[发明专利]基于均匀设计的多目标配煤方法

权利要求书

1.一种基于均匀设计的多目标配煤方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：

步骤1、采用BP神经网络建立单煤种与混煤种信息之间的非线性映射关系，预测混煤的煤质信息；

步骤2、选取目标因素，采用均匀设计设计相应权重，建立多目标函数；

步骤3、将步骤1中预测混煤的煤质信息代入步骤2中建立的多目标函数，得到目标函数值，利用遗传算法寻找目标函数值的最大值，得出最优混煤方案；

步骤4、计算最优方案燃煤消耗量。

2.根据权利要求1所述的基于均匀设计的多目标配煤方法，其特征在于，所述单煤种为电厂的入厂煤种，混煤种为炉前煤种。

3.根据权利要求2所述的基于均匀设计的多目标配煤方法，其特征在于，所述步骤1中BP神经网络建立单煤与混煤煤质信息之间的非线性映射关系具体按照以下步骤实施：

单煤种的信息用向量u_i表示，i为单煤的编号，单煤种有n种，则i=1,...,n；混煤种的信息用向量y_j表示，j为混煤的方案数，混煤方案有t种，则j=1,...,t；

神经网络模型中的输入层含a(a=2,3,4)个节点为单煤种的信息向量u_i，u_i+1，u_i+2，u_i+a隐含层包含40个节点，输出层含一个节点为混煤种的信息向量y_j，激活函数选取tansig函数，传递函数选取purelin函数，训练函数为traingdm。

4.根据权利要求3所述的基于均匀设计的多目标配煤方法，其特征在于，所述煤种信息u_i、y_j包括Q_net,v,ar、A_ar、M_ad、V_daf、S_t,ar、C_ar、H_ar、N_ar、O_ar、ST、SiO₂、Al₂O₃、Fe₂O₃、CaO、MgO、Na₂O、K₂O、TiO₂的含量等元素。

5.根据权利要求1所述的基于均匀设计的多目标配煤方法，其特征在于，所述选取的目标因素包括单煤的单价、燃烧的实际空气量、实际烟气量、着火点、软化温度、基底低位发热量、收到基硫、结渣特性。