申请/专利权人：上海电力大学

申请日：2023-11-07

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117787587A

主分类号：G06Q10/0631

分类号：G06Q10/0631;G06Q50/06;G06N3/006;G06F30/20;G06F111/04

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明涉及一种基于改进人工水母搜索算法的混煤掺烧配比计算方法，包括：选择待配比的不同煤种；生成待选择混煤比例；预测混煤性质；选择符合约束条件的配煤方式并计算混煤掺烧成本；改进的人工水母搜索算法寻找最优的混煤掺烧比例。与现有技术相比，本发明提出的算法在初始化种群中引入分段线性混沌映射方法，使种群的初始值在搜索空间分布更均匀；当水母根据洋流的趋势移动时引入余弦自适应权重，加强算法全局搜索的能力；在水母进行群体内部移动阶段引入正弦‑余弦策略和柯西‑高斯策略，增强了局部搜索能力，避免陷入局部最优解中。最终得到的混煤掺烧配比成本更低，其总热值最接近计划热值，实现电厂效益最大化和有效避免了煤炭资源的浪费。

主权项：1.一种基于改进人工水母搜索算法的混煤掺烧配比计算方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、选择待配比的不同煤种，并调取每种煤的煤质特性；S2、初始化改进人工水母搜索算法的相关参数；S3、将水母的初始位置作为混煤掺烧的比例，预测混煤特性；S4、判断混煤特性是否符合约束条件，若符合，则进行S5，否则，进行S10；S5、根据最低经济成本模型建立适应度函数，计算初始适应度值，并得到初始最优水母位置；S6、计算时间控制参数，确定水母的运动方式；S7、基于所述时间控制参数，根据洋流趋势移动的类型引入余弦自适应权重对个体位置进行更新；S8、根据所述时间控制参数，进行群体内部移动，通过正弦-余弦策略进行A类运动位置更新，通过柯西-高斯策略进行B类运动位置更新；S9、对更新的位置进行边界处理，同时重新计算适应度值并更新当前迭代的最优水母位置；S10、判断是否达到最大迭代次数，若是，则转至S11，否则将迭代次数加1后，转至S6；S11、完成迭代过程，输出最优的水母位置、混煤特性以及对应的最低经济成本。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海电力大学 一种基于改进人工水母搜索算法的混煤掺烧配比计算方法

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