Разработка методики расчёта оптимального распределения электрической мощности между энергоблоками КЭС

Методы оптимизации используются при решении многих задач в области энергетики. Одной из таких задач является проблема оптимального перераспределения мощности между энергоблоками электростанции с целью достижения минимального расхода топлива. Это особенно важно для мощных конденсационных электростанций (КЭС), в которых даже относительно малая экономия топлива приводит к значительному экономическому эффекту. Статья посвящена описанию разработанной методики такой оптимизации, основанной на применении современного метода дифференциальной эволюции, обладающего многими преимуществами перед классическими методами оптимизации. В частности, с его помощью можно найти именно глобальный, а не локальный экстремум целевой функции; также этот метод отличается простотой и широкими возможностями при использовании современных программных средств. Очень удобно метод дифференциальной эволюции организован в библиотеке SciPy свободно распространяемого языка программирования Python , поэтому на этом языке разрабатывалась расчётная программа для решения поставленной задачи. В работе рассмотрены алгоритм и структура разработанной программы, а также порядок подготовки исходных данных и процесс вычислений на примере конкретной конденсационной электростанции. Упоминаются модули, используемые в программе для заполнения массивов данных, а также для вывода результатов в виде качественных графиков. С помощью программы построена диаграмма оптимального перераспределения мощностей между энергоблоками для любой суммарной мощности рассматриваемой электростанции. Также для всего диапазона мощностей электростанции вычислен расход условного топлива и экономия топлива при реализации оптимального перераспределения мощностей по сравнению с равномерным распределением. Полученный программный продукт, доступный всем желающим на сайте авторов статьи, позволяет не только изучать практическое применение метода дифференциальной эволюции, но также создавать на его основе программы для решения прочих задач оптимизации, некоторые из которых упомянуты в статье.

оптимизация, перераспределение мощности, эволюционные методы, мощность турбин, метод дифференциальной эволюции, язык Python