（化学工程专业论文）动力配煤优化方法研究及软件开发.pdf

中文摘要 动力配煤就是将不同性质( 如挥发分、发热量、灰分、硫分、着火特性、燃 烧特性等) 和价格的煤相互掺混燃烧，以提高电站锅炉的运行效率。动力配煤技 不是种降低燃料成本、减少污染排放、降低结渣的有效方法，因此能在保证 锅炉额定负荷的情况下提高电站的运行效率。然而，由于煤质数据的缺乏和对 混煤的物理化学过程的有限认识使得我们很难对混煤特性进行准确的预测。 动力配煤数学模型非线性的论证及处理方法和动力配煤非线性数学模型的 建立、求解及其软件的开发是本文的主要研究内容。 本文在相关实验数据的基础上，比较了煤特性的实测值、线性加权值和运 用b p 神经网络处理后的预测值之间的大小，结果表明，用线性加权法处理动力 配煤问题，误差较大，而用b p 神经网络技术处理，虽然也存在着误差，但误差 较小且多数情况下都在允许的范围内。 实验和理论研究表明，动力配煤非线性数学模型更符合实际生产。建立动 力配煤非线性数学模型，难点在于其数学模型约束条件的确定。本文采用b p 神 经网络建立挥发分、发热量、水分、灰分、硫分、着火温度、结渣特性和s 0 2 排放量的预测模型来描述混煤与单煤之间的关系，在此基础上，建立动力配煤 的数学模型。 采用列队竞争算法对建立的动力配煤非线性数学模型进行求解。由于之前 建立的数学模型的约束条件是用b p 神经网络技术来处理的，因此其没有确定的 函数表达式，而在求解的过程中，运用罚函数法对数学模型进行处理，将有约 束的数学模型转化为无约束的数学模型。列队竞争算法对于处理这类问题能取 得较好的效果。 对于动力配煤优化软件，其面向的用户大多为非计算机专业，并且用户的 使用环境为实际生产环境，所以在开发动力配煤优化软件的过程中，更应考虑 建立和使用该软件的方便性、时效性和可操作性以及配煤知识的动态获取和单 煤数据库的动态维护。本文采用m a t l a b 作为开发平台，将之前的工作集成到 动力配煤的优化软件中，其界面友好，运行效率较高且可操作性强。 关键词：动力配煤，b p 神经网络，非线性，数学模型，列队竞争算法 a b s t r a c t i no r d e rt oi n c r e a s et h ee f f i c i e n c yo fb o i l e r s ，m a n yp o w e rp l a n t sc h o o s ec o a l b l e n d i n g c o a lb l e n d i n gi st h em i x i n go f c o a l so fd i f f e r e n tq u a l i t i e sa n dp r i c e s t h e s e q u a l i t i e s i n c l u d ev o l a t i l e c o m p o n e n t ，h e a tp r o d u c t i v i t y , m o i s t u r ec o n t e n t ，a s h c o n t e n t ，s u l f u rc o n t e n t ，i g n i t i o nt e m p e r a t u r e ，a n ds n a g g i n gc h a r a c t e r i s t i c i ti sam e a n s o fr e d u c i n gt h ef u e lc o s t ，c o r r o s i o na n dl o w e re m i s s i o no f p o l l u t a n t s i ti sd i f f i c u l tt o p r e d i c tt h eq u a l i t i e so ft h em i x e dc o a l se x a c t l yb e c a u s eo fl a c ko fq u a l i t yd a t ao f s o m ec o a l sa n dh a v i n gal i m i t e dk n o w l e d g eo ft h ep h y s i c a la n dc h e m i c a lp r o c e s s e si n c o a lb l e n d i n g t m st h e s i sf o c u s e so nd e m o n s t r a t i n gn o n - l i n e a r i t yo ft h em a t h e m a t i c a lm o d e l s o fc o a lb l e n d i n g ，c r e a t i n ga n ds o l v i n go ft h em a t h e m a t i c a lm o d e l ，a n dt h e nd e v e l o p a no p t i m i z a t i o ns o f t w a r eo fc o a lb l e n d i n g b a s e do ns o m ei n t e r r e l a t e dd a t a ，a c t u a lm e a s u r e m e n tv a l u e ，t h el i n e a rw e i g h t e d s u mv a l u ea n dt h ev a l u ew h i c hi sp r e d i c t e du s i n gb pn e u r a ln e t w o r ka r ec o m p a r e di n t h i st h e s i s t h er e s u l t si n d i c a t et h a tc o m p a r e dw i t hb pn e u r a ln e t w o r km e t h o d t h e e r r o ro ft h el i n e a rw e i g h t e ds u mm e t h o di sl a r g e rt h a nt h ee r r o ro fb pn e u r a l n e t w o r km e t h o dw h i c hi sw i t h i nt h ea l l o w e ds c o p e i t i sp r o v e dt h a tt h er e l a t i o n s h i pb e t w e e ns i n g l ec o a la n dm i x e dc o a li sn o t l i n e a r ，b u tc o m p l e xa n dn o n l i n e a r s ot h en o n - l i n e a rm a t h e m a t i c a lm o d e lo fc o a l b l e n d i n g i sm o r e c o m p a t i b l ew i t hp r o d u c t i o np r a c t i c e t h em a j o rd i f f i c u l t y i n c r e a t i n gt h en o n l i n e a rm a t h e m a t i c a lm o d e lo fc o a lb l e n d i n gi sf i x i n gt h ec o n s t r a i n t c o n d i t i o n s b pn e u r a ln e t w o r ki sa p p l i e dt oe s t a b l i s ht h ec o a lq u a l i t i e sp r e d i c t i o n m o d e li nt h i st h e s i sa n dt od e s c r i b et h er e l a t i o n s h i pb e t w e e nt h em i x e dc o a la n d s i n g l ec o a l s b a s e do nt h e s ep r e d i c t i o nm o d e l s ，t h en o n - l i n e a rm a t h e m a t i c a lm o d e lo f p o w e rc o a lb l e n d i n gi se s t a b l i s h e d l i n e - u pc o m p e t i t i o na l g o r i t h m ( l c a ) i sa p p l i e dt os o l v et h en o n l i n e a r m a t h e m a t i c a lm o d e lo fc o a lb l e n d i n gi nt h i st h e s i s b e c a u s eo f b e i n gh a n d l e db yb p n e u r a ln e t w o r kt e c h n o l o g y , t h ec o n s t r a i n tc o n d i t i o n so ft h em a t h e m a t i c a lm o d e ld o e s n o th a v es p e c i f i cf u n c t i o ne x p r e s s i o n i nt h ep r o c e s so fs o l v i n gt h em o d e l ，p e n a l t y f u n c t i o nm e t h o di su s e dt oc o n v e r t e dt h ec o n s t r a i n e dm o d e lt ou n c o n s t r a i n e dm o d e l 1 1 l c ai sp o w e r f u li ns o l v i n gt h i sk i n do f p r o b l e m s u s u a l l y , t h eu s eo ft h e o p t i m i z a t i o ns o f t w a r eo fc o a l b l e n d i n ga r ei n n o n c o m p u t e r i z e da n dm a n u a l o p e r a t i o ne n v i r o n m e n t s oi nt h e p r o c e s so f d e v e l o p i n gt h es o f t w a r e , t h ec o n v e n i e n tc h a r a c t e r i s t i c sa n dt i m e l i n e s sm u s tb et a k e n i n t oa c c o u n t i na d d i t i o n ，o p e r a t i o n a le f f i c i e n c yi sv e r y i m p o r t a n tt ot h es o 腑a r e i n t h i st h e s i s , m a t l a bw h i c hh a sm a n ye m b e d d e df u n c t i o n si s a p p l i e dt od e v e l o dt h e k e y w o r d s ：c o a lb l e n d i n g ，b pn e u r a ln e t w o r k ， n o n 1 i n e a rm o d e l ， m a t h e m a t i c a l m o d e l ，l c a i i i 独创性声明 本人声明，所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及 取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外， 论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得 武汉理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一 同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说 明并表示了谢意。 签名：监塑l 日期：翌z ：生 学位论文使用授权书 本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即 学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版， 允许论文被查阅和借阅。本人授权武汉理工大学可以将本学位论文的 全部内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制 手段保存或汇编本学位论文。同时授权经武汉理工大学认可的国家有 关机构或论文数据库使用或收录本学位论文，并向社会公众提供信息 服务。 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 研究生( 签名) 予阳碍 刷鹳九研乡p 撕7 f 二f f c 武汉理上人学硕十学位论文 1 1 引言 第1 章绪论 随着我国社会经济的快速发展，能源问题日益突出。一是受常规能源约束， 可持续供应将面临巨大的压力；二是能源平均利用效率低；三是依靠煤炭为基 础能源对环境污染严重。因此，制定和实施符合我国国情的能源战略，特别是 加快实施洁净煤技术是解决我国能源可持续发展、保护环境的关键性问题，也 是坚持科学发展观、实现社会经济持续发展、构建和谐社会的迫切需要【l 】。 在我国各种能源资源中，煤炭资源最为丰富，1 9 9 5 年探明的储量为1 0 0 8 7 0 8 亿吨，居世晁第三位，估计在地下深1 5 0 0 米以内的煤炭资源储量为4 0 0 0 0 亿吨。 我国己探明的石油资源为7 0 多亿吨，其中可采储量仅1 6 亿吨；己探明的天然 气资源为3 1 3 0 亿立方米，因此煤炭占我国各种化石燃料资源总储量的9 5 以上。 目前，我国是世界上能源生产和消费的大国，从1 9 7 6 - 1 9 9 0 年的十五年问，我 国的能源产量从5 3 0 4 亿吨标准煤增加到1 0 3 9 2 2 亿吨标准煤【2 】。据估计，到2 0 1 0 年，我国的能源产量将接近3 0 亿吨标准煤以上【3 】。我国的一次能源消费结构中， 煤炭占主导地位，它占一次能源总消费量的7 5 以上【4 】。从中国的国情出发，在 今后相当长的一段时间内，我国以煤为主的能源结构不会改变，到2 0 5 0 年也将 占6 0 左右【5 】。可见，煤在中国的能源中占有举足轻重的地位。因此，在煤炭资 源的利用问题上，发展以提高煤炭利用率和减少污染为宗旨的洁净煤技术( c l e a n c o a lt e c h n o l o g y ) 是我们在通往未来能源的过渡时期内的切实而有效的现实选择 【6 】 o 洁净煤技术( c c t ) 是洁净、高效利用煤炭的先导性技术，最早由美国学者提 出，主要是为了解决美国和加拿大边境的酸雨问题。洁净煤技术是指从煤炭开 发到利用全过程中，旨在减少污染物排放和提高利用效率的煤炭加工、转化、 燃烧及污染控制等一系列新技术的总称，是使煤作为一种能源应达到最大限度 的潜能利用，而将释放的污染控制在最低水平，实现煤的高效、洁净利用的技 术体系7 1 。 我国是世界上最大的发展中国家，虽然能源总量居世界前茅，但是人均能 源量却比世界水平低很多。所以应该结合中国的国情，走一条有中国特色的洁 武汉理i ：人学硕十学位论文 净煤技术的道路。净煤技术是我国能源的未来【s 】，研究洁净煤技术是适合我国国 情的一项具有重大意义的战略性课题。中国洁净煤技术的核心【9 】是提高效率和减 少污染，从而使煤炭成为洁净、高效、可靠的能源。其主要研究领域包括：煤炭 加工技术( 选煤、型煤加工、水煤浆等) 煤炭燃烧技术( 先进燃粉燃烧器、循环流 化床燃烧、煤气化联合循环发电等) ；煤炭转化技术( 气化、液化、燃料电池等) ； 污染排放控制和废弃物处理技术( 烟气净化、粉煤灰综合利用等) 。这个技术体系 的框架中，动力配煤技术和循环流化床燃烧技术是目前我国研究应用得比较多 的两种技术【l o l 。 1 2 动力配煤及其研究现状 1 2 1 动力配煤概述 动力配煤是根据用户对煤质的要求，将若干不同种类不同性质的煤按照一 定比例掺配加工而成的混合煤，是一种人为加工而成的“新煤种”。其基本原理 是利用不同煤种各自组成成分、物理和化学性质的差异，相互取长补短，使最 终配出的混合煤在性能指标上达到最佳状态，以满足用户对煤质的质量要求。 动力配煤技术以煤化学、煤质检测、煤岩学、燃烧学及计算机等学科为基础， 以市场为目标，通过改变煤的化学组成，结合型煤、选煤、加入添加剂等工艺， 达到煤质互补，调整产品结构，满足用户要求，实现节煤和减少污染物排放的 目的【l l 】。 1 2 2 国内研究现状 国内动力配煤是1 9 7 9 年初由上海市燃料总公司首先丌发利用的一种使动力 用煤质量达到稳定可靠的方法。1 9 8 2 年4 月由原物资部在北京召开的配煤座谈 会后就正式命名为“动力配煤”技术。许多工业锅炉和窑炉使用动力配煤后， 不仅使炉况稳定，操作方便，还可使煤炭得到充分燃烧，这就极大地缓解了过 去由于供煤的品种不对路而常需改锅炉和窑炉的方法来适应煤种。由于供煤的 矿点和质量经常会有变动，尤其是地方小煤窑的煤质波动更大，以至于有的炉、 窑年年需要进行技术改造以适应不断变化的煤种，从而使国家浪费了大量的人 力、物力和财力【1 2 】。 在国内动力配煤的使用相当广泛，其主要原因如下【1 3 】： 2 武汉理t 大学硕士学位论文 1 ) 我国是以火力发电为主的国家，电厂发电装机容量越来越大，使得煤的 消耗量越来越大，这就导致电厂很难保证使用单一煤种进行燃烧发电。 2 ) 我国煤炭的分布情况和煤炭使用者的分布情况有很大差别，北煤南运， 运输能力的不足以及考虑到运输的成本，所以不得不采用动力配煤。 3 ) 我国煤炭的总储量中，劣质煤占的比例较大，要处理掉这部分劣质煤， 必须将其和优质煤进行混烧，充分发挥动力配煤的优势。 4 ) 国内很多电厂其锅炉的实际应用煤种与设计煤种不符，生产过程中出现 很多问题，因而往往动力配煤的方法进行混烧，以使其能满足锅炉的运行要求。 由于混煤使用的广泛性，我国近年来也开展了混煤的研究工作【1 3 】。煤炭科 学院北京煤化所对动力配煤进行了研究，提出了动力配煤优化配方的数学模型， 并开发了动力配煤优化配方的应用软件。浙江大学对动力配煤中煤质指标的线 性可加性进行了研究，指出动力配煤的某些煤化指标是非线性可加的，并把神 经网络方法应用于动力配煤，探索了动力配煤的新的技术和方法。西安热工所 在研究劣质煤燃烧和锅炉改造时对电厂混煤特性，结渣特性作过研究。他们使 用热天平、一维火焰燃烧炉等试验装置，研究了晋东南无烟煤及其混煤的燃烧 特性，试验结果表明：阳心无烟煤在2 0 m w 及其以上容量锅炉机组燃用时掺入 3 0 潞安贫煤或2 0 黄陵烟煤，其火焰稳定性会得到较大提高，锅炉的机械不完 全燃烧损失比单烧阳心无烟煤有所减少，但掺入黄陵烟煤对炉内结渣趋势增强， 故实际应用时推荐采用掺潞安贫煤。此外，他们还对混煤的灰渣粘温特性进行 了研究，发现了不同煤种混烧时，粘温特性变化的规律。 通过以上研究，总结出以下观点【l i 】：混煤特性与各组成单煤之间并非是简 单的加权关系，而是具有复杂的非线性特征。应用神经网络理论、模糊数学等 数学手段可以满意地描述这种非线性特征，并以此建立优化配煤的数学模型。 通过求解此模型可以得到比加权平均方法更准确、更符合实际的配煤方案。 根据以上理论，很多研究所和高校都开发了动力配煤优化软件，或者称为 动力配煤专家系统。其中包括煤炭科学院北京煤化所和吉林大学。 1 2 3 国外研究现状 国外一些电厂进行动力配煤的主要原因和目的是采用低硫煤与高硫煤混合 燃烧以降低s 0 2 的排放，降低锅炉的结渣、沾污和积狄，充分利用高热值煤， 保证灰含量和发热量等等【1 4 】，而美国、德国、日本、英国、西班牙、荷兰和加 武汉理t 大学硕士学位论文 拿大等是从事动力配煤研究较早的国家。其研究内容涉及到混合系统和混合方 法的研究、配煤着火性能的研究、配煤对结渣性能影响的研究、采用混烧方法 以降低n o 、及s o ；排放的研究等等【1 5 舶】。 在配煤技术方面，国外配煤一般采用仓混式、库混式，带混式或采用炉内 直接混合等形式，并且己经发展到依靠配煤理论、运用计算机指导煤场和电厂 的动力配煤【l l 】。 计算机优化配煤运行是一种应付当今火电厂燃煤频繁变更，控制入炉煤煤 质的重要手段，可以有效地控制入炉煤质，保证锅炉的稳定运行，减轻结渣， 沾污，积灰，腐蚀和磨损。例如美国p r a x i e 公司于九十年代中期开发的电厂优 化配煤专家系统( c b a s ) 已经用于美国和加拿大的部分电厂，根据户r a x i c 公司 的最新统计分析显示【i i 】： 1 ) 美国p e n n s y l v a n i a 电厂在使用了c b a s 系统后，一改往日只使用固定煤 种的情况，采用多煤种的配煤燃烧，仅此一项每年可节约达$ 2 ，0 0 0 ，0 0 0 。 2 ) 肯塔基州电厂在使用了c b a s 系统后，通过配煤燃烧，增加了廉价煤使 用量，降低了发电成本，同时降低了s o 。和n o 。的排放，全年总计节约$ 1 ，0 0 0 ，0 0 0 。 3 ) 美国的另一座电厂使用c b a s 系统控制混煤的质量，达到了减轻结渣的 目的，全年总计节约$ 2 ，5 0 0 ，0 0 0 。 1 2 4 动力配煤的意义 我国研究实行动力配煤技术，有以下几点意义【l l 】： 1 ) 节约大量煤炭资源，提高锅炉效率，并减少锅炉事故。在我国燃煤锅炉 效率低下主要是因为锅炉的设计用煤和实际用煤相差非常大，煤质与炉型严重 脱节。过去一直通过改变锅炉的型号来适应煤种，但是对锅炉的改造，成本非 常高。如果生产和使用动力配煤，以煤适炉，则既可节约大量改炉费用，又可 提高锅炉效率，节约大量煤炭。 2 ) 提高劣质煤的利用率，充分利用当地煤炭资源。动力配煤就是将优质煤 和劣质煤掺混燃烧，以得到更好的燃烧特性。所以生产和使用动力配煤，能充 分的利用劣质煤炭资源。 3 ) 有利于控制污染。在动力配煤的配置过程中，通过添加适当的高温固硫 添加剂可大大减少燃用配煤所产生的s 0 2 排放量，同时，由于燃烧效率的提高， 排放烟气中的未燃尽粉尘及其它有害成分也能够相应减少，减少了环境污染， 4 武汉理r 大学硕士学位论文 并可使企业免支或少支s 0 2 排放费。 1 2 5 动力配煤尚存在的问题 燃烧动力煤比燃烧单煤，虽然能提高锅炉的效率，节约煤炭资源，减少对 环境的污染，但是对动力配煤的研究还存在着一定的问题，主要体现在以下几 个方面： 1 ) 单煤燃烧的某些机理还不是很清楚。单煤的燃烧是混煤燃烧的基础，单 煤的燃烧直接影响到动力配煤的研究，只有搞清楚单煤的燃烧情况，才能在此 基础上，对混煤的燃烧情况加以研究。 2 ) 缺乏大量实验数据。大量的实验数据是建立b p 神经网络预测模型所必 不可少的，实验数据越多，所建立的b p 神经网络的预测模型误差就越小，就越 接近真实值。 3 ) 实验数据的可靠性。国内研究煤燃烧的实验室相对还是比较多的，但是 对煤的煤质特性和燃烧特性进行测量时，没有一个统一的标准，也就是说，同 一种煤的同一种指标，在a 实验室测得的数据和在b 实验室测得的数据会有一 定的差别。 因此对于动力配煤的研究，今后还有很长的路要走。 1 3 动力配煤优化算法综述 动力配煤问题，实际上是一个最优化问题。用户对混煤煤质特性和燃烧特 性构成了该数学规划问题的约束条件。在满足以上约束条件的情况下，追求煤 成本最少或者其他指标最优。 对于求解动力配煤这样的数学规划问题，前人做了很多工作，包括不同的 求解思路和求解方法，如：穷举法、模拟退火算法和遗传算法等等。 1 3 1 穷举法【1 9 】 1 3 1 1 穷举法的原理 穷举法是一种寻遍所有组合可能性的算法，即在一个连续有限搜索空间或 离散无限搜索空间中，计算空间中每个点的e l 标函数值，且每次计算一个。对于 搜索满足上述约束条件集p m i n ，以单价分别为c 1 、c 2 、c 3 的3 种参配煤进行 武汉理t 人学硕士学位论文 配伍为例，设单煤种数据库中总共有n 种单煤，配煤精度为1 ，单煤的成本分 别为c o s t l ，c o s t 2 ，c o s t n ，所选的三种单煤的比例都在o 1 o 8 之间， 其核心算法如下： p i i l i n = - a ： f o rc 1 = 1 ：c o s t l f o rc 2 = 1 ：c o s t 2 f o rc 3 = 1 ：c o s t 3 f o rx 1 = 0 1 ：o 1 ：o 8 f o rx 2 = 0 1 ：o 1 ：0 8 f o r x 3 = 0 1 ：0 1 ：o 8 i f 满足约束条件 计算p = c 1 宰x 1 + c 2 木x 2 + c 3 木x 3 i fp p m i n p m i n = p e n d e n d e n d e n d e n d e n d e n d e n d 观察以上程序我们可以看出，对于每次运算该程序，选择成本所有的可能 组合为c n 3 ，选择配比所有可能的配比组合为8 0 3 ，并且在这每种可能的配比组 合下，需要对所有的约束条件进行判断，并保留当前最优解，运算量非常大。 1 3 1 2 穷举法的优缺点 1 ) 优点：结果准确。由于穷举法遍历了所有可能的参配煤种和所有可能的 参配配比，它计算出的结果是准确可靠的。 2 ) 缺点：效率低，耗时长。随着参配煤种的增加、单一煤种总数的增加和 配煤精度的提高，计算时间也急剧变长。 1 3 2 模拟退火算法 6 武汉理j j _ ：大学硕十学位论文 1 3 2 1 模拟退火算法简介【2 0 l 模拟退火法是基于概率的双方向随机搜索技术。当基于邻域的一次操作使 当前解的质量提高时，模拟退火法接收这个被改进的解作为新的当前解；在相 反的情况下，模拟退火法以一定的概率e x p ( c t ) 接收相对当前解来说质量较 差的解作为新的当自可解。算法终止时的当前解即为所得近似最优解。其中，c 为邻域操作前后解的质量差，t 为退火过程的控制参数。其求解过程包括以下几 步：( 1 ) 初始解的生成；( 2 ) 在邻域内寻找新的当前解；( 3 ) 退火；( 4 ) 降温。 1 3 2 2 模拟退火算法的优缺点 1 9 - 2 1 1 模拟退火算法( s a ) 依据m e t r o p o l i s 准则接受新解，因此，除接受优化解外， 还在一定范围内接受恶化解，这正是模拟退火算法与局部搜索算法的本质区别 所在。开始时t 值大，可能接受较差的恶化解，随着t 值的减小，只能接受较 好的恶化解，最后在t 值趋于零时，就不再接受任何恶化解了。因此，该方法 最突出的特点是，它不仅要保留目前表现不太好的点，而且还有把这些点作为 下次分析检验的中心的可能性。 s a 算法存在的主要问题是当目标函数有较深的局部最优解时，仅利用随机 性难以跳出局部最优解；另外，由于没有记录搜索的历史信息，有可能多次搜 索到同一解或同一区域；此外，控制参数( 最高温度、内循环次数、降温速率和 终止温度等) 不易选定，且收敛速率太慢。 1 3 2 3 模拟退火算法在动力配煤中的应用效果 1 9 , 2 2 , 2 3 】 1 ) 应用于优化配煤模型时，模拟退火算法具有较强的局部搜索能力，其计 算时间远远小于穷举法，并且煤种库的大小对其计算的复杂度也没有多大的影 响。 2 ) 模拟退火算法的搜寻结果能非常接近最优解，但是要达到最优解还是有 相当的难度。 3 ) 理论上，模拟退火算法的控制参数t 越高，则搜索到全局最优解的可能 性越大。但实际上，当t 非常大时，模拟退火算法儿乎接受所有的恶化解，这 不仅没有任何意义，无谓的增加计算时间，还可能导致搜索的方向偏离最优解， 搜索的结果反而没有t 取小一些的时候好。因此，必须根据实际情况来指定t 值。 1 3 3 遗传算法 7 武汉理_ l 人学硕十学位论文 1 3 3 1 遗传算法简介【2 铊5 1 遗传算法( g e n e t i ca l g o r i t h m ) 是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传 学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解 的方法，它最仞由美国m i c h i g a n 大学j h o l l a n d 教授于1 9 7 5 年首先提出来的， 并出版了颇有影响的专著( ( a d a p t a t i o ni nn a t u r a la n da r t i f i c i a ls y s t e m s ) ) ，g a 这 个名称才逐渐为人所知，j h o l l a n d 教授所提出的g a 通常为简单遗传算法 ( s g a ) 。 遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群( p o p u l a t i o n ) 开始的， 而一个种群则由经过基因( g e n e ) 编码的一定数目的个体( i n d i v i d u a l ) 组成。每个 个体实际上是染色体( c h r o m o s o m e ) 带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要 载体，即多个基因的集合，其内部表现( 即基因型) 是某种基因组合，它决定 了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种 基因组合决定的。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工 作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初 代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代( g e n e r a t i o n ) 演化产 生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度( f i t n e s s ) 大小 选择( s e l e c t i o n ) 个体，并借助于自然遗传学的遗传算子( g e n e t i co p e r a t o r s ) 进 行组合交叉( c r o s s o v e r ) 和变异( m u t a t i o n ) ，产生出代表新的解集的种群。这个 过程将导致种群像自然进化一样产生比前代更加适应环境的后生代种群，末代 种群中的最优个体经过解码( d e c o d i n g ) ，可以作为问题近似最优解。 1 3 3 2 遗传算法的特点f 2 6 - 2 7 1 遗传算法是一类可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法，与传统的 优化算法相比，主要有以下特点： 1 ) 遗传算法以决策变量的编码作为运算对象。传统的优化算法往往直接处 理决策变量的实际值本身，而遗传算法处理决策变量的某种编码形式，使得我 们可以借鉴生物学中的染色体和基因的概念，可以模仿自然界生物的遗传和进 化机理，也使得我们能够方便的应用遗传操作算子。 2 ) 遗传算法直接以适应度作为搜索信息，无需导数等其它辅助信息。 3 ) 遗传算法使用多个点的搜索信息，具有隐含并行性。 4 ) 遗传算法使用概率搜索技术，而非确定性规则。 武汉理工大学硕士学位论文 1 3 3 3 遗传算法在动力配煤中的应用 1 9 , 2 8 , 2 9 i 遗传算法应用于优化配煤模型时，采用并行计算的方法，可对参配配比和 参配煤种同时优化，其计算时间远远小于穷举法，并且其计算复杂度基本不受 酮煤精度和煤种库中单一煤种总数的大小的影响( 当单一煤种总数为2 0 和3 0 时， 汁算时间均可低达4 s 左右) 。 然而遗传算法也存在自身缺陷： 1 ) 遗传算法求解约束优化问题的能力不强。对于要解决的约束优化问题， 一般采用基于罚函数的罚函数类方法，而事先确定适当的罚函数是很困难的， 往往需要通过多次试验来不断进行调整。而对于多个约束条件，其罚因子的选 取对于遗传算法的结果更是有很大的影响。 2 ) 遗传算法局部搜索能力不强。理论上已证明，在遗传算法中，如果选择 算子作用后保留当前最优解，那么该遗传法能最终收敛于全局最优解。但是， 遗传算法的局部搜索能力不足，要达到真正的最优解可能需要花费很长时间。 1 4 本文主要研究内容 本文主要研究的内容包括以下几点： 1 ) 建立b p 神经网络预测模型，并比较b p 神经网络模型误差和线性加权的 误差； 2 ) 在建立b p 神经网络预测模型的基础上，建立动力配煤非线性数学模型： 3 ) 选择合适的优化算法求解动力配煤非线性数学模型； 4 ) 以m a t l a b 为平台，将之前的工作集成到一个系统罩面，即开发动力 配煤优化软件。 9 武汉理工人学硕十学位论文 第2 章动力配煤数学模型研究 动力配煤问题，实际上就是一个最优化问题，即在满足用户对煤质和燃烧特 性的前提下，混煤的成本最低( 特殊要求时也可以用多目标) 。动力配煤最核心的 任务就是确定单煤的配比。目前，描述动力配煤的数学模型可以分为两大类【j 3 】： ( 1 ) 线性模型：配煤的煤质特性和燃烧特性与单种煤之间存在线性关系，即各 单种煤的加权平均值与实测值之间不存在显著性差异，或者认为配煤与单煤种 之间大部分煤质参数成线性关系，少数不成线性关系的煤质参数可以通过简单 的处理转换成线性。由于用该法建立的数学模型简单明了，易于求解，该方法 曾被广泛用于动力配煤的研究。 ( 2 ) 非线性模型：配煤的煤质特性和燃烧特性与各组成单种煤之间并非简单的 加权关系，而是具有复杂的非线性关系，可运用神经网络技术和模糊数学等现代 数学方法建立非线性优化模型。 无论是建立动力配煤的线性数学模型，还是非线性数学模型，对煤的煤质特 性和燃烧特性的研究是必不可少的，本章第二节将对煤的煤质特性和燃烧特性 加以简单的阐述。 2 1 煤的煤质特- n ：f 3 0 删 煤的煤质特性包括挥发分、发热量、水分、灰分和硫分。 2 1 1 挥发分 把煤隔绝空气加热到9 0 0 左右，煤中的有机物质和一部分矿物就会分解成 气体或液体逸出，再减去煤中的水分，剩下的就是挥发分。挥发分不是煤中固 有物质，而是煤在特定条件下的热分解产物，所以确切地说，煤中挥发分含量 应该叫挥发分产率。 在煤加热过程中，产生的挥发分包括可燃气体、c 0 2 和水蒸气。可燃气体主 要是c o 、h 2 、c n h m 以及一些含氧化合物。 挥发分产率是煤炭分类的主要指标，根据挥发分可以大致判断煤的变质程 度。挥发分愈低，则煤的变质程度愈高。就动力用煤而言，不同的锅炉对煤的 1 0 武汉理丁大学硕士学位论文 挥发分要求有所不同，只有当煤的挥发分含量与锅炉设计煤种的挥发分指标一 致时，煤才能稳定燃烧，燃烧效率最高，锅炉出力最好；否则，煤的燃烧不稳 定，燃烧效率低，锅炉出力差，严重时可能导致锅炉熄火，影响正常生产。可 见，煤的挥发分是评价动力用煤质量的重要指标。 2 1 2 发热量 单位重量的煤完全燃烧的热效应，称为煤的发热量或热值。发热量是评价煤 质的一项重要指标。根据纯煤的发热量，可以大致推测煤的变质程度以及其他 某些煤质特征，如粘结性，结焦性等。在国际煤炭分类标准中，对于挥发分大 于3 3 的煤以及褐煤，发热量是一项确定煤的类别的指标。 就动力用煤而论，不同炉型的锅炉对煤的发热量要求不同。如果煤的发热量 高于锅炉用煤所要求的指标，则因为煤燃烧过旺，有大量烟尘排出，不仅浪费 了煤炭，还污染了环境，发热量过高时，可能会烧坏炉膛，影响生产；如果煤 的发热量小于锅炉用煤所要求的指标，则一方面煤炭燃烧不完全，煤炭燃烧效 率低，浪费资源，另一方面影响锅炉出力。动力配煤就是要做到配煤的发热量 满足用户锅炉设计煤种的发热量指标的要求。 在锅炉设计中，计算锅炉的燃料平衡、耗煤量、热效率等都要应用煤的发热 量。在我国，动力用煤以发热量作为计价和结算的依据。因此，煤的发热量是 评价动力用煤质量的最重要的煤质特性之一。 2 1 3 水分 水是煤炭的组成部分，随着煤的变质程度不同，水分的变化很大，泥炭中 水分最大，可达4 卜5 0 ，褐煤次之，约在1 0 _ - 4 0 ，烟煤含量较低，无烟煤 则又有增高的趋势，这是由于煤中的水分除与煤的变质程度有关外，还与煤的 结构有关。 煤中水的存在形态可以分为游离水和化合水两种。游离水是煤的内部毛细 管吸附或表面附着的水；化合水是和煤中矿物成分呈化合念存在的水。游离水 又分为外在水分和内在水分。外在水是附着在煤的表面和被煤的表面大毛细管 吸附的水。把煤放在空气中干燥时，煤中的外在水分很容易蒸发，蒸发到煤的 水蒸汽压和空气的相对湿度平衡为止。去外在水分的煤叫空气干燥煤，当这种 煤制成粒度为分析用的试样时，就叫分析煤样。根据煤样状态，煤的水分测定 武汉理r 大学硕士学位论文 可分为应用煤样水分( m t ) 及分析煤样水分( m a d ) 。应用煤样水分是指即将应用 的煤的全水分，它包括内水和外水。 煤中水分对工业利用是不利的，它对运输、储存和使用都有一定的影响。 同一种煤，其发热量随水分的增高而降低。煤在燃烧时，需要消耗很多热量来 蒸发煤中的水，从而增加了煤耗。显然，煤中水分对动力用煤是不利的。 2 1 4 灰分 煤的灰分是指煤中所有的可燃物完全燃烧，煤中矿物质在一定温度下产生 一系列分解、化合等复杂反应后剩下的残渣。这些反应包括硫化矿物的氧化、 碳酸盐的分解和粘土类矿物脱去结晶水等，上述反应的生成物组分常是由煤的 灰化条件及煤中各种矿物质含量的多寡决定的。 煤的灰分的高低取决于煤中矿物杂质含量的多少，矿物杂质含量高，煤的 灰分就高，煤的质量就差；反之，煤的灰分则低，煤的质量就好。就动力用煤 而言，由于煤在燃烧过程中，矿物质吸收热量产生分解，因而煤的发热量随煤 中灰分的增高而降低，灰分高了，不仅使煤的热值降低，增加热能的消耗，还 会由于灰的结渣而引起操作困难，使锅炉出力和煤的燃烧效率降低，严重时可 能会引起息炉、停电事故。 总的来讲，灰分是煤中的有害物质，灰分愈高，煤的质量就愈差。因此， 煤的灰分是煤炭产品按质论价的主要依据之一，也是评价动力配煤质量的重要 指标之一。 2 1 5 硫分 煤中的硫根据其存在的形态，通常分为两大类。一类是以有机物存在的硫， 叫有机硫。有机硫的组成极为复杂，但大体上知道煤中有机硫有硫醇类、噻吩 类、硫醌类、硫醚类、硫蒽类等官能团，重力分选困难。另一类是以无机物形 态存在的硫，叫无机硫。无机硫分为硫化物硫和硫酸盐硫，重力分选相对容易。 根据煤中存在的不同形态的硫能否在空气中燃烧，可以分为可燃硫和不可燃硫。 有机硫、硫铁矿硫和单质硫都能在空气中燃烧，所以都是可燃硫。在煤燃烧过 程中不可燃硫依就留在煤狄中，所以又叫固定硫。硫酸盐硫是固定硫。 2 2 煤的燃烧特性 1 2 武汉理工人学硕： 学位论文 煤的燃烧特性包括着火温度、结渣特性和s 0 2 的排放等等。下面对煤的结 渣特性和s 0 2 的排放作简单介绍。 2 2 。1 结渣特性 目前，判断燃煤结渣的方法主要有两个：一是根据煤成份特性进行判断， 如：煤灰中氧化铁含量、碱酸比b a 、硅比、硅铝比s i 2 a 1 2 0 3 、铁钙比等；二 是根据煤灰的物理性质判断，包括软化温度t 2 、灰渣粘度、煤灰烧结特性等【3 4 】。 一般情况下，结渣程度越大，锅炉的效率就会越低，所以对于动力配煤来 说，降低混煤燃烧的结渣程度，能减少结渣对锅炉效率的影响。 2 2 2s o ：的排放 动力用煤中的硫在煤燃烧过程中形成s 0 2 ，s 0 2 不仅腐蚀金属设备，而且还 是造成大气污染的“公害”。煤作为我国的主要能源，因其大量燃烧造成对环境 的污染，使全国大气呈煤烟型污染，燃煤排放到大气的固态粉尘及s 0 2 分别占 5 0 和8 0 以上。为此，国家制定了一系列的法律、法规，限制高硫煤的开采和 使用，以保护日益恶化的大气环境。因此，在动力配煤过程中必须考虑配煤硫 分的高低，以满足用户和保护环境的需要。可见，煤的s 0 2 的排放是评价动力 用煤质量的重要燃烧特性【3 3 】。 2 3 动力配煤线性数学模型 为了保证锅炉安全性、经济性、调峰及环保的需要，对煤质提出各种费求达 到的指标，如挥发分、发热量、灰分、水分、硫分、s 0 2 的排放等。这些指标构 成煤种混配中的约束条件，并且为线性约束条件。假设有i 种单煤参与混配，各 种煤的配比分别为x i ，x 2 ，x i ，则其线性模型( 以成本为目标) ： 目标函数：m i n q 墨 约束条件：m 誓v t q ，q q 薯a 武汉理工大学硕士学位论文 ym ，置m z 一 jl 墨鼍s s 0 2 f 五s 0 2 式中，c i 为第i 种煤的单价；v i 、q f 、啦、m f 、j f 和s 0 2 f 分别为第i 种煤的挥发 分、发热量、灰分、水分、硫分和排放的s 0 2 ；从q 、a 、m 、s 和s 0 2 分别为 用户要求的挥发分、发热量、灰分、水分、硫分和排放的s 0 2 的范围。 2 4 动力配煤非线性数学模型 浙江大学热能工程研究所在国家“八五 重点攻关项目的资助下对性能各异 的数十种无烟煤、烟煤、褐煤及混煤的热解、着火、烧烧、结渣、固硫及助燃 特性进行了广泛深入的研究，实验和理论分析都表明，混煤的各种特性并不是 各种组分煤种相应特性的简单叠加。由于各组分单煤的性质各异，混合后的不 同煤种颗粒在燃烧过程中相互影响、相互制约，混煤在燃烧过程中的行为变化 比煤质分析值的变化表现出更为复杂的特性。混煤的组分煤种越多，组分煤种 的特性差异越大，混煤的特性就越复杂，用算术平均法会造成更大的误差，甚 至是错误的结果f 3 5 1 。 大量试验研究表明，混煤的各质量指标与单煤的质量指标问并不是简单的加 权关系，实际上是一种非线性映射关系。优化配煤是一个数学规划问题，而混 煤特性的非线性决定了混煤特性指标的数学表达式必然为非线性，故优化配煤 又是一个非线性规划问题。 动力配煤非线性数学模型如下： 目标函数：m i n q 誓 约束条件薯= l 工v f q q f r r 厶m z s 1 4 武汉理工大学硕士学位论文 z 。2 s