基于机器学习的配煤掺烧决策支持系统研发

为解决火电厂燃料形势紧张、煤种复杂多变和因煤质差导致机组运行安全稳定性降低等问题,提出一种基于机器学习的配煤掺烧决策支持系统。该系统运用神经网络算法解决混煤特性非线性不可加问题,并通过差分进化算法求解多煤种、多约束条件下的最优配煤方案。系统与燃料数字化煤场、生产实时数据进行交互,建立了掺配经济、安全、环保在线评价模型,可全面评价配煤掺烧效果。实际应用效果表明,该系统投入使用后,配煤掺烧效益得到提高,可为掺烧机组的经济、安全、稳定运行提供保障。