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一种基于组合赋权-改进TOPSIS法的配煤掺烧效果评价方法

摘要

本发明公开了一种基于组合赋权‑改进TOPSIS法的配煤掺烧效果评价方法包括:构建包含安全性、环保性、经济性的综合配煤掺烧效果评价指标体系;从电厂SIS系统中获取所述安全性、环保性、经济性指标层的各原始数据;对所述各原始数据进行标准化处理,获得初始评估向量;用层次分析法、熵权法对各指标进行赋权,通过加权平均法实现组合赋权的计算;利用灰色关联度对TOPSIS进行改进,计算各指标对正负解的贴近度,并根据所述贴近度进行评估。本发明综合全面考虑配煤掺烧方案对燃烧后产生的影响,兼顾各方面性能;得到了具有主观和客观意义的综合权重;克服了TOPSIS法中逆序问题,最优方案与理想方案有较好的一致性,结果更科学准确合理。

著录项

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-09-16

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/06 专利申请号:2022105057250 申请日:20220510

    实质审查的生效

说明书

技术领域

本发明涉及燃煤电站配煤掺烧综合评价技术领域,具体为一种基于组合赋权-改进TOPSIS法的配煤掺烧效果评价方法。

背景技术

如今,火电厂燃用非设计煤种和采用配煤混烧的情况十分普遍,锅炉设计是基于给定的煤种,入炉煤与设计煤种特性偏离导致锅炉燃烧不稳定、发电机组降低出力运行甚至停机事故的现象时有发生,机组运行的经济性、安全性和环保性受到影响。

越来越多的电厂因无法获得足够的设计煤种,从而选择多种混煤进行配煤掺烧,如何选择可靠的掺烧方案和技术指导,是提高电厂运行经济性、安全性和环保性首要考虑问题之一。因此通过提取电厂SIS系统掺烧方案中运行燃烧数据,选取具有代表性的指标,对配煤后的入炉煤燃烧效果进行综合评价,来反馈指导燃料部门对配煤方案进行调整,提高日常配煤掺烧方案精细化制定,实现了配煤掺烧效果的参考性评估和配煤掺烧过程良性闭环管理。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊,而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述存在的问题,提出了本发明。

因此,本发明解决的技术问题是:现有的多种混煤进行配煤掺烧,无法确定或选择可靠的掺烧方案做为指导,锅炉燃烧不稳定、发电机组降低出力运行甚至停机事故,以及电厂运行经济性、安全性和环保性较低的问题。。

为解决上述技术问题,本发明提供如下技术方案:一种基于组合赋权-改进TOPSIS法的配煤掺烧效果评价方法,包括:

构建包含安全性、环保性、经济性的综合配煤掺烧效果评价指标体系;

从电厂SIS系统中获取所述安全性、环保性、经济性指标层的各原始数据;

对所述各原始数据进行标准化处理,获得初始评估向量;

用层次分析法、熵权法对各指标进行赋权,通过加权平均法实现组合赋权的计算;

利用灰色关联度对TOPSIS进行改进,计算各指标对正负解的贴近度,并根据所述贴近度进行评估。

作为本发明所述的基于组合赋权-改进TOPSIS法的配煤掺烧效果评价方法的一种优选方案,其中:所述评价指标体系中的安全性、环保性、经济性为一级评价指标。

作为本发明所述的基于组合赋权-改进TOPSIS法的配煤掺烧效果评价方法的一种优选方案,其中:所述经济性指标下属有:供电煤耗率、排烟温度、锅炉热效率、炉膛出口氧量以及厂用电率五个二级指标。

作为本发明所述的基于组合赋权-改进TOPSIS法的配煤掺烧效果评价方法的一种优选方案,其中:所述环保性指标下属有:烟尘排放浓度、SO2排放浓度和NOX排放浓度三个二级指标。

作为本发明所述的基于组合赋权-改进TOPSIS法的配煤掺烧效果评价方法的一种优选方案,其中:所述安全性指标下属有:主蒸汽压力、主蒸汽温度、炉膛负压和炉膛出口温度四个二级指标。

作为本发明所述的基于组合赋权-改进TOPSIS法的配煤掺烧效果评价方法的一种优选方案,其中:所述标准化处理包括,

将矩阵X进行标准化处理得评价矩阵B=(b

若x

若x

若x

其中,x

所述成本型指标包括:所述炉膛负压、供电煤耗率、排烟温度、厂用电率、烟尘排放浓度、SO2排放浓度和NOX排放浓度;

所述中间型指标包括,所述主蒸汽压力、主蒸汽温度、炉膛出口温度和炉膛出口氧量;

所述效益性指标包括锅炉热效率。

作为本发明所述的基于组合赋权-改进TOPSIS法的配煤掺烧效果评价方法的一种优选方案,其中:所述层次分析法用于主观赋权,包括:

对同一一级指标下的多个二级指标,两两比较对上一层因素的影响,通过1-9标度法的判断矩阵对其重要程度进行表示,最终形成判断矩阵U;

进行一致性检验,当一致性比率CR<0.10时,判断矩阵U满足一致性校验;

利用几何平均法计算权重向量。

作为本发明所述的基于组合赋权-改进TOPSIS法的配煤掺烧效果评价方法的一种优选方案,其中:所述熵权法用于客观赋权,包括,

指标熵值计算,表示为:

熵值权重计算,表示为:

作为本发明所述的基于组合赋权-改进TOPSIS法的配煤掺烧效果评价方法的一种优选方案,其中:

所述加权平均方法进行组合赋权得到综合权重,表示为:

其中,k为权重分配的偏好系数。

作为本发明所述的基于组合赋权-改进TOPSIS法的配煤掺烧效果评价方法的一种优选方案,其中:

所述利用灰色关联度对TOPSIS进行改进,包括:

构建加权标准化决策矩阵;将初始矩阵X做标准归一化后得到决策矩阵B=(bij)与综合权重ci相乘,得到加权标准化决策矩阵Z:

Z=(z

其中,c

确定各指标正、负理想解;通过正类指标j

其中,j

对评价指标与正、负理想解的距离进行改进:

其中,

确定各指标正、负理想解的灰色关联度系数;第i个方案关于正、负理想解的第j个指标的灰色关联系数:

其中:ρ∈(0,1)为分辨系数,一般取0.5

确定各指标正、负理想解的加权灰色关联度:

其中,

将改进后的正负理想解距离和灰色关联度进行无量纲化:

其中,

计算各方案的贴近度,根据所述贴近度进行评估,f

其中,f

本发明的有益效果:本发明提供的配煤掺烧效果评价方法,基于经济性、安全性和环保性三个准则,综合全面考虑配煤掺烧方案对燃烧后产生的影响,可兼顾各方面的性能;采用层次分析法和熵权法分别赋予主观、客观权重,并通过组合赋权法获得综合权重,得到了具有主观和客观意义的综合权重;用灰色关联度改进TOPSIS法,克服了TOPSIS法中逆序问题,且所得最优方案与理想方案的位置和曲线形状具有较好的一致性,使评价结果更加科学、准确、公正、合理。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其它的附图。其中:

图1为本发明一个实施例提供的一种基于组合赋权-改进TOPSIS法的配煤掺烧效果评价方法的整体流程图;

图2为本发明一个实施例提供的一种基于组合赋权-改进TOPSIS法的配煤掺烧效果评价方法中标准化处理中的指标分层图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明,显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例,而不是全部实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本发明的保护的范围。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明,但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施,本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广,因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。

其次,此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例,也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。

本发明结合示意图进行详细描述,在详述本发明实施例时,为便于说明,表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大,而且所述示意图只是示例,其在此不应限制本发明保护的范围。此外,在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。

同时在本发明的描述中,需要说明的是,术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。

本发明中除非另有明确的规定和限定,术语“安装、相连、连接”应做广义理解,例如:可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接;同样可以是机械连接、电连接或直接连接,也可以通过中间媒介间接相连,也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

实施例1

参照图1~2,为本发明的一个实施例,提供了一种基于组合赋权-改进TOPSIS法的配煤掺烧效果评价方法,包括:

S1:构建包含安全性、环保性、经济性的综合配煤掺烧效果评价指标体系;

更进一步的,所述评价指标体系中的安全性、环保性、经济性为一级评价指标。

S2:从电厂SIS系统中获取所述安全性、环保性、经济性指标层的各原始数据;

更进一步的,所述经济性指标下属有:供电煤耗率、排烟温度、锅炉热效率、炉膛出口氧量以及厂用电率五个二级指标。

更进一步的,所述环保性指标下属有:烟尘排放浓度、SO2排放浓度和NOX排放浓度三个二级指标。

更进一步的,所述安全性指标下属有:主蒸汽压力、主蒸汽温度、炉膛负压和炉膛出口温度四个二级指标。

S3:对所述各原始数据进行标准化处理,获得初始评估向量;

更进一步的,所述标准化处理包括,

将矩阵X进行标准化处理得评价矩阵B=(b

若x

若x

若x

其中,x

具体的,所述成本型指标包括:所述炉膛负压、供电煤耗率、排烟温度、厂用电率、烟尘排放浓度、SO2排放浓度和NOX排放浓度;所述中间型指标包括,所述主蒸汽压力、主蒸汽温度、炉膛出口温度和炉膛出口氧量;所述效益性指标包括锅炉热效率。

应说明的是,成本型指标是指某个指标数值越小,他的效果越好。在构建的配煤效果评价体系中,炉膛负压、供电煤耗、排烟温度、厂用电率、烟尘排放浓度、SO2排放浓度、NOX排放浓度都属于成本型指标。

中间型指标是指某个指标数值在某一区间,越接近某个值,它的效果越好。在构建的评价体系中,主蒸汽压力、主蒸汽温度、炉膛出口氧量和炉膛出口温度属于中间型指标。

效益性指标是指某个指标数值越大,其效果越好。在评价体系中锅炉热效率属于效益性指标。

S4:用层次分析法、熵权法对各指标进行赋权,通过加权平均法实现组合赋权的计算;

更进一步的,所述层次分析法用于主观赋权,包括:

对同一一级指标下的多个二级指标,两两比较对上一层因素的影响,通过1-9标度法的判断矩阵对其重要程度进行表示,最终形成判断矩阵U;

应说明的是,运用层次分析法进行主观赋权,将无法量化的定性评价指标以定量的形式展现。判断矩阵为方阵,所有元素均大于0,对角线上元素为1,关于对角线对称的元素互为倒数关系。

进行一致性检验,当一致性比率CR<0.10时,判断矩阵U满足一致性校验;

具体的,其公式为:

式中,λ为矩阵U的最大特征根,n为矩阵U的阶数,RI为随机一致性指标,矩阵阶数不同RI的值不同,可查表得到。

利用几何平均法计算权重向量。

具体的,其公式为:

更进一步的,所述熵权法用于客观赋权,包括,

指标熵值计算,表示为:

熵值权重计算,表示为:

应说明的是,运用熵权法进行客观赋权,将待选方案评价矩阵视作一个包含诸多信息的系统,在进行综合评价时,若某项指标提供的信息量越大,则其在综合评价中的重要程度也越高,其权重值也越大。

更进一步的,

所述加权平均方法进行组合赋权得到综合权重,表示为:

其中,k为权重分配的偏好系数。

应说明的是,考虑到仅用主观方式来判断其权重会有随机性,所以结合熵权法通过运行数据客观评价各指标重要程度,通过组合赋权法,即考虑到主观因素又结合客观因素,使赋权的结果尽可能的与实际结果接近,增加了评估结果的可靠性。

S5:利用灰色关联度对TOPSIS进行改进,计算各指标对正负解的贴近度,并根据所述贴近度进行评估:

更进一步的,所述利用灰色关联度对TOPSIS进行改进,包括:

构建加权标准化决策矩阵;将初始矩阵X做标准归一化后得到决策矩阵B=(b

Z=(z

其中,c

确定各指标正、负理想解;通过正类指标j

其中,j

对评价指标与正、负理想解的距离进行改进:

其中,

应说明的是,对评价指标与正、负理想解的距离进行改进目的是为了消除TOPSIS中的逆序问题。

确定各指标正、负理想解的灰色关联度系数。第i个方案关于正、负理想解的第j个指标的灰色关联系数:

其中:ρ∈(0,1)为分辨系数,一般取0.5

确定各指标正、负理想解的加权灰色关联度:

其中,

将改进后的正负理想解距离和灰色关联度进行无量纲化:

其中,

应说明的是,利用灰色关联度改进TOPSIS法,克服了TOPSIS法中逆序问题,且所得最优方案与理想方案的位置和曲线形状具有较好的一致性。

计算各方案的贴近度,根据所述贴近度进行评估,f

其中,f

应说明的是,各方案通过在电厂SIS系统中选取配煤掺烧运行数据组合。

实施例2

参照图1-2,为本发明的一个实施例,提供了一种基于组合赋权-改进TOPSIS法的配煤掺烧效果评价方法,其实际应用过程:

为全面反映混煤入炉后燃烧状态,以燃烧数据为依据,整理影响燃烧状态的指标建立指标体系,如图1所示。具体为建立经济性、环保性和安全性三个一级评价指标,经济性指标下属供电煤耗、排烟温度、飞灰含碳量、炉膛出口氧量以及空气预热器漏风率五个二级指标;环保性下属烟尘排放浓度、SO2排放浓度和NOX排放浓度三个二级指标;安全性下属主蒸汽压力、主蒸汽温度、炉膛负压、炉膛出口温度以及火焰强度五个二级指标,数学表达式为:

U={U

S2、以上海某电厂1号燃煤机组运行数据为例,在电厂SIS系统中选取5种掺烧方案在稳定工况下的12个评估指标数据进行评估,将指标进行量化处理,如表一所示。

表1五种掺烧方案数值

S3、采用层次分析法进行专家打分计算主观权重,采用熵权法对量化数据计算客观权重,最后组合赋权计算得到综合权重,如表2所示。

表2综合权重数值表

S4、采用灰色关联度改进TOPSIS,根据计算,可到达无量纲化处理的灰色关联度及改进后的正负理想距离,如表3所示。

表3正负理想距离数值表

根据公式计算改进TOPSIS法的相对贴近度,偏好系数μ取0.5,得最终评价结果:

f

可见最终评估结果为方案三综合评价结果更好,更满足电厂环保性、安全性和经济性要求,符合模型评价结果,故基于组合赋权-改进TOPSIS法的配煤掺烧效果评价模型符合电厂实际,具有实际指导意义。

实时例3

参照表4,为本发明的一个实施例,提供了一种基于组合赋权-改进TOPSIS法的配煤掺烧效果评价方法,为了验证本发明的有益效果,通过对比实验进行科学论证。

表4效果对比

本文方法与传统TOPSIS法评价结果基本一致,验证了该评价模型的适应性和有效性。与传统TOPSIS法相比较,方案A与方案C排名略有差别,因为传统TOPSIS法中当评价对象距离正负理想解相近时,存在单一欧式距离无法准确反映各掺烧方案位置的缺陷,而本发明提出的改进加权灰色关联度能够准确反映各方案与最优方案间的距离,并克服了传统TOPSIS法中的逆序问题,其评价结果准确度提高。

应说明的是,整体上,在以往研究中,对配煤方案的执行效果评价研究较少,只有一些理论的数学模型,没有与电厂实际运行数据相结合,没有真正得到评价结果,也没有将传统的一些评价方法应用到配煤掺烧效果评价当中。本发明的创新在于建立安全性环保性经济性综合评价指标体系后,结合不同掺烧方案的实际运行数据和专家评判,将评价算法应用到配煤掺烧效果评价体系中,得到最终评价结果。

算法上,是将评价方法中TOPSIS法进行改进,使得更加精确地表述评价对象与理想解的贴合度,根据贴近程度大小来对各方案进行排序得到最终评价结果。

应说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的精神和范围,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

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