进化粒子群算法求解多目标机组组合问题的可行性与高效性。 【关键词】：节能减排 多目标负荷调度 多目标机组组合问题 多目标进化算法 多目标粒子群算法 并行计算
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TM73
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 目录8-10
• 第一章 绪论10-21
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外电力行业节能减排方式研究及实施现状11-16
• 1.3 国内外机组组合问题研究现状16-20
• 1.4 主要研究内容和章节安排20-21
• 第二章 多目标智能优化算法介绍21-40
• 2.1 多目标优化问题概述21-26
• 2.1.1 多目标优化问题的描述21-22
• 2.1.2 多目标优化的基本概念22-23
• 2.1.3 多目标优化问题的求解方法23-26
• 2.2 多目标进化算法26-31
• 2.2.1 多目标进化算法基本原理27-28
• 2.2.2 典型多目标进化算法NSGA2、PAES、SPEA/SPEA228-31
• 2.3 多目标粒子群算法31-36
• 2.3.1 粒子群算法基本原理32-34
• 2.3.2 多目标粒子群算法及其改进34-36
• 2.4 并行计算36-39
• 2.4.1 并行计算概述36
• 2.4.2 并行算法整体执行性能评价36-37
• 2.4.3 Matlab并行计算平台37-39
• 2.5 小结39-40
• 第三章 基于改进MOPSO算法的节能减排负荷调度研究40-58
• 3.1 多目标节能减排负荷调度模型40-41
• 3.1.1 目标函数40-41
• 3.1.2 约束条件41
• 3.2 节能减排负荷调度的改进多目标粒子群算法41-51
• 3.2.1 约束条件处理41-44
• 3.2.2 非劣解集的构造44-45
• 3.2.3 改进自适应网格法45-47
• 3.2.4 个体最优位置和全局最优位置47-49
• 3.2.5 改进MOPSO应用于多目标最优负荷分配49-50
• 3.2.6 改进MOPSO算法流程50-51
• 3.3 算例分析51-56
• 3.4 小结56-58
• 第四章 基于多目标混合进化粒子群算法的节能减排机组组合问题研究58-71
• 4.1 节能减排机组组合数学模型58-59
• 4.1.1 目标函数58
• 4.1.2 约束条件58-59
• 4.2 节能减排机组组合优化的混合进化粒子群算法59-65
• 4.2.1 机组组合问题编码方式59-60
• 4.2.2 初始种群的产生60-62
• 4.2.3 进化操作62
• 4.2.4 基于改进MOPSO算法的负荷调度问题62-63
• 4.2.5 混合进化粒子群算法并行化63-64
• 4.2.6 节能减排机组组合优化的混合进化粒子群算法流程64-65
• 4.3 算例分析65-70
• 4.3.1 算例及仿真实验参数设置65-66
• 4.3.2 仿真结果及分析66-70
• 4.4 小结70-71
• 第五章 结论和展望71-73
• 5.1 结论71-72
• 5.2 展望72-73
• 参考文献73-79
• 附录79-81
• 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果81

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