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目录
💥1 概述
热电联产是一种将热能和电能同时生产的能源利用方式，能够提高能源利用效率，减少能源消耗和排放。热电联产经济调度研究旨在通过优化热电联产系统的运行和经济调度，实现能源的高效利用和经济效益的最大化。
热电联产经济调度研究的内容包括对热电联产系统的运行模式、能源供需平衡、热电负荷预测、能源价格预测等方面的研究。通过建立数学模型和优化算法，对热电联产系统进行经济调度，使系统在满足能源需求的前提下，最大限度地提高能源利用效率和经济效益。
热电联产经济调度研究的目标是实现热电联产系统的节能减排和经济效益的双重提升。通过合理的经济调度，可以降低系统的运行成本，减少能源消耗和排放，提高系统的竞争力和可持续发展能力。
热电联产系统是一种能够同时生产电力和热能的能源系统，其经济调度对于提高能源利用效率和降低成本具有重要意义。本文基于粒子群算法和二进制遗传算法，对热电联产系统的经济调度问题展开研究。
首先，我们建立了热电联产系统的数学模型，包括热负荷、电负荷、燃料成本、运行成本等方面的约束条件和目标函数。然后，我们将粒子群算法和二进制遗传算法应用于该问题中，通过优化调度参数来实现系统的经济运行。
粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群觅食的行为来寻找最优解。而二进制遗传算法则是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过选择、交叉和变异等操作来不断优化种群的基因表达。将这两种算法结合起来，可以充分利用它们各自的优势，提高求解效率和精度。
通过对热电联产系统的经济调度问题进行仿真实验，我们可以评估粒子群算法和二进制遗传算法在该问题中的性能表现，并对比它们的优缺点。最终，我们可以得出结论，指导实际热电联产系统的经济调度决策，提高系统的经济效益和能源利用效率。
综上，热电联产经济调度研究是为了实现热电联产系统的高效运行和经济效益的最大化，是能源领域的重要研究方向之一。
📚2 运行结果
2.1 粒子群算法求解
2.2 二进制遗传算法求解
部分代码：
#~~~~~~~~~~~~~不等式惩罚项2~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~·
def calc_e2(self, X):
"""
:param X: 十十进制格式 X[0] 机组1出力，X[1] 机组2出力 ;X[2]机组3出力,X[3]机组2产热，x[4]机组3产热，X[5]机组4产热
:return:
"""
ee = 0
"""机组2发电区间"""
PG2max = (11115 - 8 * X[3]) / 45 # 机组2P出力上限
PG2min = np.max([(-2886120 + 134 * X[3]) / 75.2, (10354.24 - 17.8 * X[3]) / 104.8]) # 机组2P出力下限
if PG2min > PG2max: # 如果机组2出力上下限约束条件违法
ee += np.abs(PG2min - PG2max)
"""机组2发热区间"""
HG2max = np.min([(11115 - 45 * X[1]) / 8, np.abs((7952 - 75.2 * X[1]) / 134)]) # 机组2出热最大值
HG2min = 0 # 机组2出热最小值
if HG2max < HG2min:
ee += np.abs(HG2max - HG2min)
"""机组3发电区间"""
PG3max = np.min([(125.8), (13488 - 15.6 * X[4]) / 103.2]) # 机组3出力上限
PG3min = np.max([(-2841 + 70.2 * X[4]) / 60.6, (2664 - 4 * X[4]) / 59.1, 44]) # 机组3出力下限
if PG3min < 0 or PG3max < 0 or PG3min > PG3max: # 如果机组3出力上下限约束条件违法
ee += np.abs(PG3min - PG3max)
"""机组3发热区间"""
HG3max = np.min([(13488 - 103.2 * X[2]) / 15.6, (2841 - 60.6 * X[2]) / 70.2]) # 机组3出热上限
HG3min = 0 # 机组3出热下限
if HG3max < HG3min:
ee += np.abs(HG3max - HG3min)
return np.abs(ee)
🎉3 参考文献
文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。
[1]孙海建.基于粒子群算法和遗传算法的频谱分配研究[D].吉林大学[2024-01-13].DOI:CNKI:CDMD:2.1015.597771.
[2]方宏伟.基于多智能体纵横交叉算法的热电联产经济调度研究[D].广东工业大学[2024-01-13].