基于改进粒子群算法的水电厂AGC系统负荷自动分配优化研究OA

针对水电厂AGC系统负荷分配的传统方法在处理大规模机组群时存在的优化结果偏离问题,提出基于改进粒子群算法的水电厂AGC系统负荷自动分配优化方法。通过测定机组耗水特性曲线与振动区特性,为优化模型提供物理基础与安全边界。构建以全厂总耗水量最小化为目标,集成功率平衡、机组出力上下限、振动区规避及爬坡速率等多重复杂约束的非线性规划模型。为解决标准粒子群算法易陷入局部最优及后期收敛缓慢的问题,本研究采用非线性递减惯性权重策略与随机变异机制对算法进行改进,并结合罚函数法将约束条件融入适应度函数,确保搜索过程始终导向可行且高效的解。试验结果表明,在600 MW总负荷条件下,该方法不仅严格满足所有安全约束,而且在出力分配合理性与流量消耗上均显著优于传统方法,机组总能效比(COP)在不同负荷时段均稳定保持在6以上,有效提升了水电厂的能源利用效率与经济效益,为水电厂AGC系统优化提供了具有重要学术创新性与工程应用价值的解决方案。