导读:本文包含了负荷经济分配论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:智能算法,差分进化算法,经济负荷
负荷经济分配论文文献综述
鲁楚翘,吴勇[1]（2019）在《电力系统经济负荷分配问题的智能算法优化研究》一文中研究指出针对电力系统经济负荷分配问题具有多维、非线性、不可导和多约束等特点,采用智能算法进行求解和优化。差分进化算法具有结构简单、操作容易、收敛速度快等特点。鉴于此,分析差分进化算法的原理,利用差分进化算法求解电力系统经济负荷分配问题,得到每个机组的功率输出和最优解,并得到收敛曲线。计算结果显示,差分进化算法求解电力系统经济负荷分配优化问题具有较高的求解精度和收敛速度。(本文来源于《通信电源技术》期刊2019年01期）
谢瑞坤,燕宪瑞[2]（2018）在《火电机组有功功率负荷的经济分配方面的思考》一文中研究指出能源是社会发展的重要物质基础,也是人类赖以生存的基本条件。近年来随着我国国民经济的发展和人民生活水平的日益提高,对能源的需求越来越大,能源的供需矛盾日渐突出,成了制约国民经济发展的重要因素。国民经济的发展和人民生活水平的提高,不仅导致电力负荷的需求增长迅速,而且用电结构也发生了很大的变化,其结果是各大电网的负荷峰谷差值约为电网总容量的30%,个别的地区高达50%,预计今后缺电局面缓解后,其值还会更高。峰谷值的增加以及市场化交易机制的推广直接导致机组增减负荷、调停次数的增加,如果没有合理规划对哪台机组增负荷,哪台机组减负荷,将对电厂经济效益造成很大影响。解决能源问题,一要发展,二要节约~([1]),所以怎样在满足用电需要的基础上,合理分配给各机组负荷使机组保持在较经济的状态运行,成为当今急需探讨的问题之一。(本文来源于《时代金融》期刊2018年30期）
吴擎,张春江,高亮[3]（2019）在《经济负荷分配问题中的约束处理方法研究》一文中研究指出经济负荷分配是电力系统中重要的优化问题,该问题有若干约束,以往文献常采用罚函数法来处理约束,但罚函数法难以设置罚系数.可行性规则和ε约束法是两种高效且常用的约束处理技术,却难以直接应用于经济负荷分配问题.结合问题的特点,提出了一种将负荷平衡等式约束转化为边界不等式约束的方法:利用功率平衡约束,采用近似法和二次方程求根公式求出一个变量,并对该变量增加两个边界不等式约束,然后采用可行性规则或ε约束法来处理约束.实验部分采用两个经典的经济负荷分配问题对算法进行了测试.结果表明,与其他算法相比,该方法能求得更优的解.(本文来源于《郑州大学学报(工学版)》期刊2019年03期）
纪川川[4]（2018）在《基于改进粒子群的环境经济电力负荷分配》一文中研究指出近几年来,随着人们对环境保护的要求越来越高,国家提出了节能减排的政策,并在全国实施推行,得到了人们的积极响应。国家电网作为国家的重点企业之一,更应该响应国家号召,积极的贯彻节能减排的政策,努力的去降低煤耗率,提高发电量,同时降低对环境的污染。为了达到这个要求,不仅要增加气体净化装备,还要努力的通过调整各发电部分的的发电量,来减少污染气体的排放,以及降低发电成本费用。如何在发电总量已知的情况下,合理的分配各机组的发电负荷,使得煤耗率最小,同时对环境的污染最小。这就是当今热点的EELD问题。为了合理的解决这个问题,本文采用了改进的多目标粒子群算法。首先,对基本粒子群算法进行改进。针对粒子群容易陷入局部最优的不足,采用w和学习因子c联动的取值策略。采用这样的策略,加强了算法的全局搜索能力,避免算法陷入局部最优的问题。同时降低算法控制的复杂度,提高算法的精确度,并进行仿真和验证。其次,针对EELD这样的多目标问题,为了获得理想的非劣解,本文提出了基于灰色关联的多目标粒子群算法。将灰色关联度与多目标算法相结合,通过灰色关联度来选择全局最优粒子,并对改进的算法进行了仿真和验证。最后,将改进的多目标粒子群算法应用到EELD中,进行了数据分析和仿真,验证了此改进方法的可行性。该改进方法较好的解决了EELD问题,为以后解决EELD问题提出了一种新的思路。(本文来源于《辽宁工业大学》期刊2018-03-01）
黄松,王艳,纪志成[5]（2018）在《多目标粒子群算法的动态多燃料经济环境负荷分配》一文中研究指出考虑动态的负荷需求和多种燃料资源,以经济成本和环境成本为优化指标,建立动态多燃料经济环境负荷分配的多目标优化模型,并提出一种多目标粒子群优化算法求解该类优化模型.模型采用动态负荷需求和多种燃料资源,更有利于节约电能成本和提高能源利用效率,但高维数、复杂非线性和多目标成为求解该优化模型的难点,故在算法中引入多目标解集更新策略和变邻域搜索策略.实验仿真结果表明,该模型是有效的,且采用所提算法求解这类模型时所获得的近似Pareto前端的精度明显优于其他算法.(本文来源于《控制与决策》期刊2018年07期）
黄松,王艳,纪志成[6]（2017）在《多信息特征粒子群优化算法的动态经济负荷分配》一文中研究指出根据发电系统的特点,考虑多燃料和24 h预测负荷需求数据,建立了一种动态经济负荷分配的优化模型,提出了一种基于个体最优位置的多信息特征粒子群优化算法求解该问题。定义了质心位置和中值位置,采用了由个体最优位置,质心位置和中值位置构成新的速度更新公式。减少了求解复杂优化问题时的早熟现象,能够有效地解决求解动态经济负荷分配问题。通过对算例DED1的实验仿真,表明该算法能够有效求解DED问题,具有更好的优化性能。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2017年09期）
李有亮[7]（2017）在《改进自由搜索算法用于电力系统经济负荷分配研究》一文中研究指出本文介绍了一种改进的自由搜索算法,在搜索优化过程中对搜索半径进行自适应调整,融入了遗传算法中的交叉操作以及精英保留策略,当算法收敛时,对个体进行人为迁移以增加寻优能力。将该算法用于电力系统经济负荷分配,通过实例计算证明了该算法的有效性。(本文来源于《电气技术》期刊2017年05期）
郑红峰,郑颢,徐见炜,张雪晖,宣可佳[8]（2016）在《基于改进型差分进化算法的机组负荷经济分配》一文中研究指出在分析差分进化算法(DE)的基础上,提出一种基于"DE/target-to-best"控制策略的改进型差分进化算法(IDE),该算法采用上一代进化过程中种群中最优矢量替代DE算法中上一代最终产生的矢量作为变异操作矢量的IDE算法,避免了DE算法可能陷入早熟或者收敛速度下降等问题。将该算法用于解决机组负荷经济分配,计算机仿真测试表明,在考虑电机组燃油、阀值效应等情况下,运用IDE算法的费用消耗最低,算法整体性能表现比GA、PSO、DE算法优越。(本文来源于《世界科技研究与发展》期刊2016年06期）
史磊[9]（2016）在《基于CS算法的设计静态经济负荷分配》一文中研究指出经济负荷分配是电力系统运行中的重要优化问题,其优化目标是在一个电厂内或电力系统内合理分配各机组负荷,恰当的机组负荷分配会带来巨大的经济效益。由于该问题可归为一类高维、多约束、非线性的函数优化问题,因此寻找一种高效的函数优化算法成为了求解这类问题的关键。Cuckoo Search(CS)布谷鸟算法是一种基于布谷鸟的巢寄生行为以及鸟类的Lévy飞行行为的方法,实践证明CS是一种群智能算法,与遗传算法和粒子群算法相比,参数更少。(本文来源于《智能城市》期刊2016年10期）
丁林军,陈璟华,郭壮志,梁丽丽[10]（2016）在《基于凝聚函数的电力系统经济负荷分配》一文中研究指出经济负荷分配(Economic Load Dispatch,ELD)是提高电力系统运行经济性的重要措施之一。基于ELD优化问题一般数学模型,针对传统数学方法难以处理不可微非线性问题,借助于最大熵理论,利用其推导出的凝聚函数来处理不可微的约束条件,构建了基于凝聚函数的负荷经济分配优化模型,并采用光滑化的方法将所建立的模型转化为一般非线性优化问题,采用原对偶内点法进行求解。仿真结果表明:该算法能有效地处理不可微的非线性规划问题,在算法的计算效率以及目标优化的结果中显示出了优越性,为解决电力系统经济负荷分配问题提供了有效手段。(本文来源于《宁夏电力》期刊2016年04期）
负荷经济分配论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
能源是社会发展的重要物质基础,也是人类赖以生存的基本条件。近年来随着我国国民经济的发展和人民生活水平的日益提高,对能源的需求越来越大,能源的供需矛盾日渐突出,成了制约国民经济发展的重要因素。国民经济的发展和人民生活水平的提高,不仅导致电力负荷的需求增长迅速,而且用电结构也发生了很大的变化,其结果是各大电网的负荷峰谷差值约为电网总容量的30%,个别的地区高达50%,预计今后缺电局面缓解后,其值还会更高。峰谷值的增加以及市场化交易机制的推广直接导致机组增减负荷、调停次数的增加,如果没有合理规划对哪台机组增负荷,哪台机组减负荷,将对电厂经济效益造成很大影响。解决能源问题,一要发展,二要节约~([1]),所以怎样在满足用电需要的基础上,合理分配给各机组负荷使机组保持在较经济的状态运行,成为当今急需探讨的问题之一。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
负荷经济分配论文参考文献
[1].鲁楚翘,吴勇.电力系统经济负荷分配问题的智能算法优化研究[J].通信电源技术.2019
[2].谢瑞坤,燕宪瑞.火电机组有功功率负荷的经济分配方面的思考[J].时代金融.2018
[3].吴擎,张春江,高亮.经济负荷分配问题中的约束处理方法研究[J].郑州大学学报(工学版).2019
[4].纪川川.基于改进粒子群的环境经济电力负荷分配[D].辽宁工业大学.2018
[5].黄松,王艳,纪志成.多目标粒子群算法的动态多燃料经济环境负荷分配[J].控制与决策.2018
[6].黄松,王艳,纪志成.多信息特征粒子群优化算法的动态经济负荷分配[J].系统仿真学报.2017
[7].李有亮.改进自由搜索算法用于电力系统经济负荷分配研究[J].电气技术.2017
[8].郑红峰,郑颢,徐见炜,张雪晖,宣可佳.基于改进型差分进化算法的机组负荷经济分配[J].世界科技研究与发展.2016
[9].史磊.基于CS算法的设计静态经济负荷分配[J].智能城市.2016
[10].丁林军,陈璟华,郭壮志,梁丽丽.基于凝聚函数的电力系统经济负荷分配[J].宁夏电力.2016