基于微分進(jìn)化算法的電力系統(tǒng)節(jié)能發(fā)電調(diào)度的研究.pdf

1、我國人口眾多，能源資源有限，人均資源擁有量遠(yuǎn)低于世界平均水平，同時我國正處于工業(yè)化和城市化發(fā)展的快速階段，能源資源消耗較快，環(huán)境污染嚴(yán)重。能源危機(jī)和環(huán)境保護(hù)問題已成為制約我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會和諧的重要因素。電力行業(yè)作為能源消耗大戶和污染氣體排放大戶，是節(jié)能減排的重點(diǎn)領(lǐng)域之一，而合理的發(fā)電調(diào)度，是實(shí)現(xiàn)電力行業(yè)節(jié)能降耗和減少環(huán)境污染的突破口。
　　 本文對節(jié)能發(fā)電調(diào)度作了介紹，并將其與傳統(tǒng)發(fā)電調(diào)度進(jìn)行了分析和比較：闡述了國內(nèi)外節(jié)能發(fā)電

2、調(diào)度的研究現(xiàn)狀和目前常用的調(diào)度優(yōu)化方法；分析了節(jié)能發(fā)電調(diào)度中應(yīng)考慮的環(huán)境成本、風(fēng)水電成本和網(wǎng)損等問題。
　　 微分進(jìn)化算法是一種新興的進(jìn)化計(jì)算技術(shù)，相當(dāng)于是粒子群算法與遺傳算法的結(jié)合。由于其仍是一種隨機(jī)搜索算法，搜索過程可能出現(xiàn)早熟、依據(jù)信息有限和判斷依據(jù)簡單等缺點(diǎn)。針對這些缺點(diǎn)，本文提出了自適應(yīng)決策調(diào)整和飽和度兩種改進(jìn)形式。自適應(yīng)決策調(diào)整是依據(jù)控制參數(shù)對種群搜索的影響，在迭代過程中自適應(yīng)改變控制參數(shù)的過程；飽和度是對解集空間中

3、目標(biāo)函數(shù)值的度量，通過調(diào)節(jié)種群搜索空間使算法從全局層面來搜索種群的最優(yōu)解。通過經(jīng)典函數(shù)的測試驗(yàn)證了改進(jìn)算法的有效性和優(yōu)越性。
　　 建立了含風(fēng)火電節(jié)能發(fā)電調(diào)度模型、含水火電節(jié)能發(fā)電調(diào)度模型和含風(fēng)水火電節(jié)能發(fā)電調(diào)度模型，并分別以IEEE多節(jié)點(diǎn)電力系統(tǒng)為算例進(jìn)行仿真；結(jié)果表明，環(huán)境成本的考慮可使排污特性好的機(jī)組發(fā)電量增加，排污特性差的機(jī)組發(fā)電量減少，遵從了節(jié)能調(diào)度中排污特性好的機(jī)組優(yōu)先發(fā)電的原則，風(fēng)水電這類清潔能源不僅能達(dá)到較好的節(jié)