分布估计-逐次逼近算法及其在电源容量配置中的应用
发布时间：2021-12-17 11:33
随着社会和经济的不断发展以及环保节能意识的不断增强,经济发展对能源的需求增大,电力系统内的装机容量也随之增大,电力系统的基础计算——电力电量平衡难度逐渐增大,全面考虑系统内检修计划制定、备用容量配置和出力过程分配的电源容量配置方法成为当前的研究热点。本文首先在分布估计算法的基础上,结合逐次逼近算法,提出了“分布估计-逐次逼近”耦合算法(EDA-SA),将多变量相关分布简化为单变量边缘分布,降低了分布计算法的构建难度,提高了算法的计算精度。其次,分析了水电弃水电量产生原因及在电力电量平衡计算中的表现形式,建立了弃水电量最小模型,采用EDA-SA算法对模型进行求解,结合逐次后移法,解决检修容量和备用容量在不同时空维度上的优化问题。通过实例计算,验证了 EDA-SA算法在解决电源容量优化配置方面的可行性。与PSO算法和传统等备用法相比,EDA-SA算法得到的电源容量分配方案产生的弃水电量较少。在此基础上,考虑上网电价和发电成本,建立了电力系统发电经济效益模型,对水、火电力系统的发电效益进行分析;实例结果证明了水、火电上网电价差距过大会因价格杠杆的调节作用使得水能资源被浪费;而通过对上网电价的...
【文章来源】： 华北电力大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：66 页
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 选题背景与意义
1.2 国内外研究进展
1.2.1 电力系统电源容量配置研究进展
1.2.2 电力电量平衡原理与方法研究进展
1.2.3 弃水电量计算方法研究进展
1.2.4 电源经济性计算方法研究进展
1.3 本文研究内容及技术路线
第2章 分布估计-逐次逼近耦合算法
2.1 引言
2.2 分布估计算法基本框架
2.2.1 单变量边缘分布算法
2.2.2 双变量相关分布算法
2.2.3 多变量相关分布估计算法
2.2.4 连续分布估计算法
2.3 分布估计-逐次逼近耦合算法(EDA-SA)
2.4 本章小结
第3章 基于EDA-SA算法的弃水电量最小模型
3.1 引言
3.2 弃水电量最小模型
3.2.1 目标函数
3.2.2 约束条件
3.3 EDA-SA算法在电力电量平衡中的应用
3.3.1 分布估计算法
3.3.2 逐次逼近算法
3.3.3 余荷逐次后移法
3.3.4 算法耦合
3.4 实例分析
3.4.1 基本情况及资料
3.4.2 计算结果分析
3.5 本章小结
第4章 电力电量平衡计算与发电效益分析
4.1 引言
4.2 我国上网电价及其发展
4.3 电力系统发电经济效益模型
4.3.1 目标函数
4.3.2 约束条件
4.3.3 模型求解
4.4 实例分析
4.4.1 基本情况及资料
4.4.2 计算结果分析
4.5 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 全文总结
5.2 研究展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]2017年我国能源发展形势分析 [J]. 邹兆喜. 电器工业. 2017(09)
[2]最小熵分布估计算法系统辨识及应用 [J]. 韩璞,张婷,董泽,张悦. 中国电机工程学报. 2017(21)
[3]西南弃水问题辨析 [J]. 吴立强. 中国电力企业管理. 2017(13)
[4]考虑日前调峰分配和流量波动平抑的梯级水电双层优化调度 [J]. 刘方,张粒子. 电网技术. 2017(03)
[5]水电弃水电量跨省消纳的定价方法研究 [J]. 张今. 中国农村水利水电. 2016(07)
[6]云南省电力电量平衡中新能源电源的计算 [J]. 祁勇. 云南水力发电. 2015(05)
[7]基于多状态新能源发电模拟的日运行方式及调峰安排研究 [J]. 张文韬,黄镔,王秀丽,印永华,党灿,侯孚睿. 电网技术. 2015(08)
[8]全网统筹电力电量平衡协调优化方法 [J]. 赖晓文,钟海旺,杨军峰,夏清. 电力系统自动化. 2015(07)
[9]电力电量平衡评价指标体系及其综合评估方法研究 [J]. 蒲天骄,陈乃仕,葛贤军,王伟,刘广一. 电网技术. 2015(01)
[10]弃水电量的成因分析计算法 [J]. 吴东平,杨强. 水力发电. 2014(12)
博士论文
[1]水火电联合运营策略及火电机组负荷智能分配研究[D]. 李学明.华北电力大学（北京）. 2006
硕士论文
[1]基于EDA智能优化算法的复杂车间调度问题研究[D]. 张梓琪.昆明理工大学. 2017
[2]考虑网络约束的源—荷备用优化配置模型与方法[D]. 王凯.山东大学. 2016
[3]基于分布估计算法的矩形件排样优化问题研究[D]. 马康.江苏科技大学. 2016
[4]基于最小能耗的水电站经济运行研究与实现[D]. 王振飞.郑州大学. 2015
[5]C火电投资项目经济评价分析[D]. 刘源.华北电力大学. 2015
[6]弃水电量计算模型的研究[D]. 陶晓龙.华北电力大学. 2014
[7]基于多约束条件的电网检修计划编制的研究[D]. 王莹莹.华北电力大学（北京）. 2011
[8]火电建设项目财务评价方法与指标体系研究[D]. 李和平.华北电力大学（北京）. 2011
[9]市场条件下电网备用容量的分配[D]. 李倩影.华北电力大学. 2011
[10]基于设备及电网风险综合评判的输变电设备状态检修决策优化[D]. 潘乐真.上海交通大学. 2010
本文编号：3540034
【文章来源】： 华北电力大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：66 页
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 选题背景与意义
1.2 国内外研究进展
1.2.1 电力系统电源容量配置研究进展
1.2.2 电力电量平衡原理与方法研究进展
1.2.3 弃水电量计算方法研究进展
1.2.4 电源经济性计算方法研究进展
1.3 本文研究内容及技术路线
第2章 分布估计-逐次逼近耦合算法
2.1 引言
2.2 分布估计算法基本框架
2.2.1 单变量边缘分布算法
2.2.2 双变量相关分布算法
2.2.3 多变量相关分布估计算法
2.2.4 连续分布估计算法
2.3 分布估计-逐次逼近耦合算法(EDA-SA)
2.4 本章小结
第3章 基于EDA-SA算法的弃水电量最小模型
3.1 引言
3.2 弃水电量最小模型
3.2.1 目标函数
3.2.2 约束条件
3.3 EDA-SA算法在电力电量平衡中的应用
3.3.1 分布估计算法
3.3.2 逐次逼近算法
3.3.3 余荷逐次后移法
3.3.4 算法耦合
3.4 实例分析
3.4.1 基本情况及资料
3.4.2 计算结果分析
3.5 本章小结
第4章 电力电量平衡计算与发电效益分析
4.1 引言
4.2 我国上网电价及其发展
4.3 电力系统发电经济效益模型
4.3.1 目标函数
4.3.2 约束条件
4.3.3 模型求解
4.4 实例分析
4.4.1 基本情况及资料
4.4.2 计算结果分析
4.5 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 全文总结
5.2 研究展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]2017年我国能源发展形势分析 [J]. 邹兆喜. 电器工业. 2017(09)
[2]最小熵分布估计算法系统辨识及应用 [J]. 韩璞,张婷,董泽,张悦. 中国电机工程学报. 2017(21)
[3]西南弃水问题辨析 [J]. 吴立强. 中国电力企业管理. 2017(13)
[4]考虑日前调峰分配和流量波动平抑的梯级水电双层优化调度 [J]. 刘方,张粒子. 电网技术. 2017(03)
[5]水电弃水电量跨省消纳的定价方法研究 [J]. 张今. 中国农村水利水电. 2016(07)
[6]云南省电力电量平衡中新能源电源的计算 [J]. 祁勇. 云南水力发电. 2015(05)
[7]基于多状态新能源发电模拟的日运行方式及调峰安排研究 [J]. 张文韬,黄镔,王秀丽,印永华,党灿,侯孚睿. 电网技术. 2015(08)
[8]全网统筹电力电量平衡协调优化方法 [J]. 赖晓文,钟海旺,杨军峰,夏清. 电力系统自动化. 2015(07)
[9]电力电量平衡评价指标体系及其综合评估方法研究 [J]. 蒲天骄,陈乃仕,葛贤军,王伟,刘广一. 电网技术. 2015(01)
[10]弃水电量的成因分析计算法 [J]. 吴东平,杨强. 水力发电. 2014(12)
博士论文
[1]水火电联合运营策略及火电机组负荷智能分配研究[D]. 李学明.华北电力大学（北京）. 2006
硕士论文
[1]基于EDA智能优化算法的复杂车间调度问题研究[D]. 张梓琪.昆明理工大学. 2017
[2]考虑网络约束的源—荷备用优化配置模型与方法[D]. 王凯.山东大学. 2016
[3]基于分布估计算法的矩形件排样优化问题研究[D]. 马康.江苏科技大学. 2016
[4]基于最小能耗的水电站经济运行研究与实现[D]. 王振飞.郑州大学. 2015
[5]C火电投资项目经济评价分析[D]. 刘源.华北电力大学. 2015
[6]弃水电量计算模型的研究[D]. 陶晓龙.华北电力大学. 2014
[7]基于多约束条件的电网检修计划编制的研究[D]. 王莹莹.华北电力大学（北京）. 2011
[8]火电建设项目财务评价方法与指标体系研究[D]. 李和平.华北电力大学（北京）. 2011
[9]市场条件下电网备用容量的分配[D]. 李倩影.华北电力大学. 2011
[10]基于设备及电网风险综合评判的输变电设备状态检修决策优化[D]. 潘乐真.上海交通大学. 2010
本文编号：3540034
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shuiwenshuili/3540034.html
