動力配煤預(yù)測方法和配煤優(yōu)化模型研究.pdf

1、動力配煤是提高煤炭燃燒效率、減少污染物排放、充分利用劣質(zhì)煤種的重要方法，對于火力發(fā)電廠應(yīng)對煤種多變難題、穩(wěn)定混煤質(zhì)量、緩解電煤緊缺壓力、降低燃料成本具有重要意義。本文通過對一些單煤及混煤的煤質(zhì)特性進行分析，建立了動力配煤煤質(zhì)特性預(yù)測模型，分析了混煤煤質(zhì)特性與對應(yīng)單煤煤質(zhì)特性的線性與非線性關(guān)系，在此基礎(chǔ)上建立了動力配煤優(yōu)化模型，最終得到優(yōu)化配煤方案。具體研究內(nèi)容和結(jié)論如下:
　　 選取湖南益陽發(fā)電有限公司常用的15種單煤，按照使混

2、煤煤質(zhì)特性具有最大代表性的原則，將15種單煤摻配成38種混煤。對15種單煤和38種混煤進行煤質(zhì)特性分析。
　　 分別采用線性加權(quán)平均方法、線性擬合方法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立煤質(zhì)特性預(yù)測模型，對混煤煤質(zhì)特性進行預(yù)測。線性方法中，線性擬合方法優(yōu)于線性加權(quán)平均方法;非線性方法中，Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法?？偟膩碚f，線性擬合方法在預(yù)測誤差和計算時間方面均優(yōu)于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。選用其他研究者

3、的實驗數(shù)據(jù)驗證，得到相同結(jié)論。
　　 根據(jù)生產(chǎn)現(xiàn)場鍋爐對煤質(zhì)的要求及鍋爐的設(shè)計煤種煤質(zhì)要求，結(jié)合益陽發(fā)電有限公司常用煤種煤質(zhì)特性數(shù)據(jù)庫，確定了動力配煤數(shù)學(xué)模型的約束條件，選取混煤價格最低和單位發(fā)熱量價格最低分別作為目標(biāo)函數(shù)，基于線性擬合方法預(yù)測煤質(zhì)特性，分別建立了遺傳算法和窮舉法動力配煤優(yōu)化模型。在遺傳算法中，對群體大小和遺傳代數(shù)進行了優(yōu)化，最終選取群體大小90個，遺傳代數(shù)400代進行計算。遺傳算法和窮舉法優(yōu)化結(jié)果表明:窮舉法優(yōu)