基于工况划分的火电机组运行多目标优化

作者：叶灵芝; 贾立^*; 宋鸣程

来源：自动化仪表, 2019, 40(05): 25-30.

DOI：10.16086/j.cnki.issn1000-0380.2018080012

• 电站运行优化
• 工况划分
• 数据挖掘
• K-means算法
• 运行参数
• 多目标优化
• 理想点法
• NSGA-Ⅱ

针对火电机组运行优化过程中存在的工况变化大和目标参数最优值冲突的问题,提出了基于工况划分的火电机组运行多目标优化的方法。首先,根据机组的外部约束条件,提出了适用于工况划分的K-means改进算法,通过对初始聚类数K值和初始聚类中心的选择进行优化,得到快速、合理的机组负荷和煤质情况的工况划分结果。进而,采用多目标优化方法协调经济性指标和环保性指标的最优解,通过将NSGA-Ⅱ与理想点法结合,并使用新相似度度量方法,得到性能指标最优的运行参数。以某300 MW机组历史运行数据为试验对象,进行基于工况划分的火电机组运行多目标优化研究。仿真结果表明,所提出的K-means优化算法更快速、高效,得到的划分结果也更合理;划分后的每一工况的多目标优化结果也为实时操作提供了具体的优化运行指导。

• 单位
  上海大学; 自动化学院