电力系统负荷经济分配的算法和程序设计
电气系统负荷计算ppt课件.ppt
2. 多台用电设备的尖峰电流的计算
N 1
I NF K I N ,i IQ,max i1
（3-22）
式中 IQ,max-用电设备中启动电流与额定电流之差为最大 的那台设备的启动电流；
N 1
I
N
,i
-将用电设备中启动电流与额定电流之差为最
i1
大的那台设备外的n-1台设备的额定电流之和；
K∑- n-1台设备的同时系数(同时系数指设备同时间使 用的概率)，其值按台数多少而定，一般为
在实际工程中应根据具体情况从表中选取一个恰当 的值进行负荷计算。一般而言，当用电设备组内的设 备数量较多时，需要系数应取较小值；反之，则应取 较大值。设备使用率较高时，需要系数应取较大值； 反之，则应取较小值。
部分用电设备的需用系数和功率因数参 见教材中P24~26表2-2和2-5或参考教材P98~ 99 中表3-9和3-10。
否可以直接将各组的视在计算负荷相加而得？为 什么？ 6. 什么叫“尖峰负荷”？确定尖峰负荷的目地是什 么？如何计算多台设备的尖峰负荷？ 7. 某实验室有220V的单相加热器5台，其中3台各 1KW，2台各3KW.试合理分配各单相加热器在 3和8I0cV. ∕220V的线路上，并求其计算负荷Pc、Qc、Sc
【解】三相平均容量为：（3.6＋4＋5）/3=4.2kW
三相负载不平衡容量占三相平均容量的百分比为：
（5-4.2）/4.2=0.8÷4.2=19%，大于15%，所以白炽 灯的设备容量为3×5=15kW；
改善后：（4.8-4.2）÷4.2=14.29%，小于15%，所以 白炽灯的设备容量为3.6+4+5=12.6kW。
这四台电焊机应尽量均衡地分配到三相上， 两台电焊机接于AB相，其它两台电焊机分别 接于BC相、AC相。
电力系统机组最优负荷分配
第一章绪论第一节机组最优负荷分配研究背景及意义我国是一个人口大国，虽然物产丰富，但分布非常不均衡，人均资源十分短缺，加上长期以来在资源开发利用方面存在过度开发、破坏严重等问题，使国民经济在快速进步的同时对我们地球的环境造成了不可估量的损害。
伴随着“节能、减排、环保”的观念深入人心，我国可持续发展战略要求建立经济友好型，能源节约型社会。
因此可以看出节约能源是可持续发展战略的主要内容之一。
然而火力发电是一个化石能源消耗巨大的产业，到2050 年，我国的年耗煤量将达到2～2.5Gt。
而随着化石能源的逐渐枯竭以及化石能源所带来的环境问题，届时，煤炭资源很难满足整个社会的发展，这就要求电力系统在优化能源结构的同时，更要进一步节约能源，提高能源的能效比。
在如此巨大的能源消耗的基数下，如果每发一度电节约1g 煤的话，根据我国2014年的火电发电量41731亿千瓦时来算，我国每年将可以节约煤417 万吨以上。
由上文叙述可以发现，如果对火电厂的机组进行组合优化，使机组负荷的分配与组合更加合理，能提高该体系的经济运作，可以以此来提升效益。
电力系统机组负荷的最好的分布与配置就是研究火力发电机组的运作效率，减少普通燃料的消耗，同时减小系统运作时所产生的废气等对环境的破坏。
使得“节能、减排、环保”的方针在生活中得以实现，为我国今后能持续稳定的发展，建设环境友好型，资源节约型的社会添砖加瓦。
且在电力市场化运行体制下，以及近几十年电力装机容量的快速增长，而我国的经济增长放缓，经济提升速率已不及电力装机容量的增长，我国已经开始出现供大于需的局面。
在这样的背景条件下，供电公司要获得生存和发展，就一定要不断提高自身的硬实力。
因此需要供电公司不断降低生产成本，提高效益。
供电公司通过合理安排机组出力，降低煤耗量，增强其核心竞争力。
[1]第二节国内外研究现状电力系统机组最优负荷分配的意思是在一系列实际生产中的基本要求下，通过提高控制机组运作以及机组符合的配置的合理性，来达到降低费用的一种关于电力系统的经济性调度的办法。
电力能源系统中的经济调度算法设计
电力能源系统中的经济调度算法设计电力能源系统是现代社会的重要基础设施之一，对于保障国家经济的正常运行和人民生活的正常需求具有不可替代的作用。
而经济调度算法设计作为电力能源系统中的重要组成部分，能够在保障系统安全稳定的前提下，最大限度地降低运营成本，提高能源利用效率，具有重要的意义与实际应用价值。
经济调度算法设计旨在优化电力能源系统中的能源调度与分配，以实现最佳的经济效益。
在电力能源系统中，常常存在多个电源节点、负荷节点和传输节点。
而经济调度算法设计的任务就是根据电网负荷需求和能源供应情况，合理调度各个节点之间的能源流动，使得整个能源系统具有较低的运营成本和较高的能源利用效率。
首先，经济调度算法设计需要考虑一系列的约束条件。
这些约束条件包括电力能源系统的负荷需求、电力设备的技术要求、电力能源的供应限制等等。
在电力能源系统中，各个节点之间的能源流动存在着物理约束、技术约束以及经济约束。
经济调度算法设计需要综合考虑这些约束条件，确保系统运行的安全可靠和经济高效。
其次，经济调度算法设计需要采用合适的优化方法。
常见的优化方法包括线性规划、整数规划、动态规划、遗传算法等。
这些优化方法能够在满足约束条件的前提下，寻找到最优解或者较好的近似解。
在电力能源系统中，经济调度算法设计可以采用这些优化方法，结合实际情况和具体需求，制定出合理的调度方案。
另外，经济调度算法设计还需要考虑电力能源系统的实时性和动态性。
随着能源需求的不断变化和电力设备的运行状态的不断变化，电力能源系统的调度需要实时响应和调整。
因此，经济调度算法设计需要具备较快的计算能力和适应变化的能力，能够在短时间内生成新的调度方案并进行实时优化。
此外，经济调度算法设计还可以考虑到电力能源系统的可持续发展。
随着环境保护意识的不断增强和可再生能源的快速发展，电力能源系统的调度也应更加注重低碳、清洁和可持续发展的原则。
因此，在经济调度算法设计中可以考虑引入可再生能源和能量储存技术，利用不同能源节点之间的互补性，实现对能源系统的整体优化。
电力工程设计规划中的电力负荷分配方法
电力工程设计规划中的电力负荷分配方法1. 前言随着电力需求的不断增长和电力工程的迅速发展，电力工程设计规划显得尤为重要。
其中，电力负荷分配作为电力工程设计的一个重要环节，对于保障电力供应的可靠性和经济性起着至关重要的作用。
本文将介绍电力工程设计规划中常用的电力负荷分配方法。
2. 确定负荷分配原则在进行电力负荷分配前，需要确定一些基本的负荷分配原则。
首先，应确保各负荷点的供电可靠性，避免出现因负荷集中导致的供电短缺问题。
其次，需要根据负荷的类型和性质，合理配置电力资源，实现能源的高效利用。
此外，还需要充分考虑电力负荷的季节性变化和用电习惯的差异等因素。
3. 定位负荷点在电力工程设计规划中，负荷点的定位对于电力负荷分配至关重要。
负荷点可以分为工商业负荷和居民生活负荷两种。
对于工商业负荷，通常采用最大负荷法来确定负荷点，即以最大负荷点所对应的位置作为工商业负荷点的位置。
对于居民生活负荷，可以根据人口密度、用电量统计数据等因素来确定负荷点的位置。
4. 负荷分配方法（1）负荷均分法负荷均分法是最简单且常用的负荷分配方法之一。
该方法将总负荷均分到各负荷点上，即每个负荷点所需的电力负荷相等。
这种方法适用于负荷各异但相对平均的情况，能够有效平衡各负荷点之间的电力负荷。
（2）最近负荷法在负荷分配时，可以采用最近负荷法来确定负荷点所需的电力负荷。
该方法的原则是将负载点附近的电力供应点与负载点相连接，实现电力的最短路径传输。
这样可以减少输电线路的损耗和电力能耗，提高供电效率。
（3）载荷优先法载荷优先法是一种基于负荷需求的负荷分配方法。
在这种方法中，根据各负荷点的优先级和重要性，将电力负荷优先分配到需求量较大或重要程度较高的负荷点。
这样可以保证重要负荷点的供电质量和可靠性。
（4）负荷率法负荷率法是一种根据负荷点的负荷率进行电力负荷分配的方法。
该方法通过计算负荷点的负荷率，然后按照负荷率的大小来分配电力负荷。
这样可以有效避免负荷点的过载或负荷不均衡情况的发生。
电力系统经济调度计算
电力系统经济调度计算目录题目:电力系统经济调度计算 ..................................................................... .................................. 1 中文摘要...................................................................... (2)英文摘要...................................................................... (3)1 引言...................................................................... .........................................................................42 耗量特性综述 ..................................................................... . (5)3 数学模型概述 ..................................................................... . (6)4 基于等耗量微增率的经济调度 ..................................................................... . (7)4.1 能源消耗不受限制时的负荷优化分配 ..................................................................... (7)4.1.1 数学模型 ..................................................................... (7)4.1.2 算例 ..................................................................... .. (9)4.2 能源消耗受限制时的负荷优化分配 ..................................................................... .. (11)4.2.1 数学模型 ..................................................................... . (11)4.2.2算例 ..................................................................... ................................................. 14 5 基于非线性优化算法的经济调度 ..................................................................... . (17)5.1 数学模型 ..................................................................... . (17)5.2 算例...................................................................... .. (18)5.2.1 先对两套火电设备情况进行负荷优化分配 (18)5.2.2 对某电力系统10台机组的优化分配: (20)5.2.3 基于等耗量微增率准则对10台机组进行优化求解 (22)6 考虑发电机无功约束时的最优负荷分配 ..................................................................... .......... 26 7 考虑负荷变化和机组起停时间、爬坡速度限制时的最优负荷分配 .. (28)8 考虑网络损耗时的最优负荷分配 ..................................................................... ...................... 30 结论...................................................................... ........................................................................ (31)谢辞...................................................................... ........................................................................ (32)参考文献...................................................................... . (32)注释:..................................................................... ........................................................................32附录:..................................................................... ........................................................................32题目:电力系统经济调度计算1中文摘要摘要:本文主要完成了传统的电力系统经济调度算法的研究。
电力系统负荷预测与调度算法设计
电力系统负荷预测与调度算法设计一、引言电力系统是现代社会运行的重要基础设施，负荷预测与调度是电力系统运行中的关键问题之一。
准确预测电力负荷的变化趋势和合理调度电力资源可以提高电网的可靠性、经济性和安全性。
因此，电力系统负荷预测与调度算法设计成为研究的热点之一。
二、负荷预测算法设计1. 数据采集与处理在进行负荷预测之前，首先需要进行数据的采集和处理。
通过采集过去一段时间的负荷数据，可以获取历史负荷数据。
然后将这些数据进行处理，去除异常值和噪声，使得数据更加准确和可靠。
2. 基于统计的方法最常用的负荷预测方法之一是基于统计的方法。
这种方法通过对已知数据进行统计分析，建立数学模型来预测未来负荷。
常用的统计方法包括移动平均法、指数平滑法和趋势分析法。
移动平均法适用于负荷比较平稳的情况，指数平滑法适用于负荷具有指数增长或衰减的情况，趋势分析法适用于负荷具有明显趋势的情况。
3. 基于机器学习的方法随着机器学习技术的发展，越来越多的研究者开始将机器学习应用于负荷预测中。
机器学习方法可以通过学习历史数据的特征来预测未来负荷。
常用的机器学习方法包括支持向量机、神经网络和决策树。
这些方法可以根据实际情况选择合适的特征和算法，提高负荷预测的准确性和精度。
三、负荷调度算法设计1. 负荷平衡算法负荷平衡是电力系统调度中的一个重要问题。
负荷平衡算法旨在使得供电能力与负荷需求保持平衡，避免供电不足或供电过剩的情况发生。
常见的负荷平衡算法包括基于遗传算法、蚁群算法和粒子群算法等。
这些算法可以根据电力系统的具体情况，优化电力资源的分配和调度，实现负荷平衡。
2. 能耗优化算法能耗优化是电力系统调度中的另一个重要问题。
能耗优化算法旨在通过合理调度电力资源，降低能源消耗和成本。
常见的能耗优化算法包括基于动态规划、线性规划和模糊控制等。
这些算法可以根据电力系统的运行状态和负荷需求，优化电力调度方案，降低能源的浪费和排放。
四、算法评估与应用1. 算法评估在设计完负荷预测与调度算法后，需要对算法的性能进行评估。
第7-4电力系统调频负荷的经济分配(23)
初始条件：
机组1为b1，机组2为b2， 且b1>b2。 若逐次使机组1减小输出功 率直至为ΔP，机组2增加输出 功率直至为ΔP，b1=b2时，总耗 量为最小。
等微增率原则的数学推导如下：
设：机组n台 分担负荷为P1、P2、P3…Pn 对应的燃料消耗费用为F1、F2、F3…Fn 则有，电厂总的燃料消耗用为：
当微增率随着输出增加而增大时按上述 条件求出的极值是最小值，为经济功率，否 则为不经济功率。
二、调频电厂间的经济功率分配（或考虑网损后的经 济功率分配） 设： 有s个电厂 每个电厂分担的负荷为：P1、P2、… Ps； 对应的燃料消耗费用为：F1、F2、…Fs； 则：全系统总的燃料消费用为：
Fx = F1 + F2 + L+ Fs = ∑Fi
一、调频厂内各机组间的经济功率分配（或不考虑网络 损耗时的各电厂间的经济功率分配）
经济特性（耗量特性）： 锅炉、汽轮机、发电机，在单位时间内消耗（输入）的能量的 费用（燃料费、燃料运输费等）与输出功率之间的关系。 输入 — 输出特性
微增率特性：
dF b= dP
（耗量微增 率，简称： 微增率）
其中： dF—输入耗量微增率； dP—输出功率微增量。
∂ϕ ∂P = =1 ∂P ∂P i i
dFi − λ = 0 （i =1、2、…n） 将之代入式 (7-20)得： dP i
或：
dFn dF dF2 1 = = L= =λ dP dP dP 1 2 n
b1 = b2 = … = bn =λ
即：
由此得出，厂内经济调度的准则为：
各机组的微增率应相等，Leabharlann 等于全场的微 增率λ(全厂微增率)。
所以：
电厂负荷的优化分配方法
电厂负荷的优化分配方法缪国钧;葛晓霞【摘要】分析了几种电厂负荷优化分配方法的特点,阐述等微增率电厂负荷优化分配方法的原理,介绍了lingo软件在电厂负荷分配中的运用方法.通过算例说明,等微增率法与采用lingo软件进行电厂负荷优化分配的结果相同,混沌优化算法与lingo 软件进行负荷分配结果相近,对电厂多台机组间的负荷优化分配方法的选择具有一定参考价值.【期刊名称】《电站辅机》【年(卷),期】2010(031)003【总页数】5页(P1-5)【关键词】电厂;负荷;优化分配;等微增率;混沌算法【作者】缪国钧;葛晓霞【作者单位】南京工程学院,能源与动力工程学院,江苏,南京,211167;南京工程学院,能源与动力工程学院,江苏,南京,211167【正文语种】中文【中图分类】TM714节能减排是电力企业当前的一项重要工作,因此,充分挖掘企业内部的节能潜力并努力降低发电成本,增强发电企业的投入产出,以加强企业在市场的竞争能力,已显得非常重要。
过去,有些电厂在对多台机组间的负荷分配时,通常的做法是让效率高的机组多带负荷,或是在各机组间平均分配负荷,这种选择在多数情况下并不是最经济的。
因此,电厂迫切需要既能在各种运行工况下科学地、简便地提供机组间负荷分配的结果,又能保证负荷分配的结果是经济的、可信的方法,以达到降低全厂发电成本的目的。
现就电厂负荷优化分配的常见方法进行简要介绍和分析。
通过算例说明等微增率法、混沌优化算法及lingo软件在电厂负荷分配中的运用效果。
这项工作的实施对电厂多台机组间的负荷优化分配具有重要意义。
(1）优先次序法优先次序电厂负荷分配法以机组的运行效率为依据,先算出各机组单独运行时的最大效率,然后按照各机组的运行效率由高到低的顺序排列,在此基础上各机组依次带负荷。
该方法实现简单、计算速度快,缺点是常常找不到最优解。
(2）等微增率法等微增率法是在等式约束条件下,利用基于数学极值理论得到的等微增法,实现机组间的负荷优化分配。
电力系统中的电力负荷调度算法与优化策略
电力系统中的电力负荷调度算法与优化策略随着现代社会对电力能源需求的不断增加，电力系统中的电力负荷调度算法和优化策略也日益受到关注。
电力负荷调度是指根据电力系统的实际负荷需求以及各个电源的供电能力，合理安排电力资源的分配和利用，以达到提高电力系统效率和稳定性的目的。
本文将介绍电力系统中常见的电力负荷调度算法和优化策略，包括基于经济调度和优化模型的方法。
一、基于经济调度的电力负荷调度算法基于经济调度的电力负荷调度算法主要是通过分析电力市场的价格和供需情况，来确定电力负荷的调整策略。
常见的经济调度算法包括最小成本法、最大收益法和边际成本法。
最小成本法是一种常见的电力负荷调度算法，它通过计算各个电源的产生成本，选择成本最低的电源来满足负荷需求。
这种方法能够有效降低电力系统的运营成本，提高电能利用率。
最大收益法是一种将电力市场的价格作为调度决策依据的算法。
根据市场价格的变化，电力系统可以调整负荷的分配，以获取最大的经济收益。
这种方法适用于电力市场竞争激烈的情况下，能够提高公司的盈利水平。
边际成本法是将电力供给成本和电力需求量进行比较，核算电力供应的边际成本，根据供需的平衡关系调整负荷分配。
该算法能够兼顾电力系统的运行成本和供需平衡，提高系统的经济效益。
二、优化模型的电力负荷调度算法在电力系统中，常常需要考虑多种因素，并在不同的调度周期内对电力负荷进行调度。
优化模型的电力负荷调度算法是在考虑这些因素的基础上，通过建立数学模型，利用优化算法求解最优的负荷分配方案。
常见的优化模型包括线性规划模型、整数规划模型和模糊规划模型。
线性规划模型是以线性目标函数和线性约束条件为基础，通过优化算法求解最优解。
整数规划模型在线性规划模型的基础上，增加了变量的整数约束条件，通常适用于调度周期较长的情况。
模糊规划模型是在考虑不确定性因素的基础上，建立的隶属度函数来描述模糊的目标和约束条件，能够更灵活地适应不确定性因素的影响。
综合考虑电力负荷调度的经济性、供需平衡和安全性等多个因素，采用优化模型的电力负荷调度算法可以提供更准确和可靠的调度策略，提高电力系统的运行效率和稳定性。
基于DE算法的电力系统经济负荷分配
ｏ ｔ ｚ ｔ ｎ ａｇ ｒ ｈ ａ ｄ ｃ ｍｐ ｒｓｔｅ ｄｆｅｅ ｔ ｌｅ ｏｕ ｉｎ ａｇ ｒ ｈ （ ｌｏ ｉ ｍ）ａ ｄ ｇ ｎ ｔ ｐｉ ａｉ ｌｏ ｉ ｍ ｎ ｏ ａ ｅ ｈ ｉｆｒｎｉ ｖ ｌｔ ｌｏ ｉ ｍ ＤＥ ａｇ ｒ ｈ ｍｉ ｏ ｔ ａ ｏ ｔ ｔ ｎ ｅ ｅｉ ｃ ａｇ ｒ ｈ （ ｌｏ ｉ ｍ ＧＡ） Ｐ ｔ ｏｗａｄｔｅｃ ｌｕａｉｎｐ ｏ ｅ ｕ ｅｏ ｌｏ ｉ ｍ． ａｔ ｔｅａｔ ｌ ｕｓａｔｓ ｔ ． ｕｓｆｒ ｒ ｈ ａｃ ｌｔ ｒ ｃ ｄ ｒ ｆＤＥ ａｇ ｒ ｈ Ａｔｌｓ， ｈ ｒ ｃｅｐ ｔ ｅｔ ｏ ｔ ｉ
ｈ为效应系数 ；
为第 ｉ 台发 电机 的有功功率下限。
研究表 明，忽略 ＶＥ Ｐ引起 的发 电机机 组耗 量特
的， 因此 微分进 化算 法增 加 了遗 传算法 的应用 领域 。 对 于实数 目标 优化 问题 ， 由于二进 制编 码 的缺 陷 ， 遗传 算法 很难 收敛最 优 实数解 ，而 微分 进化算 法 则
成 为国 内外 电力Ｔ作 者着 力研 究的 问题 。本文提 出 了计 及 阀点效应 的电力系 统经济 负荷 分配 的数 学模 型 ，并提 出了解 决经 济负 荷分配 的最 优算 法 ，并用 具体算 例验证 了模 型 以及 算法 的实用性 。
ｌ 电 力 系 统 经 济 负 荷 分 配 的数 学 模 型
Ｄ ｅ ｇ Ｚｈｐｉｇ ｎ ｉ ｎ
（ ｅ ａ Ｐ ｗｅ ｕ ｐｙＢ ｒａ ｆ ｕ ｎ ｘ ｏ ｅ ｒ ｏｐ ｒｔ ｎ Ｂ ｉａ，Ｇｕｎ ｘ ５ ６ ０ ） Ｂ ｉ ｉ ｏ ｒ ｐ ｌ ｕｅ ｕ ａ ｇ ｉ ｗ ｒ ｉ Ｃ ｒｏａｉ ， ｅｈ ｉ ｈ Ｓ ｏＧ Ｐ Ｇ ｄ ｏ ａｇｉ ３０ ０
当计及 机 组 阀点 效应后 ， Ｄ 问题 更是 呈现 为不 Ｅ 光滑 、非 凸特性 。 １ ． 经 济分 配 问题 的约 束条件 ２
电力系统负荷经济分配的算法和程序设计
电力系统负荷经济分配的算法和程序设计电力系统负荷经济分配的算法和程序设计摘要负荷经济分配是火电厂运行优化的一个重要研究领域，在机组之间合理地优化分配负荷能够提高整个火电厂运行的经济性。
针对火电厂实际的运行情况, 考虑多个实际约束条件, 建立了并行火电机组间连续多时段动态负荷优化分配的数学模型; 提出运用智能算法-粒子群算法来解决动态负荷优化分配问题, 详细介绍和研究了该算法的基本原理以及在负荷经济分配问题上的实现过程, 并针对原算法的不足, 对算法进行了改进; 根据负荷分配和算法的特性, 对初始种群的生成方法进行了改进, 同时对约束条件进行了有效处理。
仿真实例表明, 该方法收敛性好, 收敛速度快, 能够有效地达到或接近全局最优, 从而为火电厂机组负荷优化分配的求解提供了新的有效算法。
关键词：电力系统；运行优化；经济负荷分配；粒子群算法；收敛性Power system economic load Dispatch and program designAbstractEconomic Dispatch is one of the important research fields in optimization operation of thermal power plant , and Economic Dispatch among the various units can enable the whole power plant to get the best benefit.A dynamic Economic Dispatch mathematical model was constructed considering the practical constraints and sequential optimal load dispatch among parallel thermal power units. Using particle swarm algorithm to solve the problem of dynamic optimal load dispatch was proposed. The basic theory and the implementation method of the algorithm in optimal load dispatch problem were studied in detail. Some measures were applied to imp rove the algorithm in order to avoid its weakness ; According to the special features of load dispatch and the algorithm , the way of generating the initial generation was imp roved; at the same time , constraints were processed effectively.The simulation showed that the method had good convergence high convergence speed , and could achieve the whole optimization more efficiently or could be more close to it. It was a new effective optimization algorithm f or solving optimal load dispatch among thermal power units.Key words：Power System；Optimization Operation；Economic Dispatch；Particle Swarm Algorithm；Convergence目录论文总页数：26页1 引言 (1)1.1 基于粒子群算法负荷优化分配 (1)1.2 其他优化算法介绍 (2)1.2.1 等微增率算法 (2)1.2.2 动态规划法 (3)1.2.3 网络流规划法 (3)1.2.4 遗传算法 (3)1.2.5 混沌优化方法 (3)1.2.6 蚁群算法 (3)2负荷优化分配的数学模型 (3)2.1 目标函数 (3)2.2 约束条件 (4)3 粒子群算法的基本原理 (4)3.1 算法原理 (4)3.2 算法的改进 (5)3.3 算法的实现步骤 (6)3.4 算法的流程图 (7)4 粒子群的算法在负荷经济分配中的应用 (8)4.1 对初始种群生成方法的改进 (8)4.2 对约束条件的处理 (8)4.3 粒子群算法的实现 (8)5 算例分析 (10)5.1 算例介绍 (10)5.2 算例仿真图形 (11)5.3 运行结果分析 (15)6 讨论 (15)结论 (16)参考文献 (17)致谢 (18)声明 (19)附录 (20)1 引言1.1 基于粒子群算法负荷优化分配优化问题是工业设计中经常遇到的问题,许多问题最后都可以归结为优化问题. 为了解决各种各样的优化问题,人们提出了许多优化算法,比较著名的有爬山法、遗传算法等.优化问题有两个主要问题:一是要求寻找全局最小点,二是要求有较高的收敛速度. 爬山法精度较高,但是易于陷入局部极小. 遗传算法属于进化算法( Evolutionary Algorithms) 的一种,它通过模仿自然界的选择与遗传的机理来寻找最优解. 遗传算法有三个基本算子:选择、交叉和变异. 但是遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编码,找到最优解之后还需要对问题进行解码,另外三个算子的实现也有许多参数,如交叉率和变异率,并且这些参数的选择严重影响解的品质,而目前这些参数的选择大部分是依靠经验.1995 年Eberhart 博士和Kennedy 博士提出了一种新的算法;粒子群优化(Particle Swarm Optimization -PSO)[1]算法 . 这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视,并且在解决实际问题中展示了其优越性。
热电厂负荷分配模型与算法
热电厂负荷分配模型与算法毛志强【摘要】负荷分配是发电企业节能减排的重要措施。
热电厂中存在热、电两种品质不等价又相互关联的能量类型，其负荷优化分配问题较普通凝汽式电厂复杂得多，是一个高维、非凸、离散的非线性规划问题。
综述热电厂负荷优化分配的数学模型，对求解此问题的各种优化算法进行详细分析比较，提出进一步研究的方向。
%Load dispatch is an important solution to save energy and reduce emissions in power generation enterprises. There are two associated types of energy with non-equivalent quality, heat and power, in thermal power plant. So its load distribution is more complicated than normal condensing power plant. It＇s a high-dimensional, non-convex and discrete non-linear programming problem. This paper reviews on the mathematical model of the load dispatch of thermal power plant, taking analysis and comparison on its optimization algorithm.【期刊名称】《山东电力技术》【年(卷),期】2012(000)004【总页数】5页(P37-41)【关键词】热电厂;负荷优化;数学模型;优化算法【作者】毛志强【作者单位】济南供电公司,山东济南250001【正文语种】中文【中图分类】TM720 引言负荷分配是电力系统经济调度的一项重要任务，发电厂中多台汽轮发电机组并列运行时必然存在负荷优化分配问题，它无需对现有设备进行硬件改造即可达到节能减排的目的，有效而简便，是目前发电企业提高经济效益的重要手段。
2012基于等微增率的电力系统负荷分配程序设计毕业设计任务书
1.陈珩.电力系统稳态分析.北京:中国电力出版社, 1985.5
2.于尔铿.现代电力系统经济调度.北京:水利电力出版社, 1986
3.骆济寿，张川．电力系统优化运行．武汉：华中理工大学出版社，1993
4.李朝安．发电厂及电力系统经济运行[M]．新疆：新疆人民出版社
9.唐巍,李殿璞．电力系统经济负荷分配的混沌优化方法．中国电机工程学报, 2000, 20(10): 36-40
10.侯云鹤，鲁丽娟，熊信艮，程时杰，吴耀武．改进粒子群算法及其在电力系统经济负荷分配中的应用．中国电机工程学报, 2004, 24（7）: 95－100
11.A. I. EL-GALLAD，M. EL-HA WARY，A. A. SALLAM，A. Kalas。Swarm Intelligence for Hybrid Cost Dispatch Problem.IEEE,2001：0753－0757
起止日期
要求完成的内容及质量
2011年秋季学期：
第十一周（2011年11月18日前）
……
第十九周（2012年1月13日前）
2012年春季学期：
第十一周（2012年4月30日前）
第十五周
第十六周（6月1日至3日）
接受毕业设计任务书，学习毕业设计（论文）要求及有关规定。
阅读指定的参考资料及文献(包括5-10万个印刷符号与课题或本专业相关的外文资料)，完成开题报告、外文翻译任务。
上交开题报告、外文翻译，指导教师批阅。
完成原理的推导。
完成程序的编写。
开始毕业论文的撰写。
完成毕业设计论文的撰写。
全部成果上交指导教师，老师批阅、评阅。
电力系统中的电力负荷算法
电力系统中的电力负荷算法电力系统是现代社会中不可或缺的基础设施之一，而电力负荷算法则是确保电力系统运行平稳的重要组成部分。
本文将介绍电力系统中常用的电力负荷算法，并对其原理和应用进行详细探讨。
一、电力负荷算法的概述在电力系统中，电力负荷是指消耗电能的负荷设备对电网的需求。
电力负荷算法旨在根据历史负荷数据和其他相关信息，对未来一段时间内的电力负荷进行准确预测，从而为电力系统的运行和供电计划提供参考依据。
电力负荷算法的主要目标是尽可能精确地预测电力负荷，以便电力系统能够根据负荷需求进行合理调度和规划。
该算法通常使用统计分析、数学建模和机器学习等方法来实现。
二、常用的电力负荷算法1. 趋势分析法趋势分析法是一种基于历史数据进行预测的方法。
该方法假设负荷的变化具有一定的周期性和趋势性，通过对历史负荷数据进行曲线拟合和趋势分析，来预测未来一段时间内的负荷变化情况。
趋势分析法通常可以使用线性回归、多项式回归、指数平滑等方法来实现。
其中，线性回归假设负荷变化呈线性趋势，多项式回归则假设负荷变化呈多项式趋势。
2. 时间序列分析法时间序列分析法基于历史负荷数据的时间特性进行预测。
通过分析历史负荷数据的季节性、周期性和趋势性等特征，来预测未来一段时间内的负荷变化情况。
时间序列分析法常用的模型包括移动平均模型、自回归移动平均模型（ARIMA）和季节性自回归移动平均模型（SARIMA）等。
这些模型通过对历史数据的拟合，来预测未来负荷值。
3. 人工神经网络法人工神经网络法利用神经网络模型来进行负荷预测。
神经网络由若干个节点组成，每个节点与其他节点之间有连接，可以进行信息传递和处理。
通过对历史负荷数据进行训练，神经网络可以学习到负荷变化的模式，从而预测未来负荷值。
人工神经网络法的优势在于可以适应不同的负荷变化模式，并且能够处理非线性关系。
常用的神经网络模型包括前馈神经网络（FNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。
电力系统的经济负荷分配
电力 系统
P set
N (S )
Bf
PG
K (S )
Pref
AGC系统
图 3-17 单台发电机组的 AGC 系统
电线路上的功率偏差来确定输出控制信号， Pref 为系统要求调整的控制
信号功率， N (S) 为内部控制回路，用来控制调整调速器阀门开度，以
达到所需要的输出功率。
第三节 电力系统的经济调度与自动调频
Pi Pi Pi
第三节 电力系统的经济调度与自动调频
因 PL 是常数，同时各机组的输出功率又是相互无关的，所以
L
P P P P P i
Ci
i
n i i1
i
L
0
Ci 1 0 0
Pi
Ci 0
Pi
或
Ci
设有 n 个发电厂，每个电厂承担的负荷分别为 P1 ，P2 ，…，Pn ，
相应的燃料消耗为C1 ，C 2 ，…，C n ，则全系统总的燃料消耗为
ng
ng
C C
i
i i Pi iPi2
i1
i1
总的发电功率与总负荷 PL 及线损 p 相平衡，即 e
ng
Pi
PL
第三节 电力系统的经济调度与自动调频
N 满足
地区B
地区间规定的净交换功率
PA PB PC
保持本系统的频率为额定值
AGC
子系统N
地区C
地区A
图3-21 互联电力系统的AGC控制
i1
i1
式中 Pci ——各台发电机组的设定调整功率；
电力系统短期负荷优化分配系统的设计与研究
电力系统短期负荷优化分配系统的设计与研究摘要：作为一种集成化的软件系统，电力系统短期负荷优化分配系统能够很好地解决电力系统混合机组间短期负荷优化分配问题。
本文就电力系统短期负荷优化分配系统的设计与研究问题对电力系统短期负荷优化分配系统进行了简单介绍，对系统的总体优化设计进行了阐述，介绍了系统核心模块的组成，并对关键程序进行了描述和分析。
关键字：电力系统；短期负荷；优化分配；设计与研究中图分类号：f406文献标识码： a 文章编号：随着我国电力行业的快速发展，用户以及电力企业自身对于电力系统运行的安全性、可靠性和经济性提高了更高的要求。
目前，电力系统短期负荷优化分配系统的设计问题越来越受到相关部门及行业人士的关注。
本文就电力系统短期负荷优化分配系统的设计与研究问题主要介绍了以下几个方面的内容。
一、系统的总体优化设计概述因电站之间机组的类型不一样，不同机组的动力特性也是不一样的，对于抽水蓄能电站来说，它主要有抽水工况和发电工况两种运行工况，其约束条件也比较多，因此，如果只是通过单纯的方法来优化，效果往往不会很理想。
我们可以通过采用动力特性分析模块的方式来获取不同类型机组的动力特性，将拟合方程存储到数据库中。
数据库通过数据存储模块对数据进行存储和管理，数据库引擎将数据库和软件系统链接起来，最后通过优化计算模块完成对短期负荷的优化分配工作。
短期负荷优化分配系统的总体优化设计图如下（图一）所示：系统总体优化设计图图一通过上图图一，我们可以看到电力系统调控中心的硬件部分主要由以太网与工作站及服务器进行链接组成。
系统调控中心的监控对象是不同类型的电站机组群，在服务器群数据库服务器上上安装有相应的数据库，工作站群有相应的软件。
这样就能够实现硬件部分与软件系统的有机结合与互通。
二、系统的核心模块组成通常，系统的核心模块主要由动力特性分析模块、数据存储模块以及优化计算模块等组成，在此，笔者分别对其进行介绍和阐述。
（一）动力特性分析模块。
电力负荷管理系统的设计与实现
电力负荷管理系统的设计与实现随着社会经济的发展和人们对电力需求的不断增长，电力负荷管理成为保障供电稳定的重要任务。
电力负荷管理系统的设计与实现是为了统筹调配电力资源、实现负荷均衡和优化供电效率。
本文将从系统设计与实现两个方面探讨电力负荷管理系统的相关问题。
一、系统设计1. 整体架构设计电力负荷管理系统的整体架构设计应该包括前端数据采集模块、负荷预测模块、负荷控制模块和数据分析模块等组成。
前端数据采集模块用于实时采集各个电力负荷设备的用电数据；负荷预测模块通过算法分析历史数据和趋势预测模型来预测未来的负荷变化；负荷控制模块根据负荷预测结果和供电能力进行负荷控制和优化调度；数据分析模块用于对负荷数据进行分析和报表生成。
2. 数据采集与传输为了实现实时监测和数据采集，电力负荷管理系统需要部署传感器设备来采集负荷设备的用电数据。
这些传感器设备需要采用合适的通信协议和传输方式，可选择有线通信或者无线通信，确保数据的可靠传输。
同时，数据传输应具备一定的安全机制，以防止数据泄露和非法访问。
3. 负荷预测模块负荷预测是电力负荷管理系统的核心功能之一。
预测模块应当根据历史数据和趋势分析算法，以及考虑到节假日和季节变化等因素，进行准确的负荷预测。
预测结果可以提供给负荷控制模块，帮助进行优化调度和合理分配电力资源。
4. 负荷控制模块负荷控制模块负责根据负荷预测结果和供电能力，进行负荷均衡和优化调度。
该模块可以根据优化算法和规则引擎，实现负荷调度和控制策略的自动化。
同时，应兼顾供电稳定性和用户需求，确保各区域负荷合理分配。
5. 数据分析模块数据分析模块用于对负荷数据进行分析和报表生成，以提供决策支持。
通过分析历史数据和负荷情况，可以对电力负荷的趋势和规律进行把握，为未来的负荷控制和规划提供参考。
二、系统实现1. 前端数据采集在系统实现阶段，需要根据设计要求选择合适的数据采集设备和传感器，并进行部署和安装。
同时，需要进行设备联网配置和通信协议的设置，确保数据的准确采集和传输。
电力系统中的经济调度模型及其算法研究
电力系统中的经济调度模型及其算法研究电力系统是现代社会不可或缺的基础设施之一，它为人们的生活提供了稳定可靠的电能供应。
而在这个庞大而复杂的系统中，经济调度模型及其算法的研究是十分重要的。
本文将就电力系统中经济调度模型及其算法进行研究与探讨。
一、电力系统概述电力系统是由发电、输送、配电和供电等环节组成的能源转换和传输系统。
它的目标是以最小的成本满足用户对电能的需求。
而实现这个目标，则需要进行经济调度。
二、经济调度模型经济调度模型是电力系统中用于确定最优发电量和输电量的数学模型。
模型的建立需要考虑以下几个因素：发电成本、负荷需求、输电损耗等。
1. 发电成本发电成本是经济调度模型必须要考虑的一个重要因素。
不同的发电方式具有不同的成本，如火电、水电、核电等。
因此，如何合理分配各种发电方式的发电量，以降低总体成本，是经济调度模型所要解决的关键问题之一。
2. 负荷需求负荷需求是指用户对电能的需求量。
经济调度模型需要根据负荷需求的变化来灵活调整发电量和输电量，以保持系统的稳定运行。
在高负荷期间，需要增加发电量来满足需求；而在低负荷期间，可以适当降低发电量，以减少成本。
3. 输电损耗输电损耗是指电能在输送过程中的能量损失。
经济调度模型需要考虑输电损耗对成本的影响，并尽量通过合理的输电路径和输电量分配来降低损耗。
这需要依赖于现代优化算法的支持，以求得最佳的输电方案。
三、经济调度算法经济调度算法是实现经济调度模型的数学计算方法。
下面将介绍几种常见的经济调度算法。
1. 线性规划线性规划是一种常用的经济调度算法。
它将经济调度模型转化为线性约束条件下的最优化问题，通过求解线性规划模型，可以得到最优的发电量和输电量分配方案。
然而，线性规划算法在处理大规模电力系统时，遇到了计算复杂度高的问题。
2. 整数规划整数规划是线性规划算法的一种扩展，它在线性规划的基础上增加了整数约束条件。
整数规划算法能够更精确地求解经济调度模型，但由于整数规划问题的NP难度，计算复杂度仍然比较高。
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电力系统负荷经济分配的算法和程序设计电力系统负荷经济分配的算法和程序设计摘要负荷经济分配是火电厂运行优化的一个重要研究领域，在机组之间合理地优化分配负荷能够提高整个火电厂运行的经济性。
针对火电厂实际的运行情况, 考虑多个实际约束条件, 建立了并行火电机组间连续多时段动态负荷优化分配的数学模型; 提出运用智能算法-粒子群算法来解决动态负荷优化分配问题, 详细介绍和研究了该算法的基本原理以及在负荷经济分配问题上的实现过程, 并针对原算法的不足, 对算法进行了改进; 根据负荷分配和算法的特性, 对初始种群的生成方法进行了改进, 同时对约束条件进行了有效处理。
仿真实例表明, 该方法收敛性好, 收敛速度快, 能够有效地达到或接近全局最优, 从而为火电厂机组负荷优化分配的求解提供了新的有效算法。
关键词：电力系统；运行优化；经济负荷分配；粒子群算法；收敛性Power system economic load Dispatch and program designAbstractEconomic Dispatch is one of the important research fields in optimization operation of thermal power plant , and Economic Dispatch among the various units can enable the whole power plant to get the best benefit.A dynamic Economic Dispatch mathematical model was constructed considering the practical constraints and sequential optimal load dispatch among parallel thermal power units. Using particle swarm algorithm to solve the problem of dynamic optimal load dispatch was proposed. The basic theory and the implementation method of the algorithm in optimal load dispatch problem were studied in detail. Some measures were applied to imp rove the algorithm in order to avoid its weakness ; According to the special features of load dispatch and the algorithm , the way of generating the initial generation was imp roved; at the same time , constraints were processed effectively.The simulation showed that the method had good convergence high convergence speed , and could achieve the whole optimization more efficiently or could be more close to it. It was a new effective optimization algorithm f or solving optimal load dispatch among thermal power units.Key words：Power System；Optimization Operation；Economic Dispatch；Particle Swarm Algorithm；Convergence目录论文总页数：26页1 引言 (1)1.1 基于粒子群算法负荷优化分配 (1)1.2 其他优化算法介绍 (2)1.2.1 等微增率算法 (2)1.2.2 动态规划法 (3)1.2.3 网络流规划法 (3)1.2.4 遗传算法 (3)1.2.5 混沌优化方法 (3)1.2.6 蚁群算法 (3)2负荷优化分配的数学模型 (3)2.1 目标函数 (3)2.2 约束条件 (4)3 粒子群算法的基本原理 (4)3.1 算法原理 (4)3.2 算法的改进 (5)3.3 算法的实现步骤 (6)3.4 算法的流程图 (7)4 粒子群的算法在负荷经济分配中的应用 (8)4.1 对初始种群生成方法的改进 (8)4.2 对约束条件的处理 (8)4.3 粒子群算法的实现 (8)5 算例分析 (10)5.1 算例介绍 (10)5.2 算例仿真图形 (11)5.3 运行结果分析 (15)6 讨论 (15)结论 (16)参考文献 (17)致谢 (18)声明 (19)附录 (20)1 引言1.1 基于粒子群算法负荷优化分配优化问题是工业设计中经常遇到的问题,许多问题最后都可以归结为优化问题. 为了解决各种各样的优化问题,人们提出了许多优化算法,比较著名的有爬山法、遗传算法等.优化问题有两个主要问题:一是要求寻找全局最小点,二是要求有较高的收敛速度. 爬山法精度较高,但是易于陷入局部极小. 遗传算法属于进化算法( Evolutionary Algorithms) 的一种,它通过模仿自然界的选择与遗传的机理来寻找最优解. 遗传算法有三个基本算子:选择、交叉和变异. 但是遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编码,找到最优解之后还需要对问题进行解码,另外三个算子的实现也有许多参数,如交叉率和变异率,并且这些参数的选择严重影响解的品质,而目前这些参数的选择大部分是依靠经验.1995 年Eberhart 博士和Kennedy 博士提出了一种新的算法;粒子群优化(Particle Swarm Optimization -PSO)[1]算法 . 这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视,并且在解决实际问题中展示了其优越性。
粒子群优化算法(PSO) 也是起源对简单社会系统的模拟. 最初设想是模拟鸟群觅食的过程. 但后来发现PSO是一种很好的优化工具.经济负荷分配(Economic Dispatch，ED)是电力系统规划和运行调度中的一类典型的优化问题，其目的是在满足负荷和运行约束的条件下，最小化发电成本，对于提高系统运行的经济性和可靠性都具有重要的意义。
机组负荷优化分配的研究在优化理论方面, 主要有传统的数学优化方法如等微增量法[2]、线性规划法、动态规划法和现代演化算法如遗传算法[3]、人工神经网络[4]算法等。
这些方法在解决负荷优化分配问题上各有优势, 但均存在着一些不足: 等微增量法对机组能耗特性曲线要求光滑连续且为凸集; 线性规划法在模型线性化时会引入误差; 动态规划法遇到高维问题很容易陷入维数灾; 遗传算法需进行交叉和变异, 收敛速度慢且易陷入局部最优; 神经网络算法同样存在当神经元个数不断增加时, 收敛变慢易陷入局部最优的问题。
粒子群优化( Particle Swarm Optimization , PSO) 算法,是近年来发展起来的一种新的进化算法( Evolutionary Algorithm - EA) .PSO 算法属于进化算法的一种,和遗传算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价解的品质. 但是它比遗传算法规则更为简单,它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作. 它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。
PSO是蓬勃发展的进化计算技术中的一种。
该算法是模拟鸟群觅食过程中迁徙和群集行为的一种演化算法。
它的特点是通过群体信息共享和个体自身经验总结来修正个体行动策略。
相比传统数学方法, 该算法由于基于随机搜索理论, 对目标函数没有连续单调为凸等要求, 不需要导数、梯度等数学信息。
相比早期演化算法, 该算法没有复杂的数学运算, 简单易实现, 计算效率高且能以较大的概率找到全局最优解。
pso同遗传算法类似，是一种基于迭代的优化算法。
系统初始化为一组随机解，通过迭代搜寻最优值。
但是它没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)[5]，而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。
同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。
目前已广泛应用于函数优化神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域PSO 算法目前在负荷优化分配问题上已有一些研究成果, 但都集中于电网侧以网内运行机组为研究对象[6]。
随着电力市场的逐步建立, 电网调度方式由以往的对单个机组下达负荷指令改为向整个电厂下达负荷指令, 电厂作为一个发电主体必须自行安排生产降低成本以竞价上网。
因此本文以发电侧即火电厂厂内并行机组为研究对象, 将PSO 算法用于求解机组间的连续多时段负荷优化分配问题, 建立了动态的负荷分配数学模型。
研究了算法的具体实现过程, 针对基本粒子群算法的局限性进行了改进, 并通过仿真实例验证了该算法的有效性。
1.2 其他优化算法介绍自1989年英国电力工业实行私有化，并进行电力工业经营管理体制改革以来，电力工业就进行了打破了工业垄断，引进竞争机制的格局。
从此，电力市场机制浪潮席卷全世界。
在此背景下，对电力系统的优化分配方法要求越来越高，算法也在不断地更新以适应社会的需要。
有代表性的有动态规划法、拉格朗日松弛法、线性规划法、网络流规划法。
后来又出现了很多智能化的方法，典型的有人工智能法、遗传算法、混沌优化方法、粒子群算法等。
1.2.1 等微增率算法等微增率法是在1919年提出问题，1931年摸索出原则，1934男做出数学证明的，至今已有约80年历史。
这种方法是一种连续的拉格朗日乘子法，简单有效。
1.2.2 动态规划法1.2.3 网络流规划法1.2.4 遗传算法1.2.5 混沌优化方法混沌优化方法是具有某种随机性的智能优化方法。
混沌优化方法直接采用混沌变量进行搜索，因而获得最优解的可能性更强，是一种极有前途的手段。
混沌优化方法的基本思想是把系统和机组的约束条件为罚函数来表示，将目标值和罚函数确定为寻优目标，然后进行搜索，搜索过程按混沌运动自身规律和特性进行，可同时得到机组的优化组合及机组负荷分配的结果。
混沌优化方法除了具有遗传算法的一些特点，如可考虑目标函数的不连续性和非线性因素，可实现并进行处理，能提供更多解等以外，还具有另外一些优势，主要体现在：（1）混沌优化方法更具有可能跳出极小点。