基于遗传算法的水电站厂内经济运行模型研究
1 绪论 | 10-25 |
1.1 选题背景和研究意义 | 10-12 |
1.2 国内外研究概况和趋势 | 12-23 |
1.2.1 水电站厂内经济运行数学模型研究现状 | 12-16 |
1.2.2 水电站厂内经济运行优化方法评述 | 16-23 |
1.3 本文研究的主要内容和方法 | 23-25 |
2 基于遗传算法的离散约束优化 | 25-42 |
2.1 引言 | 25-26 |
2.2 遗传算法简介 | 26-33 |
2.2.1 遗传算法概要 | 26-28 |
2.2.2 遗传算法的设计过程 | 28-33 |
2.3 基于遗传算法的离散约束优化 | 33-37 |
2.3.1 问题描述 | 33 |
2.3.2 算法设计与实现 | 33-37 |
2.4 函数测试 | 37-41 |
2.4.1 测试函数简介 | 37-38 |
2.4.2 测试结果 | 38-41 |
2.5 结果分析 | 41 |
2.6 小结 | 41-42 |
3 水电站厂内经济运行遗传算法模型的建立 | 42-48 |
3.1 引言 | 42 |
3.2 基于改进遗传算法的最优负荷分配模型 | 42-43 |
3.2.1 数学模型 | 42 |
3.2.2 模型求解 | 42-43 |
3.3 基于启发式遗传算法的最优机组组合模型 | 43-47 |
3.3.1 数学模型 | 43-44 |
3.3.2 模型求解 | 44-47 |
3.4 小结 | 47-48 |
4 遗传算法模型在丰满水电站的应用研究 | 48-70 |
4.1 工程简介 | 48 |
4.2 经济运行的基本资料 | 48-51 |
4.3 机组特性曲线的计算与绘制 | 51-56 |
4.3.1 机组段流量特性曲线的绘制 | 51-53 |
4.3.2 机组出力限制线 | 53-54 |
4.3.3 实时水头下动力特性 | 54-56 |
4.4 电站机组组合特性 | 56-61 |
4.4.1 机组组合特性 | 56-60 |
4.4.2 实时水头下机组组合特性 | 60-61 |
4.5 遗传算法模型在丰满水电站的应用分析 | 61-69 |
4.5.1 GA模型有效性计算与分析 | 61-68 |
4.5.2 运行状况评价与效益估算 | 68-69 |
4.6 小结 | 69-70 |
5 总结与展望 | 70-74 |
5.1 总结 | 70-72 |
5.1.1 模型的建立 | 70-71 |
5.1.2 模型的求解 | 71-72 |
5.1.3 模型的应用 | 72 |
5.2 展望 | 72-74 |
5.2.1 开发实用高效的算法 | 72-73 |
5.2.2 电力市场中的水电站厂内经济运行模型 | 73-74 |
参考文献 | 74-77 |
致谢 | 77-78 |
攻读硕士学位期间所参加的课题和发表的论文 | 78-80 |