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申请/专利权人：东北林业大学;沈阳工程学院;东南大学
摘要：本发明涉及燃煤机组灵活性改造规划领域，具体涉及一种基于NSGA‑II算法的考虑不同改造时段的多目标两阶段灵活性改造规划方法，具体包括如下步骤：获取各燃煤机组的煤耗参数、各机组采取不同灵活性改造技术后预期的参数提升、燃煤机组运行的日负荷及风电负荷；规划阶段建立基于NSGA‑II的初始化多技术改造方案，运行阶段建立燃煤机组运行的混合整数规划模型；根据二元锦标赛选择法、保留策略、非支配等级排序算法求解提出的多目标两阶段模型；根据所获得的帕累托解集，通过逼近理想解排序方法进行最优方案的选取。本发明所求得规划的结果能够同时协调改造成本目标与调节灵活性目标，并通过对燃煤机组运行的精细化建模，提升了符合工程实际的规划均衡解。
主权项：1.燃煤机组灵活性改造多目标两阶段规划方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取待改造电力系统在规划期内每年的典型日负荷曲线与风电功率曲线的标幺值、系统内所包含的燃煤机组相关运行参数、各燃煤机组可选择的灵活性改造技术及相应的预期参数提升；步骤2：根据步骤1中所获取的各项参数，建立多目标两阶段规划模型，分为规划阶段与运行阶段，分别以改造规划成本与运行成本之和最小、调节功率损失最小为目标，规划阶段建立投资约束与参数限制约束，获取投资成本，运行阶段通过以功率调节损失最小为目标建立计及功率限制约束、爬坡约束及最小启停时间约束的燃煤机组典型日运行混合整数模型，获取功率调节损失；步骤3：通过NSGA-II算法进行迭代寻优，通过初始化种群策略生成满足规划阶段约束条件的方案组合，根据所获取的目标函数值，执行非支配等级排序、交叉、变异操作，经过有限次迭代后获取该模型的Pareto解集；步骤4：采用逼近理想解排序方法选择步骤3所述的Pareto解集中最优方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北林业大学 沈阳工程学院 东南大学 一种基于NSGA-II算法的考虑不同改造时段的多目标两阶段灵活性改造规划方法
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