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快速小生境自适应遗传算法在梯级水电站AGC中的应用研究

柯于辉  
【摘要】:梯级水电站在电力系统的运行中占据着越来越重要的地位,梯级水电站联合优化调度的研究具有深远的社会效益和巨大的经济效益。作为梯级水电站联合优化调度的核心环节,梯级水电站自动发电控制AGC(Automatic Generation Control)的研究理应受到足够的重视。梯级水电站AGC研究的目的主要是降低发电成本,提高发电效益; 研究目标是在满足各种限制条件,保证各水电站安全运行前提下,实时、经济地将梯级总负荷分配到梯级中的各水电站,并控制各水电站机组的运行状态和出力,保证梯级水电站群在最优经济运行方式下发电运行。 本文在简要总结了国内外水电站优化调度算法后,基于前人研究成果,提出了快速小生境自适应遗传算法; 而后针对梯级AGC的研究目标系统化地探讨了厂内、厂间AGC的优化数学模型,并结合清江梯级水电站的实际情况分别给出了利用快速小生境自适应遗传算法求解各个数学模型的具体实现。最后,通过清江梯级水电站AGC优化计算实例证实本文提出的算法及选用优化数学模型的有效性。 具体地讲,本文在第一章简要介绍了课题的研究背景、国内外现状和本研究主要贡献及内容; 第二章基于前人对遗传算法的改进成果,将小生境思想引入基本遗传算法,提出快速小生境自适应遗传算法,并通过具体实例计算证实该算法在改善全局搜索性能和收敛速度方面的有效性; 第三章以湖北清江隔河岩电站为研究对象,按耗水量最小优化准则建立了厂内AGC的机组组合、负荷分配问题的数学模型,并详尽设计了遗传算法求解两个具体问题的工程实现; 第四章讨论梯级水电站厂间AGC的主要任务,采用总蓄能最大模型建立两级梯级水电站厂间AGC优化调度数学模型,并针对清江梯级水电站的实际约束情况,设计了遗传算法求解该模型的各步具体操作; 第五章利用清江公司提供的实际数据,实现具体的程序进行梯级水电站实际优化计算,并取得了良好的结果。第六章对全文进行了总结,并指出了未来挑战的方向。


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