导读:本文包含了机组优化组合论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:机组,算法,组合,粒子,优化组合,分配,偏差。
机组优化组合论文文献综述写法
唐京瑞[1]（2018）在《基于小世界网络的PSO算法在机组优化组合中的研究》一文中研究指出发电机组优化组合问题是一个离散、大规模、多约束、非线性的多变量优化问题,很难得到理论上的最优解,为此,建立一个接近实际系统的机组数学模型,提高机组优化组合问题算法的计算精度和速度,对发电机组出力的优化运行具有重要的研究意义。(本文来源于《科技经济导刊》期刊2018年14期）
龙明波[2]（2012）在《桐梓电厂2×600MW机组工程冷端优化组合》一文中研究指出主要基于贵州华电桐梓电厂2×600MW汽轮机组的工程设计,在汽轮机排汽量、排汽焓确定的条件下,结合工程自然条件和机组条件,按常规自然通风冷却塔配置方式对循环水系统进行计算和技术经济比较,优选出对本工程合理的冷端配置方案,以及相应配置机组的设计背压。(本文来源于《发电与空调》期刊2012年05期）
唐京瑞[3]（2012）在《基于复杂网络方法的粒子群算法在机组优化组合问题中的研究》一文中研究指出电力系统机组优化组合问题是电力系统优化运行中的一个重要组成部分,由于合理的机组组合方案能够降低燃煤损耗,延长机组的使用寿命,带来显着的经济效益,所以一直是现代电力系统安排短期运行计划的核心任务。从数学角度上看,机组优化组合问题是一个大规模、离散、多约束、非线性的复杂工程优化问题,很难得到理论上的最优解,到目前为止仍然不存在一种既能完全符合实际系统模型,又能取得理想的计算精度和速度的实用算法。因此,如何建立一个与实际系统相吻合的机组数学模型,如何提高求解机组组合问题算法的计算精度和速度对电力系统的优化运行具有重要的研究意义。粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)源于对鸟类群体捕食行为的研究,是一种除了蚁群算法、混合蛙跳算法和鱼群算法之外的模拟动物群体智能的优化算法。由于标准粒子群算法在解决有关优化问题当中容易出“早熟”现象从而使算法陷入局部最优解,为此文中对标准粒子群算法进行了改进,一是采用了动态的加速因子和惯性权重作为粒子群算法一种新的参数自适应策略,提高了算法的收敛精度；二是将复杂网络中的小世界网络和无标度网络两种模型引入到粒子群算法的邻域结构,分别形成了基于小世界网络模型的粒子群算法和基于无标度网络的粒子群算法,加快了算法的收敛速度。本文主要针对火电厂机组优化组合问题进行了研究,在考虑负荷功率平衡等各种约束条件的情况下,以发电机组在一个调度周期内的总煤耗量最小为目标函数建立了数学模型。并利用上面提出的两种改进粒子群算法设计了完整的算法流程,采用Matlab编程实现,分别对10机系统进行了仿真计算,通过算例结果的分析与比较表明,本文提出的基于复杂网络模型下的两种改进PSO算法都能够获得比较好的优化解,两者均不存在着维数灾的情况。相比较而言,基于小世界网络的PSO算法具有更好的寻优能力,而基于无标度网络的PSO算法则具有更高的收敛速度,在解决机组优化组合问题中具有一定的可行性和有效性。(本文来源于《昆明理工大学》期刊2012-04-02）
王永强,周建中,肖文,王珍珍,张勇传[4]（2011）在《多种群蚁群优化算法在大型水电站自动发电控制机组优化组合中的应用》一文中研究指出为求解大型水电站自动发电控制(automatic generation control,AGC)机组优化组合问题,提出一种多种群蚁群优化算法。同时,综合考虑水量、电量平衡,水库、机组运行限制等多重安全生产约束条件,提出了一种流量—水头—出力的循环迭代策略确定时段动态水头,并引入基于机组启停优先顺序表的系统备用容量修补技术,使水电站AGC机组运行时达到最优。将所提算法应用于葛洲坝水电站AGC机组优化组合,与其他求解方法对比表明所提算法求解精度高,求解速度快,具有较强的工程实用价值。(本文来源于《电网技术》期刊2011年09期）
杨昆,欧阳光耀,陈海龙[5]（2011）在《改进型遗传算法在机组负荷优化组合中的应应用用》一文中研究指出针对某舰用电站机组负荷组合的特点,提出了一种基于浮点数和二进制数统一编码的改进遗传算法,并进一步对算法中的编码解码方式、初始种群生成、约束条件处理、遗传算子映射及控制参数调节等作了改进,解决了机组优化组合的0--1混合整数非线性规划问题.改进后的算法不仅较好地处理了机组优化组合中的各种约束条件,同时改善了算法的收敛性.优化结果表明机组油耗率降幅最大可达2%,效果显着.(本文来源于《控制理论与应用》期刊2011年05期）
钟凯[6]（2011）在《基于蚁群算法的电力系统机组优化组合》一文中研究指出近年来,随着电力市场改革,如何让电力系统实行经济运行显得越来越重要,而随着国家产业结构调整和电网负荷峰谷差的日益增大,研究火电厂内的机组优化组合问题就具有重要的现实意义,机组运行经济性是提高企业效益的关键所在。因此,研究如何优化火电厂的机组运行,对于提高火力发电企业的经济效益具有极其重要的意义。机组优化组合是典型的非线性优化问题,并且涉及到许多非线性、离散、随机性及不确定性等因素。常规的数学方法在处理此类问题时有一定的局限性。而模拟进化优化方法最适于解决那些传统优化方法难以求解的高度非线性、离散性问题及组合优化问题。本文引入最近几年才提出的蚁群算法来解决机组最优组合问题,对算法本身及其在机组优化问题中的应用进行了探索性工作。本文首先介结合模糊C均值聚类算法和最小二乘支持向量机对煤耗曲线进行了拟合,分析了机组启停问题对机组优化的影响,建立了机组组合的数学模型,绍了课题的相关背景以及国内外的研究形势,然后从锅炉效率、汽轮机热效率、管道效率和厂用电率四个方面对影响火力发电机组煤耗的因素进行了详细分析,以煤耗最小为目标函数,综合考虑了多个约束条件。然后对近些年来出现的蚁群算法进行了详细介绍,并将其用来解决火电厂的机组组合问题,并通过算例验证了蚁群算法在解决此问题上的准确性和优越性,说明该算法有很好的实际应用和研究意义。(本文来源于《长沙理工大学》期刊2011-04-01）
马一凯[7]（2011）在《基于CPS标准和机组优化组合的自动发电控制改进研究》一文中研究指出随着我国电力工业市场化改革的逐步深入,如何提高电能质量,同时实现电力系统的优化调度,成为近年来自动发电控制(AGC,Automatic Generation Control)的热门话题。基于此,本文介绍了自动发电控制的发展背景,对电力系统调频与自动发电控制基本原理作了概述,并针对CPS标准下的AGC控制策略和节能减排背景下的火电AGC机组优化组合提出了改进意见。首先,本文详细介绍了自动发电控制的评价标准,即A标准和CPS标准。对传统的CPS控制策略的优缺点以及存在的问题进行分析,围绕如何提高CPS的控制效果,引入了新的判断条件即区域控制偏差与频率偏差的乘积因子,通过对其进行计算来判断机组状态是否对系统的频率恢复有利,从而控制AGC机组的调节动作。用simulink仿真软件建立了一个单区域电力系统的控制模型,仿真结果表明,引入新的判断条件后的控制策略能够更好地实现CPS考核标准,使系统的频率保持在规定范围内,降低了AGC机组的动作次数,降低了系统的运行成本,具有重要的实用性。其次,针对电力系统优化调度的新要求,即为落实国家能源产业政策,电力行业提出了在安全约束下集节能、环保、经济为一体的多目标优化调度。本文在传统的AGC机组组合模型中,建立新的目标函数,在达到降低污染排放指标的前提下使发电成本最低,以达到节能减排调度的目的。通过引入排放成本系数和调度权重因子,利用动态规划法的前向算法建立递推方程解模型。对比分析叁种不同优化目标的计算结果,表明所建模型能较好的实现经济指标和节能减排指标的相互协调,对火电AGC机组优化调度有一定指导作用。最后,本文给出了研究总结,并针对存在的不足,给出了完善方案,并提出了进一步尚待研究的问题。(本文来源于《西华大学》期刊2011-04-01）
孟安波,刘永前,徐海波[8]（2011）在《基于多Agent遗传算法的水电厂机组优化组合研究与实现》一文中研究指出基于多Agent系统理论,构建了一个多Agent机组优化组合系统。对于问题优化模型,提出了一种新颖的多Agent遗传算法,解决了大规模遗传算法的效率问题。对于机组的非线性耗水量特性,提出了一种由Agent动态地管理与维护的神经网络。基于与FIPA兼容的多Agent中间件JADE平台,给出了一个详细的具体实施系统。仿真结果验证了所提出的优化模型与实施方案的合理性和可操作性。(本文来源于《电力系统保护与控制》期刊2011年01期）
王剑,刘天琪,刘学平[9]（2010）在《基于优先级排序和内点法的机组优化组合》一文中研究指出机组优化组合的目标是确定电力系统煤耗量和网损最小的发电调度方式。优化模型中考虑了机组爬坡率的限制、输电网络断面安全约束,针对寻优效率提出了一种优先级排序和内点法相结合的机组组合优化方法。按能耗指标形成机组优先级排序表,以获得尽可能好的开机方式初始值;用局部寻优法在初始值附近的可行域内寻求最优组合状态;对负荷分配的连续性子问题用内点法求解。通过对IEEE-39节点10机系统进行仿真计算,验证了所提方法收敛速度快、耗时少,对处理机组组合问题具有有效性和适用性。(本文来源于《电力系统保护与控制》期刊2010年13期）
闫旺,李郁侠,师彪,孟欣,李鹏[10]（2010）在《DP-ADPSO算法在机组负荷优化组合分配问题中的应用》一文中研究指出针对离散粒子群应用于机组负荷优化问题中存在早熟收敛的难题,提出了动态规划-自适应离散粒子群算法求解机组负荷优化组合问题。该方法首先保证所有随机生成的粒子均为满足基本约束条件的可行解,使整个算法只在可行解区域内进行动态优化搜索,缩短了计算时间。计算实例表明:动态规划-自适应离散粒子群算法能较好地收敛到最优解,而且该方法得出的解具有精度高、收敛速度快的优点,应用效果优于动态规划法和离散粒子群算法,说明该方法是有效的、合理的,具有较好的应用前景。(本文来源于《沈阳农业大学学报》期刊2010年01期）
机组优化组合论文开题报告范文
（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：
主要基于贵州华电桐梓电厂2×600MW汽轮机组的工程设计,在汽轮机排汽量、排汽焓确定的条件下,结合工程自然条件和机组条件,按常规自然通风冷却塔配置方式对循环水系统进行计算和技术经济比较,优选出对本工程合理的冷端配置方案,以及相应配置机组的设计背压。
（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。
机组优化组合论文参考文献
[1].唐京瑞.基于小世界网络的PSO算法在机组优化组合中的研究[J].科技经济导刊.2018
[2].龙明波.桐梓电厂2×600MW机组工程冷端优化组合[J].发电与空调.2012
[3].唐京瑞.基于复杂网络方法的粒子群算法在机组优化组合问题中的研究[D].昆明理工大学.2012
[4].王永强,周建中,肖文,王珍珍,张勇传.多种群蚁群优化算法在大型水电站自动发电控制机组优化组合中的应用[J].电网技术.2011
[5].杨昆,欧阳光耀,陈海龙.改进型遗传算法在机组负荷优化组合中的应应用用[J].控制理论与应用.2011
[6].钟凯.基于蚁群算法的电力系统机组优化组合[D].长沙理工大学.2011
[7].马一凯.基于CPS标准和机组优化组合的自动发电控制改进研究[D].西华大学.2011
[8].孟安波,刘永前,徐海波.基于多Agent遗传算法的水电厂机组优化组合研究与实现[J].电力系统保护与控制.2011
[9].王剑,刘天琪,刘学平.基于优先级排序和内点法的机组优化组合[J].电力系统保护与控制.2010
[10].闫旺,李郁侠,师彪,孟欣,李鹏.DP-ADPSO算法在机组负荷优化组合分配问题中的应用[J].沈阳农业大学学报.2010