基于自适应多目标演化机制的入炉煤配比优化方法及系统与流程

本发明属于火电厂配煤，尤其涉及基于自适应多目标演化机制的入炉煤配比优化方法及系统。

背景技术：

1、在高炉喷吹、煤气化及大型燃煤锅炉等工业过程中，入炉煤的配比直接影响燃烧效率、灰渣结渣、污染物生成水平及运行成本。不同来源原煤在灰分、挥发分、全硫、发热量、结渣性等指标上存在显著差异，单一煤种往往难以同时满足经济性与工况需求，因此需通过配比不同煤种以获得综合性能最优的入炉煤。

2、传统配煤方法主要依赖人工经验或基于线性规划的定量分析，这类策略在煤质变量较多、煤源波动较大、目标函数非线性明显时，难以获得稳定且全局最优的配比方案。近年来，遗传算法因具备全局寻优能力被用于入炉煤配比优化，但传统ga仍存在不足：

3、未利用煤质物性知识进行约束建模，难以处理煤质指标间的非线性耦合关系；

4、固定权重策略或简单帕累托排序导致多目标演化方向受限；

5、固定交叉与变异概率易引发早熟或收敛速度过慢问题。

6、随着工业现场数据采集能力提升，入炉煤配比已演变为多目标、多约束、强非线性且需在线响应的智能控制问题。传统ga难以充分挖掘数据统计结构，也难以在复杂约束下平衡成本与工况稳定性。因此，亟需构建兼具物理合理性、统计一致性与全局寻优能力的改进型演化算法，实现多目标动态权衡，提供稳定、可解释且符合工业实际的最优配比方案。

技术实现思路

1、（一）发明目的

2、为了克服以上不足，本发明的目的在于提供基于自适应多目标演化机制的入炉煤配比优化方法及系统，以解决上述技术问题。

3、（二）技术方案

4、为实现上述目的，本技术提供的技术方案如下：

5、一种基于自适应多目标演化机制的入炉煤配比优化方法，所述方法包括以下步骤：

6、（a）获取多种候选煤种的煤质参数和单价信息，所述煤质参数至少包括灰分、挥发分、全硫、低位发热量和固定碳的关键指标；

7、（b）基于锅炉运行约束、环保排放要求及煤场供应能力，构建配比优化的多维约束条件，所述约束条件包括各煤种配比上下限、总配比归一化约束、目标指标区间约束以及燃烧适配性限制；

8、（c）初始化遗传算法种群，生成多个随机煤种配比方案作为初始个体，并通过可行性修复算子对越界个体进行归一化与比例调整，确保初始种群满足工程可行域；

9、（d）针对每个配比方案，计算多目标适应度函数值，所述多目标包括经济成本目标、燃烧稳定性目标和环保排放目标，并采用动态权重机制对各目标进行归一化加权融合；

10、（e）基于当前种群的演化状态，通过预训练的轻量级策略网络动态调整遗传算子参数，包括交叉概率和变异概率；其中，所述演化状态包括种群多样性指数、目标改进率及约束违反程度；

11、（f）执行选择、交叉与变异操作生成新一代种群，并在每次操作后应用可行性修复机制以维持配比物理可实施性；

12、（g）重复步骤（d）至（f），直至满足收敛条件，输出帕累托最优解集，并从中选取代表性配比方案供工程调度使用。

13、优选的，所述动态权重机制具体为：

14、根据最近若干代中各目标函数的相对改进率自适应调整其在适应度函数中的权重；当某一目标改进缓慢时，自动提升其权重，使搜索方向向该难点目标倾斜，从而提升帕累托前沿的均衡性与覆盖度。

15、优选的，所述多目标适应度函数值的构建与评估计算具体包括：

16、对于每一个候选配比方案，计算其对应的多目标评价指标，包括经济成本目标、燃烧稳定性目标以及环保排放目标经济性目标以总成本最小化作为优化方向

17、；

18、其中，为第种煤的单价；

19、燃烧稳定性依据配煤后预测的关键燃烧参数进行计算，要求灰分、挥发分和发热量必须落入给定区间，定义性能偏差为：

20、；

21、其中，分别表示灰分挥发分和发热量；

22、环保性目标主要由配煤后的硫含量决定，因其直接关系到的排放水平，煤中硫在燃烧过程中大部分会转化为并排入大气，是造成环境污染的主要因素，为量化这一影响，建立如下损失函数：

23、；

24、为实现多目标之间的统一优化，本发明采用自适应权重适应度函数，并对目标进行归一化，使得各目标在同一尺度上参与演化计算，适应度评估贯穿整个演化过程，为后续的选择、交叉与变异提供依据，具体的，根据每个目标在最近代的相对改进率：

25、；

26、其中，防止分母为0；

27、定义权重：

28、；

29、此时，改进慢的目标将会自动增加权重，使算法关注难优化的方向，那么适应度函数可表示为：

30、；

31、在迭代过程中，适应度高的个体被选中繁殖的概率更大，而适应度低的个体被淘汰的概率更高。

32、优选的，通过预训练的轻量级策略网络动态调整遗传算子参数具体包括：首先监测种群多样性指标，这里用方差来衡量种群的分散程度，如下所示：

33、；

34、当较高时说明种群较为分散，则提高交叉概率，降低变异概率，以加速优秀基因的组合；当下降至一定阈值时说明种群趋于收敛，则降低提高，以增加扰动能力避免陷入局部最优，

35、定义当前代的演化状态向量为：

36、

；

37、基于该状态向量，本发明引入一个轻量级策略网络，其结构为包含一个隐藏层的全连接前馈神经网络，用于映射演化状态到最优算子参数，

38、；

39、其中，为网络参数；

40、所述策略网络的训练过程在离线阶段完成以下步骤：

41、利用历史入炉煤配比优化任务运行多轮传统遗传算法；

42、记录每一代的演化状态及对应的有效算子组合，即使下一代种群最优适应度显著提升的；

43、构建监督学习数据集；

44、采用均方误差损失函数对网络进行端到端训练，获得参数，

45、在在线优化阶段，将训练好的策略网络集成至演化循环中，每一代计算当前状态向量，实时输出适配当前搜索阶段的交叉与变异概率，并用于后续的选择、交叉与变异操作。

46、优选的，所述种群多样性指数通过计算种群中各配比向量的方差来衡量；当多样性高于设定阈值时，增大交叉概率、减小变异概率以促进优质基因重组；当多样性降低时，减小交叉概率、增大变异概率以增强局部扰动能力，防止早熟收敛。

47、优选的，所述轻量级策略网络为具有一个隐藏层的前馈神经网络，其输入为演化状态向量，输出为推荐的交叉概率与变异概率组合；所述策略网络在离线阶段通过监督学习方式进行训练，训练样本来源于历史配煤优化任务中记录的有效演化轨迹数据。

48、优选的，还包括：在适应度评估过程中引入动态可行性引导策略，对违反约束的个体施加基于违反程度的惩罚因子；所述惩罚因子随迭代进程自适应衰减，使得进化过程初期允许适度探索不可行区，后期逐步聚焦于可行解空间，提高最终方案的工程可执行性。

49、优选的，所述代表性配比方案包括：最低成本配比方案、最优燃烧稳定性配比方案、最低硫排放配比方案以及综合加权最优配比方案；用户可根据当前生产优先级灵活选用。

50、优选的，所述方法应用于高炉喷吹系统、煤气化装置或大型燃煤锅炉的实时配煤决策支持场景，能够响应近红外在线煤质分析数据与dcs系统反馈，实现动态闭环优化。

51、一种基于自适应多目标演化机制的入炉煤配比优化系统，包括：

52、数据采集模块，用于收集煤种煤质参数与价格信息；、

53、约束建模模块，用于配置并管理配比优化的各类工程约束；

54、自适应演化引擎，集成有遗传算法框架与轻量级策略网络，用于执行基于自适应多目标演化机制的入炉煤配比优化方法；

55、结果输出模块，用于展示帕累托最优解集及推荐配比方案，支持人机交互式选型与导出。

56、有益效果：

57、（1）多目标优化能力显著增强：通过动态调整多目标权重，算法在优化过程中能够自动平衡经济性、燃烧稳定性和环保指标，使帕累托前沿分布更加均衡，避免传统ga某些目标被弱化的问题。

58、（2）有效缓解早熟收敛，提高搜索效率：数据驱动的自适应算子调度机制，综合多维度演化状态动态调节交叉率与变异率，使算法能够在不同阶段自动调整探索与开发比例，摆脱人工经验依赖，从而有效避免陷入局部最优，提高全局搜索能力并加快收敛速度。

59、（3）在实际工程约束条件下具有更强的可行性和实用性：通过动态可行性引导策略，个体会在进化过程中逐渐满足灰分、挥发分、硫分等工程约束，使最终得到的配比方案更符合实际入炉条件，提升结果的工程可执行性。

60、（4）适应煤质波动，鲁棒性强：由于算法可根据目标改善情况与种群分布自动调节搜索策略，因此在面对不同煤源、化验误差或煤质波动时仍能保持稳定、可靠的优化性能。

61、综上，本发明方法在复杂多目标、多约束、非线性煤炭混配问题中展现出更优的收敛特性、更强的适应性与更高的工程实用价值。