基于改进粒子群算法的节能发电调度与经济调度对比研究

【摘要】：在一次能源日益紧缺、环境污染日益加重的今天,世界各国都采取了一系列的措施来实现节能和减排的目标。而中国在建设资源节约型、环境友好型社会的大背景下,实施了改革现行发电调度方式,开展节能发电调度的策略,以减少发电侧的能源消耗和污染物排放。目前,全国节能发电调度试点的五个省已经相继进行了节能发电调度模拟运行。为了进一步完善节能发电调度模式和推动电力行业的节能减排,有必要从节能发电调度的具体建模出发,探讨节能发电调度与传统经济调度的差异以及对电力市场各方带来的影响,为从当前调度模式向节能发电调度的平稳过渡提出参考和建议。 本文对中国典型发电机组进行了调研分析,并为火电机组设计了一系列的能耗和环保指标。给出了火电机组煤耗水平的计算方法,并给出了典型机组的能耗曲线。另外,对污染物排放主要控制政策进行了研究,并对排污权交易进行了详细阐述和给出了污染物排放水平的估算方法。在此基础上,提出了三类节能发电调度数学模型,分别为考虑能耗的节能调度模型、考虑排污费的节能调度模型和基于排污权交易的节能调度模型。针对标准粒子群算法易陷入局部最优且在求解约束优化问题时惩罚因子难以调整的问题,提出了改进的粒子群算法,通过惯性因子的自适应调整和个体修正策略,提高了算法的收敛速度和精度。在算例中,求解了三类节能发电调度模型,并将结果和经济调度的结果比较,分析了它们在发电煤耗量、污染物排放量、发电成本、各类机组的发电利用小时数以及电网公司购电成本等方面的差异,证实了模型和算法的可行性。根据分析比较的结果,为节能发电调度的研究和实施提出了展望和建议。 【关键词】：电力系统 节能发电调度 经济调度 火电机组能耗特性 污染物排放水平 排污费 排污权交易 改进粒子群算法
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：TM73
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-19
• 1.1 研究目的及意义10-11
• 1.1.1 我国的能源资源情况10
• 1.1.2 我国实施节能减排政策的必要性10-11
• 1.1.3 电力行业的节能减排11
• 1.2 节能发电调度背景11-12
• 1.3 节能发电调度的基本原则12-13
• 1.4 节能发电调度的国内外研究现状13-17
• 1.4.1 我国的节能发电调度研究现状13-16
• 1.4.2 国外的节能发电调度研究现状16-17
• 1.5 论文的主要内容17-19
• 第二章 中国典型机组的能耗环保特性及量化分析19-27
• 2.1 引言19
• 2.2 中国和华东电网的发电结构概况19-21
• 2.2.1 中国的发电结构概况19-20
• 2.2.2 华东电网的发电结构概况20-21
• 2.3 火电机组能耗和环保指标的设计21-25
• 2.3.1 凝汽式火电机组的能耗指标22-23
• 2.3.2 热电联产机组的能耗指标23-24
• 2.3.3 火电机组的环保指标24-25
• 2.4 中国和华东地区总体的能耗和污染排放水平25-26
• 2.4.1 中国总体的能耗和污染排放水平25
• 2.4.2 华东地区总体的能耗和污染排放水平25-26
• 2.5 本章小结26-27
• 第三章 火电机组煤耗及污染物排放的研究与计算27-37
• 3.1 引言27
• 3.2 火电机组的煤耗特性27-29
• 3.2.1 火电机组煤耗水平的计算方法27-28
• 3.2.2 典型火电机组煤耗曲线拟合28-29
• 3.3 污染物排放主要控制政策29-33
• 3.3.1 污染物排放主要控制政策综述29-30
• 3.3.1.1 直接管制29
• 3.3.1.2 经济刺激29-30
• 3.3.2 排污权交易30-33
• 3.3.3 排污收费制度与排污交易的分析33
• 3.4 污染物排放水平的估算方法33-36
• 3.4.1 二氧化碳排放量的计算33-34
• 3.4.2 二氧化硫排放量的计算34-36
• 3.5 本章小结36-37
• 第四章 节能发电调度模型的研究37-43
• 4.1 引言37
• 4.2 考虑能耗的节能发电调度模型37-38
• 4.3 考虑排污费的节能发电调度模型38-39
• 4.4 基于排污权交易的节能发电调度模型39-42
• 4.4.1 基于排污权交易的节能发电调度模型39-40
• 4.4.2 购买排污权的费用估算40-42
• 4.5 本章小结42-43
• 第五章 改进的粒子群算法43-52
• 5.1 引言43-44
• 5.2 粒子群算法（PSO）简介44-45
• 5.2.1 标准粒子群算法44
• 5.2.2 粒子群算法与其它进化算法的比较44-45
• 5.3 粒子群算法的改进45-48
• 5.3.1 惯性权重的自适应调整45-46
• 5.3.2 个体调整策略46-47
• 5.3.3 改进粒子群算法的基本流程47-48
• 5.4 算法的收敛性分析48-51
• 5.4.1 标准粒子群算法的收敛性分析48
• 5.4.2 改进粒子群算法的收敛性分析48-49
• 5.4.3 算法参数对收敛性的影响49-51
• 5.5 本章小结51-52
• 第六章 节能发电调度与经济调度的对比分析52-58
• 6.1 引言52
• 6.2 算例说明52-55
• 6.3 节能发电调度与经济调度结果55-57
• 6.4 本章小结57-58
• 第七章 结论与展望58-61
• 7.1 结论58-59
• 7.2 展望59-61
• 参考文献61-65
• 致谢65-66
• 攻读硕士学位期间已发表或录用论文66

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