張?zhí)m興

摘 要：隨著智能電網(wǎng)迅速發(fā)展，我們逐漸研究多目標(biāo)輸電網(wǎng)規(guī)劃。在進(jìn)行規(guī)劃時(shí)設(shè)計(jì)方案必須確保其可靠性、靈活性、經(jīng)濟(jì)性。在保證方案的基礎(chǔ)上依靠需求計(jì)算缺損的電量；在保證方案靈活性的基礎(chǔ)上依靠網(wǎng)絡(luò)輸電能力；在保證方案適應(yīng)性的基礎(chǔ)上依靠系統(tǒng)的擴(kuò)展能力；在保證方案的經(jīng)濟(jì)性的基礎(chǔ)上依靠發(fā)展電網(wǎng)投資。為了能夠制定出符合的方案，我們建立出新的多目標(biāo)輸電網(wǎng)規(guī)劃模型。目的是得到最優(yōu)的綜合方案來對多目標(biāo)輸電網(wǎng)能夠更好的進(jìn)行規(guī)劃。

關(guān)鍵詞：智能電網(wǎng)；多目標(biāo)輸電網(wǎng)；規(guī)劃；余弦排序

1、對余弦排序理論進(jìn)行分析

為了能夠在檢索信息這一個(gè)領(lǐng)域有一個(gè)較好的發(fā)展，Salton等人提出了一個(gè)新的模型，即向量空間模型。這個(gè)模型主要的意義就是查找文檔和信息所具有的相似程度 ，而檢查的方式就是找出人們所搜尋的文檔向量和人們所查找的信息向量之間的夾角大小 ，在利用該夾角的余弦值作為相似的定量。目的是可以更直接的規(guī)劃電網(wǎng)，還可以把余弦排序理論加以改良并應(yīng)用到電力系統(tǒng)當(dāng)中去。

2、電網(wǎng)規(guī)劃方法的綜述

歸因于電網(wǎng)規(guī)劃方法這是困難多 ，束縛多的一項(xiàng)事項(xiàng) ，所以在這個(gè)方法的改善問題的基礎(chǔ)上有比較大的困難。根據(jù)社會(huì)的快速發(fā)展，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)等各個(gè)方面會(huì)根據(jù)社會(huì)的快速發(fā)展而快速發(fā)展起來 ，而目的是為處理輸電網(wǎng)規(guī)劃方面提供比較大的便利條件 ，對于可以有更好的對輸電網(wǎng)規(guī)劃，我們對其進(jìn)行研究，本文將該文章分成了以下三個(gè)方面。

2.1 啟迪式研究方面

在這個(gè)方法中所使用的手段是根據(jù)比較直接客觀的數(shù)據(jù)來對其解析 ，最普通的方法就是依照那些固定的原則對某個(gè)系統(tǒng)中必要路線的參數(shù)進(jìn)行替代 ，并且可以滿足所需要的內(nèi)容。

在這個(gè)方面 ，為可以控制某個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)轉(zhuǎn)，大部分人一般會(huì)采用靈敏度參數(shù)分析方法 ，而這樣只會(huì)對某部分發(fā)控制參數(shù)和運(yùn)行指標(biāo)來進(jìn)行解析以此確定該參數(shù)可以對系統(tǒng)造成的作用 ，目的是可以更方便利用該方法使系統(tǒng)順利的運(yùn)行。在這個(gè)分析法的基礎(chǔ)上，我們通常可以找出更現(xiàn)代的辦法 ，比如說：最小乘法和其他方法。最小乘積法是指建立一個(gè)非真實(shí)的結(jié)構(gòu) ，在建立的同時(shí)可以根據(jù)該系統(tǒng)的初始數(shù)據(jù)來分析 ，建立以后還可以找出該結(jié)構(gòu)即使在銜接上效率很高，但是它不經(jīng)濟(jì)。在我們建立網(wǎng)路之后還應(yīng)該對潮流分析，由此就應(yīng)該將沒有用的線路給剔除出去 ，這樣會(huì)使構(gòu)建的結(jié)構(gòu)只留下小部分效率較高的線路。

2 . 2 算術(shù)改良方法研究

循名責(zé)實(shí) ，算術(shù)改良方法是指在對電網(wǎng)結(jié)構(gòu)規(guī)劃的同時(shí)把某些限制條件等轉(zhuǎn)換運(yùn)籌學(xué)期限的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)圖 ，然后根據(jù)算術(shù)方法進(jìn)行算數(shù)并求出答案 ，終于獲得比較完美的方式。目前為止，對于大多數(shù)人所明白的算術(shù)條例法包括：整數(shù)條例、線性規(guī)劃條例、混合整數(shù)條例、非線性規(guī)劃條例、靜態(tài)條例、模糊條例。

2.3 現(xiàn)代改良研究方面

假如大家選取古板的算術(shù)研究計(jì)劃 ，那么我們能夠解決的是非大型的電網(wǎng)規(guī)劃的形式，假如遇到困難的、節(jié)點(diǎn)很多的電網(wǎng)形式 ，我們就會(huì)不知所措。對于近幾年來人工智能手段發(fā)展越來越迅速 ，我們對于輸電網(wǎng)的計(jì)劃也迅速發(fā)展起來 ，一些國內(nèi)外的優(yōu)秀學(xué)者們發(fā)掘了一些現(xiàn)代的方法 ：將籌辦人員的閱歷和內(nèi)行的學(xué)問集合起來，并推算出的行家學(xué)問模式 ，在進(jìn)行優(yōu)化求解的時(shí)使用模糊數(shù)學(xué)的規(guī)則 ，模擬自然競爭生存法則的遺傳進(jìn)化模式 ，根據(jù)模擬小動(dòng)物尋找吃的來擇優(yōu)途徑所研究的算法 ，通過調(diào)查大自然的生態(tài)來精鉆出來來模擬生態(tài)的成長算法等。

遺傳算法是我們按照自然界的法則來制定的一套模擬算法 ，我們都了解關(guān)于自然界的生存法則就是“ 物競天擇 ， 適者生存 ”，在計(jì)算遺傳算法的時(shí)候我們所選取的技術(shù)是計(jì)算機(jī)編碼 ，我們可以運(yùn)用它將一些優(yōu)化的問題來進(jìn)行編碼 ，一般情況下我們會(huì)將其編號(hào)為染色體 ，假如我們挑選的號(hào)碼為 0和 1，然后我們針對其進(jìn)行一些自然遺傳學(xué)上的掌握 ， 直到出現(xiàn)最優(yōu)秀的染色體， 其中所表示的實(shí)際問題就是我們最終求出的最優(yōu)解。這種方式所解出的內(nèi)容大部分都是不連續(xù)的或者非線性的 ，而且在找出最優(yōu)解的時(shí)候，我們都是在可行域內(nèi)實(shí)行 ，所以不會(huì)出現(xiàn)局部最優(yōu)解的問題。在我們第一次把遺傳算法使用于輸電網(wǎng)的規(guī)劃上時(shí)，找出那些更好的可行性，最終得出的結(jié)果也很好。在我們進(jìn)行輸電網(wǎng)規(guī)劃的時(shí)候，運(yùn)用遺傳算法能夠看到它將實(shí)際問題中一些比較繁瑣的數(shù)值全部轉(zhuǎn)變成了比較淺顯易懂的 0 -1 變量， 這樣的話，在我們計(jì)算的時(shí)候可以不考慮那些非導(dǎo)、非線性、非連續(xù)等，在制定期間就會(huì)比較清晰易懂。

3、防范措施

（1）執(zhí)行方案時(shí) ，對鍋爐防止高溫受熱面氧化皮的運(yùn)行措施 ， 逐漸按順序投入油槍， 并對其進(jìn)行輪流替換 ，既可以其符合要求 ，又可以讓其擁有更好的溫度 ，為該爐充分點(diǎn)燃執(zhí)行一系列措施。

（2）對F磨煤機(jī)實(shí)驗(yàn)時(shí)，按照3 ℃ /min 的提高溫度的速率 ，把其出口升高到開始給它原本的 60 ℃（也可以相對的高一點(diǎn)點(diǎn)的溫度，這樣可以讓其在最初使用時(shí)的加煤要求，禁止開始使用之后使其氣溫急速降低緊接著使非主動(dòng)打開熱門的角度 ，緊接著會(huì)使風(fēng)量產(chǎn)生變化 ，最終會(huì)讓煤粉濃度下降。

（3）使用正式方式點(diǎn)火時(shí) ， 因正式的燃燒器會(huì)對煤粉濃度有一定的需求，因此在F 磨煤量最小時(shí) （ 特別是剛開始時(shí) ） 應(yīng)限制 F 磨煤機(jī)入口的風(fēng)量在 85 ～ 95 t/h 之間 ， 并且這個(gè)期間能夠更好地滿足煤粉濃度限制。磨煤機(jī)入口的風(fēng)量短時(shí)間晃動(dòng)應(yīng)限制1 1 0 t/ h， 從而使煤粉濃度驟變不容易點(diǎn)火 ，從而會(huì)導(dǎo)致不會(huì)充分燃燒甚至熄滅。目標(biāo)的問題都可以進(jìn)行有效的解決 ，從而使得最后的結(jié)果可以很好的滿足人們的要求。

4、結(jié)語

如果想要在智能電網(wǎng)條件下來進(jìn)行輸電網(wǎng)的規(guī)劃我們可以建立一個(gè)多目標(biāo)輸電網(wǎng)規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型 ，模型建立好后，我們就可以利用遺傳算法來進(jìn)行求解 ，最后通過算例分析對其分析和對比 ，得出最適合的方案。6、小結(jié)本次通過對實(shí)驗(yàn)對象做實(shí)驗(yàn)的點(diǎn)燃參數(shù)不一致使得實(shí)驗(yàn)對象沒有燃燒起來的分析 ，解決在開始時(shí)實(shí)施禁止氧化皮措施和等離子點(diǎn)燃的方式中成為熄滅的重要問題。

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