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水利工程论文-人工智能与水电站经济运行.doc水利工程论文-人工智能与水电站经济运行.doc

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水利工程论文人工智能与水电站经济运行摘要本文通过对水电站经济运行问题的优化,用面向对象的软件构造,完成约束满足问题CSP(CONSTRAINTSATISFACTIONPROBLEM)的推理求解,实现了知识表示、约束传递、智能回溯,并在微机上模拟运行。用面向对象、人工智能的方式解决水电站机组间负荷动态调度问题,编制了全数字仿真自动发电控制系统平台,其生成结果的分析和证明由水电站经济运行最优解的证明完成。关键词水电站微增率经济运行人工智能产生式系统背景随着经济的快速发展,电力生产的供需矛盾也日见突出,在国家加大新的电源、电网投资、建设的同时,如何充分发挥现有电站的潜能,提高其水能利用率,使水电站的运行由粗放式转向集约化,引起了发电企业的广泛关注。欧、美发达国家优化运行资料表明,大型水电站厂内优化运行的效益为05~30八十年代中期,我国某年平均发电量22亿KWH的水电站,实行厂内优化运行后,效益提高46%,增加发电量103亿KWH我国水电运行经验表明,仅从软件方面着手,编制科学合理的运行调度方案,在增加投入不多的情况下,就可以使其发电效益在原有的基础上再提高约(2~6)%1;到2001年底,全国已建成中小水电站65000多座,遍布全国1600多个县;由此可见,用信息技术带动传统产业在电力行业的必要性,并且有非常广阔的前景。1、水电行业运行现状在水力发电领域,传统的经济运行方法,主要有微增率法、动态规划法、分支界法以及据每台机组最大可能出力按比例分配负荷的折中方法(目前的水电站经济运行大多采用此方法),其中动态规划法和分支界法更多的是求解问题的思维方式,其实现须采取具体的综合策略,微增率法是根据总出力与总耗水量的函数关系由微分学的极小值定理导出,具有理论上的严谨性。目前我国的AGC应用主要基于电网调度,针对水头变化小(即大库容)的电站,根据网上的需要确定其负荷,然后用微增率法在机组间分配负荷,即定负荷→最小化流量。从使用的情况来看,由于软件编制的出发点不是基于水轮发电机组运行工况,从而导致有些电站使用效果很不理想。如黄河中游的万家寨电站单机出力180MW,装机6台,由天阿公司和希科公司制造,由于AGC软件负荷分配不合理,导致其机组长期在振动区运行,叶片与上冠处出现裂纹,给机组安全运行带来了极大的隐患。任何科学问题都离不开其论域。由于微增率法是根据数学理论推导而来,其工程实用
编号:201312122135454844    类型:共享资源    大小:14.27KB    格式:DOC    上传时间:2013-12-12
  
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