發(fā)布時(shí)間：2020-06-20 22:41

【摘要】：近年來(lái),全球?yàn)?zāi)難性的氣候變化頻繁發(fā)生,隨著煤炭質(zhì)量條件的變化和人口的急劇增加、人類欲望的無(wú)限增長(zhǎng)以及毫不控制的去生產(chǎn)這就進(jìn)一步促使了國(guó)內(nèi)環(huán)保排放要求的提高。雖然X省鋁業(yè)有限公司現(xiàn)有的3套240 t/h CFB循環(huán)流化床燃煤機(jī)組雖然能夠滿足之前的政策中的環(huán)保規(guī)范,但是隨著最新政策的出臺(tái),鍋爐污染物排放標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)不能保證達(dá)到現(xiàn)有環(huán)保排放標(biāo)準(zhǔn)�！度鎸�(shí)施燃煤電廠超低排放和節(jié)能改造工作方案》通知:燃煤機(jī)組的超低排放造是國(guó)家非常重視的一個(gè)環(huán)境保護(hù)措施,超低排放改造能夠在促進(jìn)節(jié)能減排的同時(shí)促進(jìn)綠色發(fā)展、增添民生福祉,并且還能夠帶動(dòng)內(nèi)部經(jīng)濟(jì)水平的上升、吸引更多的國(guó)外的投資。在上述的研究背景下,本文主要研究了以下兩個(gè)部分:(1)X省鋁業(yè)有限公司熱電分公司超低排放改造工程屬于EPC工程,超低排放改造項(xiàng)目進(jìn)度網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃的工期-成本優(yōu)化情形主要分為既定工期和不定工期的兩種方法。在搜集該公司基礎(chǔ)資料、網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃圖,工序參數(shù)等數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,通過(guò)數(shù)學(xué)方法對(duì)超低排放改造項(xiàng)目進(jìn)行實(shí)施階段的控制,避免了盲目地工期-成本優(yōu)化,對(duì)煤電鋁煙氣凈化改造的整體進(jìn)程進(jìn)行了規(guī)劃、控制和協(xié)調(diào)。(2)模型求解智能算法的選取和改進(jìn)。首先細(xì)致地描述了傳統(tǒng)工期-成本優(yōu)化問(wèn)題的相關(guān)概念,接下來(lái)介紹了傳統(tǒng)的人工蜂群算法,指明該方法的不足之處,并針對(duì)該缺點(diǎn)提出了新穎的改進(jìn)的人工蜂群優(yōu)化算法。新的算法的優(yōu)點(diǎn)是選取參數(shù)少、計(jì)算簡(jiǎn)單并且全局尋優(yōu)快。最后將該改進(jìn)算法應(yīng)用到實(shí)例-X省鋁業(yè)有限公司熱電分公司煤電鋁煙氣凈化改造工程的既定工期的工期-成本優(yōu)化問(wèn)題中。分析優(yōu)化得到的結(jié)果,最后得到優(yōu)化的關(guān)鍵路徑、最優(yōu)的施工工期和壓縮費(fèi)用。實(shí)例證明改進(jìn)后的人工蜂群算法具有在短的時(shí)間內(nèi)得最優(yōu)解的特點(diǎn),因此自身?yè)碛泻軓?qiáng)推廣性,適用于煤電鋁煙氣凈化改造工程項(xiàng)目工期成本優(yōu)化問(wèn)題的應(yīng)用,使工程項(xiàng)目實(shí)施運(yùn)營(yíng)方和工程項(xiàng)目申請(qǐng)方雙方得到更好的雙贏效果。更好的完成X省鋁業(yè)有限公司煤電鋁煙氣凈化改造,能夠產(chǎn)生一系列連鎖效益:促使發(fā)電設(shè)備消除隱患更加安全、促進(jìn)企業(yè)綠色經(jīng)濟(jì)運(yùn)行、提高發(fā)電設(shè)備技術(shù)創(chuàng)新可靠性,從而達(dá)到燃煤機(jī)組使用的最優(yōu)狀態(tài);提高設(shè)備的技術(shù)創(chuàng)、安全性和綠色經(jīng)濟(jì)效益,通過(guò)新技術(shù)減少生產(chǎn)過(guò)程中溫室氣體排放對(duì)全球環(huán)境造成的不利影響。所以說(shuō)煤電鋁煙氣凈化改造工程工期-成本的制定必須要科學(xué)合理。
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：X773;TP18
【圖文】：

31圖 4-1 人工蜂群算法求解工程項(xiàng)目成本-工.2 傳統(tǒng)人工蜂群算法的改進(jìn)由于人工蜂群算法的研究仍處于初級(jí)階段，依舊存在精度低、易陷入局部最優(yōu)等問(wèn)題，部分學(xué)者對(duì)其提出7][48]、選擇策略的改進(jìn)、更新策略的改進(jìn)[50][51]、運(yùn)行方式人工蜂群算法是一種無(wú)約束條件的優(yōu)化算法，部分學(xué)2]、多目標(biāo)求解問(wèn)題[53][54][55][56]中。針對(duì)基本 ABC 算法每

a) 傳統(tǒng)的人工蜂群算法 b) 改進(jìn)的人工蜂群算法圖 4-2 兩種算法模型的收斂曲線同時(shí)，傳統(tǒng)的人工蜂群算法和本文提出的改進(jìn)的人工蜂群算法這兩種算法求解的最優(yōu)結(jié)果如表 4-2 所示。表 4-2 傳統(tǒng)的人工蜂群算法和本文提出的改進(jìn)的人工蜂群算法這兩種算法求解的最優(yōu)結(jié)果理想情況 傳統(tǒng)的人工蜂群算法 改進(jìn)的人工蜂群算法結(jié)果 0 8.3491*10-96.7215*10-13由圖 4-2 和表 4-2 所示，在 500 次迭代過(guò)程中，傳統(tǒng)的人工蜂群算法和本文提出的改進(jìn)的人工蜂群算法這兩種求解算法全部可以成功收斂，并且可以看出，本文提出的改進(jìn)的人工蜂群算法在搜索的時(shí)候具有較大慣性權(quán)重的迭代初期保持較強(qiáng)的全局搜索能力，在具有較小慣性權(quán)重的迭代后期具有更精確的局部索能力，所以本文提出的改進(jìn)的人工蜂群算法在收斂速度上優(yōu)勢(shì)明顯。同時(shí)，對(duì)比傳統(tǒng)的人工蜂群算法和本文提出的改進(jìn)的人工蜂群算法這兩種求解算法的收斂精度，可以發(fā)現(xiàn)，本文提出的改進(jìn)的人工蜂群算法比傳統(tǒng)的人工蜂群算法的求解計(jì)算結(jié)果更能接近理性情況，也就是說(shuō)，求解算法的

【參考文獻(xiàn)】

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1 閆文周;劉振超;任格葉;;關(guān)鍵鏈的隨機(jī)性及在工程項(xiàng)目工期優(yōu)化中應(yīng)用研究[J];西安建筑科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2015年04期

2 李冰潔;牛東曉;邱金鵬;;基于遺傳微粒群算法的工程項(xiàng)目工期優(yōu)化研究[J];電力與能源;2014年05期

3 袁旭;鐘小華;;M310核電工程項(xiàng)目調(diào)試工期優(yōu)化策略研究[J];科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào);2013年21期

4 任永昌;邢濤;劉大成;;基于網(wǎng)絡(luò)圖的軟件項(xiàng)目進(jìn)度計(jì)劃編制[J];吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2011年02期

5 李摯萍;《京都議定書》與溫室氣體國(guó)際減排交易制度[J];環(huán)境保護(hù);2004年02期

6 趙錦鍇,崔存濱;網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀與推廣對(duì)策[J];四川建筑科學(xué)研究;2002年01期

本文編號(hào)：2723068