60000字硕士毕业论文基于改进粒子群算法的电力系统环境负荷分配

论文类型：硕士毕业论文

论文字数：60000字

论点：算法,优化,粒子

论文概述：

所谓的电力系统环境经济负荷分配问题就是指如何在满足电力系统发电约束条件情况下，将传统的电力系统经济负荷分配中的发电成本和污染控制环境损失成本一起进行优化的多目标优化问题

论文正文：

第一章导言

1.1简介
如今，环境问题已成为一个引起全世界关注的问题。保护环境是世界上每个国家、每个企业甚至每个个人的义不容辞的责任。中国面临着严峻的资源问题和环境形势。另一方面，随着中国经济的快速持续发展，全社会对电能的需求逐年大幅增加，全国进入了缺电高峰期。为了缓解这种紧张的用电形势，各种电力行业发展迅速，尤其是火力发电行业。然而，中国电力工业的快速发展是以不可再生能源的过度消耗和污染物的过度排放为代价的。环境资源与社会发展的矛盾日益突出。节能减排是缓解这一突出矛盾的重要途径之一。节能减排有利于中国经济和社会的可持续发展。加快利用先进技术改造耗能污染企业，坚决淘汰落后生产力，坚定不移走生产发展、生活富裕、生态良好的文明发展道路。

1.2电力系统环境和经济负荷分布简介
现阶段，在节能减排政策的大力倡导下，我国火力发电行业实行污染物排放浓度达标和污染物排放总量收费的环保政策，这就要求火力发电厂不仅要安装相应的环保设备来满足排放浓度的要求，还要为由此造成的环境污染付费。这样，火电机组的环境成本由两部分组成:一是环境对策成本，是指火电厂从事环保活动所支付的成本。例如，火电厂安装的脱硫、脱氮、除尘、减碳等污水处理设备的成本计算相对复杂。考虑到各种环保活动的投资成本、设备折旧、设备使用寿命内的发电量等各种因素，生产单位电能所需的各种成本之和应采用经济方法计算。二是环境损失成本，是指火电厂因环境污染而产生的成本。例如，火力发电厂向政府部门缴纳的排污费，可以根据排污量和有关部门规定的排污费标准值直接计算。然而，我们应该清楚地认识到，火电厂是以盈利为目的的社会企业，这与环境保护的要求是矛盾的。这就要求我们对环境成本进行量化，并将其作为企业自身的成本进行预算，从而使企业能够承担起双重的经济和社会责任。这就是所谓的企业外部成本内部化。我们必须坚持促进企业成本内部化的政策，切实落实内部化政策的各项具体措施和方法。
所谓传统电力系统经济负荷分配(ELD)问题是指在发电过程中，如何在具有多个发电机组的发电系统中分配每个发电机组的发电量(power)，使系统能够优化发电成本，使其在各种约束条件下的价值最小化。传统的电力系统经济负荷分配应考虑环境保护。没有必要投入大量额外资金和时间来设计、测试和安装除尘净化装置，更换新的硬件设备和自动控制系统以适应节能减排政策，也没有必要购买高价新的低污染排放燃料。相反，在不改变系统本身的情况下，通过合理调整发电系统中的经济负荷分布，挖掘系统本身的潜在节能减排能力。以系统发电成本最优分配可接受范围内的损失为代价，可以减少污染物排放，保护环境，从而将企业外部成本内部化，达到保护环境的目的。这是电力系统的环境和经济负荷分配问题。

第二章基于改进粒子群优化算法的电力系统

在解决各种优化问题时，环境经济负荷分配首先需要创建研究问题的数学模型，在创建数学模型时，需要选择与模型相关的数学变量，然后给出数学约束条件(方程和不等式约束)，确定目标函数，形成最终的数学模型，然后根据不同的数学模型选择适合该模型的优化算法。一般来说，优化问题的数学模型由两部分组成，可以用以下形式表达(以最小优化为例):
前一章提到了许多处理这类优化问题的方法，包括传统的局部优化方法、动态规划方法、拉格朗日松弛方法等。智能类优化方法包括禁忌搜索、神经网络、模拟退火、遗传算法、免疫算法等。粒子群优化算法由于其简单易行、计算资源少、程序代码简单等优点，近年来被广泛应用于各领域的优化问题中。与其他算法相比，它强调个体和群体经验的不断更新和协作，最终找到最佳的优化结果。

2.1电力系统环境与经济负荷分配问题的数学模型
在解决电力系统环境与经济负荷分配的优化问题时，类似于其他优化问题。首先，需要建立相应的数学模型。该模型具体分为三个部分:发电成本目标函数、环境成本目标函数和功率约束条件。

第三章电力系统中的EELD问题.........................................31-44
3.1多目标优化问题.........................................31-33
3.1.1多目标优化问题的描述.........................................31-32
3.1.2帕累托优化理论.........................................32-33
3.2多目标粒子群优化理论.........................................33-37
3.2.1优化算法的基本原理.........................................33-34
3.2.2解决实际问题的流程.........................................34-36
3.2.3折衷方案的选择.........................................36-37
3.3多目标粒子群优化算法.........................................37-40
3.3.1基本原则.........................................38-39
3.3.2解决问题的一般流程.........................................39-40
3.4在EELD问题模拟中的应用.........................................40-42
3 . 4 . 1中EELD问题适应度函数的构造.........................................41[/比尔/] 3.4.2示例模拟和结果分析.........................................41-42[/ Br/] 3.5摘要.........................................42-44
第四章总结与展望.........................................44-45
4.1总结.........................................44
4.2前景.........................................44-45

结论

本文从电力系统环境经济负荷分配的基本概念和研究现状入手，针对其深远的意义做了大量的研究工作:
①建立了复杂问题EELD的数学模型。该问题的数学模型由三部分组成:传统经济负荷分配的成本目标函数、环境成本目标函数、系统功率方程和不等式约束。
②单目标基本粒子群优化算法的改进。粒子群优化算法具有简单易行的优点，但也存在容易陷入局部最优和形成“早熟”的缺点。因此，提出了二次项改进策略和自适应调整权重和加速度系数的改进策略。
③提出一种虚拟理想粒子的多目标粒子群优化算法。为了解决EELD多目标问题，同时避免加权方法中人为因素过多和帕累托过程复杂的缺点，提出了一种新的多目标粒子群优化算法，并详细介绍了其基本原理和算法流程。
④实验模拟验证。无论是对单目标粒子群优化算法的改进，还是对虚拟理想粒子粒子群优化算法原理的介绍，本文都侧重于理论与实践相结合，选取大量实例进行仿真验证。实验结果证明了该方法的有效性和实用性。