禁忌粒子群算法在热电联产负荷经济分配中的应用
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更新于2024-08-12
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"基于禁忌粒子群算法的热电联产负荷经济分配 (2013年)"
本文探讨了在热电联产系统中的负荷优化分配问题,以实现经济效率的最大化。作者提出了一种结合粒子群优化算法(PSO)和禁忌算法(Tabu Search)的混合方法,该方法充分利用了PSO的全局搜索能力和禁忌算法的局部搜索优势,旨在解决含热电联产机组的负荷优化分配问题。
热电联产,即同时产生电力和热能的发电方式,具有显著的能源利用效率和节能减排潜力。在热电联产系统中,如何有效地分配电负荷和热负荷,以最小化运行成本,是一个复杂的优化问题。文章中建立了一个包含热电联产机组的负荷优化分配模型,以及整个工厂的热电负荷可行域模型。在电负荷指令为200MW,热负荷指令为115MW的情况下,应用提出的算法求解,得到的总成本为2695.2美元。
通过实例分析,文章验证了该模型和算法的有效性。分析结果表明,不同的机组组合,如凝汽式、热电联产式和纯供热机组之间的搭配,会显著影响整个工厂的负荷可行域。此外,研究还深入探讨了节能潜力与热电负荷指令之间的关系,这为理解和预测系统在不同负荷条件下的节能效果提供了理论依据。
关键词:热电联产;负荷优化分配;禁忌粒子群算法;可行域
中图分类号:TP206.3 文献标志码:A 文章编号:1001-0505(2013)01-0083-05
此研究为热电联产系统的负荷调度提供了新的思路,对于提高能源利用效率、降低运行成本、促进可持续发展具有重要的实践意义。通过结合全局和局部搜索策略,提出的算法能更好地应对复杂优化问题,为热电联产的经济调度提供了有力工具。
2021-09-29 上传
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