节能减排视域下电力系统经济负荷分配的优化策略与实践研究.docxVIP

节能减排视域下电力系统经济负荷分配的优化策略与实践研究

一、引言

1.1研究背景与意义

随着全球经济的快速发展和人口的持续增长，能源需求呈现出迅猛增长的态势，能源消耗也逐年攀升。与此同时，由能源利用引发的环境问题，如气候变化、空气污染、酸雨等，正日益威胁着人类的健康和生存环境。据统计，全球每年因空气污染导致的死亡人数已高达700万人左右，大量使用化石能源所排放的二氧化碳等温室气体，使得全球气候变暖，进而引发海平面上升、极端天气增多等一系列严重后果。

在此严峻背景下，节能减排已成为全球共识，各国纷纷加强相关研究和投入，并通过国际合作推动全球环保事业发展。电力系统作为能源生产和供应的关键基础设施，在满足消费者用电需求的同时，也肩负着重要的环境保护责任。其能源消耗和污染物排放占比较大，据相关数据显示，电力行业的二氧化硫排放占全球二氧化硫排放总量的一半以上，对环境影响巨大。因此，实现电力系统的节能减排对全球可持续发展目标的达成至关重要。

经济负荷分配在电力系统节能减排中起着关键作用。它是指在满足电力系统或发电机组运行约束条件的基础上，在各台机组间合理地分配负荷，以达到最小化发电成本的目的，是电力系统经济调度中非常重要的问题，也是一类典型的优化问题。合理的经济负荷分配不仅能够降低发电成本，提高电力系统的经济效益，还能有效减少能源消耗和污染物排放，实现节能减排目标。例如，通过优化负荷分配，可使发电效率高的机组承担更多负荷，减少低效机组的运行时间，从而降低整体能源消耗和污染物排放。据相关研究表明，经济负荷分配节约的能源可达总耗量的0.5%-1.5%，这对于能源紧张的现状来说，具有重要意义。

在当前节能减排的大框架下，研究电力系统经济负荷分配问题具有重大的现实意义和理论价值。从现实角度看，能够为电力系统的可持续发展提供科学依据和技术支持，有助于推动电力领域的节能减排工作，降低二氧化碳等温室气体的排放，减少环境污染，保护生态平衡，为建设绿色低碳社会做出贡献。从理论层面讲，有助于丰富和完善电力系统优化调度理论，促进相关学科的交叉融合与发展，为解决类似的多目标优化问题提供新思路和方法。

1.2国内外研究现状

在电力系统经济负荷分配领域，国内外学者已开展了大量研究工作，并取得了丰富成果，研究方法主要包括传统方法和智能算法。

传统方法在电力系统经济负荷分配研究中应用较早，具有一定的理论基础和实践经验。等微增率法是一种经典的传统方法，它以各机组耗量微增率相等为原则来分配负荷。该方法的理论依据是基于拉格朗日乘数法建立的增广目标函数，按照等耗量微增率及Kuhn-Tucker条件确定各机组承担的有功负荷。其优点是原理简单、计算方便，在机组输入输出特性曲线满足单调增加，且耗量微增曲线近似线性或分段线性的理想情况下，能够快速得到较为准确的负荷分配结果。但在实际应用中，发电机组的输入输出特性并不严格满足这些条件，如存在阀点效应时，通过近似处理得到的解往往不够精确。线性规划法将经济负荷分配问题转化为线性规划模型进行求解，它适用于经济特性曲线近似线性的情况。该方法通过设定目标函数和约束条件，利用线性规划算法寻找最优解。其优势在于计算速度较快，能处理大规模的线性规划问题。然而，实际电力系统的经济特性曲线并非完全线性，因此线性规划法在应用时需要对模型进行一定的简化和近似，这可能会导致结果与实际情况存在偏差。动态规划法把经济负荷分配问题分解为多个阶段，通过逐步递推的方式求解。每一步增加一个机组，使得从第一步到该步目标函数最小，然后继续递推下一步，直至完成对所有机组的寻优。这种方法不需要机组特性曲线具有特定形式，对复杂的电力系统模型有较好的适应性。但动态规划法的计算量会随着机组数量和负荷离散化程度的增加而急剧增大，导致计算效率较低，在实际大规模电力系统中应用受到一定限制。

随着人工智能技术的飞速发展，智能算法在电力系统经济负荷分配研究中得到了广泛应用，并展现出独特的优势。遗传算法是一种模拟生物进化过程的智能优化算法，通过选择、交叉和变异等操作对种群进行迭代进化，逐步寻找最优解。在经济负荷分配问题中，首先要确定适应性函数（即目标函数），将寻优变量编码并形成初始群体，然后按照某种概率对群体内个体进行选择、杂交、变异等操作，根据适者生存的机制产生新群体，不断迭代直到满足目标要求。遗传算法具有全局有哪些信誉好的足球投注网站能力强、对目标函数没有特殊要求等优点，能够有效处理发电机组输入输出特性的非线性和阀点效应等复杂因素。但遗传算法在实际应用中也存在一些问题，如容易出现早熟收敛，导致算法陷入局部最优解，且计算时间较长，对大规模电力系统的求解效率有待提高。粒子群算法是另一种常用的智能算法，它模拟鸟群觅食行为，通过粒子间的信息共享和协作来寻找最优解。在电力系统经济负荷分配中，粒子群算