Basé sur les caractéristiques d'écart des types de charbon réellement utilisés dans les centrales électriques thermiques actuelles, un modèle d'optimisation de la distribution du charbon est établi à l'aide de l'algorithme de groupes de particules quantiques (QPSO). Le modèle prend en compte l'économie de la distribution du charbon et les paramètres de qualité du charbon en tant que fonction objectif, et utilise le prix du charbon individuel, la chaleur, les cendres, les matières volatiles, l'humidité, le soufre, etc. en tant que contraintes. Sur la base des conditions de réception du charbon dans une centrale électrique en Mongolie intérieure, ce modèle a été utilisé pour calculer l'optimisation de la distribution du charbon. Les résultats de l'expérience de simulation montrent : comparé à l'algorithme de groupe de particules avec poids d'inertie, l'algorithme de groupe de particules quantiques présente de bonnes capacités de recherche globale et de convergence, peut rapidement et avec précision trouver la répartition optimale du charbon et le prix de distribution le plus économique.

Optimisation de la distribution du charbon; Économie; Algorithme d'optimisation de groupes de particules quantiques; Contrainte; Fonction objectif