優(yōu)化算法及火電廠若干優(yōu)化問題的研究.pdf

1、在能源供應(yīng)日益緊張和電力市場逐漸放開的今天，以提高火電廠整體經(jīng)濟(jì)性為目標(biāo)的優(yōu)化技術(shù)顯得越來越重要。本文圍繞火電生產(chǎn)過程子系統(tǒng)的優(yōu)化，從基礎(chǔ)的優(yōu)化算法到具體的仿真和工程應(yīng)用進(jìn)行了細(xì)致深入的研究。 本文在分析前人的研究成果和火電廠優(yōu)化技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，指出了一些有意義的研究方向和研究內(nèi)容。考慮到工程優(yōu)化問題大都需要一定的優(yōu)化算法來求解，本論文從論述各種優(yōu)化算法出發(fā)，指出了傳統(tǒng)優(yōu)化算法中的Lemke算法是求解眾多二次規(guī)劃最有效的方

2、法之一。文中還對(duì)適用范圍較廣的智能優(yōu)化算法進(jìn)行了深入的研究，針對(duì)現(xiàn)有實(shí)數(shù)編碼遺傳算法(RCGA，Real-coded based Genetic Algorithm)和粒子群優(yōu)化(PSO，Particle SwarmOptimization)算法存在的不足，分別提出了兩種混合智能優(yōu)化算法。大量的仿真結(jié)果表明，本文所提出的優(yōu)化算法非常有效。為了給后續(xù)研究的軟件實(shí)現(xiàn)方面作一些必要的準(zhǔn)備，并真正實(shí)現(xiàn)代碼的重用，作者開發(fā)了一套基于COM技術(shù)的優(yōu)

3、化算法庫。 在優(yōu)化算法研究的基礎(chǔ)上，本文著重對(duì)火電廠負(fù)荷優(yōu)化分配、熱工控制系統(tǒng)優(yōu)化和機(jī)組運(yùn)行優(yōu)化等問題進(jìn)行了研究。 火電廠負(fù)荷分配的優(yōu)化問題是實(shí)現(xiàn)火電廠其它系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化的先決條件，也是研究較多的課題之一。文中提出了三種新型的優(yōu)化方法來求解負(fù)荷分配優(yōu)化問題：(1)通過Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了一種采用動(dòng)力學(xué)方法求解穩(wěn)態(tài)優(yōu)化解的新型思路，并從數(shù)學(xué)上證明了該優(yōu)化方法能夠收斂。仿真結(jié)果進(jìn)一步表明了該算法的可靠性和優(yōu)化結(jié)果的全

4、局性：(2)利用本文提出的改進(jìn)PSO算法并結(jié)合“解的可行性保持法”的約束條件處理機(jī)制，準(zhǔn)確、快速地獲取了三臺(tái)機(jī)組的負(fù)荷優(yōu)化分配結(jié)果：(3)首次將Lemke算法用于求解負(fù)荷分配優(yōu)化問題，仿真結(jié)果表明該算法經(jīng)過有限次行變換數(shù)就可以獲得準(zhǔn)確優(yōu)化結(jié)果。為方便I~emke算法的推廣應(yīng)用，本文給出并證明了一個(gè)重要的優(yōu)化問題等價(jià)性定理。 負(fù)荷優(yōu)化分配必然會(huì)給機(jī)組運(yùn)行帶來擾動(dòng)，特別是隨著電網(wǎng)峰谷差的增大，機(jī)組經(jīng)常處在負(fù)荷大范圍變動(dòng)的情況下運(yùn)行。

5、優(yōu)化熱工控制系統(tǒng)是保障機(jī)組在新形勢(shì)下安全、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的重要手段之一。控制系統(tǒng)優(yōu)化本質(zhì)內(nèi)容是采用合理的控制回路結(jié)構(gòu)和新型的控制算法來設(shè)計(jì)品質(zhì)優(yōu)良的控制系統(tǒng)。本文指出了優(yōu)化控制系統(tǒng)的一般思路和方法，并對(duì)某臺(tái)350MW機(jī)組的再熱汽溫控制系統(tǒng)進(jìn)行了優(yōu)化改造，與優(yōu)化前相比，取得了較好的控制品質(zhì)。先進(jìn)控制算法中的預(yù)測控制算法在熱工過程控制中有廣闊的應(yīng)用前景，該算法中的核心內(nèi)容是在線滾動(dòng)優(yōu)化。采用本文提出的各種優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)了受限預(yù)測控制中的滾動(dòng)優(yōu)化問題

6、的求解，獲得了非常滿意控制效果，這也從另一側(cè)面反映了本文所提出的改進(jìn)優(yōu)化算法的有效性。對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)實(shí)施預(yù)測控制時(shí)，在線滾動(dòng)優(yōu)化計(jì)算負(fù)擔(dān)較大，本文綜合考慮約束條件和性能指標(biāo)，給出了一些減輕在線優(yōu)化計(jì)算負(fù)擔(dān)的策略。 機(jī)組大量的運(yùn)行數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含著機(jī)組運(yùn)行參數(shù)特性關(guān)系和關(guān)聯(lián)關(guān)系。本文給出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模技術(shù)的循環(huán)水優(yōu)化方案實(shí)施的框架和特點(diǎn)。機(jī)組運(yùn)行參數(shù)優(yōu)化目標(biāo)值的確定是實(shí)現(xiàn)機(jī)組運(yùn)行優(yōu)化的瓶頸，本文以給水溫度優(yōu)化目標(biāo)值的確定為例，給出了基于