火電廠配煤優(yōu)化方法研究.pdf

1、在我國，燃煤是重要的發(fā)電一次能源，圍繞燃煤問題展開的優(yōu)化管理工作對于火電廠的效益和安全運營意義重大。一方面表現(xiàn)為燃煤開銷已高達火電廠發(fā)電成本的七成以上，另一方面，煤質(zhì)的穩(wěn)定性關(guān)系到電廠發(fā)電設(shè)備的運行安全。為提高電廠效益，保障煤質(zhì)穩(wěn)定，近年來，各大電廠紛紛對優(yōu)化配煤技術(shù)加以重視和利用，在燃煤管理工作中取得了一定的成效。
　　目前，國內(nèi)部分電廠已經(jīng)開始采用簡單的線性模型來進行配煤優(yōu)化管理，然而，在實際配煤過程中存在以下問題：1）混煤煤

2、質(zhì)與組成單煤之間存在強烈的非線性特性，導致由線性模型計算得出的結(jié)果與實際情況偏差較大；2）單煤煤質(zhì)本身也具有隨機性。以上情況均說明線性模型不能對實際的配煤問題做出準確的描述，因此，需對該模型進行有效的改進。
　　針對上述問題，本文主要進行了以下幾個方面的研究：1）建立了電廠配煤非線性多目標規(guī)劃數(shù)學模型
　　混煤燃燒過程具有強烈的非線性特性，而大部分電廠實際采用的配煤模型均為簡單的線性模型，因此，該模型不能有效反映電廠的實際生

3、產(chǎn)情況。本文針對這種情況，對線性模型做出了相應(yīng)改進，建立了更加符合實際的非線性多目標規(guī)劃數(shù)學模型。
　　2）研究了混煤煤質(zhì)回歸估計方法
　　針對混煤煤質(zhì)的非線性特性，本文引入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM方法對混煤煤質(zhì)進行了回歸估計實驗。針對實驗中存在的缺陷，結(jié)合配煤問題進行了分析，提出了相應(yīng)的改進方案：采用自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊聚類等方法對單煤進行聚類分析，并在此基礎(chǔ)上對混煤煤質(zhì)進行回歸估計的改進方案。最后，通過幾組對比實驗，比較了聚

4、類前后混煤回歸估計的結(jié)果。
　　3）結(jié)合遺傳算法的配煤多目標規(guī)劃數(shù)學模型求解
　　由于在建模過程中，需要引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等方法進行訓練，導致模型非常復雜，而且用傳統(tǒng)的方法不易求解。針對該問題，本章引入遺傳算法來求解此類問題；另外，在未進行模型顯式表達的情況下，將遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（或SVM）的matlab程序進行了嵌套，給出了求解方法的具體思路和流程。
　　4）配煤隨機優(yōu)化數(shù)學模型的研究
　　針對煤質(zhì)的隨