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本文以大容量机组(600MW或以上)为研究对象,首先分析了机组的煤耗特性。在特性曲线的拟合上,提出了一种统计方法,综合考虑历史数据和当前数据对煤耗特性的影响,使曲线更真实的反映机组的实际状况。在此基础上,建立了简单、完整、符合电厂实际的数学模型。然后分别用动态规划法和遗传算法解决负荷优化问题。动态规划法对模型要求较低,结果准确,但是当机组台数较多时产生“维数灾”问题。针对这一不足,本文提出两种改进的实数编码遗传算法,分别从遗传参数和遗传算子的角度改进了常规的遗传算法。仿真实验证明,改进后的遗传算法具