CN115018221A - 基于改进布谷鸟搜索算法的锅炉负荷分配方法及系统 - Google Patents
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Abstract
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。
Description
技术领域
本发明涉及热电厂锅炉控制技术领域，特别是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。
背景技术
随着社会的发展，对电力行业碳减排提出了更高的要求。目前很多热电厂都存在多台锅炉同时运行的情况，由于多台锅炉在不同负荷下碳排放水平不同，因此，如何合理规划不同锅炉的运行过程，从而减少热电厂的碳排放成为热电厂碳减排的研究重点。
基于此，亟需一种锅炉负荷分配技术，以合理规划锅炉的运行过程。
发明内容
本发明的目的是提供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，对布谷鸟搜索算法进行改进，能够更加准确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。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种基于改进布谷鸟搜索算法的锅炉负荷分配方法，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。
一种基于改进布谷鸟搜索算法的锅炉负荷分配系统，所述锅炉负荷分配系统包括：
构建模块，用于建立适应度函数；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；
优化模块，用于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。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明用于提供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，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。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例1所提供的锅炉负荷分配方法的方法流程图；
图2为本发明实施例1所提供的碳排放总量的计算示意图；
图3为本发明实施例1所提供的改进布谷鸟搜索算法的求解示意图；
图4为本发明实施例2所提供的锅炉负荷分配系统的系统框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供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，对布谷鸟搜索算法进行改进，能够更加准确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。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
实施例1：
为了解决“如何合理规划不同锅炉的运行过程，从而减少热电厂的碳排放”这一技术难题，本实施例先通过数学计算、大数据分析技术建立了锅炉碳排放数据库，再通过改进布谷鸟搜索算法对热电厂锅炉负荷进行优化分配，以提供一种锅炉间负荷分配的优化方法，能够对锅炉负荷进行合理分配，以合理规划锅炉的运行过程，减少热电厂的碳排放。
具体的，本实施例用于提供一种基于改进布谷鸟搜索算法的锅炉负荷分配方法，如图1所示，所述锅炉负荷分配方法包括：
S1：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；
适应度函数的表达式为：
其中，
为适应度函数；B为锅炉的总个数；
为第i台锅炉的负荷；
为第i台锅炉在负荷
下的碳排放总量。
作为一种可选的实施方式，锅炉在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，锅炉碳排放数据库包括每一锅炉的负荷与碳排放总量之间的对应关系。在获得锅炉的负荷后，则可基于该锅炉碳排放数据库确定锅炉在该负荷下的碳排放总量。
锅炉碳排放数据库的建立过程可以包括：对于每台锅炉，计算其在不同负荷下的碳排放总量，以建立不同负荷与碳排放总量之间的关系，从而建立锅炉碳排放数据库。并且，在不同负荷下热电厂锅炉的运行过程中，可以实时采集相关信息，以实时计算锅炉在不同负荷下的碳排放总量，更新完善锅炉碳排放数据库的信息。
在建立锅炉碳排放数据库时，本实施例提出一种锅炉在负荷下的碳排放总量的计算方式，如图2所示，所用的计算公式为：
其中，
为锅炉的碳排放总量，单位为t；
为锅炉所用化石燃料燃烧产生的碳排放量，单位为t；
为锅炉生产过程产生的碳排放量，单位为t；
为锅炉所用净购入电力产生的碳排放量，单位为t。
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，单位为t；
为加权平均含碳量，按照入炉燃煤量和含碳量加权统计计算得到，单位为%；
为锅炉总排渣量，单位为t；C为渣中碳碳元素的含量，单位为%。将每一种燃料的碳排放量求和，即可得到锅炉所用化石燃料燃烧产生的碳排放量。
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，单位为t；
为不同种类脱硫剂中参与反应的物质的含量，单位为%；
为CO2的摩尔质量，为44g/mol；
为不同种类脱硫剂中参与反应的物质的摩尔质量，单位为g/mol；
为锅炉发电量，单位为kW/h；
为脱硫能耗比例，单位为%；
为单位电量产生的二氧化碳，单位为tCO2/kWh。将每一种脱硫剂的碳排放量求和，即可得到锅炉生产过程产生的碳排放量。
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，单位为MWh；
为区域电网年平均供电排放因子，单位为tCO2/MWh。
基于上述锅炉碳排放数据库，本实施例通过改进布谷鸟搜索算法，对额定负荷下不同锅炉间负荷分配的碳排放总量进行寻优，最终得出各个锅炉的最优负荷，使得在额定负荷下不同锅炉的碳排放水平最低。
S2：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。
本实施例对布谷鸟搜索算法所做的改进在于，令动态系数随迭代次数发生变化，通过使动态系数的值动态变化来参与循环迭代，使得算法的精度更高，得到的结果更加准确。动态系数随迭代次数发生变化的变化公式为：
其中，
为动态系数，
>0；
为变化率，
，用来控制减小的幅度；
为最大迭代次数；
为当前迭代次数；
为最小动态系数，
，防止步长因子缩减到0。
和
的大小取决于问题的规模。
基于此，如图3所示，利用改进布谷鸟搜索算法对额定负荷进行优化分配可以包括：
（1）参数初始化。设置种群规模：N；最大迭代次数：
；被宿主发现的概率：pa；步长因子：
；变化率：
；最小动态系数：
。
（2）种群初始化。随机生成N个初始鸟巢位置，组成初始种群；鸟巢位置包括每一锅炉的负荷，即不同锅炉的负荷组成一个鸟巢位置，鸟巢位置可表示为（
），且各台锅炉的负荷的和等于额定负荷。
（3）计算每一初始鸟巢位置的适应度函数值；
具体的，根据初始鸟巢位置中各台锅炉的负荷，从锅炉碳排放数据库中查找确定各台锅炉的碳排放总量，将各台锅炉的负荷和碳排放总量带入适应度函数，即可得到该初始鸟巢位置的适应度函数值。
（4）对于每一初始鸟巢位置，利用更新公式对初始鸟巢位置进行更新，得到新鸟巢位置；
本实施例所用的更新公式为：
其中，
为新鸟巢位置，也即第p+1代的第w个新鸟巢位置；
为初始鸟巢位置，也即第p代的第w个初始鸟巢位置，初始鸟巢位置和新鸟巢位置一一对应；
为动态系数；
为步长因子，
，大小取决于问题的规模，该值是常量，它具有固定的、有限的时间复杂度；
为莱维飞行产生的随机值；
为随机变量。
布谷鸟随机选择宿主巢下蛋，此过程采用基于莱维飞行的随机游走。莱维飞行符合下式的概率分布：
其中，u为概率分布；p为概率。利用此式即可生成莱维飞行产生的随机值。
（5）对于每一新鸟巢位置，随机生成一个随机数R；判断随机数R是否大于被宿主发现的概率pa；若是，则返回“利用更新公式对初始鸟巢位置进行更新”的步骤，直至随机数小于或等于被宿主发现的概率；
需要说明的是，在返回“利用更新公式对初始鸟巢位置进行更新”的步骤时，是重新对随机数R大于被宿主发现的概率pa的新鸟巢位置所对应的初始鸟巢位置进行更新，而并非对所有的初始鸟巢位置进行更新。
（6）计算每一新鸟巢位置的适应度函数值；
具体的，根据新鸟巢位置中各台锅炉的负荷，从锅炉碳排放数据库中查找确定各台锅炉的碳排放总量，将各台锅炉的负荷和碳排放总量带入适应度函数，即可得到该新鸟巢位置的适应度函数值。
（7）对于每一新鸟巢位置，判断新鸟巢位置的适应度函数值是否小于与其相对应的初始鸟巢位置的适应度函数值；若是，则以新鸟巢位置作为下一代种群的鸟巢位置，否则，则以初始鸟巢位置作为下一代种群的鸟巢位置，得到下一代种群；
即比较两代鸟巢适应度函数值，保留适应度函数值较优的鸟巢位置，组成下一代种群。
（8）判断是否达到最大迭代次数；
（9）若是，则迭代结束，以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；
即若达到最大迭代次数
，即可输出最优鸟巢位置，该最优鸟巢位置中所包含的各台锅炉的负荷即为各台锅炉的最优负荷。
（10）若否，则以下一代种群作为下一迭代中的初始种群，以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“对于每一初始鸟巢位置，利用更新公式对初始鸟巢位置进行更新，得到新鸟巢位置”的步骤。
通过采用改进布谷鸟搜索算法，能够得到每台锅炉的最优负荷，按照给出的最优负荷来指导锅炉的运行过程，能够最小化不同锅炉的碳排放水平。
作为一种可选的实施方式，本实施例还可利用改进布谷鸟搜索算法对各台锅炉的负荷分配比例进行寻优，此时，适应度函数中的负荷则应当写为负荷分配比例与额定负荷的乘积，在锅炉碳排放数据库中查找碳排放总量时，则先令负荷分配比例乘以额定负荷得到负荷，再利用该负荷去确定碳排放总量，还需要保证各个鸟巢位置的负荷分配比例的和为100%，以得到各台锅炉的最优负荷分配比例，令最优负荷分配比例乘以额定负荷，即可得到各台的锅炉的最优负荷。
本实施例通过数学计算、大数据分析技术建立了锅炉碳排放数据库，使得热电厂能够更清晰的核算碳排放总量数据，有利于后续的负荷分配过程。对布谷鸟搜索算法进行改进，能够使得算法的精度更高，得到的结果更加准确。通过锅炉负荷的合理分配，能够最大限度的减少热电厂的二氧化碳排放。
实施例2：
本实施例用于提供一种基于改进布谷鸟搜索算法的锅炉负荷分配系统，如图4所示，所述锅炉负荷分配系统包括：
构建模块M1，用于建立适应度函数；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；
优化模块M2，用于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。
本说明书中每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
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：
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进行更新，得到新鸟巢位置”的步骤。
9.根据权利要求8所述的锅炉负荷分配方法，其特征在于，所述更新公式为：
其中，
为新鸟巢位置；
为初始鸟巢位置；
为动态系数；
为步长因子；
为莱维飞行产生的随机值；
为随机变量。
10.一种基于改进布谷鸟搜索算法的锅炉负荷分配系统，其特征在于，所述锅炉负荷分配系统包括：
构建模块，用于建立适应度函数；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；
优化模块，用于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。
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