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        燃煤電廠節(jié)能減排評(píng)價(jià)模型與方法

        2017-04-12 22:52:13溫曉強(qiáng)
        科教導(dǎo)刊·電子版 2017年4期
        關(guān)鍵詞:綜合評(píng)價(jià)

        溫曉強(qiáng)

        摘 要 我國(guó)以燃煤發(fā)電為主,導(dǎo)致電力行業(yè)成為能源消耗與環(huán)境污染大戶,電力行業(yè)節(jié)能減排的開(kāi)展勢(shì)在必行。該文從輸入、生產(chǎn)、輸出各個(gè)環(huán)節(jié)選取指標(biāo)選取燃煤電廠節(jié)能減排的評(píng)價(jià)指標(biāo),利用投影尋蹤方法建立了多元數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)模型,采用加速遺傳算法對(duì)該模型進(jìn)行求解,實(shí)現(xiàn)了燃煤電廠節(jié)能減排綜合評(píng)價(jià)。該模型最大限度地避免了傳統(tǒng)評(píng)判中權(quán)重取值的人為干擾,評(píng)價(jià)結(jié)果更為客觀。計(jì)算結(jié)果表明,該方法能夠有效地反映燃煤電廠節(jié)能減排水平。

        關(guān)鍵詞 燃煤電廠 節(jié)能減排 綜合評(píng)價(jià) 投影尋蹤 遺傳算法

        0引言

        隨著社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,能源的消耗急劇增長(zhǎng),同時(shí)化石能源的消耗帶來(lái)了環(huán)境污染,人類面臨著能源危機(jī)和環(huán)境保護(hù)兩方面的壓力。在此背景下,節(jié)能減排已成為世界各國(guó)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要戰(zhàn)略任務(wù)。

        本文采用了直接由樣本數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的探索性數(shù)據(jù)分析方法—投影尋蹤方法。所謂投影尋蹤方法就是將高維數(shù)據(jù)向低維空間投影,通過(guò)分析低維空間的投影特性進(jìn)而來(lái)研究高維數(shù)據(jù)的特征,是處理多因素復(fù)雜問(wèn)題的統(tǒng)計(jì)方法。投影尋蹤聚類模型則是依據(jù)投影尋蹤思想建立的聚類分析模型。其基本思想是:把高維度的數(shù)據(jù)通過(guò)某種組合投影到低維度子空間上,并采用投影指標(biāo)函數(shù)(目標(biāo)函數(shù))暴露評(píng)價(jià)對(duì)象集中同類的相似性與異類的差異性結(jié)構(gòu),尋找出使投影指標(biāo)函數(shù)最優(yōu)的投影值,然后根據(jù)該投影值的分布特征來(lái)分析原評(píng)價(jià)對(duì)象高維數(shù)據(jù)的分類結(jié)構(gòu)特征。由于該模型是復(fù)雜非線性優(yōu)化問(wèn)題,用傳統(tǒng)的優(yōu)化方法處理較困難,本文采用基于實(shí)數(shù)編碼的加速遺傳算法來(lái)解決其高維全局尋優(yōu)問(wèn)題。

        1 燃煤電廠節(jié)能減排評(píng)價(jià)模型與方法

        1.1 評(píng)價(jià)方法

        本文從輸入、生產(chǎn)、輸出環(huán)節(jié)選取影響燃煤電廠節(jié)能減排的評(píng)價(jià)指標(biāo),數(shù)據(jù)維數(shù)過(guò)高,不能直觀體現(xiàn)出燃煤電廠節(jié)能減排效果,利用投影尋蹤方法建立了多元數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)模型,采用實(shí)數(shù)編碼的遺傳算法對(duì)該模型進(jìn)行求解,實(shí)現(xiàn)了燃煤電廠節(jié)能減排綜合評(píng)價(jià)。

        1.2 基于遺傳算法的投影尋蹤聚類模型

        基于RAGA的投影尋蹤聚類評(píng)價(jià)模型(Projection Pursuit Classification model based on RAGA,RAGA-PPC模型)的建模過(guò)程包括以下四個(gè)步驟:

        步驟1:樣本指標(biāo)集的歸一化處理。

        把步驟3求得的最佳投影方向a*代入z(i)=a(j)x(i,j)后可得到各樣本點(diǎn)的投影值z(mì)*(i)。將z*(i)與z*(j) 進(jìn)行比較,按z*(i)值從大到小排序,則可以將樣本從優(yōu)到劣進(jìn)行排序。

        1.3 基于實(shí)數(shù)編碼的加速遺傳算法

        基于實(shí)數(shù)編碼的加速遺傳算法是在標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)的。由于SGA不能保證全局收斂性,為此,可采用第一次、第二次進(jìn)化迭代產(chǎn)生的優(yōu)秀個(gè)體的變量變化區(qū)間作為下次迭代時(shí)優(yōu)化變量新的初始變化區(qū)間,算法進(jìn)入第一步,重新運(yùn)行SGA,如此加速運(yùn)行,則優(yōu)秀個(gè)體區(qū)間將逐漸縮小,與最優(yōu)點(diǎn)的距離越來(lái)越近。直到最優(yōu)個(gè)體的優(yōu)化準(zhǔn)則函數(shù)值小于某一設(shè)定值或算法運(yùn)行達(dá)到預(yù)定加速次數(shù),算法結(jié)束,得到最優(yōu)結(jié)果。這種思想構(gòu)成了基于實(shí)數(shù)編碼的加速遺傳算法。

        1.4 燃煤電廠節(jié)能減排評(píng)價(jià)模型

        從燃煤電廠選取了7個(gè)節(jié)能減排的技術(shù)監(jiān)督指標(biāo),這7個(gè)指標(biāo)涉及輸入、生產(chǎn)、輸出等各個(gè)環(huán)節(jié),具有代表性、合理性。利用投影尋蹤聚類模型將多維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一維投影特征值,綜合反映燃煤電廠節(jié)能減排的效果。電廠基本數(shù)據(jù)為:電廠1為5€?00MW的純?nèi)济簷C(jī)組,電廠2為2€?00MW熱電聯(lián)產(chǎn)和2€?00MW的純?nèi)济簷C(jī)組,電廠3為2€?00MW的燃煤機(jī)組,電廠4為4€?00MW的純?nèi)济簷C(jī)組。節(jié)能減排評(píng)價(jià)指標(biāo)及投影特征值如表1所示。

        對(duì)表2中的節(jié)能減排評(píng)價(jià)指標(biāo)模型進(jìn)行歸一化處理,其中指標(biāo)1、3為正向指標(biāo),其余為逆向指標(biāo)。歸一化結(jié)果如下:

        采用基于實(shí)數(shù)編碼的加速遺傳算法求解上述投影尋蹤模型,選取初始種群規(guī)模為n=400,交叉概率Pc=0.8,變異概率Pm=0.80,優(yōu)秀個(gè)體數(shù)目選定為20個(gè),€%Z=0.05,加速次數(shù)為11,得出最大投影指標(biāo)值為0.5114,最佳投影方向?yàn)椋?.3936,0.4299,0.3299,0.3991,0.2450,0.4578,0.3501),求得不同燃煤電廠綜合評(píng)價(jià)的投影特征值z(mì)*(j)=(0.114,1.489,2.414,0.549)。4個(gè)電廠的投影特征值分布圖如圖2。

        從圖2中可以直觀得出,電廠節(jié)能減排效果的優(yōu)劣排序?yàn)?>2>1>3。電廠3為2€?00MW的燃煤機(jī)組,汽機(jī)熱耗率低、鍋爐熱效率較高,廠用電、耗水率均較低,并且進(jìn)行了脫硫脫硝處理,評(píng)價(jià)結(jié)果中電廠3的節(jié)能減排效果最好。電廠2中有熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組,盡管汽機(jī)熱耗率較電廠4高,但鍋爐熱效率較高,并且進(jìn)行了脫硫處理,評(píng)價(jià)結(jié)果中電廠2節(jié)能減排效果好于電廠4。電廠1技術(shù)比較落后,能耗和污染物排放均較高,評(píng)價(jià)結(jié)果中電廠1的節(jié)能減排效果最差。上述評(píng)價(jià)結(jié)果與常規(guī)的經(jīng)驗(yàn)和認(rèn)識(shí)一致,符合實(shí)際。

        根據(jù)最佳投影方向,可以進(jìn)一步分析各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響程度。將a*值進(jìn)行排序得到各個(gè)指標(biāo)的貢獻(xiàn)率大小順序依次為單位SO2排放>汽機(jī)熱耗率>廠用電>煤質(zhì)合格率>單位NOX排放>鍋爐熱效率>水耗。貢獻(xiàn)率越大的指標(biāo),對(duì)節(jié)能減排評(píng)價(jià)的影響就越大,這為節(jié)能減排提供重要的決策信息。

        從以上分析可以得出,為了促進(jìn)燃煤電廠的節(jié)能減排,應(yīng)該進(jìn)行技術(shù)的改進(jìn),包括:上大壓小,熱電聯(lián)產(chǎn),以及脫硫脫硝,同時(shí)還應(yīng)該降低廠用電、水耗率,提高煤質(zhì)合格率等。

        2結(jié)語(yǔ)

        對(duì)燃煤電廠進(jìn)行節(jié)能減排評(píng)價(jià),有利于推進(jìn)電廠的技術(shù)改造,有利于電力企業(yè)節(jié)能、降損、減排、增效。從輸入、生產(chǎn)、輸出環(huán)節(jié)選取燃煤電廠節(jié)能減排的技術(shù)監(jiān)督指標(biāo),構(gòu)建燃煤電廠節(jié)能減排評(píng)價(jià)模型。采用基于實(shí)數(shù)編碼的加速遺傳算法求解投影尋蹤聚類評(píng)價(jià)模型,克服了傳統(tǒng)投影尋蹤方法計(jì)算復(fù)雜、編程實(shí)現(xiàn)困難的缺點(diǎn),將其應(yīng)用到燃煤電廠節(jié)能減排的評(píng)價(jià)模型中。本文為電力行業(yè)節(jié)能減排評(píng)價(jià)引入一種新的研究方法。

        參考文獻(xiàn)

        [1] 曾鳴,許子智,劉曉立,劉清宇.電網(wǎng)企業(yè)節(jié)能減排效果分析模型及應(yīng)用——基于改進(jìn)TOPSIS法[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究,2012(10):12-16.

        [2] 康明,王麗萍,趙璧奎,等.基于投影尋蹤動(dòng)態(tài)聚類法的水庫(kù)水質(zhì)評(píng)價(jià)模型[J].水力發(fā)電,2013,39(1):16-19.

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