织梦CMS - 轻松建站从此开始!

电力文库

当前位置: 主页>电源>

基于改进粒子群算法的火电系统节能环保目标优化(一)

时间:2014-08-22 10:41来源:未知 作者:admin 点击:
我国火电机组大部分是燃煤机组,SO2、CO2等污染气体及火电排放烟尘未得到有效控制。粒子群算法( PSO) [1-3]所需参数少、结构简单明快、程序操作简单,经过改进后具有良好的寻找全局最优解,有效避免陷入局部最优解的性能。本文将灰色系统理论和粒子群算法相结合并引入压缩

     我国火电机组大部分是燃煤机组,SO2、CO2等污染气体及火电排放烟尘未得到有效控制。粒子群算法( PSO) [1-3]所需参数少、结构简单明快、程序操作简单,经过改进后具有良好的寻找全局最优解,有效避免陷入局部最优解的性能。本文将灰色系统理论和粒子群算法相结合并引入压缩因子改善算法的学习因子来提高算法的整体性能。


     1 火电系统多目标优化模型


     电力系统多目标优化调度的目的是在满足电力系统负荷要求和各个电厂运行安全的情况下,通过设定各种目标使得电力系统整体运行在一个比较理想的状态。对火电系统而言,多目标优化调度的结果要使得火电厂的煤耗量最少以节约不可再生资源,排放的污染气体最小以减少周围环境的破坏,其固体废弃物最少以达到减少占用耕地、防止固体废弃物中的有毒物质造成的危害等。


     1. 1 火电系统优化调度模型的目标函数


     ( 1) 煤耗量最小

 

    


     R———火电系统中火电机组数。


     本文假设所有机组在优化调度过程中都处于开机状态。


     ( 2) 污染气体排放量最小

 

    


     T———调度周期;


     R———火电系统中火电机组数目。

 

(责任编辑:admin)
顶一下
(0)
0%
踩一下
(0)
0%
------分隔线----------------------------
发表评论
请自觉遵守互联网相关的政策法规,严禁发布色情、暴力、反动的言论。
评价:
栏目列表
推荐内容