市场竞争条件下的发电机组启停机计划优化

探讨市场竞争条件下的发电机组启停机计划问题有助于发电厂制定发电机组安全经济运行方案。文章以发电厂收益最大化为目标函数,考虑了无功和备用收益的影响,以机组本身的可用状态、发电功率限制、爬坡速率以及系统备用容量和电力市场交易等为约束条件,构造了市场竞争条件下发电机组启停机计划问题的数学模型,并提出了一种综合了二次规划、遗传算法、模拟退火算法的优点的混合优化方法进行解算。对某8机系统进行的算例分析表明:市场竞争条件下考虑了备用收入影响的发电厂启停机计划发生了一些变化;发电厂为了追求更大的收益更加注重生产成本问题;其通过竞争获得的发电功率直接影响发电机组启停计划及其功率分配;文中提出的混合优化算法较适用于求解市场条件下的启停机计划等优化问题。

基于分段断点的动态规划法启停机计划研究

提出了一种改进的动态规划法,以解决多约束条件下的启停机计划问题。该算法考虑了机组的启停约束和爬坡约束,并有效地避免了常规动态规划法的"维数灾"问题,计算精度高,计算速度快。使用Delphi7.0编程仿真,对一个10机系统进行试算,算例结果表明该算法是行之有效的。

火电机组启停机经济调度新算法

合理的开停机方案能带来经济效益,提出一种混合模拟退火-遗传算法模型进行火电机组的优化启停计划调度。采用十进制编码,无需解码,可减少计算误差和时间。由于引入了模拟退火算法,使得这种算法能接受新特性,不仅改进了局部收敛性且能加速寻优过程,最终可得到近于全局最优的解。经算例验算表明,该算法可在满足安全可靠的多种约束条件下,较好地改善机组启停计划的经济性,是安排火电机组启停机计划的一种可行方法。

发电机组启停机的智能优化经济调度研究

遗传算法用于解决启停机优化调度问题中,常出现群体早熟和有时收敛于局部最优解等问题.而模拟退火算法在接受新解时却显示出较好的特性.在遗传算法的评价函数中引入模拟退火算法以及在选择操作中采用模拟退火算法的接受准则,将两者进行混合可有效地缓解其选择压力,增强算法的全局收敛性.采用十进制编码,无需解码,可减少计算误差和时间.算例分析表明该算法可以在满足安全可靠的多种约束条件下,较好地改善机组启停计划的经济性.