申请/专利权人：浙江大学

申请日：2021-09-26

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN113869399B

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06N3/006;G06N20/00;G06Q50/06;G06F17/18

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2022.01.21#实质审查的生效;2021.12.31#公开

摘要：本发明公开了一种基于决策树和蚁群算法的电厂锅炉效率优化方法。本发明针对已有的锅炉效率回归模型往往输入参数很多但回归效果提升不大，且过多的参数大大增加计算负担，提出置换重要性方法对参数进行排序，选取对锅炉效率的影响相对较大的重要参数进行锅炉效率建模。针对锅炉效率建模和操作参数寻优大多停留在理论阶段，对实际工况中的参数调整幅度、前后调整行为的一致性未曾考虑，本发明提出在蚁群算法的适应度函数中增加操作参数的惯性调节部分和偏置调节部分。由此，本发明能够高效地根据锅炉的实时机组运行参数，实现电厂锅炉操作参数的优化，保证锅炉效率始终处于最佳水平。

主权项：1.一种基于决策树和蚁群算法的电厂锅炉效率优化方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、采集与电厂中的锅炉效率有关的机组运行参数和操作参数的历史数据，并创建训练数据集，对训练数据集数据进行预处理；S2、利用回归决策树判断所述训练数据集中的每个参数对锅炉效率的重要度并按照重要度对参数进行排序，选取排序靠前的若干参数作为参数集合，并以参数集合作为输入参数重新优化回归决策树的超参数；S3、基于优化得到的回归决策树改进蚁群优化算法的框架及核心算子，得到用于优化锅炉效率的蚁群优化算法；S4、将所述参数集合中所有机组运行参数的当前参数值作为蚁群优化算法的输入，由蚁群优化算法对所述参数集合中所有操作参数进行寻优，输出使锅炉效率最高的操作参数值，用于对电厂锅炉进行效率优化；在步骤S301中，所述蚁群优化算法通过模拟蚁群觅食寻找最短路的过程来寻找提高锅炉效率的参数，核心算子的步骤如下：S3011、根据信息素计算转移概率，计算公式为： 其中m为当前解空间中的可行解的个数，τi代表当前迭代进行前第i个蚂蚁个体对应的信息素浓度，τs代表当前迭代进行后蚂蚁个体的第s个可行解对应的信息素浓度；S3012、根据转移概率Pi更新操作参数的可行解的值，公式如下： 其中，随机数rands∈[-1,1]，P0为转移概率常数，中间参数X表示更新前的操作参数的可行解，X′表示更新后的操作参数的可行解，lower与upper分别代表操作参数可行解的搜索空间的下限和上限；S3013、根据当前信息素更新下一次迭代的信息素，信息素更新公式为：τi＝1-ρ*τi+Q*fX3其中，Q为常数，表示蚂蚁循环一次所释放的信息素总量；ρ为信息素挥发系数；fX为适应度函数，fX越大，蚂蚁所在的可行解X对应位置的信息素越高；所述蚁群优化算法中，适应度函数用于对蚁群算法搜索空间中的可行解的优劣进行定量评价，公式为：fX＝YX+αIX+βBX4其中：第一部分YX为将可行解X的参数值作为回归决策树的输入，由回归决策树输出的可行解的锅炉效率回归值；第二部分αIX为惯性调节部分，其中系数α为负数，参数IX的计算公式为： 其中，n为待寻优的操作参数的个数，xk表示待寻优的第k个操作参数，Bxk为当前时刻第k个操作参数优化后的值，Axk为当前时刻第k个操作参数的实际值，Dxk为当前时刻的前一个时刻中第k个操作参数的实际值，Cxk为当前时刻的前两个时刻中第k个操作参数的实际值；第三部分βBX为偏置调节部分，其中系数β为负数，参数BX的计算公式为： 所述步骤S4具体包括以下步骤：S41、将所述参数集合中所有机组运行参数的当前参数值作为蚁群优化算法的输入，由蚁群优化算法对所述参数集合中所有操作参数进行随机初始化，得到一系列操作参数向量；S42、基于蚁群优化算法对操作参数向量进行迭代寻优，每一轮迭代均需要将每组操作参数向量分别和当前的机组运行参数向量结合并作为回归决策树的输入参数，对每组操作参数向量对应的锅炉效率进行回归；S43、经过蚁群优化算法的不断迭代，迭代出锅炉效率最高的最佳操作参数向量，并基于回归决策树对该最佳操作参数向量和当前的机组运行参数向量进行回归得到对应的锅炉效率，并将回归得到的锅炉效率与当前实际锅炉效率作比较，若回归得到的锅炉效率更高，则将锅炉系统中各操作参数的值调整为所述最佳操作参数向量中的各操作参数值，否则依然保持锅炉系统中各操作参数的值不变。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江大学 一种基于决策树和蚁群算法的电厂锅炉效率优化方法

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