基于免疫疫苗的主汽温系统PID优化整定

为了达到主汽温系统的优化运行以提高热效率,在自适应遗传算法基础上引入基于免疫原理的免疫记忆细胞和疫苗提取、接种算子的免疫疫苗算法,进行了收敛性证明,将其用于主汽温控制系统的PID优化整定,并将获得的PID参数的控制效果与自适应免疫遗传算法(AIGA)获得的PID参数的控制效果进行了比较.结果表明:自适应免疫疫苗算法(AIVA)的收敛稳定性优于自适应免疫遗传算法,与自适应免疫遗传算法获得的PID参数的控制效果相比,自适应免疫疫苗算法所产生的PID参数的控制效果更好,且阶跃响应的调节时间较短,过渡更平稳,证明了该方法的有效性.

一种基于免疫原理的新优化遗传算法

将静态繁殖理论和机器学习原理引入到免疫遗传算法中,利用自适应疫苗,增强个体免疫力,以增加种群的平均适值,从而有效地避免了最优解的丢失,缩小了搜索空间,加快了进化速度,使系统能够在很短的时间内得到最优解。同时,针对典型车间调度问题,分别对改进算法和其他优化算法的计算结果进行了比较,表明改进算法更有效。

计及绿色电力证书制度的经济性优化调度

构建一种计及绿色电力证书交易制度(TGC)的含风电电力系统经济调度模型。首先,考虑负荷、风电出力和证书价格预测误差,通过拉丁超立方采样(LHS)生成场景集。然后,计及基于典型场景集的失负荷惩罚、弃风惩罚与绿色电力证书交易成本,以系统总成本最小为优化目标建立调度模型,同时引入可靠性约束保证系统的安全性。最后,采用自适应免疫疫苗算法求解所建模型,分析可靠性水平、弃风惩罚系数以及证书预测价格等不同因素对所建模型的经济性调度以及旋转备用计划的影响,优化制定机组的日前调度计划与旋转备用计划,验证了模型的合理性。

计及绿色电力证书与碳交易制度的“源-荷”协调优化调度

基于低碳电力和智能电网的背景,考虑现有的风电消纳困境,该文以绿色电力证书为基础,结合碳排放权的交易制度,同时引入需求侧高载能企业负荷的响应模型,并将虚拟电厂经济效益作为优化目标函数,建立以绿证交易为基础,结合碳交易制度和高载能需求侧响应的“源-荷”双侧互补协调优化调度模型。最后将某省份区域电网代入到该文所构建模型之中进行仿真,并采用自适应免疫疫苗算法对模型进行求解,结果表明所建立的计及绿证交易与碳交易的模型有利于促进风电消耗,降低单位发电量的碳排放。