基于免疫算法的廠級負荷優(yōu)化調(diào)度研究.pdf

1、隨著我國電力行業(yè)的進一步發(fā)展,以及煤炭資源產(chǎn)供矛盾的加劇,如何降低火電廠煤耗,提高生產(chǎn)效率成為了發(fā)電企業(yè)重點考慮的問題。此時,在火電廠中實行廠級負荷優(yōu)化分配,降低火電廠的煤耗,具有重要意義。同時,在火力發(fā)電過程當中會產(chǎn)生大量有害氣體,對環(huán)境造成嚴重污染,并已成為不可忽視的因素。除此之外,中調(diào)為了保證電網(wǎng)負荷的穩(wěn)定性,對參與調(diào)峰的火電廠提出的負荷響應速度的要求更為嚴格。因此在考慮煤耗和環(huán)境污染成本最小化的同時,使全廠完成電網(wǎng)負荷需求時間最

2、短也是所要研究的重要問題。因此,采用多目標優(yōu)化的方法對火電廠負荷分配問題進行研究具有重要意義。
　　 本文首先將免疫理論中的非特異性免疫和特異性免疫與遺傳算法相結(jié)合,提出了一種新的自適應免疫疫苗算法。該算法有效地克服了基本遺傳算法的未成熟收斂,局部搜索能力差,多樣性降低等缺點,保證了算法概率l收斂,有效防止了種群的退化,提高了收斂的穩(wěn)定性和收斂的速度。并對其進行收斂性證明,測試函數(shù)驗證和主汽溫PID參數(shù)優(yōu)化實例驗證,證明了其有效

3、性。
　　 其次,基于經(jīng)濟性,快速性和環(huán)保性三個方面,提出了新的負荷優(yōu)化調(diào)度數(shù)學模型。并將自適應免疫疫苗算法用于負荷分配問題進行單目標尋優(yōu),與其他算法優(yōu)化結(jié)果進行對比,再次驗證了算法和數(shù)學模型的優(yōu)越性。
　　 最后,鑒于求解多目標負荷分配問題時,相對于傳統(tǒng)的權(quán)重法等,基于Pareto最優(yōu)解概念的多目標進化算法具有明顯優(yōu)勢,故本文設(shè)計了免疫多目標優(yōu)化算法,并進行了測試函數(shù)驗證,然后將其應用于多目標負荷分配問題,并根據(jù)模糊決