部分解约束改进遗传算法在火电厂机组负荷优化分配中的应用

针对实数遗传算法应用于火电厂机组负荷优化分配问题中存在因早熟收敛的难题,首次提出部分解约束结合惩罚函数的改进实数遗传算法,在约束条件的处理、变异策略、初始化等多方面针对该问题的特点对实数遗传算法提出了新的改进思路,解决了遗传算法应用于多峰值优化问题中早熟而收敛于局部极值点的难题,对5台机组的火电厂机组负荷优化分配的仿真表明优化成功率能达到100%。     

基于等几何分析的三维风力机叶片数值仿真研究北大核心CSCD

针对风力机叶片在有限元分析中网格识别精度低、求解精度差和效率低的问题,文章提出了风力机叶片的等几何分析(IGA)方法,将模型的设计和分析采用同一基函数,从根本上消除模型设计与分析间的误差,避免了复杂的网格划分过程。首先构建了适合IGA的风力机叶片NURBS模型;然后推导三维静力学IGA相关计算公式,实现三维复杂风力机叶片的IGA。为验证该方法的正确性与优越性,一方面通过简单算例的精确解对比验证,另一方面将计算结果与商业软件进行对比。结果表明:IGA与简单算例精确解的误差为0.22%,与商业软件的最大误差为5.1%;当IGA的节点数为600时,计算时间为43 s,其计算结果与商业软件中节点数为2300时,计算时间为151 s的计算结果基本一致。证明了在保证较高计算精度的条件下,风力机叶片的IGA较有限元求解节省了大量的节点,提高了求解的效率。     

机组负荷优化分配的改进遗传算法

研究了遗传算法在机组负荷优化分配中的应用。针对简单遗传算法的缺点．根据具体问题的特征，对算法进行了改进，避免了在遗传操作过程中产生不可行解，提高了搜索效率。算例证明了该方法是正确和有效的。     

考虑风电机组运行健康状态的风电场优化调度方法

当前风电场功率控制过程中多关注风电机组的发电能力,很少区别对待健康机组和带病机组。对此,以风电机组运行参数为评估指标,计算各指标劣化度,并以综合劣化度为风电机组健康状况的总体评判指标,再结合风电机组启停状态及功率控制要求建立风电场的多目标调度模型。采用混合编码遗传算法优化该模型,获得风电机组启停组合和目标功率值。仿真结果表明,该方法优化了风电机组启停计划,改善了风电机组的整体健康程度,提高了风电场有功输出的可靠性和稳定性,为功率调度过程提供了依据。     

一种简捷的机组负荷优化分配新方法

提出一种利用模式搜索算法进行机组负荷优化分配的方法:先利用MATLAB的曲线拟合工具箱对原始数据平滑处理后拟合得到机组的煤耗特性曲线,再利用遗传算法与直接搜索工具箱中的模式搜索算法对机组负荷进行优化分配;仿真计算得到的图形和数据对比表明该分配方法比等微增算法应用范围广且具有更好的节能效果.     

光伏发电最大功率点跟踪的智能集成控制

针对光伏发电最大功率点跟踪(MPPT)中,采用常规模糊控制存在量化因子、比例因子整定困难,自适应性差等问题,提出一种智能集成的控制方法。该方法采用改进遗传算法(IGA)来获取量化因子、比例因子的初始值。为克服这些初始值固定而导致常规模糊控制器自适应差的缺陷,采用二级模糊推理方式对这些初始值进行在线调节。同时,利用神经网络记忆二级模糊推理规则,实现对常规模糊控制器量化因子、比例因子的快速调节。与电导法和常规模糊控制法相比较,该方法跟踪的最大功率值最大、响应快且稳态性能好。通过仿真实验验证了该方法的有效性和优越性。     

基于GA和模糊关联规则的锅炉脱硝经济性优化

在某660 MW火电机组的厂级监控信息系统(SIS)中选取历史运行数据,利用最小二乘支持向量机(LSSVM)方法建立脱硝经济性预测模型,并基于该模型采用遗传算法进行常运行负荷点的离线寻优以建立离线最优专家数据库(OOED).采用模糊关联规则挖掘(FARM)算法从OOED中提取各调整变量的最优设定值与机组负荷的关联关系,实现电网负荷调度指令下各参数的在线优化调整.结果表明:所提出的脱硝经济性优化方法的优化效果与遗传算法寻优结果接近,且优化时间短,适合火电机组的在线优化控制.     

基于ANN和遗传算法的联合循环电厂机组负荷经济分配

提出了适用于F级单轴联合循环机组负荷经济分配的数学模型.针对传统的热耗曲线难以真实反映联合循环机组热耗特性的问题,本文采用基于前馈型ANN的机组变工况模型来实现对机组热耗的精确计算.提出了一种改进型的遗传算法用于模型的求解.对一个含有3台(套)该类型机组发电厂的计算分析表明了该算法的可行性,其负荷分配结果发电成本更低,经济性更好.     

中国能源研究会地热专业委员会续签加入国际地热协会的协议

根据国际地热协会2003年修订的章程，中国能源研究会地热专业委员会(GCES)最近与国际地热协会(IGA)续签了继续加入该协会的协议。GCES是1998年以协会名义加入IGA的集体会员，至今已有6年，续签的协议至2006年止。续签协议强调了IGA和GCES都是非政治性、非政府、非赢利组织，旨在鼓励、促进与协调地热资源的研究、开发和应用。     

基于遗传算法的热电厂负荷优化计算方法

供热机组待优化的变量多,传统的负荷优化方法虽然各具优点,但它们共同的无法解决的困难是当问题规模扩大,变量和约束条件很多时,会很容易陷入局部最优,而使数值稳定性降低,最终导致收敛困难。本文利用遗传算法良好的非线性映射能力,以某热电厂为例,介绍了应用遗传算法建立热电厂负荷优化模型的方法,并将其成功应用于该热电厂的负荷优化。     

Parameter optimization for tubular solid oxide fuel cell stack based on the dynamic model and an improved genetic algorithm

The tubular solid oxide fuel cell (SOFC) stack has important parameters that need to be identified and optimized for the control of high performance. In this paper, a simple SOFC electrochemical model which its parameters need to be optimized is introduced to implement stack control for high output power. A dynamic SOFC model is built based on three sub-models to provide a large numbers simulated data and different condition for optimization. Unlike the traditional parameter optimization method--simple genetic algorithm (SGA), an improved genetic algorithm (IGA) is introduced. The proposed method shows more accuracy and validity by comparing the different results using SGA and IGA methods, the simulated data, and experimental data. The models and IGA method are adapted to control processes.     

基于改进遗传算法的风/光互补发电系统恒压控制

针对带有约束条件的风/光互补发电系统恒压控制这个多极值非线性组合优化问题,采用一种改进遗传算法,以系统发电成本最低为目标,根据拧制规则对一风/光互补发电系统的电压进行了优化.仿真结果表明.该算法能显著地提高收敛速度和计算精度,有效地提高了风/光互补发电系统的电压稳定性.     

基于改进遗传算法的配电网无功优化

在传统无功优化模型的基础上,引入静态电压稳定裕度指标,建立了综合考虑系统有功网损最小、无功补偿容量最小和系统静态电压稳定裕度最大的配电网无功优化模型。根据节点无功2次电阻矩的大小,确定了待补偿节点以及各节点补偿容量的上下限。在基本遗传算法的基础上,对遗传操作进行了改进,提出了1种改进遗传算法。实例计算表明,采用该方法对配电网进行无功优化不仅可以降低有功网损,还能提高系统静态电压稳定性。     

珠海发电厂燃煤锅炉印尼煤掺烧运行特性与优化

介绍了珠海发电厂700 MW机组锅炉掺烧印尼煤的试验情况.针对印尼煤高挥发分、高水分、低灰分、热值较低的特性,提出了切实可行的掺烧措施.重点分析了珠海发电厂锅炉在掺烧印尼煤时对制粉系统安全运行、锅炉结渣、主要辅机运行情况等方面的影响,提出了掺烧印尼煤应注意的问题.同时在试验和运行结果分析基础上,采用遗传算法对珠海发电厂印尼煤掺烧进行优化.通过研究为锅炉多煤种掺烧积累了经验,扩大了锅炉燃煤的适用范围.     

风电消纳下多型号制氢机组阵列优化调度研究

以风电消纳下多型号制氢机组阵列的优化调度为研究对象,首先研究碱式制氢机组的功率-效率特性。在此基础上,以经济收益最大化为目标,对机组出力进行双层优化。使用所提混合二进制萤火虫算法进行机组启停状态优化,粒子群算法进行考虑功率-效率特性的机组功率分配优化。最后对多种阵列方案的经济收益和风电消纳能力进行对比分析。实验结果证明所提算法的有效性和多型号制氢机组阵列方案的优越性。     

应用最小二乘支持向量机和混合遗传算法的制粉系统优化控制

利用最小二乘支持向量机(LSSVM)对直吹式中速磨制粉系统进行建模,然后采用混合遗传算法(HGA)对模型寻优,以获得不同工况下制粉系统的最佳运行方式.在某电厂200 MW机组上进行了现场试验.结果表明:该方法具有较高的可靠性和实用性,可用以指导运行人员进行制粉系统的优化调整.     

基于逐次优化改进遗传算法的特高压穿越无功规划

与超高压线路相比,特高压线路无功大量富余,会与下级电网形成很大的穿越无功,从而影响无功的分层控制,甚至威胁电力系统的安全稳定运行。常规的优化算法存在维数灾问题,即使是智能算法,也由于解空间维度大而寻优效率低下。对此,提出了一种基于逐次优化改进遗传算法,该方法利用逐次优化的思想,对传统遗传算法的寻优方式进行了改进,并将该算法应用于某实际区域大电网中求解无功规划问题。结果表明,该方法不仅有效降低了解空间的维度,且在保证算法效率的同时使寻优的效果得到较大的改善。     

基于网格-坐标化遗传算法的风电场布局优化

采用Jensen尾流模型来描述风电机组间尾流的干扰效应。首先基于网格化的改进遗传算法获得风电机组的数量和布局初始位置,再通过坐标化遗传算法对风电机组位置进行进一步调整优化,从而提高单位成本的发电量。根据所提出的方法,在3种不同的风场（定风向定风速、定风速变风向和变风速变风向）下,针对2 km×2 km的标准风场区域进行风电机组布局优化,再将其应用到不规则的实际案例,对比分析表明所提出的方法能有效提高发电量。     

变动单位线与纳西瞬时单位线在洪水预报中的应用

针对洪水预报中采用不同的地面汇流方式影响预报精度的问题,将变动单位线与纳西瞬时单位线法分别应用于湖南省嘉禾子流域的地面汇流部分,采用遗传算法优选产汇流参数,并比较了两种方法的汇流结果.结果表明,采用变动单位线法的建模结果优于纳西瞬时单位线法的建模结果.