[发明专利]一种基于改进熵权法的配煤掺烧模糊综合评价方法

说明书

本发明涉及一种基于改进熵权法的配煤掺烧模糊综合评价方法，包括以下步骤：1)根据影响配煤掺烧煤种选取的因素，确定评价指标集；2)根据电厂配煤掺烧实际状况要求确定评语集；3)对各评价指标的重要性进行排序并采用改进熵权法确定评价指标集中各评价指标的权重；4)构建各评价指标关于评语集的隶属度函数；5)获取每个待评价的配煤掺烧煤质方案对应的评价指标参数，并根据各评价指标的隶属度函数值合并得到模糊综合判断矩阵；6)根据模糊综合判断矩阵经过模糊变换，得到配煤掺烧模糊综合评价结果，根据选取最大隶属度的原则确定最优的配煤掺烧煤质方案。与现有技术相比，本发明具有定量优化配煤方案、可靠性和可信度高等优点。

技术领域

本发明涉及电厂配煤掺烧领域，尤其是涉及一种基于改进熵权法的配煤掺烧模糊综合评价方法。

背景技术

煤炭是我国的主要能源，随着经济的不断发展，煤炭消耗总量占能源消费总量超过50％，所以我国发电形式长时间内仍然会以燃煤火电机组为主。由于目前国内煤炭资源短缺、煤炭量供应日益紧张导致煤炭价格上涨、煤炭运输成本增加，为了节约综合成本，大多电厂尝试把煤质不同的两种或几种单煤经过机械加工，按照一定的比例进行混配，使得混煤综合性能达到要求。但是混煤配比的确定是一个多因素的综合评价的过程，考虑的因素较多，若混煤的配比不恰当，会对燃烧设备造成巨大的不良影响，比如：锅炉出力不足、燃烧不稳定、着火困难、锅炉效率降低、增加成本和污染物排放严重等问题。

目前大多电厂采用的配煤优化算法有很多，每种算法在配煤应用中存在各种各样的差异，比如BP神经网络算法应用最多，但是会受到煤种的燃烧特性数据库的影响；遗传算法有着很好的全局搜索性能，但是会受到煤种差异性大的影响，导致约束条件很复杂，计算结果不够精确；模糊综合评价可以有效建立不同煤种之间的模糊关系，但是评价指标权重需要人为设置，主观性较大，使得结果可信度降低；单纯地应用熵权法确定评价指标权重又会出现客观性太强，导致缺乏实际意义，而配煤掺烧方面的研究还有很大的研究意义和价值。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于改进熵权法的配煤掺烧模糊综合评价方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于改进熵权法的配煤掺烧模糊综合评价方法，用以获取最优的配煤掺烧煤质方案，包括以下步骤：

1)根据影响配煤掺烧煤种选取的因素，确定评价指标集；

2)根据电厂配煤掺烧实际状况要求确定评语集；

3)对各评价指标的重要性进行排序并采用改进熵权法确定评价指标集中各评价指标的权重ω_i；

4)构建各评价指标关于评语集的隶属度函数；

5)获取每个待评价的配煤掺烧煤质方案对应的评价指标参数，并根据各评价指标的隶属度函数值合并得到模糊综合判断矩阵R；

6)根据模糊综合判断矩阵经过模糊变换，得到配煤掺烧模糊综合评价结果，根据选取最大隶属度的原则确定最优的配煤掺烧煤质方案。

所述的步骤1)中，评价指标集中的各评价指标具体包括自燃特性、可磨特性、着火特性、燃烬特性、可燃特性、燃烧效率、结渣程度、经济性、稳燃特性和污染物排放。

所述的步骤2)中，评语集中的各决断具体包括优秀、良好、中等和较差。

所述的步骤3)具体包括以下步骤：

31)采用Delphi法获取每个专家对评价指标的重要性排序，并叠加形成评价指标重要性排序矩阵A＝(a_ij)_n×n，其中，a_ij为第i个指标影响程度排第j名的次数；

32)采用改进熵权法确定评价指标集中各评价指标的权重ω_i。