通过智优算法形成标杆指标实现节煤降耗的方法与流程

本技术涉及节煤降耗的相关，尤其是涉及一种通过智优算法形成标杆指标实现节煤降耗的方法。

背景技术：

1、国家将开发利用可再生能源作为保障能源安全、调整能源结构的重要举措，我国风电、光伏等可再生能源装机规模快速发展。

2、目前，火电机组节煤降耗主要采用耗差指标分析方法，通过对火电机组运行中的关键参数进行监督分析，并将这些参数的实际运行值与基准值进行比较，由两者的差值计算出各参数对基准煤耗的影响。然而，单独以耗差分析法只能判断某一参数对经济性的影响量，无法考虑多项指标对煤耗的影响。

技术实现思路

1、本技术旨在提出一种通过智优算法形成标杆指标实现节煤降耗的方法，能够综合多项指标对煤耗的影响，通过对多项指标的调优来实现节煤降耗。

2、第一方面，本技术实施例提供了一种通过智优算法形成标杆指标实现节煤降耗的方法，应用于火电机组，包括如下步骤：

3、获取火电机组的历史指标值及其对应的历史煤炭利用率和历史利润值；

4、根据所述历史指标值通过预设规则得到第一标杆指标值；

5、根据正常利用率指标值群和低利用率指标值群建立蚁群，其中，所述正常利用率指标值群为所述第一标杆指标值的预设周期内煤炭利用率大于或等于预设值的指标值；所述低利用率指标值群为所述第一标杆指标值的预设周期内煤炭利用率小于预设值的指标值；

6、对所述蚁群进行分化，得到分化后蚁群；

7、根据所述分化后蚁群通过蚁群算法进行信息素计算，得到信息素矩阵；

8、根据所述信息素矩阵进行路径寻优，得到最优标杆指标值及其他所有标杆指标值；

9、根据预设权重值和所述历史利润值计算所述最优标杆指标值的第一价值，当所述第一价值大于或等于预设利润值，则所述最优标杆指标值为所述火电机组的最终标杆指标值。

10、本技术实施例中，通过获取火电机组的历史指标值及其对应的历史煤炭利用率和历史利润值；根据历史指标值通过预设规则得到第一标杆指标值；根据正常利用率指标值群和低利用率指标值群建立蚁群，其中，正常利用率指标值群为第一标杆指标值的预设周期内煤炭利用率大于或等于预设值的指标值；低利用率指标值群为第一标杆指标值的预设周期内煤炭利用率小于预设值的指标值；对蚁群进行分化，得到分化后蚁群；根据分化后蚁群通过蚁群算法进行信息素计算，得到信息素矩阵；根据信息素矩阵进行路径寻优，得到最优标杆指标值及其他所有标杆指标值；根据预设权重值和历史利润值计算最优标杆指标值的第一价值，当第一价值大于或等于预设利润值，则最优标杆指标值为火电机组的最终标杆指标值。如此，能够综合多项指标对煤耗的影响，通过对多项指标的调优来实现节煤降耗，提升利润值。

11、在一些实施方式，所述通过智优算法形成标杆指标实现节煤降耗的方法还包括：

12、计算历史指标值的预设时间段的历史利润值均值；

13、当所述预设时间段的历史利润值均值小于预设范围，则预设利润值保持不变；

14、当所述预设时间段的历史利润值均值大于或等于预设范围，则根据所述历史利润值均值更新所述预设利润值。

15、在一些实施方式，所述通过智优算法形成标杆指标实现节煤降耗的方法还包括：

16、当所述第一价值小于预设利润值，则根据所述预设权重值和所述历史利润值计算第二优标杆指标值的第二价值；

17、当所述第二价值大于或等于预设利润值，则所述第二优标杆指标值为最终标杆指标值；

18、当所述第二价值小于预设利润值，则根据所述预设权重值和所述历史利润值计算第三优标杆指标值的第三价值，依次类推，直至得到价值大于或等于预设利润值的最终标杆指标值。

19、在一些实施方式，所述根据所述分化后蚁群通过蚁群算法进行信息素计算，得到信息素矩阵的计算公式为：

20、

21、τij(t+1)＝(1-ρ)τij(t)+δτij

22、

23、

24、其中，为第t代蚂蚁中第k只蚂蚁从城市i至城市j的概率，ω为信息素的重要程度，为启发因子的相对重要程度，τij(t)为第t代蚂蚁中从城市i至城市j的信息素，nij(t)为第t代蚂蚁中从城市i至城市j的启发因子，jk(i)为蚂蚁k当前可以选择的城市，dij(t)为城市i至城市j的距离，δτij为m只蚂蚁对在城市i至城市j这条路径上留下的信息素总和，为第k只蚂蚁在城市i至城市j这条路径上留下的信息素，q为第k只蚂蚁所拥有的信息素总和，ρ为取值为0至1的信息素稀释程度，lk为第k只蚂蚁走过的路径总距离。

25、在一些实施方式，所述根据预设权重值和所述历史利润值计算所述最优标杆指标值的第一价值，包括：

26、构建初始神经网络模型，根据预设周期内的历史指标值及其对应的历史煤炭利用率和历史利润值对所述初始神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型及其输出的预设权重值；

27、根据所述最优标杆指标值及其对应的历史利润值和所述预设权重值进行价值计算，得到所述第一价值。

28、在一些实施方式，所述获取火电机组的历史指标值，包括：

29、获取火电机组的所有历史指标；

30、根据所述所有历史指标进行聚合分析，得到历史指标及其对应的所述历史指标值。

31、在一些实施方式，所述根据所述历史指标值通过预设规则得到第一标杆指标值，包括：

32、根据预设指标和所述历史指标值生成第一指标值；

33、根据第一预设指标值范围对所述第一指标值进行筛选，得到第二指标值；

34、根据第二预设指标值范围对所述第二指标值进行筛选，得到所述第一标杆指标值。

35、第二方面，本技术实施例提供一种通过智优算法形成标杆指标实现节煤降耗的系统，应用于火电机组，所述通过智优算法形成标杆指标实现节煤降耗的系统包括：

36、数据获取模块，用于获取火电机组的历史指标值及其对应的历史煤炭利用率和历史利润值；

37、第一标杆指标值获取模块，用于根据所述历史指标值通过预设规则得到第一标杆指标值；

38、蚁群建立模块，用于根据正常利用率指标值群和低利用率指标值群建立蚁群，其中，所述正常利用率指标值群为所述第一标杆指标值的预设周期内煤炭利用率大于或等于预设值的指标值；所述低利用率指标值群为所述第一标杆指标值的预设周期内煤炭利用率小于预设值的指标值；

39、分化模块，用于对所述蚁群进行分化，得到分化后蚁群；

40、信息素计算模块，用于根据所述分化后蚁群通过蚁群算法进行信息素计算，得到信息素矩阵；

41、寻优模块，用于根据所述信息素矩阵进行路径寻优，得到最优标杆指标值及其他所有标杆指标值；

42、最终标杆指标值计算模块，用于根据预设权重值和所述历史利润值计算所述最优标杆指标值的第一价值，当所述第一价值大于或等于预设利润值，则所述最优标杆指标值为所述火电机组的最终标杆指标值。

43、本技术实施例中，通过获取火电机组的历史指标值及其对应的历史煤炭利用率和历史利润值；根据历史指标值通过预设规则得到第一标杆指标值；根据正常利用率指标值群和低利用率指标值群建立蚁群，其中，正常利用率指标值群为第一标杆指标值的预设周期内煤炭利用率大于或等于预设值的指标值；低利用率指标值群为第一标杆指标值的预设周期内煤炭利用率小于预设值的指标值；对蚁群进行分化，得到分化后蚁群；根据分化后蚁群通过蚁群算法进行信息素计算，得到信息素矩阵；根据信息素矩阵进行路径寻优，得到最优标杆指标值及其他所有标杆指标值；根据预设权重值和历史利润值计算最优标杆指标值的第一价值，当第一价值大于或等于预设利润值，则最优标杆指标值为火电机组的最终标杆指标值。如此，能够综合多项指标对煤耗的影响，通过对多项指标的调优来实现节煤降耗，提升利润值。

44、第三方面，本技术实施例提供了一种通过智优算法形成标杆指标实现节煤降耗的电子设备，包括至少一个控制处理器和用于与所述至少一个控制处理器通信连接的存储器；所述存储器存储有可被所述至少一个控制处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个控制处理器执行，以使所述至少一个控制处理器能够执行上述的通过智优算法形成标杆指标实现节煤降耗的方法。

45、第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行上述的通过智优算法形成标杆指标实现节煤降耗的方法。

46、本技术的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本技术的实践了解到。