基于均勻設(shè)計的多目標(biāo)配煤方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種基于均勻設(shè)計的多目標(biāo)配煤方法，具體按照以下步驟實施：采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立單煤種與混煤種信息之間的非線性映射關(guān)系，預(yù)測混煤的煤質(zhì)信息；選取目標(biāo)因素，采用均勻設(shè)計設(shè)計相應(yīng)權(quán)重，建立多目標(biāo)函數(shù)；將預(yù)測混煤的煤質(zhì)信息代入多目標(biāo)函數(shù)，得到目標(biāo)函數(shù)值，利用遺傳算法尋找目標(biāo)函數(shù)值的最大值，得出最優(yōu)混煤方案；計算最優(yōu)方案燃煤消耗量。解決了單目標(biāo)模型無法同時達(dá)到滿足經(jīng)濟、環(huán)保、節(jié)約資源、鍋爐高效運行等方面的要求的問題。
【專利說明】基于均勻設(shè)計的多目標(biāo)配煤方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于智能優(yōu)化方法【技術(shù)領(lǐng)域】，涉及一種燃煤鍋爐優(yōu)化配煤方法，具體涉及基于均勻設(shè)計的多目標(biāo)配煤優(yōu)化方法。
【背景技術(shù)】
[0002]能源是社會發(fā)展的物質(zhì)基礎(chǔ)，煤是地球上最豐富的化石燃料，約占世界能源消耗總量的28%。我國煤炭資源非常豐富，是世界上最大的煤炭生產(chǎn)國和消費國，煤炭為我國提供了 70%以上的發(fā)電燃料，60%的化工原料和80%的民用燃料，煤炭燃燒過程中產(chǎn)生二氧化硫(SO2),其排放量占SO2排放總量的90%以上，燃煤品質(zhì)參差不齊，灰分及硫分含量高?；曳滞ǔ８哂?2%，有時能達(dá)到40%以上；硫分一般高于1%，平均為1.7%，有時高達(dá)3?5%或更高，所以許多鍋爐燃用的實際煤種與設(shè)計煤種相差甚遠(yuǎn)，對鍋爐效率有很大影響。其中燃煤發(fā)電廠、燃煤工業(yè)鍋爐、燃煤工業(yè)窯爐和民用小煤爐，它們排放的分別占煤炭燃燒SO2總排放量的40%、25%、5%和20%。隨著我國經(jīng)濟迅速發(fā)展，城市化進程日益加快，煤炭年消耗量正逐年以3?9%遞增，這也導(dǎo)致燃煤SO2等排放量不斷增長。我國城市大氣中SO2和總懸浮微粒的濃度是世界上最高的，全國酸雨面積已占國土資源的30%，每年因酸雨和SO2污染造成農(nóng)作物、森林和人體健康等方面的經(jīng)濟損失約為1100多億元。同時，與發(fā)達(dá)國家相比，我國工業(yè)鍋爐平均熱效率要低15?20%，發(fā)電用煤平均煤耗高出約30%。所以我國對節(jié)能減排工作一直十分重視，但是在政策、技術(shù)、資金等方面支持的力度比較有限。因此，提高煤炭的發(fā)熱效率，減少燃燒污染是國內(nèi)外專家長期研究的重要課題。改變這一現(xiàn)狀的現(xiàn)實、有效技術(shù)途徑之一是發(fā)展動力配煤技術(shù)。
[0003]動力配煤技術(shù)是將不同類別、不同品質(zhì)的煤經(jīng)過篩選、破碎和按比例配合等過程，改變煤的化學(xué)組成、物理特性和燃燒特性，使之達(dá)到煤質(zhì)互補、優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、適應(yīng)用戶燃煤設(shè)備對煤質(zhì)的要求，達(dá)到提高燃煤效率和減少污染物排放的技術(shù)。動力配煤技術(shù)在我國的研究與應(yīng)用起步于八十年代，上海、北京、天津、沈陽和南京等十幾個大中城市的燃料公司率先建成了動力配煤場(車間)。到九十年代初，全國已建成了近200條配煤生產(chǎn)線，每年配煤量已達(dá)2000多萬噸，取得了較好的經(jīng)濟效益、社會效益和環(huán)境效益。近年來，動力配煤技術(shù)在我國發(fā)展較快，一些用煤量較大的城市、大的煤炭集散地以及一些煤種較多且煤質(zhì)復(fù)雜的礦區(qū)正計劃建動力配煤場。動力配煤技術(shù)已做為一種比較適合中國國情的潔凈煤技術(shù)列入了煤炭工業(yè)潔凈技術(shù)發(fā)展規(guī)劃，這項技術(shù)在中國將會有廣闊的發(fā)展前景。
[0004]盡管配煤技術(shù)在我國的研究與應(yīng)用已有十多年的歷史了，但總體水平還較低，并且，由于工業(yè)鍋爐和窯爐種類較多，對煤質(zhì)的要求較復(fù)雜，必須根據(jù)鍋爐的實際情況，結(jié)合燃煤設(shè)備對煤質(zhì)的要求及煤炭資源特點，制定出適宜的配煤方案。
[0005]配煤方案的選取應(yīng)遵循如下3個基本原則:①應(yīng)能最大限度地反應(yīng)出煤的燃燒特性應(yīng)滿足國家對鍋爐污染物排放限制的要求；③應(yīng)與燃煤設(shè)備對煤質(zhì)的要求相配套。
[0006]目前我國動力配煤模型的建立主要以遺傳算法和軟件開發(fā)為主要方向。有研究對20種有限數(shù)量的動力配煤樣品利用遺傳算法和支持向量機，在數(shù)學(xué)模型與配煤約束條件之間建立了非線性映射關(guān)系，鑒于遺傳算法的高精度、簡單的優(yōu)點，而且有極高的適用性，僅需要將配煤指標(biāo)(含硫量、發(fā)熱量、結(jié)渣特性、燃燒特性等)輸入即可預(yù)測混煤的品質(zhì)。這一方法不僅極大降低了人為誤差的概率而且可以取得較好的經(jīng)濟效益。
[0007]祝用華等(祝用華，盛倩，楊節(jié)標(biāo)，葉碧翠，劉雅棋，陳世玉，楊宏旻.采用LINGO軟件實現(xiàn)動力配煤的優(yōu)化設(shè)計[J].熱力發(fā)電，2009，08:27_30.)在動力配煤模型研究方面，采用LINGO軟件引入0/1變量，將結(jié)焦傾向性指標(biāo)作為約束條件之一，得到了以配煤成本最小為目標(biāo)函數(shù)的數(shù)學(xué)模型和多種動力配煤方案。同時，對電廠動力配煤方案進行優(yōu)化，利用軟件全局性、快速性的特點，一定程度上解決了動力配煤過程中非線性、多約束、離散規(guī)劃等問題。
[0008]上述的配煤數(shù)學(xué)模型采用單目標(biāo)，多以η種單煤相配，優(yōu)質(zhì)煤配比成本價最低，或優(yōu)質(zhì)煤配比最小，或低質(zhì)煤配比最大為目標(biāo)函數(shù)，約束條件主要為技術(shù)指標(biāo)在約定的范圍內(nèi)，技術(shù)指標(biāo)包含煤炭水分、灰分、揮發(fā)分、硫分、基低位發(fā)熱量、灰熔融性溫度等，求解帶約束條件的目標(biāo)函數(shù)，得出配煤方案。但相關(guān)研究表明，除上述指標(biāo)外，煤炭的燃燒特性、結(jié)渣特性、燃煤鍋爐的工況、煙氣排放量、實際空氣量、效率等參數(shù)對配煤方案都有不同程度的影響，建立單目標(biāo)模型已經(jīng)不能滿足日益增高的資源節(jié)約和環(huán)保要求，為達(dá)到滿足經(jīng)濟、環(huán)保、節(jié)約資源、鍋爐高效運行等方面的要求，本發(fā)明建立多目標(biāo)函數(shù)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0009]本發(fā)明的目的是提供一種基于均勻設(shè)計的多目標(biāo)配煤方法，解決了單目標(biāo)模型無法同時達(dá)到滿足經(jīng)濟、環(huán)保、節(jié)約資源、鍋爐高效運行等方面的要求的問題。
[0010]本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是:一種基于均勻設(shè)計的多目標(biāo)配煤方法，具體按照以下步驟實施:
[0011]步驟1、采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立單煤種與混煤種信息之間的非線性映射關(guān)系，預(yù)測混煤的煤質(zhì)信息；
[0012]步驟2、選取目標(biāo)因素，采用均勻設(shè)計設(shè)計相應(yīng)權(quán)重，建立多目標(biāo)函數(shù)；
[0013]步驟3、將步驟I中預(yù)測混煤的煤質(zhì)信息代入步驟2中建立的多目標(biāo)函數(shù)，得到目標(biāo)函數(shù)值，利用遺傳算法尋找目標(biāo)函數(shù)值的最大值，得出最優(yōu)混煤方案；[0014]步驟4、計算最優(yōu)方案燃煤消耗量。
[0015]本發(fā)明的特點還在于，
[0016]單煤種為電廠的入廠煤種，混煤種為爐前煤種。
[0017]1.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立單煤與混煤煤質(zhì)信息之間的非線性映射關(guān)系具體按照以下步驟實施:
[0018]單煤種的信息用向量Ui表示，i為單煤的編號，單煤種有η種，則i=l，...,η ;混煤種的信息用向量y」表示，j為混煤的方案數(shù)，混煤方案有t種，則j=l，...，t ;
[0019]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的輸入層含a(a=2，3，4)個節(jié)點為單煤種的信息向量Ui, ui+1,ui+2，ui+a隱含層包含40個節(jié)點，輸出層含一個節(jié)點為混煤種的信息向量yj，激活函數(shù)選取tansig函數(shù),傳遞函數(shù)選取purelin函數(shù),訓(xùn)練函數(shù)為traingdm。
[0020]煤種?η息Ui' Yj-包括 Qnet,v，ar、Aar> Mad> Vdaf> St，ar、Car> Har> Nar> Oar> ST、Si02、A1203、Fe2O3、Ca0、Mg0、Na2O, K2O, TiO2 的含量等元素。[0021]選取的目標(biāo)因素包括單煤的單價、燃燒的實際空氣量、實際煙氣量、著火點、軟化溫度、基底低位發(fā)熱量、收到基硫、結(jié)渣特性。
[0022]1.采用均勻設(shè)計設(shè)計相應(yīng)權(quán)重，建立多目標(biāo)函數(shù)，用以建立遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù)，具體按照以下步驟實施:
[0023]步驟2.1、確定因素指標(biāo)向量:
[0024]8個因素分別表示為:
[0025]單煤的單價-X1 = Cmax-price.P/100 ；
[0026]燃燒的實際空氣量:x2= 10-a.V0 (1+0.00124g)；
[0027]實際煙氣量:
[0028]X3 = 10-[0.01866 (Car+0.375Sar) +0.008Nar+0.124Mar+(l.0161a_0.12) V0]；
[0029]著火點:
【權(quán)利要求】
1.一種基于均勻設(shè)計的多目標(biāo)配煤方法，其特征在于，具體按照以下步驟實施: 步驟1、采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立單煤種與混煤種信息之間的非線性映射關(guān)系，預(yù)測混煤的煤質(zhì)信息； 步驟2、選取目標(biāo)因素，采用均勻設(shè)計設(shè)計相應(yīng)權(quán)重，建立多目標(biāo)函數(shù)； 步驟3、將步驟I中預(yù)測混煤的煤質(zhì)信息代入步驟2中建立的多目標(biāo)函數(shù)，得到目標(biāo)函數(shù)值，利用遺傳算法尋找目標(biāo)函數(shù)值的最大值，得出最優(yōu)混煤方案； 步驟4、計算最優(yōu)方案燃煤消耗量。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于均勻設(shè)計的多目標(biāo)配煤方法，其特征在于，所述單煤種為電廠的入廠煤種，混煤種為爐前煤種。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于均勻設(shè)計的多目標(biāo)配煤方法，其特征在于，所述步驟I中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立單煤與混煤煤質(zhì)信息之間的非線性映射關(guān)系具體按照以下步驟實施: 單煤種的信息用向量Ui表示，i為單煤的編號，單煤種有η種，則i=l，...,η ;混煤種的信息用向量Yj表示，j為混煤的方案數(shù)，混煤方案有t種，則j=l，...，t ; 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的輸入層含a(a=2，3,4)個節(jié)點為單煤種的信息向量Ui, ui+1, ui+2, ui+a隱含層包含40個節(jié)點，輸出層含一個節(jié)點為混煤種的信息向量yj,激活函數(shù)選取tansig函數(shù)，傳遞函數(shù)選取purelin函數(shù),訓(xùn)練函數(shù)為traingdm。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于均勻設(shè)計的多目標(biāo)配煤方法，其特征在于，所述煤種信息 U1、y』包括 Qnet,V，ar、Aar、Mad、Vdaf、St，ar>Car>Har、Nar、Oar、ST、Si02、Al2O3、Fe2O3、CaO、MgO、Na2O、K2O> TiO2的含量等元素。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于均勻設(shè)計的多目標(biāo)配煤方法，其特征在于，所述選取的目標(biāo)因素包括單煤的單價、燃燒的實際空氣量、實際煙氣量、著火點、軟化溫度、基底低位發(fā)熱量、收到基硫、結(jié)渣特性。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于均勻設(shè)計的多目標(biāo)配煤方法，其特征在于，所述采用均勻設(shè)計設(shè)計相應(yīng)權(quán)重，建立多目標(biāo)函數(shù)，用以建立遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù)，具體按照以下步驟實施: 步驟2.1、確定因素指標(biāo)向量: 8個因素分別表示為:
單煤的單價=X1 = Cmax-price.P/100 ； 燃燒的實際空氣量:x2 = 10-a.V0 (1+0.00124g)； 實際煙氣量:
X3 = 10-[0.01866 (Car+0.375Sar)+0.008Nar+0.124Mar+(l.0161a_0.12) V0]； 著火點:
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于均勻設(shè)計的多目標(biāo)配煤方法，其特征在于，所述的遺傳算法具體按照如下步驟實施: 步驟3.1、初始化: 步驟3.1.1、給單煤進行編號，假設(shè)有η種單煤，依次編號I到η，單煤混合的比例從O到100，單煤所占的配比分成q種； 步驟3.1.2、設(shè)定染色體長度為2a (a>0)，這一串?dāng)?shù)字的前a個數(shù)表示單煤種的序號，后a個數(shù)表示每種煤的配比，將步驟I的單煤摻配情況按染色體的編碼方式記錄，用于產(chǎn)生初始種群，采用解空間均勻分布方法產(chǎn)生初始種群； 步驟3.1.3、n種單煤 任選a種和q種配比任選a個組合，構(gòu)成解空間；根據(jù)所用鍋爐對應(yīng)煤的設(shè)計值與校核值得到可行解空間； 步驟3.1.4、將可行解空間均勻分割得到k個可行解子空間，在k個可行解子空間均勻選取個體組合作為初始種群； 步驟3.2、建立適應(yīng)度函數(shù)，適應(yīng)度函數(shù)為F(Xj)； 步驟3.3、復(fù)制:采用隨機競爭進行復(fù)制； 步驟3.4、交叉:進行單點交叉，交叉概率pc=0.6 ； 步驟3.5、變異:變異概率pm=0.01，群體中的所有基因中隨機挑選一個基因，假設(shè)Xj屬于[Aj, Bj]，則將Xj變異為[Aj, Bj]中的均勻隨機數(shù)r ； 步驟3.6、產(chǎn)生最優(yōu)種群:如果連續(xù)M代最優(yōu)個體保持不變，則算法終止。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于均勻設(shè)計的多目標(biāo)配煤方法，其特征在于，所述計算最優(yōu)方案燃煤消耗量具體按照以下步驟實施: 先將步驟3產(chǎn)生的最優(yōu)種群進行排序，根據(jù)不同工況下不同的鍋爐參數(shù)，將排序后種群相應(yīng)混煤參數(shù)以及鍋爐參數(shù)代入下式，得到鍋爐燃料消耗量； 鍋爐燃料消耗量用B表示，則
【文檔編號】G06Q10/04GK103729691SQ201310714889
【公開日】2014年4月16日 申請日期:2013年12月20日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月20日
【發(fā)明者】張海英, 劉玉嬌, 關(guān)海盈 申請人:西安理工大學(xué)