节能发电调度与实时控制的智能优化分配算法

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节能发电调度与实时控制的智能优化分配算法

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毕业论文范文题目：节能发电调度与实时控制的智能优化分配算法，论文范文关键词：节能发电调度与实时控制的智能优化分配算法
节能发电调度与实时控制的智能优化分配算法毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：节能发电调度是电力行业节能减排的重要环节，是节能减排的重要工作之一。本文主要研究节能发电调度的中短期调度计划和AGC实时调度两种模型。中短期调度计划的数学模型已较为成熟，本文针对以机组煤耗量最低为优化目标，提出一种新型进化算法：群搜索优化算法GSO；而AGC实时调度模型是目前的研究难点所在，本文通过研究互联电网CPS考核的方式与特点，提出AGC总功率指令的（本文此处忽略..）优化分配实现节能调度，并运用基于强化学习的若干人工智能算法对AGC系统进行实时控制。首先针对节能发电调度中短期调度计划的有功负荷分配，提出以机组煤耗量最低为优化目标，运用群搜索优化算法GSO进行求解。为验证GSO算法的效果，在算例研究当中，通过3机组模型对GSO算法的寻优能力和计算稳定性均进行详细研究，并通过10机组模型对GSO算法在高维度运算空间的性能进行研究（略..）。计算结果显示，GSO算法具备较强的寻优能力，并且收敛性较好。在3机组系统中的煤耗量比遗传算法低0.22%，在10机组系统中煤耗量比遗传算法低1.1%。然而节能发电调度的实时控制是当前工程及科研领域的难点，本文提出通过AGC系统总功率指令的动态优化分配实现节能发电调度。在经典Q学习的基础上引入了多步回溯Q(λ)算法，通过IEEE经典两区域互联电网的AGC系统的仿真，研究多种分配策（略..）略如何控制机组跟踪负荷曲线，着重研究在一天模拟负荷曲线下的各机组煤耗量优化效果。结果显示Q(λ)算法在CPS考核指标和机组煤耗统计上展现出较佳控制效果，比传统算法的煤耗量低0.49%。最后对于大规模互联电网机组数量的增加可能导致的维数灾问题，本文提出分层Q(λ)算法针对机组类别进行初次分配，再对组内的各机组进行二次分配。研究结果显示分层策略有效减少了Q(λ)算法的搜索空间维度（本文此处忽略..），获得良好的实时控制性能，比传统算法的煤耗量低0.564%，证明了在多机组大规模互联电网应用分层强化学习的可行性。本论文的研究得到国家自然科学基金项目（50807016，51177051），中央高校基本科研业务费（2012ZZ0020），清华大学国家重点实验室开放项目（SKLD10KM01）资助。

以上为本篇毕业论文范文节能发电调度与实时控制的智能优化分配算法的介绍部分。

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