关键字 |
| 排放分派,萤火虫算法,测试系统,模拟和性能分析。 |
介绍 |
| 调度电厂产生的电力公用事业系统的重视。从社会和环境方面的主要问题之一是人类和非人类的生命形式是由大气污染造成严重影响的期间从化石燃料发电。化石燃料释放一些污染物如硫氧化物(袜),氮氧化物(NOx)和二氧化碳(CO2)到大气中。这可能会引起全球变暖的问题[1]。最近吸引了大量关注的问题是污染最小化由于增加的担忧环境考虑[2],社会不仅要求充足和安全的电力以尽可能便宜的价格,但也至少的污染水平。所以一代的最优调度在火力发电厂系统涉及的分配生成,同时优化燃料成本和排放水平。提出了一些策略来减少大气排放和讨论[3 - 5]。这些包括污染物清洗设备的安装,切换到低排放燃料,取代fuel-burners岁,和排放调度。不同的优化技术和粒子群优化(PSO)一样,遗传算法(GA),模拟退火(SA),人工蜂群(ABC)(6 - 10)已报告在文献中有关环境/经济调度(EED)问题。 |
| 本文提出了萤火虫优化算法来减少热发电站的二氧化碳排放。上述算法的实现是有组织的如下。发射调度问题的数学公式是在第二部分讨论。拟议中的萤火虫第三章算法及其特点进行了分析。以上算法的实现在第四节。在第五部分给出了测试系统的描述。在第六部分包括仿真结果与第七节中讨论和结论。 |
问题公式化 |
| 解决排放调度问题的目标是尽量减少电力系统的排放水平,而满足的一组约束。这可以制定如下: |
答:问题的目标 |
| 排放的最小化:目标函数总(公斤/小时)排放可以表示为 |
 (1) |
| 排放机组方程通常是由输出功率的二次函数描述π如下: |
 (2) |
| ,Ei(π)排放(公斤/小时),π是发电(MW)和di, Ei, fi的排放系数是我单位。 |
b .约束问题 |
| 发电能力约束:对于稳定运行,实际每个发电机的输出功率低,限制上限如下 |
 (3) |
| 功率平衡约束:总发电必须覆盖总需求PD和真正的功率损耗输电线路PL。因此, |
 (4) |
c .问题陈述 |
| 聚合的目标和约束,问题可以作为一个非线性数学制定排放约束单目标优化问题如下 |
 (5)和(6) |
| ,g代表力量平衡的等式约束和h代表单位发电量的不等式约束。 |
建议的方法 |
| 最近提出的萤火虫算法可以有效地用于消除火力发电厂的二氧化碳排放。萤火虫优化算法是基于生化和社会行为的萤火虫。 |
答:萤火虫算法 |
| 萤火虫算法(FA)是一个meta-heuristic算法,灵感来自闪烁的萤火虫照明或错误的行为。萤火虫的闪光的主要目的是作为信号系统与其他萤火虫,尤其是对猎物景点。 |
| 这萤火虫算法假设:[11] |
| 1)所有的萤火虫都是雌雄异体的,这样一个萤火虫会被吸引到其他萤火虫。 |
| 2)每个萤火虫正比于它的亮度的吸引力,因此对于任何两个闪烁的萤火虫,明亮的萤火虫会走向光明的人。魅力成正比的亮度和他们都随着距离的增加减少。如果没有光明的一个比一个特定的萤火虫,它会随机移动。 |
| 3)一只萤火虫的亮度是根据目标函数的性质决定的。 |
(我)的吸引力 |
| 一只萤火虫的吸引力是由它的亮度或光强度得到目标函数的优化问题。吸引力β可以定义[1β]: |
 (7) |
| r是两个萤火虫的距离,βo r = 0的吸引力,γ是光吸收系数。 |
(2)距离和运动 |
| 任意两个之间的距离萤火虫i和j在习职位和xj,分别可以被定义为一个笛卡尔或欧氏距离如下[13]: |
 (8) |
| xi, k是空间坐标的k分量xi的第i个萤火虫和d是维度的数量。 |
| 一只萤火虫的运动我走向一个更有吸引力的(光明)萤火虫j是由以下方程: |
 (9) |
| 其中第一项是萤火虫的当前位置,第二项是有关吸引力,第三项是随机化与随机变量的向量εi使用正态分布。 |
该算法的实现 |
| 在这个算法中萤火虫最初将在搜索空间的随机位置。萤火虫优化算法的伪代码如下: |
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测试系统 |
| 排放调度问题基于萤火虫优化算法应用于六个发电机测试系统在不同的负载条件。多个发电机总排放水平的限制和系统模拟,以评估方法的正确性和质量。 |
| 排放常量和发电机6发电机系统的限制列表如下。 |
仿真结果和讨论 |
| 该方法测试的六个发电机系统各种负载的要求。Table.2表明萤火虫算法的性能的比较,粒子群优化技术。 |
| 个人权力6发电机各种要求列表如下。 |
| 图2表明,排放的二氧化碳的比较图6发电机测试系统。图表包含排放(公斤/小时)在Y轴和负载需求(MW)在X轴上。 |
结论 |
| 萤火虫算法已经应用了优化经济调度问题最小化火力发电厂的排放水平。从仿真结果看,该方法减少了全球变暖通过减少二氧化碳的浓度在化石燃料的燃烧。与高精度数值解分析在本质上涉及较少的计算时间。萤火虫模拟和结果表明,该算法优于现有meta-heuristic算法。 |
表乍一看 |
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数据乍一看 |
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| 图1 |
图2 |
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引用 |
- M。巴苏,“经济环境电力系统调度的热液”,电力和能源系统。γβ(β010)711 - 720。
- IEEE工作组”,潜在影响系统操作清洁空气条例》”,IEEE电力系统交易,vol.10.pp.647 - 653, 1995。
- 马卜AA, H,哈特莱托,“经济调度的清洁空气法案的1990”,IEEE电力系统交易,1994;9 (2):972 - 978。
- Talaq JH, El-Hawary F, El-Hawary我,”环境/经济调度算法”的摘要,IEEE事务权力systems1994; 9 (3): 1508 - 1516。
- Helsin JS,霍布斯的男朋友”,多目标生产成本模型分析排放调度和燃料切换”,IEEE事务onpower systems.1989; 4 (3): 836 - 842。
- 硕士外Abido”帕累托遗传算法多目标环境/经济调度”,电力和能源systems.25 (2003) 97 - 105。
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- 硕士Abido”,多目标粒子群优化环境经济调度问题”,选择电力系统研究硕士。2009年7月7日pp.1105 - 1113,。
- X.S.产品表面,meta-heuristic算法”,Luniver出版社,Beckington,英国,2008年。
- X.S.阳,“萤火虫算法对于多峰优化”,随机算法的程序:基础和应用程序(传奇的09年)vol.579β计算科学的课堂讲稿,页。178年,激飞,札幌,日本,10月β009。
- X.S.杨:“萤火虫算法,随机测试函数和设计优化”,国际期刊的仿生计算,高雄,no.2.pp。78 - 84年,2010年。
- 研究文章,“萤火虫算法的应用为解决经济排放负荷调度问题”,国际期刊ofcombinatorics vol.23页,2011。
- K。Senthil, K。Manikandan,伊格那丢赫尔曼,L。萨拉瓦南”,减少二氧化碳排放的热电厂利用Particleswarm优化技术”,国际期刊《计算机应用,vol.γ,β010 6月。
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