本文選題：粒子群優(yōu)化算法 + 配煤�。� 參考：《熱力發(fā)電》2017年12期

【摘要】：電廠配煤是一個(gè)滿足所有約束條件的尋優(yōu)過(guò)程,而每種約束條件對(duì)目標(biāo)函數(shù)的影響均不相同。本文利用粒子群優(yōu)化算法建立配煤尋優(yōu)模型,分析發(fā)熱量、揮發(fā)分、水分、灰分與硫分等約束條件對(duì)配煤最優(yōu)價(jià)格的影響趨勢(shì),并具體分析了配煤過(guò)程中調(diào)整發(fā)熱量與揮發(fā)分約束范圍對(duì)配煤經(jīng)濟(jì)性的影響。研究表明:各個(gè)約束條件對(duì)混煤價(jià)格的影響趨勢(shì)基本符合分段線性函數(shù);約束范圍經(jīng)濟(jì)性由函數(shù)的斜率決定,斜率絕對(duì)值越小經(jīng)濟(jì)性越優(yōu),越大則經(jīng)濟(jì)性越差;合理制定調(diào)整配煤約束條件,可進(jìn)一步提高配煤的經(jīng)濟(jì)效應(yīng),并獲得較高的煤質(zhì)參數(shù)指標(biāo)。本文研究方法對(duì)電廠工作人員制定配煤約束條件有很好的指導(dǎo)作用,有利于電廠獲得更加經(jīng)濟(jì)的配煤摻燒方案。
[Abstract]:Power plant coal blending is an optimization process that meets all constraints, and the effect of each constraint on the objective function is different. In this paper, particle swarm optimization (PSO) algorithm is used to set up a coal blending optimization model, and to analyze the influence of heat, volatile, moisture, ash and sulfur on the optimal price of coal blending. The influence of adjusting the restriction range of heat and volatile matter on the economy of coal blending is analyzed in detail. The results show that the influence trend of each constraint condition on the price of coal mixture basically accords with the piecewise linear function, the economy of the constraint range is determined by the slope of the function, the smaller the absolute value of the slope is, the better the economy is, and the more the economic efficiency is, the worse the economy is. The economic effect of coal blending can be further improved and a higher index of coal quality parameters can be obtained by rationally formulating and adjusting the constraint conditions of coal blending. The research method in this paper has a good guiding function for the power plant staff to formulate the constraint conditions of coal blending, and is helpful to obtain a more economical blending coal blending scheme for the power plant.
【作者單位】： 西安熱工研究院有限公司;
【分類(lèi)號(hào)】：F426.21;F764.1

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本文編號(hào)：1872931