摘要
従来の石炭火力発電所の経済的な負荷配分モデルを基に、火力発電所全体の石炭消費率、汚染物排出量、および火力発電所の負荷昇降時間の3つの主要目標を総合的に考慮し、火力発電所レベルでの負荷最適化配分モデルを構築した。微分粒子群混合アルゴリズムを新しい多目的進化(MDPA)アルゴリズムに発展させ、優勝者戦法と凝縮階層クラスター解析法を使用してそれぞれ非支配集合を構築および整理し、同時にエリート保存戦略を組み込んで進化過程での極小点を保存した。これは、経済的、環境的、高速の3つの目標に基づく火力発電所レベルの負荷最適化配分に適用され、非支配ソーティングを基にした多目的最適化(NSGA-II)アルゴリズムと比較された。その結果、MDPAアルゴリズムの収束速度がNSGA-IIアルゴリズムよりも速く、解集がより均等に分布していることが示された。
关键词
石炭火力発電所; 負荷最適化配分; MDPAアルゴリズム; 多目的最適化; 石炭消費率; 汚染物排出; 負荷調整時間