导读:本文包含了厂级负荷论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:负荷,煤耗,厂级,分配,算法,特性,机组。
厂级负荷论文文献综述
谭天宇[1]（2019）在《计及经济性与快速性的厂级负荷优化分配研究》一文中研究指出随着我国国民经济的发展和新能源电力系统的不断推进,用电结构发生很大的变化,电网面临的调峰形势日益严峻。新常态下,频繁、深度调峰对全国范围内火电机组的经济运行和快速响应产生极大挑战。在满足电网调度部门下发的总负荷指令要求的基础上,研究如何在兼顾经济性与快速性的前提下优化分配厂级机组的发电负荷,对于降低火电厂的供电成本以及提高企业竞争力具有重大意义。考虑到制粉出力对机组运行的重要影响,本文将制粉系统的运行优化纳入厂级负荷优化分配的研究范围内。为了降低制粉系统单耗,建立了基于BP神经网络的制粉系统能耗特性模型;在此基础上,采用遗传算法对制粉系统进行负荷优化分配。实例仿真结果表明:基于BP神经网络模型的制粉单耗预测值与实际值相差主要集中在0.4kWh/t以下,表明模型的可靠性;比较优化前后的制粉单耗,优化后的制粉单耗最多下降了 2kWh/t,大部分降低的幅度都在1.5kWh/t以上。提高了机组运行经济性,有效降低了机组负荷扰动。在此基础上,本文同时考虑了火电厂运行成本和全厂负荷响应能力,建立了计及经济性与快速性的厂级负荷优化分配模型,具有较强的灵活性和可操作性。结合等微增率法,提出了一种改进遗传算法,克服了传统遗传算法收敛速度慢的缺点,实例仿真结果表明,改进的遗传算法有效缩短了计算时长,保证了搜索速率,为燃煤发电机组调峰过程中负荷优化分配提供了有效参考。(本文来源于《华北电力大学(北京)》期刊2019-03-01）
陈曦[2]（2019）在《风火互补厂级负荷优化分配方案研究》一文中研究指出随着风电大规模并网,由于并网风电的随机性与波动性,电网要求火电厂快速响应负荷,但目前电力系统运行方式难以顾及电厂运行经济性。此时,国家提出了由“分机组调度”模式过渡到“分厂调度”,即厂级负荷调度模式,可降低火电厂发电成本。而通过火力发电的灵活性等特点也可以平抑风电的随机性与波动性带来的影响,所以研究风火互补厂级负荷优化分配技术意义重大。本文将火电厂与风电场作为“虚拟电厂”,将风电场当作一台机组,研究风火互补厂级负荷优化分配技术。针对传统二次多项式煤耗特性曲线没有考虑阀点效应的缺点,建立了考虑阀点效应的动态煤耗模型,并分别用最小二乘法非线性回归和RBF神经网络非线性预测的方式求解火电机组动态煤耗模型。用正态分布概率来定义调度日风电场实际出力与预测出力、标准差之间的关系,确定了风电对系统备用需求的约束,研究了考虑风电的以经济性和快速性为多目标静态厂级负荷优化分配系统模型,研究了以经济性为目标的动态厂级负荷优化分配系统模型,提出了捕食遗传算法来求解分配结果。仿真实验结果验证了本文提出模型的准确性,表明火电厂厂级负荷优化分配系统可以应对风电接入的备用容量需求,在保证系统安全性的前提下可以使火电厂节省成本。(本文来源于《华北电力大学(北京)》期刊2019-03-01）
李文柱[3]（2017）在《多目标优化方法在火电机组厂级负荷分配中的应用》一文中研究指出实际优化问题大多属于多目标优化范畴,具有多个待优化的评价目标,而且不同目标之间可能是互相影响或者互相抵消的,因此,往往很难获得各目标同时最优的解决方案。此类问题的一般优化方法,除了受限于所研究问题的客观属性外,还会受到决策人所参考的主观评价条件影响。进化算法具有较强的全局搜索能力和种群机制,所以基于进化算法的优化方法能有效地解决这些问题。本文研究的目标是寻找适当的优化方法,可以快速地解决多目标优化问题,而且可以保持较高的准确程序。针对火电厂的负荷分配问题,通过对案例电厂的日常运行数据分析得出电厂机组的煤耗与污染物排放特性,选取基于改进的粒子群算法的多目标优化方法,进行仿真实验,以得出更加经济环保的厂级负荷分配方式。本文首先介绍了进化算法的基本原理与发展概况,总结了基于进化算法的多目标优化方法的特点;其次,考虑到传统进化算法的缺点,如收敛性差、效率低等,提出了基于一种改进粒子群算法的多目标优化方法,可以根据算法的较快搜索和寻优能力进行全局寻优;然后,面向电力工业系统复杂的生产过程,采用基于改进算法的多目标优化方法解决,针对燃煤电厂的厂级负荷优化分配问题,采用本文提出的算法寻求解决方案,为燃煤电厂的操作提供决策参考,取得了较好的效果,结果表明该算法对于解决实际工程优化问题具有一定的指导意义。(本文来源于《华北电力大学(北京)》期刊2017-06-01）
宋阳[4]（2017）在《基于动态煤耗模型的厂级负荷优化分配研究》一文中研究指出未来大规模新能源并网需要火电机组互补来平抑新能源的随机波动性,利用机组自身蓄热和发展厂级负荷优化系统是提升火电机组调峰速度、深度的关键,超超临界机组在启停、调峰等瞬态过程与稳态过程相比能耗特性存在较大差异。本文综合考虑机组瞬态过程蓄热对煤耗的影响,采用集总参数法建立了瞬态过程工质蓄热模型、金属蓄热模型和煤耗计算模型,定性分析了工质状态和变负荷速率对机组蓄热的影响,对某1000MW机组瞬态工况试验过程进行了计算分析,得到了试验过程机组蓄热率和蓄热影响下机组发电标准煤耗增量曲线,分析了不同负荷各受热面的蓄热分布情况。在厂级负荷分配模型中考虑瞬态因素建立了基于动态煤耗的厂级负荷分配模型,得到机组负荷优化分配策略和最优变负荷速率,通过实例计算对比该模型和传统模型的经济效益。结果表明:机组总蓄热率与金属总蓄热率的变化趋势几乎一致,金属总蓄热率约为工质总蓄热率的1.5~2倍;工质蓄热率中水冷壁所占比例最大,过热器所占比例最小;受蓄热影响,机组升负荷试验过程中,发电标准煤耗最大增加了3.48g/(k W·h);而在降负荷试验过程中,发电标准煤耗最大减少了3.2g/(k W·h);使用动态煤耗模型比使用稳态煤耗模型全厂日平均供电标准煤耗少了1.58g/(k W·h),机组负荷变化越大节煤效果越明显。本文研究成果能对燃煤发电机组调峰过程中负荷分配优化和变负荷速率调控提供有效的参考。(本文来源于《华北电力大学(北京)》期刊2017-03-01）
王仁锴[5]（2017）在《适应新能源接入的厂级AGC负荷分配系统研究》一文中研究指出随着“厂网分开、竞价上网”的格局形成,国家提出了将传统的“分机组调度”模式,逐渐过渡到“分厂调度”,即厂级负荷调度模式,提高电厂的发电效率,最大限度地降低发电成本,进而增强其竞争力。新能源并网发电已经成为未来发电的趋势,但新能源自身的波动性和间歇性大大增加了电网运行的不确定性,特别是风力发电和光伏发电并网容量比例的日益增加的形势下。在储能技术不能满足需求,利用可控电源对新能源波动的平抑是可行方法,所以研究适应新能源接入的厂级AGC负荷分配技术势在必行。本文将电厂和新能源作为整体,作为“虚拟电厂”,将新能源当作其中一台机组,进行了厂级AGC负荷优化分配的研究,本文研究内容主要有叁个方面。首先,本文针对传统的单元机组煤耗特性曲线拟合预测的煤耗量不适用于实际生产的缺点,提出了利用神经网络进行煤耗量的拟合预测。分别利用最小二乘法和神经网络进行煤耗量的预测,并对结果进行比较分析,结果表明后者优于前者。其次,针对厂级AGC负荷分配系统的快速性、稳定性和经济性要求,本文设计了相应的目标优化函数,并提出了多目标的负荷分配方案,既满足快速完成调度中心升降负荷要求,又能获取较大经济效益。最后,详细分析了粒子群算法的原理,并在其基础上利用模拟退火思想进行了算法改进。通过MATLAB实验,进行算例分析,证明了本文的负荷优化模型的正确性和可行性,多目标负荷分配方案能够满足调度中心的要求,又能使电厂获取更大的经济利益。(本文来源于《华北电力大学(北京)》期刊2017-03-01）
潮铸[6]（2016）在《基于内点法的厂级负荷优化调度》一文中研究指出随着电力系统规模的日益扩大,电力系统运行的经济性日显重要,厂级负荷优化调度就是其中一个非常重要的课题。据国内外统计资料表明,实现厂级负荷优化调度可降低电厂燃料消耗,取得非常可观的经济效益。目前,电网对火电厂机组的调度绝大部分采用单机AGC模式,即将负荷指令直接发给每台机组。但是目前的机组负荷调度方式,不能在发电厂内部实现各(本文来源于《广东科技》期刊2016年15期）
陈晓东,荆朝霞,郑杰辉,胡荣兴,吴青华[7]（2016）在《基于动态煤耗模型的电厂厂级发电负荷调度》一文中研究指出为更精确描述火电机组煤耗特性,基于煤耗在线实时监测系统数据的统计、分析和处理,考虑机组在升负荷、降负荷和平稳负荷情况下的煤耗特性差异,建立动态阀点效应煤耗模型,提出了对基于不同煤耗模型的调度方案进行节能潜力分析的方法。在该模型的基础上,采用快速l迭代法对厂级负荷优化调度问题进行求解。为了验证提出的动态煤耗模型的有效性,分别采用实际算例进行仿真和现场试验,对比分析该模型与其他调度模型的经济效益。分析结果表明,不同的煤耗模型对节能效果有较大的影响,基于动态阀点效应模型的调度方案可以有效降低系统煤耗,经济效益明显,具有推广应用价值。(本文来源于《电网技术》期刊2016年08期）
卢勇[8]（2016）在《厂级负荷优化调度的应用及推广》一文中研究指出近年来，在国家大力发展清洁能源的政策背景下，虽然太阳能、风能等新能源装机规模不断增长，但目前我国燃煤机组仍占全国电源总装机容量的70%左右，火电机组每年消耗的煤炭量在全国煤炭消耗总量的一半以上。如广东省中调直调装机78481兆瓦，其中投入AGC的火电机组(本文来源于《中国电力报》期刊2016-02-16）
程自强[9]（2015）在《基于多目标优化的厂级负荷优化调度研究》一文中研究指出伴随着我国经济和社会基础事业的快速进步,电力行业也得到迅猛发展。我国电力行业主要以消耗煤炭等一次能源转化为电能的模式为主,因此如何在提高煤炭经济发展的同时又要提升发电的转化效率,是目前电力工业亟待解决的主要问题。“必须把建设资源节约型、环境友好型社会放在工业化、现代化发展战略的突出位置”是我国目前工业建设大风向标。因此,电力工业不应仅仅靠增加大负荷功率的发电机组为主要目标,还应采取措施加大节能减排力度。由此可见,如何更加合理的分配火电机组负荷以提高电厂运行的经济效益已成为目前亟需解决的重要问题。现在电力市场化竞争不断激烈,厂级负荷分配仅仅满足发电成本最低的要求是远远不能满足生产需要的,还要综合考虑调度中心对负荷调整的快速反应时间以及负荷频繁调整对机组产生的磨损情况要求。因此,采用多目标优化的优化控制方法对火电煤炭发电企业具有重要意义。本文综合考虑火力发电厂的发电成本的经济性,结合火电机组负荷调整时间的快慢以及机组在运行过程中的装置可靠性等条件,优化建立多目标数学模型,改进传统多目标算法将各个目标分配一定正系数进而转换为单目标优化问题存在的不可靠性以及智能优化算法中进化过程计算目标适应值的计算复杂性等缺点,优化改进为基于递归式多目标协同进化算法,通过递归方式分与目标等量阶段逐级引入目标的方案求解负荷分配问题,与传统多目标算法相比,本方案减少了各个目标之间可能产生的偏差,并且进化过程相对简单,具有较强的灵活性和生产实用性。并且模拟仿真实验结果表明了本文方法的正确性和有效性。(本文来源于《河北科技大学》期刊2015-12-01）
车德勇,蒋文强,刘炜,王迪,贾欢[10]（2015）在《基于PSO算法的厂级负荷受限优化分配研究》一文中研究指出利用粒子群优化(PSO)算法,实现厂级实时负荷的优化分配。在确立的负荷分配优化方案中,提出两种不同的厂级负荷分配优化策略,并以某火电厂4台600MW机组为例,利用电厂热力试验数据,确立了无因次的机组标准煤耗特性方程。基于PSO算法完成了该火电厂机组负荷的优化分配,绘制最佳负荷分配曲线,为实现各机组的负荷最优化分配提供可靠依据。(本文来源于《化工自动化及仪表》期刊2015年10期）
厂级负荷论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着风电大规模并网,由于并网风电的随机性与波动性,电网要求火电厂快速响应负荷,但目前电力系统运行方式难以顾及电厂运行经济性。此时,国家提出了由“分机组调度”模式过渡到“分厂调度”,即厂级负荷调度模式,可降低火电厂发电成本。而通过火力发电的灵活性等特点也可以平抑风电的随机性与波动性带来的影响,所以研究风火互补厂级负荷优化分配技术意义重大。本文将火电厂与风电场作为“虚拟电厂”,将风电场当作一台机组,研究风火互补厂级负荷优化分配技术。针对传统二次多项式煤耗特性曲线没有考虑阀点效应的缺点,建立了考虑阀点效应的动态煤耗模型,并分别用最小二乘法非线性回归和RBF神经网络非线性预测的方式求解火电机组动态煤耗模型。用正态分布概率来定义调度日风电场实际出力与预测出力、标准差之间的关系,确定了风电对系统备用需求的约束,研究了考虑风电的以经济性和快速性为多目标静态厂级负荷优化分配系统模型,研究了以经济性为目标的动态厂级负荷优化分配系统模型,提出了捕食遗传算法来求解分配结果。仿真实验结果验证了本文提出模型的准确性,表明火电厂厂级负荷优化分配系统可以应对风电接入的备用容量需求,在保证系统安全性的前提下可以使火电厂节省成本。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
厂级负荷论文参考文献
[1].谭天宇.计及经济性与快速性的厂级负荷优化分配研究[D].华北电力大学(北京).2019
[2].陈曦.风火互补厂级负荷优化分配方案研究[D].华北电力大学(北京).2019
[3].李文柱.多目标优化方法在火电机组厂级负荷分配中的应用[D].华北电力大学(北京).2017
[4].宋阳.基于动态煤耗模型的厂级负荷优化分配研究[D].华北电力大学(北京).2017
[5].王仁锴.适应新能源接入的厂级AGC负荷分配系统研究[D].华北电力大学(北京).2017
[6].潮铸.基于内点法的厂级负荷优化调度[J].广东科技.2016
[7].陈晓东,荆朝霞,郑杰辉,胡荣兴,吴青华.基于动态煤耗模型的电厂厂级发电负荷调度[J].电网技术.2016
[8].卢勇.厂级负荷优化调度的应用及推广[N].中国电力报.2016
[9].程自强.基于多目标优化的厂级负荷优化调度研究[D].河北科技大学.2015
[10].车德勇,蒋文强,刘炜,王迪,贾欢.基于PSO算法的厂级负荷受限优化分配研究[J].化工自动化及仪表.2015
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