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题名基于火电厂发电量预测的多目标配煤方法
被引量：7
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作者
胡涛
茅大钧
程鹏远
陈思勤
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机构
上海电力大学自动化工程学院
华能国际电力股份有限公司上海石洞口第二电厂
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出处
《煤炭转化》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期73-80,共8页
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基金
中国华能集团有限公司2020年度科技项目(HNKJ-F2002).
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文摘
分析上海某火电厂实际生产数据,建立基于Elman神经网络的火电厂发电量滚动预测模型,根据发电量历史数据本身的动态特性预测未来发电量数据,预测精度较其他算法有明显提高。将火电厂年发电量预测数据与年耗煤量数据相结合,计算出混煤平均发热量,将其作为配煤影响指标,与通过设计煤种参数构建的控煤约束指标共同构成控煤目标函数,与经济目标函数建立多目标配煤模型,采用改进交叉、变异概率的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA-Ⅱ)进行模型求解,使其更符合配煤特点。提出一种基于火电厂发电量预测的多目标配煤方法,结果表明:该配煤方法不仅充分考虑耗煤量和煤质特性约束情况,还将整个模型应用于实际配煤过程,提高了配煤结果的可靠性、实用性和灵活性,并使电厂获得了较好的经济效益。
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关键词
火电厂发电量预测
ELMAN神经网络
约束条件
多目标优化
改进的NSGA-Ⅱ算法
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Keywords
thermal power plant generation forecast
Elman neural networks
binding conditions
multi-objective optimization
improved NSGA-Ⅱalgorithm
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分类号
TD849
[矿业工程—煤矿开采]
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