多算法优化：火电厂应对高煤价的配煤策略

本文主要探讨了在当前火电厂面临电煤供应紧张和成本高昂问题的背景下，如何通过优化配煤策略来降低成本并提高效率。文章的核心研究内容是设计一种基于多种算法的火电厂配煤优化方法。首先，研究者构建了一个数学模型，该模型的目标是寻找掺烧煤成本最低的最优组合，同时考虑到发电机组对于混煤工业成分的具体需求。这个模型的建立运用了粒子群算法的局部快速收敛特性来优化遗传算法，从而更有效地求解复杂的优化问题。 模型中的关键环节是对单混煤煤质工业成分间的非线性映射关系进行了预测。为了实现这一点，研究人员采用了混合遗传算法-玻尔兹曼机（GA-BP）神经网络模型，这是一种结合了遗传算法的全局搜索能力和BP神经网络的非线性拟合能力的技术，用于精确预测煤质变化，这对于保证配煤质量至关重要。 通过实际算例和详细的误差分析，作者验证了这种方法在煤质预测和优化配煤成本上的有效性。结果表明，该方法不仅能够准确预測煤质变化，还能在满足机组工业成分需求的前提下，显著降低燃料成本，为火电厂的实际配煤决策提供科学依据和指导。 这篇论文的主要贡献在于提出了一种有效且实用的火电厂配煤优化策略，它将多种算法相结合，包括粒子群优化、遗传算法和神经网络预测，以解决火电厂运营中的关键问题，具有很高的实际应用价值和理论研究意义。这对于提升火电厂的经济效益和节能减排具有重要意义，也为煤炭行业的技术进步提供了新的思考方向。