火电厂厂级负荷优化分配算法的分析.pdf

口人才培养口 定时才体现出来。负载电流通过霍尔电流传感器转换为电 压。若模块输出电流的反馈电压比均流母线电流低， U C 3 9 0 7 的调整放大器输出增大， 电压放大器的基准随之增大， 电压环 开始起调节作用， 模块输出电压增加 ， 输出电流随之增加， 最 终各模块问电流实现均衡。U C 3 9 0 7的调整放大器输出电压最 大 1 0 0 mV， 对模块输出电压仅有很小的调节。 U C3 9 07 图 4 UC 3 9 0 7外围电路和 I S L 6 7 5 2的连接 5 驱动电路 由于本设计是针对主功率电路中的四个功率开关管， 以 及输出级的两个同步整流管， 所以其驱动方案是所有类型开 关电源中最为复杂的。考虑到 I S L 6 7 5 2的输出驱动能力设计 仅有 1 0 mA， 故采用 N P N及 P N P晶体管组成的“ 图腾柱” 互补 驱动电路， 并采用变压器实现隔离驱动。 6 保护电路 为保护全桥电路的主功率开关管不至于过流而损坏， 设 仪器仪表用户 计了过流保护电路 ， 在全桥逆变电路的输入端接 了电流互感 器， 把检测到的信号送到 I S L 6 7 5 2的 c s端， 当反馈电流信号超 过 l V时， 以逐个脉冲方式减小占空比； 当峰值电流超过保护 阈值时， 输出脉冲立即被终止。I S L 6 7 5 2内部有过热保护， 可 保护芯片不至于过热损坏。 7 结束语 本文设计的高频开关电镀电源， 采用软开关和同步整流 技术， 最大限度的提高了电源的效率， 并通过对并联均流技术 的研究 ， 为大功率电镀电源的设计提供了一条理想的解决方 案 。口 参考文献 [ 1 ]杜贵平． 高频开关电镀电源及其关键问题探讨 [ J ] ． 电气应 用 ， 2 0 0 5 ， 2 4 9 1 6 ． [ 2 ]庞永强 ， 梁冠安． 低压大电流 D C ／ D C变换器拓扑分析 [ J ] ． 电 力 电子技术 ， 2 0 0 2， 3 6 4 4 7 5 0 ． [ 3 ] 孙强， 刘宝辉， 张云安， 等． 基于I S L 6 7 5 2的倍流同步整流全桥 D C ／ D C变换器 [ J ] ． 电力电子技术 ， 2 0 0 8 ， 4 2 1 2 4 2 6 ． [ 4 ]I n t e m i l ． I S L 6 7 5 2 D M a S h e e 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包括优先次序法、 等微增法、 动态规划法、 朗格朗 日松弛 8 o EI C Vo 1 ． 1 7 2 0 1 0 No ． 4 法等。 1 ． 1 优先次序法 优先顺序法是较早出现的一种解决机组组合和负荷分配 的算法， 它将系统可调度的机组按某种经济特性指标事先排 出顺序， 然后根据系统负荷大小按这种顺序依次投切机组。优 先顺序法的提出较早 ， 现在仍在研究和应用之中。优先顺序法 计算速度快， 占用内存少， 虽然有时候找不到最优解 ， 但能满足 一 般的应用要求， 所以得到了较为广泛的应用。优先顺序法既 可单独使用， 也可与动态规划法等方法结合使用。 1 ． 2 等微增法 等微增法是利用基于数学极值理论来实现机组间的负荷 优化分配， 该法具有简单、 直观、 易于掌握等优点， 涉及的计算 量较少， 是 目前各国电力实行经济调度的主要方法， 但也有局 限性。应用等微增率准则必须确保所有参与分配的机组在负 荷分配区间内， 其耗量等微增率随负荷单调递增， 即耗量曲线 必须满足下凹的特征。如果在负荷分配区间内机组耗量等微 增率的变化单调递减 ， 即耗量曲线表现出上凸的特征， 利用等 微增率准则算出的机组负荷分配方案， 其总煤耗并非极小值， 欢迎光临本刊 网站 h n p ／ ／ w w w． e l c ． t o m． C O 仪器仪表用户 而是极大值⋯。这一苛刻的要求使得等微增率在实际运用中 大打折扣。 1 ． 3 动态规划法 动态规划是解决 多阶段决策过程最优化的一种数学方 法 ， 产生于2 0世纪 5 0年代 ， 由美国数学家贝尔曼等人提出。 依据贝尔曼最优原理 对最优策略来说， 无论过去的状态和决 策如何， 由前面诸策略所形成的状态出发， 相应的剩余决策序 列构成最优子策略。优点 对 目标数和约束条件没有特殊的 要求， 对电厂机组负荷分配数学模型进行离散分步求解 ， 即可 快速求出优化数据。缺点 当机组数量较多时， 计算比较繁琐， 易陷入“ 维数灾” ； 难于考虑与时间有关的约束条件和机组爬 坡率等限制 J 。 1 ． 4 朗格 朗 日松弛法 拉格朗日松弛法是解决复杂整数和组合优化问题的一类 优化算法， 解决大系统的优化问题时， 能够克服维数障碍， 且 机组数 目越多， 算法效果越好。拉格朗 日松弛算法的一些 因 子具有实际的物理意义， 如与系统负荷约束相关 的拉格朗日 乘子等于系统边际发电成本。但其迭代过程中有可能出现振 荡或奇异现象， 需要采取措施加快收敛； 考虑到某些约束条件 如机组爬坡速率 时会使计算复杂化。拉格朗日松弛法的另 一 个难点是， 由于 目标函数的非 凸性 ， 用对偶法求解时， 存在 对偶间隙， 需要根据对偶问题的优化解， 采取一定的措施构造 原问题的优化可行解 。 2 智能优化算法 智能优化算法是以计算机发展为基础， 衍生出的优化算 法， 包括遗传算法、 人工神经网络法、 混沌算法、 禁忌搜索算法、 模拟退火算法等。 2 ． 1 遗传算法 遗传算法 G A 是基于 自然选择和遗传学机理的优化方 法。基本原理是模拟生物的进化机制， 将所求解的问题看作 一 个生存环境， 把解看作生存环境中个体， 通过优胜劣汰的竞 争机制， 获得最优个体 ， 从而获得最优解。遗传算法的优点是 对目标函数形态没有特殊要求 ， 从理论上来说可以找到全局 最优解； 可以得到多个可选方案； 方法 比较灵活， 可以考虑多 种约束； 适合于并行处理 。其缺点是 初始方案是随机产生 的， 计算过程与初始方案无关。为在解空间内充分搜索， 需大 量计算， 计算时间较长， 对收敛判据的研究尚不成熟。 2 ． 2 人工神经网络 人工神经网络是对人类大脑的一种物理结构上的模拟， 以计算机仿真的方法， 从物理结构上模拟人脑， 以使系统具有 人脑的某些智能。人工神经网络可以充分逼近任意复杂的非 线性关系； 问题中所有定量或定性的信息都以等式储存于网 络内的各个神经单元 ， 故有很强的鲁棒性和容错性； 采用并行 分布处理方法， 使得快速进行大量计算成为可能 ] 。 2 ． 3 混沌算法 混沌是非线性动力学系统所特有的一种运动形式， 是在 确定性系统 中出现的内在随机性。混沌具有独特的性质之 一 遍历性， 即能在一定范围内按其自身的规律永不重复地遍 历所有状态 ， 可利用这点特性作为在优化搜索过程 中避免陷 入局部极小、 实现全局优化的一种机制， 这种独特的特点受到 国内外学者的广泛重视和大量研究。混沌优化方法具有 良好 的全局寻优能力， 而且由于其搜索过程完全按混沌运动 自身 的规律和特性进行 ， 因而获得最优解的可能性更强 ， 而且结构 简单、 容易实现， 是一种极有前途的优化手段 ] 。但混沌优化 方法也有它自身的缺陷 当搜索空间小时效果显著， 搜索空间 大时其效果却不能令人满意。 2 ． 4 模拟退火算法 欢迎订阅 欢迎撰稿 欢迎发布产品广告信息 口人才培养口 模拟退火算法是一种通用概率算法， 用来在一个大的搜 寻空间内找寻命题的最优解。模拟退火算法与初始值无关， 算 法求得的解与初始解状态 S 是算法迭代的起点 无关； 模拟退 火算法具有渐近收敛性， 已在理论上被证明是一种以概率收 敛于全局最优解的全局优化算法； 模拟退火算法具有并行性。 但其算法性能依赖于退火方案的选择， 且需进行大量随机迭 代， 收敛速度慢 ， 同时也有可能无法跳出局部最优而得不到全 局最优解 。 2 ． 5 禁忌搜索算法 禁忌搜索算法 T a b u S e a r c h或 T abo o S e a r c h ， 简称 r r S算 法 是一种全局性邻域搜索算法， 模拟人类具有记忆功能的寻 优特征。它通过局部邻域搜索机制和相应的禁忌准则来避免 迂回搜索， 并通过破禁水平来释放一些被禁忌的优 良状态， 进 而保证多样化的有效探索， 以最终实现全局优化。禁忌算法的 搜索速度很快 ， 但是它对初始解的依赖很强， 搜索过程只是单 对单的操作。 3 新兴智能优化算法 新兴智能优化算法是一些最新提出来但并没有得到广泛 应用的算法， 所以当其应用到负荷优化分配实际问题中时， 其 优缺点并未得到深人研究， 主要包括粒子群优化算法、 蚁群算 法、 免疫算法。 3 ． 1 粒子群优化算法 粒子群优化 P S O 算法是 由 K e n n e d y和 E b e r h a r t等于 1 9 9 5年开发的一种演化计算技术， 它是模拟鸟群觅食过程中 迁徙和群集行为的一种演化算法， 通过群体之间的信息共享 和个体 自身经验的总结来修正个体行动策略， 最终求取优化 问题的解。P S O算法较之其他优化算法 ， 其优势在于概念简 单、 容易实现并且没有许多调节。近几年， P S O算法得到了广 泛的重视和发展， 并在诸如机器人研究、 优化问题求解、 电力系 统、 交通运输、 通讯 、 计算机等领域得到广泛的应用 。但是 在求解机组符合优化分配问题时存在粒子多样性下降迅速、 算法不一定 收敛于全 局最 优解 、 不 能较好 的完成 局部 搜索 等 缺点。 3 ． 2 蚁群算 法 蚁群优化算法是意大利学者 M． D o r i g o提出的一种新型模 拟进化优化算法。蚁群优化法是模拟 自然界真实蚁群的觅食 行为而形成的一种模拟进化算法。蚁群算法在求解旅行商等 优化问题中得到了一系应用。但是其不足是求解过程中易出 现停滞现象。该算法应用于经济负荷分配， 在保证收敛精度的 前提下， 收敛速度较快， 稳定性高， 高效的邻域搜索算法和收敛 充分条件， 会提高蚁群算法的效率 J 。 3 ． 3 免疫算法 免疫算法 I A 是一种模拟免疫系统智能行为的仿生算 法。免疫算法在解决非线性、 全局优化等复杂问题时具有独特 的优越性， 是继人工神经网络算法之后的又一研究热点。该算 法将实际问题的目标函数和约束条件看作系统的抗原， 将问 题的解看作抗体， 通过抗原与抗体、 抗体与抗体间亲和度以浓 度的计算， 按照期望值的高低优先选择那些与抗原亲和性好 而且浓度小的实现对适应度好的抗体的促进和对浓度较大的 抗体的抑制， 可以在进化过程的保持个体的多样性， 避免陷入 局部最优解 ； 同时又可以利用记忆单元的作局部搜索能力， 加 快计算速度。将该算法应用到火电厂机组负荷优化分配中， 可 以避免原先遗传算法易出现早熟、 搜索效率低以及不能很好 保持个体多样性等问题， 能快速搜索到全局最优解。 4 结论 研究发现解决电厂负荷优化分配的算法 中每一种算法都 EIC VO 1 ． 1 7 2 0 1 0 No ． g 8 1 口人才培养口 存在一定的局限性， 目前研究负荷优化分配出现了两种趋 势 J 一种是将几种算法结合在一起互相取长补短， 或者对原 有传统算法进行改进， 在注重优化质量和解算时问的同时， 力 求能够考虑更多的约束条件； 另一种趋势侧重于利用计算机 进行人工智能以及其他新算法的研究。 目前我国火电机组普遍应用的是基于等微增法和动态规 划的负荷优化方法 ， 但随着计算机技术的发展和新算法的成 熟， 各种智能型新算法将成为未来发展的主流趋势。口 参考文献 [ 1 ]李鹏． 等微增率准则在机组负荷优化分配中的应用条件[ J ] ． 南方电网技术 ， 2 0 0 8， 2 5 4 35 O ． [ 2 王爽心， 马玲， 李亚光． 优化组合法进行发电机组负荷最优分 配的仿真研究 [ J ] ． 系统 仿真学报， 2 0 0 5 ， 1 7 1 0 2 5 2 8 2 5 3 2． [ 3 ]徐佳宇 ， 李太兴， 刘振刚 ， 等． 火 电机 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从而完成对压力测量仪表的检定／ 校准。绝压气体活塞式 压力计 以下简称 气体活塞 的活塞杆材料是不锈钢 ， 活塞筒 材料是碳化钨。这样确保了活塞具有不锈、 耐磨、 活塞面积年 变化率小和使用寿命长的特点。 1 压力测量原理 活塞压力计工作原理是根据静力学平衡原理和帕斯卡定 律 ， 由加放在活塞上的已知作用力 G一 专用砝码产生的重力 与作用于已知活塞有效面积 S上的被测压力 P所产生的力相 平衡， 其平衡方程式如下 PG ／ S MM0 g ／ s 1 式中， P ～被测压力值 P a ； G 一专用砝码产生的重力； s 一活塞 有效面积值 m ； M 。 一活塞杆本身质量值 k g ； M 一专用砝 码质量值 k g ； g 一使用地点的重力加速度 m ／ s 。 2 系统组成 气体活塞压力计 由活塞底座、 活塞、 活塞筒、 砝码、 真空 罩、 电机、 位移传感器、 数字式真空计等组成。表压测量 压力 源一个、 压力控制器一台。绝压测量 真空泵二台、 数字式真空 计一台、 真空罩一个。 3 主要技术指标 准确度 0 ． 0 0 5 级 8 2 EI C Vo l ， 1 7 2 0 1 0 No． 4 测量范围 0 ． 0 l一 2 ． 5 M P a 活塞有效面积 0 ． 9 9 8 5 3 6 0 ． 0 0 0 0 3 0 e ra 活塞下降速度 在全载荷下， 以3 O～ 6 0转／ 分的速度测定， 下降速度为 1 ． 8 ra m ／ ra i n 活塞延续时间 在半载荷下， 以1 2 01 0转／ 分的初速度测 定 t ≥1 0 m i n 仪器的灵敏度 在全载荷下测定 ， 灵敏度0 ． 0 2 g 专用砝码允差 0 ． 0 0 1 ％ 4 气体活塞测压过程 由气体活塞、 压力源、 真空泵、 真空计及管路组成的标准装 置原理图 图 1所示 。将需要校准的压力计接于校准 口2 上， 机械泵 1用于维持气体活塞所需的本地压力， 由高压气瓶 9向活塞注入所需的气体压力 ， 使活塞悬浮起来， 此时的压力 值即为校准值。通过改变放置在活塞上砝码的重量， 来改变校 准的压力值。微调阀6用于对砝码的悬浮位置进行微调， 只有 当活塞的悬浮位置在零点附近时进行读数， 检定值的误差才 最小。 1 真空泵； 3 压力表； 5 真空计； 7放气口； 9高压气瓶 2校准 口； 4活塞 ； 6微调阀 ； 8压力表 ； 1 0真空泵 图 1 气体活塞压力计标准装置原理图 5 气体活塞测量能力验证 欢迎光临本干 U 网站 h t t p ／ ／ w w w． e i c ． c o m． c a