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考虑节能减排的电力系统机组优化调度问题的研究

发布时间:2017-03-28 00:00

  本文关键词:考虑节能减排的电力系统机组优化调度问题的研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:电力系统机组优化调度问题是电力系统领域的一个经典优化问题,是指在调度周期内,在满足系统一系列约束条件的前提下,合理调整各个机组的出力情况,使得系统的运行成本最优。为了缓解社会能源紧缺及污染严重的问题,电力行业将在发电及调度过程中综合考虑节能及减排因素,减少煤炭等一次能源的消耗,并加大风电等清洁能源的入网比例,从而实现减少污染物排放、保护环境的目标。为了在机组优化调度问题中体现出节能及减排的需求,本文对待优化模型的目标函数进行了改进,在原有模型仅考虑火电机组运行成本的基础上,进一步考虑了能耗费用和污染物治理成本费用。这样,在机组调度优化的过程中,会综合考虑机组的发电成本、机组发电能耗及污染物排放代价,从而体现出了电网节能减排的需求。此外,为了进一步提高机组优化调度问题的优化效率,本文采用了实数编码遗传算法来进行优化,并在优化步骤中添加了一些改进算子,改善了算法的优化效果。另外,本文也考虑了当风电等清洁能源入网后,由于风电的随机性和间歇性特点,对电力系统的经济性和稳定性的影响。本文将含风电的机组优化调度问题用机会约束规划模型来求解,并用随机模拟技术来处理含有随机变量的约束条件,可以得到较好的优化结果。另外由于风电的入网具有较好的节能及减排效益,但是碍于风电入网价格较高而无法大规模入网的问题,本文进一步讨论了如何通过调整风电的入网价格以及减排权重系数来促进风电的入网,提高系统的经济性能和环保性能,促进电力行业节能减排工作的进行。
【关键词】:机组优化调度 节能减排 智能算法 风电 机会约束规划
【学位授予单位】:上海交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TM73
【目录】:
  • 摘要3-4
  • ABSTRACT4-9
  • 第一章 绪论9-20
  • 1.1 研究背景及意义9-13
  • 1.1.1 机组优化调度问题的研究背景9
  • 1.1.2 我国的能源资源现状9-10
  • 1.1.3 实行节能减排战略的必要性10-13
  • 1.2 国内外研究现状13-19
  • 1.2.1 电力系统机组优化调度的研究现状13-16
  • 1.2.2 考虑节能减排的机组优化调度的研究现状16-17
  • 1.2.3 风力发电入网的研究现状17-19
  • 1.3 论文主要工作19-20
  • 第二章 考虑节能减排的机组优化调度问题的数学模型20-29
  • 2.1 机组发电成本概述20-23
  • 2.1.1 机组的耗量特性20
  • 2.1.2 机组的购电成本20-21
  • 2.1.3 机组的开机成本21-23
  • 2.2 考虑节能减排需求23-25
  • 2.2.1 节能需求的量化23-24
  • 2.2.2 减排需求的量化24-25
  • 2.3 目标函数25-26
  • 2.4 约束条件26-27
  • 2.4.1 负荷平衡约束26
  • 2.4.2 旋转备用约束26
  • 2.4.3 机组出力约束26
  • 2.4.4 爬坡率约束26-27
  • 2.4.5 最小启停机时间约束27
  • 2.5 本章小结27-29
  • 第三章 基于实数编码遗传算法的机组优化调度问题29-50
  • 3.1 模型分析29-30
  • 3.2 实数编码遗传算法在机组优化调度中的应用30-44
  • 3.2.1 实数编码遗传算法的原理30-31
  • 3.2.2 实数编码方式和适应度函数的确定31-32
  • 3.2.3 约束条件的处理方式32-34
  • 3.2.4 遗传算法的操作步骤34-40
  • 3.2.5 实数编码遗传算法的改进40-43
  • 3.2.6 改进算法的基本流程43-44
  • 3.3 算例分析44-49
  • 3.3.1 系统参数及算法参数选取44-45
  • 3.3.2 算例结果与分析45-49
  • 3.4 本章小结49-50
  • 第四章 含风电机组的系统机组优化调度问题的分析50-65
  • 4.1 机会约束规划理论50-52
  • 4.1.1 机会约束规划50-51
  • 4.1.2 随机模拟技术51-52
  • 4.2 含风电机组的系统数学模型52-55
  • 4.2.1 目标函数52-53
  • 4.2.2 约束条件53-55
  • 4.3 含风电机组的系统机组优化调度问题分析55-63
  • 4.3.1 参数的确定55-57
  • 4.3.2 算例分析57-63
  • 4.4 本章小结63-65
  • 第五章 结论与展望65-67
  • 5.1 结论65-66
  • 5.2 展望66-67
  • 参考文献67-72
  • 附录72-75
  • 致谢75-76
  • 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文76-78

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本文编号:271308

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