改进型免疫遗传算法的母管制机组负荷优化分配

本文针对电厂在给定时效以及约束条件下,如何求解机组间有功负荷的最优分配问题。从而达到合理安排水电站的运行方式,改善电厂及整个电力系统的供电质量、提高运行可靠性。文章对遗传算法进行了深入研究,将这一理论应用到了上述问题,构建了基于遗传算法的优化模型。

以上海某办公建筑的地源热泵空调系统为研究对象,采用分析的方法建立了热泵机组的损失模型,以3台热泵机组总损最小为优化目标,采用遗传算法对3台热泵机组的逐时负荷分配率进行优化。结果表明:与热泵机组原有的负荷分配方式相比,采用遗传算法优化后的负荷分配方式可以有效减小热泵机组的总损和总能耗,典型日16:00时热泵机组总损减少了2.29kw·h,总能耗减少了2.34kw·h,节能率为8.87%；典型日全天热泵机组总损减少了27.75kw·h,总能耗减少了28.17kw·h,节能率高达10.53%,空调系统的运行效率明显提高。

公路养护资源分配中遗传算法的参数优化——为辨明公路养护资源优化分配中遗传算法参数对运算效率和精度的影响，提出基于正交试验的参数优化方法．选取种群规模与迭代次数比例、交叉形式和变异概率3个参数，利用正交设计方法进行3因素3水平试验，建立主效应和交...

基于遗传算法的烧结配料优化方法 摘要：配料是烧结的基础，烧结配料效果的好坏直接影响到企 业的生产效益。传统的烧结配料试算模型存在配料成分不稳定，配 料成本高等诸多弊端，本文介绍了利用遗传算法进行烧结优化配料 的方法，将优化方案应用到实际生产中取得明显的经济效益。 关键词：烧结优化配料遗传算法 中图分类号：tf04文献标识码：a文章编号：1007-9416（2013） 01-0118-02 1前言 配料是烧结的基础，烧结配料效果的好坏直接影响到烧结矿的 化学成分及稳定性，并影响到原料的使用成本。传统的试算模型存 在配料成分不稳定，配料成本高，配料能力不足，资源利用不合理 等诸多弊端。而传统的求解最优化方法又大多要求搜索空间具有连 续可导性，且通常只能给出局部最优解，不易获得全面最优解。 近几年来发展起来的遗传算法则较好地解决了这些问题，遗传 算法（geneticalgori

根据水电站负荷,运用简化的方法确定优化运行机组台数和机组组合,确定机组间负荷优化分配适宜的调整范围,再以动态规划法确定机组间负荷优化分配,可以大幅度节省计算机时。

标准遗传算法在求解无约束优化问题时得到了成功的应用,但是多数的工程实例为约束优化问题.目前引入惩罚函数思想的遗传算法是解决约束优化问题最常用的方法,但是使用此方法时参数的设定较为困难.从避免这个困难和提高算法本身性能的角度出发,构造了一种新的算法.首先对非可行个体进行修正,把约束优化问题转化为无约束优化问题;其次,采用了扩大搜索空间选择较优个体的交叉算子,增强了全局搜索能力;最后,在部分较优个体附近采用了局部搜索策略,提高局部搜索能力.通过对2个工程优化实例的求解说明了算法的有效性.

负荷预测效果直接影响电网的安全稳定和经济效益,是电网调度的重要组成内容。针对极限学习机随机产生输入层权值和隐含层阈值导致网络模型不稳定的问题,提出了一种基于改进遗传算法优化极限学习机的负荷预测方法。利用爬山法改进的遗传算法对极限学习机的权值和阈值进行优化,以获得稳定性强,预测精度高的优化模型。并将此模型与bp网络、极限学习机的预测结果进行对比,仿真实验结果表明,改进模型具有较快的训练速度和更为准确的预测结果,适应于影响因素众多,数据量巨大的现代短期电力负荷预测。

采用遗传算法(geneticalgorithms简称ga)用于群控电梯的调度,实用中取得了较好的效果;但在试验中发现普通遗传算法存在收敛速度较慢且容易陷入局部最优解等问题。据此提出一种改进型遗传算法,在采用实数编码和双初始种群分别进行迭代信息交换的基础上,建立库式适应度评估函数;在完成最佳保存策略选择的同时,进行自适应交叉和变异,可较好克服其弊端。模拟仿真运行实验结果表明了此方案的可行性和优越性。

机组负荷优化分配是降低发电厂能耗水平的重要技术手段,该文针对厂级负荷在线优化分配对算法速率和精度的要求,提出一种新的机组负荷实时分配模型,分别给出了机组自动发电控制和厂级负荷分配方式下负荷响应速率约束方程,并提出一种自适应约束边界,可显著提高算法计算效率,在满足电网对机组负荷品质要求的前提下实现全厂煤耗量最小的目标。提出采用混沌粒子群算法来求解实时负荷优化分配问题,采用自适应惯性权重以加快算法收敛速度,在粒子群算法解的邻域内进行混沌优化搜索,避免算法陷入局部极值点。文中给出了厂级负荷在线优化分配算法步骤,并进行了算例分析,验证了所提模型和算法的有效性。

基于遗传算法的公路养护资源最优分配——　　为寻找资源最优分配时的养护策略，采用遗传算法进行求解．将多年养护策略表示为染色体，每种养护方式采用二进制编码形式用两个基因表示，各年的养护策略由路面和桥面两部分构成，并通过试验标定遗传算法的主要参数...

在过程工业中,现存的许多换热网络由于结构和工艺的不合理,存在较大的能量回收潜力,使得许多换热网络有改造的需要.本文结合了分级超结构模型和换热器再分配策略,并对现有换热器再分配策略做了进一步改进,充分利用现有换热器,而当再利用现有换热器时,对比新增面积费用和新增换热器费用的大小,选择较小的方案,使相同的改造效果下的投资费用最小化.基于分级超结构模型,建立了换热网络优化改造的minlp数学模型,充分考虑改造后节省的公用工程、原有换热器增加面积的投资费用、新增换热器的投资费用;基于遗传算法求解得到优化改造的换热网络.案例研究表明,改造所得到的换热网络与原换热网络相比,公用工程费用的降幅超过60％,改造收益为1.49×107＄/a;年度总费用为1.290×107＄/a,比相关文献低31.2％和9.2％,公用工程费用也比文献节省了42.4％和17.0％,实现了更优的改造效果.

基于最优cop的楼宇空调冷水机组间的负荷优化分配——多台冷水机组联合运行系统中，各冷水机组系统大部分时间处于部分负荷运行状态。根据冷水机组cop与其负荷率(plr)之间关系特性，提出一种自适应的负荷优化分配方法，分别根据具有相同和不同额定制冷量冷水机组...

多台冷水机组联合运行系统中,各冷水机组系统大部分时间处于部分负荷运行状态。根据冷水机组cop与其负荷率(plr)之间关系特性,提出一种自适应的负荷优化分配方法,分别根据具有相同和不同额定制冷量冷水机组的系统,对此方法进行了介绍,并与使用回归方法获取plr与cop关系的策略进行了比较,发现节能效果更明显。

针对中央空调系统末端空调机组变风量运行方式下,送风风量、冷冻水流量难以根据工况变化进行动态优化的问题,提出了基于遗传算法的空调机组风量水量最优组合优化计算方法,该方法在制冷量和送风温度满足的前提条件下以风机能耗和冷冻水泵能耗总和最小为目标,并采用罚函数法将受表冷器供冷量约束的参数优化问题转化为无约束问题进行求解,简化了优化过程.本文还搭建了小型中央空调系统实验平台,对该优化方法进行了验证.结果表明,测试日内基于参数优化的风机能耗和冷冻水泵能耗总和比定风量运行方式下降了13.38％,比常规变风量运行方式下降了5.02％,具有良好的节能效果,该方法可为中央空调系统空调机组变风量变水量节能运行优化提供有效参考.

传统的项目进度一维优化扩展至有偏好的二维目标（进度、成本）优化,同时将成本优化目标分解为项目成本大小以及资源均衡度从而构成三维目标优化,将无资源约束的环境扩展至资源约束下的复杂环境,将局部搜索优化领域扩展至全局范围内的优化.在内容上,先对项目的单目标优化管理理论进行详尽研究并指出其现实的局限性,同时提出了智能启化式方法-遗传算法在资源约束下项目管理优化方面的优势.在此基础上本文构建了基于三维目标偏好的项目管理优化仿真模型,解决了项目管理优化理论中最为重要的两大问题：资源约束下的项目进度优化以及资源约束下的三维目标（项目进度、项目成本以及资源均衡度）的优化问题.为了验证此模型对以上问题的有效性,本文应用matlab仿真技术进行仿真模拟并与传统方法做比较,从结果可以看出遗传算法能够更好的解决此类问题.

将基于实数编码的加速遗传算法(raga)应用于多孔变径管优化设计中,解决了设计中多维参数寻优问题,避免了传统方法早熟、提前收敛以及易陷入局部最优等弊端。在固定管道式喷灌系统优化设计中应用,求解出多孔变径管的最优管径、管长等多维参数,效果较好,为该方面研究提供了一种新的优化求解方法

瑞蝉水电站机组的效率测试及 负荷优化分配 水利部、能源部农村电气化研究所宋蛊义 ‘提要】文中耗逆了应用超声波流量计圳试瑞蝉水电站冲击式机组效率的方法和测试精 度井根据瑞洋水电站具体情况提出机组负荷优化分配方式． ‘关键词】机组效率·苎垡兰生．，、{量jk车域 (一)概况 龙泉瑞埠水电站是一座高水头混台式水电站。乎 l986年lo月投产发电电站引水系统包括有洞径2 ～2．7m，长3o32m发电的引水隧漏和1．2m．长 576m的压力钢管。在钢管首端装有i台1．2m蝴螵 阑．采l{一管两肌的供水方式．钢管先与水轮机前的 9650n~m球闽相连，荐经目f水管进机组。 }乜站装有两膏卧轴双喷嘴冲击式水轮机和密闭循 环通风的箱式发担机．机组参数如下：水轮机：型 号：cja237一w—l40，2×14；

文中概述了应用超声波流量计测试瑞垟水电站冲击式机组效率的方法和测试精度。并根据瑞垟水电站具体情况提出机组负荷优化分配方式。

多台冷水机组联合运行系统中,各冷水机组大部分时间处于部分负荷运行状态.根据冷水机组的性能系数(cop)与其负荷率r之间关系的特性,提出一种新的负荷优化分配方法:将自适应方法用于获取r与cop的关系,进而建立系统能耗方程,利用最优化方法得到最优负荷分配率.结果表明,应用自适应方法获取r与cop的关系,并运用于多台冷水机组联合运行系统的在线运行控制,节能效果优于采用回归方法获取r与cop关系的优化策略.

水电站机组间有功负荷的 优化分配及效益分析 亚太地区小水电研究培训中t孔长才 水电站一般都联网运行，各电站应承担的负荷(日负荷图)是给定的。由于厂内并列运行 的各机组运行特性和压力管道损失的差异，在满足电力系统负荷要求的给定出力条件下，如 何确定机组投人台数、开停机次序，以及机组间存功负荷的台理分配，使水电站取得最大的 经济效益，是实现水电站厂内经济运行的核心闻题。同样，对于电站在枯水季运行或迳流电 站带基荷运行而言，能否以现有的水量获得最大的电量问题，也可归结为机组间有功负荷的 台理分配问题。 机组问有功负荷的优化分配不仅解决了负荷的合理分配，同时也计及了开机台数和开停 机旅序。 一 、机组问有功负荷量优分配准则 机组间有功负荷最优分配准则是。电站备机组处在相同的水头下，当电力系统分配给电 站的功率n一定时，通过电站各机组的总流量w为最小。

介绍了免疫遗传算法的原理、模型和算法实现过程,并采用该算法对防汛打桩机激振器数学模型进行了优化计算,优化计算结果表明,基于免疫遗传算法的优化设计切实可行,为复杂的水利机械设备优化设计提供了新的思路和方法。

提出了应用于机械优化设计的一种改进遗传算法,通过在遗传算法中引入修复过程,将机械设计中不满足约束条件的解转化为满足约束条件,经过一代代进化,最后得到问题的最优解。并和已有改进遗传算法进行分析比较和实验验证,证实该算法在机械优化设计中使用简单且高效。