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优秀电力系统硕士论文范文十篇

论文编号:lw201806282127587932 所属栏目:电力系统论文 发布日期:2018年07月01日 论文作者:www.51lunwen.com
本文是一篇电力系统论文,电力系统的出现,使用高效、无污染、使用方便、易于控制的电能得到广泛应用,推动了社会生产各个领域的变化,开创了电力时代,发生了第二次技术革命。电力系统的规模和技术高低已成为一个国家经济发展水平的标志之一。(以上内容来自百度百科)今天为大家推荐一篇电力系统论文,供大家参考。

优秀电力系统硕士论文范文篇一


第一章绪论

1.1课题背景及研究意义
当前社会所面临的能源与环境问题之间的矛盾随着经济发展而日益突出,因此低碳高效经济发展理念已在国际社会取得共识,其在全球各国发展中的战略地位也愈加凸显。因此,转变发展方式,走绿色经济、低碳经济及循环经济之路是当今世界各国实现可持续发展的共同要求和必然选择⑴。电力作为现代社会最广泛应用的能源方式,在推动经济社会发展与进步中占据核心地位。至2012年底,我国发电总装机容量已达11.4亿千瓦,总发电量为4.9万亿千瓦时,其中火电占总装机容量的71.6%,占总发电量的73.9%,而高度依赖煤炭的能源结构也是导致环境污染和雾霾天气的主要原因。资源能源利用效率较低、能源结构不合理及环境污染等因素已严重影响和阻碍我国经济社会健康可持续发展。大力发展水电,安全高效发展核电,积极有效利用风能、太阳能等新能源发电的电力工业发展策略能够有效缓解资源与环境之间的矛盾。水力发电是目前我国可再生能源中开发条件与技术最为成熟的发电方式,且具有运行成本低、可调控性强、调峰能力好等优点。我国水能资源理论蕴藏电量为6.9.亿千瓦,技术可开容量5.4亿千瓦,以技术可开发量来看,每年可节省原煤11亿吨[2]。为实现2020年我国非石化能源消费比重占一次能源消费15%的目标,优先开发水电成为我国未来电力发展的基本思路[3]。合理开发水能资源,挖掘水力发电潜力,对于优化调整电源结构,节能减排,实现我国能源可持续发展的具有重要意义。其他能源,如风电、太阳能、核能等清洁能源都是今后能源发展的方向,但因受技术、经济等方面因素制约,短期内我国以火电为主的电能生产状况短期内将不会改变。
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1.2国内外研究现状
自19世纪20年代电力系统中机组间发电量最优分配概念被提出以来,学者们在电力系统优化调度领域进行广泛研究并取得众多成果。因电力系统优化调度的经济效益较为显著,因此在满足负荷需求及电能安全可靠生产的前提下,如何进一步提高电力系统运行的综合经济性,一直是电力系统优化调度领域研究的热点问题。电力系统优化调度主要经历了火电负荷最优分配、单库优化、梯级优化、水火联合优化、多种电源优化等几个阶段。目前,我国电源结构中包含水、火、风、光、核及生物质能等多种电源,其中水电及火电占据核心地位,本文所述的电力系统优化调度问题主要是针对水火电力联合系统进行分析研究。电力系统优化调度目的是通过充分挖掘水力资源发电发电潜力,最大限度的节省煤炭等不可再生能资源,追求整个系统的高效运行以使运行成本最小,实现资源的优化配置。实现电力系统经济运行的基础是构建合理的水火电优化调度模型,其中包括水火电电能生产的模拟、优化准则及约束条件的确定等内容。对于电能生产过程的描述,火电机组出力与成本之间的关系一般用多项式函数来表示,在构建火电机组电能生产成本模型时如果考虑机组阀点效应能更真实模拟火电机组的实现运行情况,但其数学模型由非光滑、不连续的分段函数构成,增加了求解难度。在水力发电过程中,水头是影响电能生产过程中水电转换的关键因素,可用水头模型来描述水电电能生产模型[7,8],水头模型主要包括固定水头[9]和变化水头两种形式。一般来讲固定水头对库容较大水库调节能力较强的水电站的短期优化调度结果影响较小,所以在优化调度中常采用固定水头模型。
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第二章水火电力系统运行特性分析

2.1引言
要实现我国电力工业的可持续发展,除积极开发利用新能源外,提高发电企业的运行效率,节省现有资源也是必要途径之一。随着电力体制的进一步改革及市场化的不断推进,发电企业成为电力市场竞争的主题。因此,在新形势下的发电企业只有尽可能提高运行效率,降低运营成本以在市场竞争中获得有利地位。电力系统优化调度的主要任务是在满足系统安全、可靠运行及一定质量要求的前提下,充分、合理利用现有能源和设备,尽可能提高运行的经济性以达到运行成本最小的目的。若要想最大限度地提高电力系统运行的综合效率,首先要研究分析电力系统的运行特性及影响系统经济运行的主要因素。本章从水力发电的基本原理出发,分别对水电站运行特性及梯级水电站间水电稱合特性和火电机组煤耗及排放特性进行分析,并研究水火电力系统互动机理,以此提出水电和火电系统协调经济运行的基本条件,为构建节能调度模型提供理论基础。
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2.2水电站运行特性
水力发电是现代电力生产及开发利用天然水能资源的重要方式。水体在流动过程中会因较大流量及水位落差而产生巨大的动能和势能,人类以此为原理建立水电站并利用水库蓄水以形成可利用水能,然后通过水电转换系统将水能转换为电能供社会生产生活使用。水力发电的整个能量转换系统和过程如图2-1所示。水力发电是一个通过水力及机电系统将水能转化为机械能再转化为电能的复^^过程,其具有以下特点:水资源是清洁可再生能源,水力发电成本较低且无污染排放;水电机组启停迅速,运行方式灵活,调节能力较强,多承担峰荷,用作调频或者事故备用容量;水电运行因水库调节性能的差异而受季节和来水量等因素不同程度的影响;水利枢纽电站在承担电能生产任务的同时,还兼有防洪、灌溉、养殖、供水和航运等综合效益。水电站用于电能生产的用水量一般按水库的综合效益来考虑分配,不一定能同时满足电力负荷需求,因此,只有在火电厂的适当配合下才能充分发挥水力发电的经济效益。
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第三章粒子群优化算法.......... 18
3.1 引言.........18
3.2粒子群优化算法......... 18
3.3算例仿真......... 23
3.3.1数学模型......... 23
3.3.2模型求解......... 25
3.3.3算例分析......... 26
3.4小结......... 31
第四章基于DEA的多目标决策方法......... 32
4.1引言......... 32
4.2多目标优化问题......... 32
4.2.1多目标优化问题概述......... 32
4.2.2多目标问题求解方法......... 33
4.3数据包络分析......... 34
4.4 DEA与DPSO相结合的多目标......... 37
4.4.1多目标问题的C2R模型......... 37
4.4.2多目标优化算法实现......... 37
4.5 小结......... 38
第五章基于DEA和DPSO的水火电力系统......... 39
5.1引言......... 39
5.2水火电力系统多目标经济调度模型......... 39
5.2.1目标函数 .........39
5.2.2约束条件 .........40
5.3水火电力系统多目标模型求解.........   41
5.4算例仿真 .........44
5.4.1算例概述......... 44
5.4.2算例分析......... 44
5.5小结......... 50

第五章基于DEA和DPSO的水火电力系统多目标决策方法

5.1引言
水火电力系统优化调度的主要目的是尽量降低燃料消耗、提高电力系统运行的综合经济性。随着资源短缺与环境污染等矛盾日益突出,电力系统优化调度已经不能仅仅追求经济效益最大化这一目标,在考虑经济效益的同时兼顾环保效益、能源效益和安全效益等多个目标,以实现非可再生能源的节约及节能减排的目的。本章以水火电运行特性及其互联理论为基础,以提高水能利用效率、节能减排及促进水火电力系统的综合经济为出发点,构建以火电煤耗最小、排放最小及有调节水电站水库蓄能最大为优化指标的多目标优化调度模型。针对水火电力系统数学模型为大维度、非凸非线性问题,多个优化指标间量纲及性质不同且相互影响或者冲突等特点,提出一种由数据包络分析(DEA)与动态自适应粒子群算法(DPSO)相结合的多目标决策方法,用于求解水火电力系统多目标经济调度问题。
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结论

本文针对数据包络分析与粒子群算法相融合并应用于水火电力系统多目标决策问题的求解进行初步探究,在分析梯级水电站及火电机组运行特性的基础上,为提高水能资源利用效率、减少系统耗量成本、实现节能减排的目的,建立了以系统煤耗量最小、污染物排放最小及有调节水库水电站调度末期蓄能最大的多目标经济环保调度模型。基于DEA有效性和多目标优化问题的Pareto解等价的理论,结合粒子群算法的并行搜索特性,构建一种求解水火电力系统多目标决策问题有效方法,通过对算例进行仿真分析,得出结论如下:
(1)水火电力系统是一个相互影响、相互稱合的复杂系统。梯级水电站电能生产除受到入库流量、库容、发电水头、机组效率等因素制约外,不同的优化准则也影响着梯级水电站的出力情况,进而影响整个系统的负荷分配情况。由此可知,合适的优化准则对水火电力系统的协调运行及提高系统运行的综合经济性有重要意义。
(2)求解具有复杂约束、非凸非线性的水火电力系统优化调度模型需要选择合适的优化方法,粒子群算法快速收敛及并行收索特性使其在求解此类问题时具有独特优势。针对基本粒子群算法易陷入局部最优值而产生“早熟”且收索精度不高等问题,对其学习因子及权重因子进行改进,通过测试函数验证,算法在搜索性能及所搜精度方面与基本算法相比都有明显提高。采用改进粒子群算法对水火电力系统短期经济调度模型进行求解时,将约束条件违背量和优化目标同时作为指导算法迭代演化的两个适应度函数,