基于改进布谷鸟搜索算法的锅炉负荷分配方法及系统.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115018221A(43)申请公布日2022.09.06(21)申请号202210952712.8(22)申请日2022.08.10(71)申请人浙江浩普智能科技有限公司地址310012浙江省杭州市西湖区文三路199号创业大厦3楼303室(72)发明人李钦武郑政杰蒋善行刘庭宇周春于孔祥宇张洪(74)专利代理机构北京高沃律师事务所11569专利代理师韩雪梅(51)Int.Cl.G06Q10/04(2012.01)G06Q10/06(2012.01)G06Q50/06(2012.01)G06N3/00(2006.01)权利要求书2页说明书6页附图2页(54)发明名称基于改进布谷鸟搜索算法的锅炉负荷分配方法及系统(57)摘要本发明涉及一种基于改进布谷鸟搜索算法的锅炉负荷分配方法及系统，属于热电厂锅炉控制技术领域。先建立适应度函数，再以适应度函数最小为优化目标，利用改进布谷鸟搜索算法对额定负荷进行优化分配，得到各台锅炉的最优负荷，从而能够合理对锅炉负荷进行分配，以合理规划锅炉的运行过程，减少碳排放。此外，通过令布谷鸟搜索算法的动态系数随迭代次数发生变化，以对布谷鸟搜索算法进行改进，能够使得算法的精度更高，得到的分配结果更加准确。CN115018221ACN115018221A权利要求书1/2页1.一种基于改进布谷鸟搜索算法的锅炉负荷分配方法，其特征在于，所述锅炉负荷分配方法包括：建立适应度函数；所述适应度函数为各台锅炉的适应度的和；所述锅炉的适应度为所述锅炉的负荷与所述锅炉在所述负荷下的碳排放总量的乘积；以所述适应度函数最小为优化目标，利用改进布谷鸟搜索算法对额定负荷进行优化分配，得到各台所述锅炉的最优负荷；各台所述锅炉的最优负荷的和等于所述额定负荷；所述改进布谷鸟搜索算法的动态系数随迭代次数发生变化。2.根据权利要求1所述的锅炉负荷分配方法，其特征在于，所述锅炉在所述负荷下的碳排放总量根据预先建立的锅炉碳排放数据库获得；所述锅炉碳排放数据库包括每一所述锅炉的负荷与碳排放总量之间的对应关系。3.根据权利要求2所述的锅炉负荷分配方法，其特征在于，在建立所述锅炉碳排放数据库时，所述锅炉在所述负荷下的碳排放总量的计算公式为：；其中，为锅炉的碳排放总量；为锅炉所用化石燃料燃烧产生的碳排放量；为锅炉生产过程产生的碳排放量；为锅炉所用净购入电力产生的碳排放量。4.根据权利要求3所述的锅炉负荷分配方法，其特征在于，所述锅炉所用化石燃料燃烧产生的碳排放量的计算公式为：；其中，为不同燃料燃烧的重量；为加权平均含碳量；为锅炉总排渣量；为渣中碳碳元素的含量。5.根据权利要求3所述的锅炉负荷分配方法，其特征在于，所述锅炉生产过程产生的碳排放量的计算公式为：；其中，为不同种类脱硫剂消耗量；为不同种类脱硫剂中参与反应的物质的含量；为CO2的摩尔质量；为不同种类脱硫剂中参与反应的物质的摩尔质量；为锅炉发电量；为脱硫能耗比例；为单位电量产生的二氧化碳。6.根据权利要求3所述的锅炉负荷分配方法，其特征在于，所述锅炉所用净购入电力产生的碳排放量的计算公式为：；其中，为核算期内锅炉所用购入的电量；为区域电网年平均供电排放因子。7.根据权利要求1所述的锅炉负荷分配方法，其特征在于，所述动态系数随迭代次数发生变化的变化公式为：；2CN115018221A权利要求书2/2页其中，为动态系数；为变化率；为最大迭代次数；为当前迭代次数；为最小动态系数。8.根据权利要求7所述的锅炉负荷分配方法，其特征在于，所述利用改进布谷鸟搜索算法对额定负荷进行优化分配具体包括：随机生成多个初始鸟巢位置，组成初始种群；所述鸟巢位置包括每一所述锅炉的负荷，各台所述锅炉的负荷的和等于所述额定负荷；计算每一所述初始鸟巢位置的适应度函数值；对于每一所述初始鸟巢位置，利用更新公式对所述初始鸟巢位置进行更新，得到新鸟巢位置；对于每一所述新鸟巢位置，随机生成一个随机数；判断所述随机数是否大于被宿主发现的概率；若是，则返回“利用更新公式对所述初始鸟巢位置进行更新”的步骤，直至所述随机数小于或等于被宿主发现的概率；计算每一所述新鸟巢位置的适应度函数值；对于每一所述新鸟巢位置，判断所述新鸟巢位置的适应度函数值是否小于与其相对应的所述初始鸟巢位置的适应度函数值；若是，则以所述新鸟巢位置作为下一代种群的鸟巢位置，否则，则以所述初始鸟巢位置作为所述下一代种群的鸟巢位置，得到所述下一代种群；判断是否达到最大迭代次数；若是，则迭代结束，以所述下一代种群中适应度函数值最小的鸟巢位置作为最优鸟巢位置；若否，则以所述下一代种群作为下一迭代中的初始种群，以所述下一代种群中的鸟巢位置作为下一迭代中的初始鸟巢位置，返回“对于每一所述初始鸟巢位置，利用更新公式对所述初始鸟巢位置