基于CBI的火電廠機組負荷優(yōu)化分配方案研究.pdf

1、隨著火力發(fā)電幾十年間的快速發(fā)展，負荷優(yōu)化分配對于整個電廠以及電力系統(tǒng)經濟、安全運行也越來越重要。在當前節(jié)能減排任務日益嚴峻的情況下，如何降低火電廠發(fā)電能耗成本成為了發(fā)電企業(yè)著重考慮的問題。與此同時，在火電廠發(fā)電的過程中，會排放大量污染性氣體，對人類生存環(huán)境造成嚴重破壞，并已成為不可忽視的因素。除此之外，電網調度系統(tǒng)為了保證電網負荷的穩(wěn)定性，對調度系統(tǒng)內的火電機組的負荷響應速度提出了更高的要求。因此，負荷優(yōu)化分配在考慮能耗成本和環(huán)境污染成

2、本最小化的同時，還需要研究如何使全廠完成電網負荷指令的時間最短。因此，采用多目標負荷優(yōu)化分配相比較于單目標負荷優(yōu)化分配更加具有實際意義。
　　本文首先根據綜合效益指數（CBI）的計算模型，分析了火電廠中影響CBI的各種因素，并以某火電廠為例計算CBI。通過定性分析和定量計算得出影響CBI的主要可控因素為能耗成本和環(huán)境成本，指出了在建立負荷優(yōu)化調度模型時需要重點考慮這兩類成本。
　　其次，根據影響CBI的因素分析，本文建立了基

3、于能耗成本、環(huán)境成本、負荷響應速度的多目標負荷優(yōu)化分配數學模型。針對該模型，提出了優(yōu)化算法——多目標引力搜索算法，并引入解修補策略，以解決結果落入不可行解區(qū)域的問題；對優(yōu)化得到的Pareto解集采用基于基點和熵的多屬性決策方法評價得到最優(yōu)解。
　　最后，根據實際算例，利用 MATLAB軟件對本文提出算法的群體規(guī)模和最大迭代次數兩個參數在均勻性、分布廣度和優(yōu)化速度三個方面進行優(yōu)化，得到最優(yōu)群體規(guī)模和最大迭代次數分別為200和250。

4、在最優(yōu)參數下對模型進行實例仿真，結果表明：一方面，本文提出的算法相比較于NSGA-Ⅱ算法、AIMA算法在均勻性、分布廣度以及優(yōu)化速度方面具有較大的優(yōu)勢；另一方面，本文提出的算法與 AGC指令相比能耗成本降低了0.15-0.25萬元/h；環(huán)境成本相差較小，差值一般在±0.06萬元/h以內；而負荷分配總時間有所增加，增加時間一般在2min以內。因此，本文提出的算法在滿足電網調度對負荷優(yōu)化分配實時性的要求和控制環(huán)保成本的同時，降低了電廠能耗成