火电机组节能发电调度优化方法研究的中期报告.docx

火电机组节能发电调度优化方法研究的中期报告 本次研究旨在提出一种火电机组节能发电调度优化方法，以降低能源消耗和排放，并提高机组效率。 一、调研部分 通过对国内外火电机组节能发电调度研究进行综合分析，得出以下结论： 1. 模型建立方面：多数研究采用线性规划模型，少部分采用非线性和混合整数线性规划模型；模型约束条件包括烟气排放和发电效率等。 2. 优化算法方面：多数研究采用遗传算法、禁忌搜索算法等智能算法。 3. 变量设置方面：多数研究对火电机组的运行参数进行建模，只有少部分考虑环境变量的影响。 二、方法提出部分 本项研究提出一种基于神经网络的火电机组节能发电调度优化方法。具体流程如下： 1. 数据处理：收集火电机组的运行数据、环境数据、能耗数据等，通过预处理和特征工程提取有用的特征信息。 2. 建模过程：采用神经网络对火电机组的节能发电调度进行建模，考虑环境变量的影响。 3. 优化算法：采用遗传算法对神经网络模型进行优化。 4. 模型评估：采用实际数据和仿真数据对模型进行评估，验证其优化效果和泛化能力。 三、未来工作展望 1. 优化算法的改进：可以采用混合性优化算法，提高优化效果。 2. 数据处理和建模方法：可以采用更加精细化的数据处理和特征提取方法，同时也可以采用更加复杂的神经网络结构。 3. 考虑多种环境变量：可以加入更多环境变量，比如天气、空气污染指数等变量，以提高模型的效果。 4. 实际应用研究：需要结合实际火电机组，进行大规模实验和观察，以检验模型的可行性和实际效果。