基于粒子群优化算法分析约束条件对配煤最优价格的影响

赵 越; 蒙 毅; 李仁义

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基于粒子群优化算法分析约束条件对配煤最优价格的影响

发电技术论坛 | 更新时间：2025-09-28

- 基于粒子群优化算法分析约束条件对配煤最优价格的影响
- Influence of constraints on optimal price of blending coal: by particle swarm optimization algorithm
- 热力发电 2017年第11期
- 作者机构：
  
  西安热工研究院有限公司,陕西,西安,710054
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TK229.6
- 网络出版日期：2017-11-27，
  
  纸质出版日期：2017
- 稿件说明：
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赵越, 蒙毅, 李仁义. 基于粒子群优化算法分析约束条件对配煤最优价格的影响[J]. 热力发电, 2017,(11).

ZHAO Yue, MENG Yi, LI Renyi. Influence of constraints on optimal price of blending coal: by particle swarm optimization algorithm[J]. Thermal power generation, 2017, (11).
赵越, 蒙毅, 李仁义. 基于粒子群优化算法分析约束条件对配煤最优价格的影响[J]. 热力发电, 2017,(11). DOI：

ZHAO Yue, MENG Yi, LI Renyi. Influence of constraints on optimal price of blending coal: by particle swarm optimization algorithm[J]. Thermal power generation, 2017, (11). DOI：

摘要

电厂配煤是一个满足所有约束条件的寻优过程，而每种约束条件对目标函数的影响均不相同。本文利用粒子群优化算法建立配煤寻优模型，分析发热量、挥发分、水分、灰分与硫分等约束条件对配煤最优价格的影响趋势，并具体分析了配煤过程中调整发热量与挥发分约束范围对配煤经济性的影响。研究表明：各个约束条件对混煤价格的影响趋势基本符合分段线性函数；约束范围经济性由函数的斜率决定，斜率绝对值越小经济性越优，越大则经济性越差；合理制定调整配煤约束条件，可进一步提高配煤的经济效应，并获得较高的煤质参数指标。本文研究方法对电厂工作人员制定配煤约束条件有很好的指导作用，有利于电厂获得更加经济的配煤掺烧方案。

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