并行加工系统中的负荷分配模型及启发式算法

在分析已有负荷分配算法的基础上，提出了关于并行加工系统负荷分配的模型和求解的新算法。模型的优化目标考虑使系统中加工负荷最重的设备的负荷最小，同时使设备负荷之差最小。     

基于负荷预测和负荷最优分配的工业锅炉房最优运行

应用BP神经网络预测锅炉房的日负荷曲线保证蓄热器运行的最优分段,采用最小差模型（MDM）法进行负荷的最优分配,据此编写相应的计算机程序.计算实例证明可有效减少锅炉房-蓄热器系统的日燃料耗量.     

综合经济目标下的电厂汽轮机组最优负荷分配

提出了基于动态规划法的汽轮发电机组负荷分配的优化模型,该模型考虑了机组主要部件的低周疲劳寿命损耗、机组的最小运行时间和最小停机时间、负荷最大爬升和降负荷速度限制等约束条件,并对各种因素对负荷分配计算结果的影响进行了比较分析.文中以一个具有4台300MW机组的电厂作为运行单元,考虑运行单元内部的各种费用,并将其折合成标准煤耗量.计算结果表明,采用这种负荷分配模型,在满足电网调度负荷的前提下,可以降低煤耗率3g/(kW·h).     

负荷建模和参数辨识的遗传进化算法

提出了一种用于电力系统负荷建模和参数辨识的遗传进化算法,该方法与传统的最小二乘法相比具有全局搜索优化特点,适用于非线性、不连续或微分不连续的各种负荷模型.该方法已成功用于工业负荷实测数据辨识及动态和静态负荷建模.在静态负荷建模上,辨识结果略优于传统的最小二乘法,且通用性更好,只需做极小的修改就可以用于各种形式的静态负荷模型.在动态负荷建模上算法不仅给出了更优秀的结果,而且表现出很好的稳健性.结果表明此方法在负荷建模中的优势.     

清华大学燃气锅炉房负荷分配策略

为了提高锅炉房运行效率,针对清华大学燃气锅炉房一次网母管制供、回水的情况,以实测锅炉数据的实矩阵为基础,利用最小二乘法和Householder变换进行分解,确定每台锅炉的燃料耗量特性方程,并利用Lagrange乘数法设计了3台锅炉任意组合运行时的锅炉房负荷分配方案。根据该分配方案,锅炉房可比每台锅炉平均分配负荷情况最多减少3%燃料消耗量。对该分配方案的分析表明,实行负荷优化分配必须在满足锅炉房总负荷要求下尽量少运行锅炉台数的基础上才能取得更好的效果。     

求解并联冷机负荷分配问题的改进FODPSO算法

针对并联冷机负荷分配问题,以系统总功率最小为优化目标,建立满足系统末端负荷需求的并联冷机负荷分配优化模型,提出一种改进分数阶达尔文粒子群优化(IFODPSO)算法,以每台冷机的部分负荷率为优化变量进行求解,优化并联冷机系统的运行策略以节能.首先,针对基本分数阶达尔文粒子群优化(FODPSO)算法粒子初始化过于分散的问题...     

并列运行工业锅炉的负荷优化分配

提出一种更具实用性的并列运行工业锅炉负荷优化设计方法.借助拉格朗日乘数法建立增广的目标函数,提出等耗量微增率准则及静态锅炉模型辨识方法,对耗量函数的性质给出了凸性要求.用实例说明负荷分配理论,并在例中对一些特殊问题进行了处理,得到了数据结果.针对不同的锅炉群组,只要得到其明确的燃料耗量特性函数,就可以通过这种线性规划方法得到并列运行锅炉负荷优化分配结果.     

锅炉房-蓄热器供热系统的优化运行模式研究

通过蓄热器客积校核计算方法与锅炉房负荷最优分配模型的结合，建立了带有蓄热器的工业锅炉房负荷曲线最优分段模型；应用最小平方趋势剔除法，建立了分段方案的预测模型。这些模型的组合，构成了带有蓄热器的工业锅炉房最优运行模式的教学模型。实例计算结果表明其精度足够，能满足锅炉房实际运行控制要求。     

基于k-means聚类与径向基神经(RBF)网络的电力系统日负荷预测

对大型工业企业电力负荷震荡剧烈、幅度大等问题,提出了借助卡尔曼滤波对"失真数据"进行实时估计,弱化陈旧数据权值的k-means聚类和径向基网络的组合预测模型。依据最小逼近误差,利用最小二乘法对RBF网络的输出权值进行优化。文中方法对电力系统不同的工况背景,使用k-means聚类算法来确定隐藏节点的数据中心和扩展常数,改善了常规RBF网络随机选择网络中心的情况,同时使电力负荷精度得以有效提高。最后,依据文中的组合模型和其他4种常用算法分别对宝钢电力系统负荷数据进行分析预测,仿真结果表明:方法对负荷预测效果较好。     

基于k-means聚类与RBF网络的电力系统日负荷预测

针对大型工业企业电力负荷震荡剧烈,幅度大等问题,提出了借助卡尔曼滤波对“失真数据”进行实时估计,弱化陈旧数据权值的k-means聚类和径向基网络的组合预测模型,依据最小逼近误差,利用最小二乘法对RBF网络的输出权值进行优化。文中方法对电力系统不同的工况背景,使用k-means聚类算法来确定隐藏节点的数据中心和扩展常数,改善了常规RBF网络随机选择网络中心的情况,同时使电力负荷精度得以有效提高。最后,依据文中的组合模型和其它4种常用算法分别对宝钢电力系统负荷数据进行分析预测,仿真结果表明：本文方法对负荷预测效果较好。     

Optimization of Load Assignment to Boilers in Industrial Boiler Plants

IntroductionThe optimization of load assignment among differentunits in a power system has been a long lasted subject sincethe middle of the 20th century. It benefits power systemsdirectly. The first major progress was the principle ofcoordination of incremental fuel costs presented by E. E.George, H.W. Page, and J. B. Ward [1,2]. A number ofresearchers contributed to the theory and practices of thecoordination of incremental fuel costs in those decades. Itis well wor…     

遗传算法及神经网络在锅炉负荷优化分配中的应用

针对并列运行锅炉群的负荷优化分配问题,提出用遗传神经网络辨识给煤量-产气量模型,并用改进的遗传算法进行负荷优化分配.给出了改进遗传算法和遗传神经网络的辨识原理.负荷优化分配结果表明,该方法优于平均分配方法.     

分时段运行工业锅炉房负荷的最优分配

提出了一种具有实用性和经济性的分时段运行工业锅炉房负荷的最优分配模型．利用静态锅炉模型辨识方法得到了锅炉的最佳负荷率,确立了分配模型的目标函数和约束条件．通过工程实例检验了提出的负荷分配理论,并获得了相应的数据．针对不同的工业锅炉房,只要得到各台锅炉准确的燃料所耗量的特性方程,就可以应用该分配模型得到锅炉房负荷的最优分配结果．     

MANET多信道多径路由的优化与仿真研究

由于现有多信道多径路由协议不能有效均衡信道与路径负载,所以在高负载MANET环境下网络性能较差。本文提出一种基于信道切换的多信道多径路由优化算法,该算法对不同类型分组进行自适应信道调度,通过限制网络控制报文的泛洪规模与动态切换数据报文的发送信道等策略,有效提高网络对信道与路径的综合利用。为了实现路由对信道切换,本文首先对NS-2进行可切换多信道拓展,仿真结果表明该算法能有效提高高负载MANET的性能,在丢包率、时延、吞吐量等方面均明显优于传统多信道多径路由。     

富氧燃烧对220 t/h燃气锅炉性能的影响分析

为了合理利用现有资源有效提高燃气锅炉低负荷运行的稳定性以某钢铁集团220 t/h燃气锅炉为试验对象提出了富氧燃烧改善燃气锅炉燃烧的思想并利用炉内换热模型论证了改善低负荷稳定燃烧的可行性。详细分析了富氧燃烧对炉膛烟温特性、燃烧稳定性能、烟气在炉内停留时间以及锅炉热效率的影响。结果表明：富氧燃烧技术能较好地改善锅炉的整体性能。     

集中供热锅炉目前存在的问题分析

分析了集中供热锅炉房目前存在的锅炉容量储备系数过高、动力设备裕量过大且调节方式不合理、运行管理不力及对负荷波动适应能力差等问题；并针对集中供热锅炉房能耗过高的现状，提出了相关建议．     

一种新的火电单元机组负荷控制策略

在分析现有火电单元机组负荷控制策略的基础上，提出一种新的协调控制方案，它是基本的炉跟机和机跟炉方式的综合，将功率和汽压的控制分别分解给锅炉和汽机的控制端，使控制器对功率和汽压偏差的响应从锅炉控制侧和同控制侧同时作出，仿真实验研究表明这种方法比原有的方法有较好的动态特性，增强了负荷控制中快速响应负荷设定和稳定汽压的能力。