眾所周知,發(fā)電廠中的發(fā)電機每年消耗大量的化石能源,其中以煤、石油以及天然氣為主。然而隨著近年以來我國的煤炭質量與儲備量的下降,我國的火力發(fā)電廠的煤耗量呈現逐年上升的趨勢,因此,研究如何減少發(fā)電煤炭的消耗是一個非常艱巨且重要的科學課題。在發(fā)電廠中,機組組合問題（UCP）是能顯著優(yōu)化燃料消耗量的重要課題,選擇最優(yōu)發(fā)電機組,合理編排發(fā)電機組啟動順序可以顯著地降低燃料消耗水平,因此,近年來提出了許多解決機組組合問題的優(yōu)化算法。然而,現今的優(yōu)化算法在解決機組組合問題的時候都存在容易陷入局部最小值的問題,并且由于算法本身結構的限制,它們往往會消耗掉大量的計算資源,最終得到的計算結果也并不能讓人滿意。并且,在相應的經濟負荷分配問題（ELD）上,以往的算法并沒有進行單獨分析,這也導致了算法的計算效率下降,計算時間成本大幅上升,最終燃料消耗量仍然居高不下。為了解決上述問題,本論文對機組組合問題以及元啟發(fā)式算法進行深入研究并提出了新的優(yōu)化算法,這種算法將機組組合問題拆分成上下兩層問題,并對每一層進行單獨的分析和優(yōu)化。在下層問題中,算法使用一個簡單的凸優(yōu)化方法對降低維度后的經濟負荷分配問題進行了求解,這種方... 

【文章頁數】：58 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 引言
    1.1 研究背景及意義
    1.2 研究現狀
    1.3 論文的主要工作以及創(chuàng)新點
    1.4 論文結構
第二章 基礎知識與概念
    2.1 機組組合問題及其目標函數
    2.2 機組組合問題的約束條件
    2.3 群智能算法概述
    2.4 本章小結
第三章 發(fā)電機組組合問題以及改進的元啟發(fā)算法
    3.1 粒子群優(yōu)化算法與發(fā)電機組啟停時間表
        3.1.1 粒子群優(yōu)化算法
        3.1.2 粒子群算法的二進制化方法
        3.1.3 基于模擬退火算法的改進粒子群算法
        3.1.4 精英策略
    3.2 內點法與經濟負荷分配問題
    3.3 本章小結
第四章 約束條件的解決方法
    4.1 系統旋轉備用容量約束
    4.2 發(fā)電機組最小連續(xù)狀態(tài)約束
    4.3 本章小結
第五章 實驗分析
    5.1 算法步驟以及流程圖
    5.2 對比實驗
    5.3 消融實驗
第六章 總結與展望
    6.1 本文總結
    6.2 未來工作展望
參考文獻
致謝
攻讀碩士期間已發(fā)表的論文
攻讀碩士期間參加的科研項目


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于PSO-BP算法的3D打印制件精度預測模型[J]. 王丹妮,周敏,高強,段現銀.  機床與液壓. 2019(16)
[2]整數規(guī)劃問題智能求解算法綜述[J]. 杜祜康,趙英凱.  計算機應用研究. 2010(02)
[3]求解整數規(guī)劃問題的混合遺傳算法及收斂性[J]. 郭仁擁,金海和.  高等學校計算數學學報. 2009(03)
[4]機組組合問題的模型與算法綜述[J]. 易善軍,馬煜,張鍵男.  東北電力技術. 2007(07)

博士論文
[1]中國火力發(fā)電行業(yè)績效分析[D]. 李力春.山東大學 2019

碩士論文
[1]CB割平面在整數規(guī)劃問題中的一種應用及一類連續(xù)化算法[D]. 樂鵬.重慶大學 2012



本文編號：3665645