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文檔簡介
1、在傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型中,為了保持模型具有凸優(yōu)化的特點(diǎn),而忽略了機(jī)組的一些實(shí)際運(yùn)行特性,如閥點(diǎn)效應(yīng)、禁止運(yùn)行區(qū)及多燃料選擇對經(jīng)濟(jì)調(diào)度的影響。在本文中,機(jī)組的閥點(diǎn)效應(yīng)、禁止運(yùn)行區(qū)及多燃料選擇的影響都被考慮到了經(jīng)濟(jì)調(diào)度的模型中,這樣保證了經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型的精確性,但是這會使得經(jīng)濟(jì)調(diào)度的模型更加復(fù)雜。從數(shù)學(xué)上講,考慮閥點(diǎn)效應(yīng)、禁止運(yùn)行區(qū)及多燃料選擇的動態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度是一個典型的高維、動態(tài)非凸、非線性的優(yōu)化問題。用以解決此類問題的方法主要分為數(shù)學(xué)優(yōu)化算法
2、和啟發(fā)式算法兩大類。
首先,由于閥點(diǎn)效應(yīng)會使解空間中出現(xiàn)大量的局部極小值點(diǎn),對提出的求解經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題的數(shù)學(xué)規(guī)劃類算法具有非常大的影響,所以本文在模型較為簡單的靜態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題中只考慮閥點(diǎn)效應(yīng),并且學(xué)習(xí)了局部最小值的特點(diǎn),即:對于一個局部最小值,大多數(shù)機(jī)組都運(yùn)行在閥點(diǎn)上,一個松弛機(jī)組用來調(diào)節(jié)功率負(fù)載平衡,其他的機(jī)組運(yùn)行在輸出功率的上、下限上。而后,學(xué)習(xí)和編程了考慮閥點(diǎn)效應(yīng)的靜態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題的全局最小值的兩種方法,即:適用于機(jī)組數(shù)
3、較少系統(tǒng)的遍歷搜索(TSM)算法和用于求解大系統(tǒng)的空間斜率下降(DSD)算法。
其次,本文進(jìn)一步在模型相對復(fù)雜的的動態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題中考慮了閥點(diǎn)效應(yīng)的影響。由于這類問題的非凸及非線性,所以本文提出了利用混合整數(shù)二次規(guī)劃(MIQP)與溫啟動技術(shù)、多步法和解空間壓縮法相結(jié)合的方法。同時,混合整數(shù)線性規(guī)劃(MILP)與溫啟動技術(shù),多步法和解空間壓縮法相結(jié)合也可以求解這類問題。本文還通過將MILP法和DSD法相結(jié)合,提出了另一種用于快速
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