第一章 绪论

本论文题目源于粤电集团科研项目“沙角A电厂优化调度辅助决策系统”。沙角A电厂电网调度已由原来对互不联系的单机调度方式发展为对全厂整体总负荷的经济调度方式，现有五台发电机组（其中210MW机组三台，300MW机组二台）。

本论文的研究目标主要是在线分析火电厂各机组运行能耗特性，进行各变动成本的敏感性计算，为运行和管理人员实时了解机组的性能，设备存在的缺陷和不足提供依据；建立基于模糊遗传算法、以经济最优为目标的厂级负荷分配优化模型；设计和实现沙角A电厂优化调度辅助决策软件系统,并完成电站机组优化调度通用软件包的开发，最终在粤电公司乃至全国推广应用。

论文的主要工作如下：

1. 实时数据采集及预处理

机组性能计算和能损分析建立在准确获取现场数据的基础上。给出了实时数据采集的基本思路，并且基于阈值策略、时域处理和人工神经网络算法进行采集数据的预测验证，针对具体工程实际采用不同的算法进行预处理。

2. 机组性能计算

对电厂主要系统部件包括锅炉、汽轮机和其他辅机的性能参数等在后台进行在线实时计算，监测各单元机组的主要热经济性指标。它以获得最佳发电成本为目标，将机组的当前各性能参数与理想值进行计算比较，以使运行人员矫正偏差。

3. 热力系统能损分析

对主要运行参数进行敏感性分析，同时确定其优化运行目标值。针对机组运行重要可控参数的偏差，找出可控损失项，给出这种损失对电厂经济性影响，从而为考核和提高运行水平提供指导。同时，通过对不可控参数的耗差分析，指出经济性能下降的设备，获得早期故障预警。

4. 厂级负荷优化调度

通过在线拟合机组能耗曲线，建立厂级负荷优化调度的数学模型和约束条件，在此基础上采用基于浮点数编码的模糊遗传算法实现全厂负荷最优分配。针对通用遗传算法计算耗时的缺陷，采用模糊控制器实现交叉概率和变异概率的自适应在线调整，加快全局收敛速度。

5. 软件系统设计与实现

基于微软.net Framework解决方案，设计和实现了该软件系统。系统分为后台计算和前台显示两部分，后台程序主要进行机组性能实时计算和敏感性分析；前台程序采用MVC模式和B/S多层架构体系，包括性能参数计算结果显示、耗差分析、统计报表、系统管理等主要功能模块。