臺灣博碩士論文加值系統

隨著電業市場逐步的開放，越來越多的民營業者投入電業市場，電力的相關議題也被廣泛討論。在政府鼓勵民間業者設置高效率發電設備之措施下，若業者能源使用效率達到所定標準時，得免除能源配比義務。因此汽電共生系統高效率之特性，便受到了相當之重視。在未來獨立發電業者可藉由「直供」或「轉供」之方式售電給指定代輸之用戶，則汽電共生系統將扮演一相當重要之角色。本文採用背壓式汽電共生系統，以基因演算法則進行模擬測試，在電力代輸合約與運轉的限制下，如何進行汽電共生廠之經濟調度，為本論文所探討之方向。
本論文以不同之基因變數，進行整個演算法之模擬。基因變數可分為二大類，其中之一為將欲調度之蒸汽量與發電量做為基因變數，此時應用處罰函數之觀念，分別探討處罰Lagrange乘數與不處罰Lagrange乘數時，對演算法之影響。另一個基因變數為應用Lagrange方程式，將Lagrange乘數做為基因變數。
本論文以6匯流排系統及IEEE 30、118匯流排系統作為測試系統，分別模擬不同基因變數所造成之影響。由模擬結果顯示本論文所提出以Lagrange乘數做為基因變數之演算法，對求解最佳化問題具有相當之可行性。

Since deregulation in the power industry, there are more and more private corporations join electric power market. The government encourages private generators to install efficient generating facilities. Moreover, private generators can be excused from the duty of energy ratio if their generation efficiency reach a specific threshold. Hence the cogeneration system with a high efficiency is gaining highly attention. Independent power producer can sell electricity to specific customers directly or indirectly in the future in Taiwan. Therefore, the purpose of this thesis is investigation of the back-pressure cogeneration system for economic dispatch while satisfying bilateral contracts and operation limits using Genetic Algorithms.
Different gene variables for Genetic Algorithms are examined. There are two kinds of gene variables. One is quantities of steam and MW generation. The penalty function concept is applied to explore the impacts the algorithm with and without a penalty term for Lagrange multiplier. The other gene variable is Lagrange multiplier defined from Lagrange function.
A 6-buses system, IEEE 30-and 118-buses systems are used for simulation. The result shows that it can obtain optimal solution as the gene variable is Lagrange multiplier.

第一章 緒論
1-1 研究背景
1-2 研究動機
1-3 文獻回顧
1-4 研究目標
1-5 進行步驟
1-6本論文之貢獻
1-7論文架構
第二章 問題描述
2-1 引言
2-2 台灣電力自由化之發展
2-2-1 國內外電業經營趨勢
2-2-2 「能源政策白皮書」之電業自由化藍圖
2-2-3 目前我國電業自由化之作法
2-2-4 因應CO2排放抑制之策略
2-3 汽電共生概述
2-4 汽電共生系統種類與區分
2-4-1 依循環方式區分
2-4-2 依原動機之型式區分
2-5 電力代輸之型態
2-6 電力代輸之計價方式
第三章 基因演算法
3-1 基因演算法概述
3-2 基因演算法基本理論
3-2-1 複製（Reproduction）
3-2-2 交配（Crossover）
3-2-3 突變（Mutation）
3-3 基因演算法數學理論
3-4 基因演算法運算步驟
3-5 基因演算法主要特性
3-4 處罰函數
第四章 背壓式汽電共生系統模型
4-1 背壓式汽電共生系統
4-1-1 模型架構
4-1-2 鍋爐熱能函數
4-1-3 渦輪機熱能函數
4-2 背壓式汽電共生系統數學表示式
4-2-1 目標函數
4-2-2 蒸汽平衡式
4-2-3 電力平衡式
4-2-4 容量限制式
第五章 考慮電力代輸之經濟調度
5-1 簡介
5-2 最佳化數學表示式
5-3 自變數與因變數之考慮
5-3-1 蒸汽量（M）、電力（P）為自變數
5-3-2 Lagrange乘數為自變數
5-4 處罰函數之應用
5-4-1 平衡式與限制條件
5-4-2 Lagrange乘數
5-5 演算法步驟及流程圖
5-5-1 三階成本函數
5-5-1-1 不含處罰Lagrange乘數
5-5-1-2處罰Lagrange乘數
5-5-2 二階成本函數
5-6 VB程式之開發
5-6-1 檔案功能
5-6-2 設定功能
5-6-3 執行功能
第六章 模擬測試
6-1 簡介
6-2 三階成本函數之模擬
6-2-1 6 匯流排系統
6-2-2 IEEE 30 匯流排系統
6-2-3 IEEE 118 匯流排系統
6-3 二階成本函數之模擬
6-3-1 6 匯流排
6-3-2 IEEE 30 匯流排
6-3-3 IEEE 118 匯流排
6-4 不同處罰函數之比較
6-4-1 權重係數之影響
6-4-2 處罰大小之影響
6-5 不同基因參數之比較
6-5-1 染色體長度（Chromosome Size）
6-5-2 族群大小（Population）
6-5-3 交配率（Crossover）
6-5-4 突變率（Mutation）
6-6 模擬結果討論
第七章 結論
參考文獻

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