火电厂原煤混配经济模型的研究与应用

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1、华北电力大学（保定）硕士学位论文火电厂原煤混配经济模型的研究与应用姓名：张省申请学位级别：硕士专业：管理科学与工程指导教师：孙薇20071220华北电力大学硕士学位论文摘要摘要近年来，越来越多的火电厂燃用混煤，通过恰当选择煤种进行合理配比，使得混煤的特性适合电站锅炉的运行，达到提高燃烧效率、降低燃料成本、减少锅炉磨损、降低污染排放等效果。因此，原煤混配对火电厂的经济效益和安全运营意义重大，已成为火电厂燃煤管理和经营管理工作的重要内容。在充分考虑火电厂安全性秘经济性的基础上，对火电厂原煤混配的经济模型进行了研究；通过对模型求解方法的总结，指出目前电厂配煤求解的难点在于对混煤煤质的准确预测；建立了

2、基予支持尚量机组合预测的混煤煤质预测模型，实证研究结果证明了该模型的有效性；最后，对火电厂原煤混配的综合效益进行了系统地分析。关键词：火电厂，原煤混配，支持向量机，组合预测，综合效益A B S T R A C TM o r ea n dm o 糟t h e r 嫩a lp I 口w 嚣p l 勰t sb 瑚般w i 也b l 既I d 她c o a l 也e s ey e a 瑙T h e ys e l e c tm e 襁删a t ec o a l s 龃dm i X 瓠舰掣o p e r l y 弱t om 威eb l 锄翻1 9 a 1 s 舭a l i t i 铺、n贼曩妇垃垃撇g e

3、 s 蹲e c 至磊e d 螽琵辨啊嚣西a 瞰b o i l e 鹅。W e 戤a b l e 埝a c 撼e v e 娃瓣e 敛燃o fi n 肿V i n gc c 咀l b 磷溉o ne 臌d e n c 弘托d u c i ：n gm e lc o s t s ，r e “c i I l gb o i l 盯a _ b r 鹳i o n 觚dl o w e r耐l 越臻趣砸s s i o 端也露鹾b 鹣瑟b l 蠛l 幽g 弧、碉黟妇礞镪盛垂醣氇ep I 淹斑跹ds 叠是哆o ft h e 姗a lp o w 盯p l 引t s 甜db e c o m e s 嬲：i m p O r

4、t a 吼t 嬲p e c to fb u m i l 峪c o a lm 锄a g e m 铋ta 1 1 d代捌掷越y 街辍掇誉溅l e 珏t C o 戚d e r i l 塔壤es a f I e 够a n db e n e 6 to ft h 黻m a lp o w 嚣p l 姐t ，搬ee c 饿蝴嫩e 撒o d e lo f 强wc O a lb l e n d i n gi sr 舔e a r c h e d T h r o u g h 洲啷l m 撕z i l l gt h em o d ds o l u t i o nm “h o d ，i ti sp o i I l t e

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6、 a n gX i n g ( m a n a g e m e n ts c i e n c ea n de n g i n e e r i n g )D i f e c t e db yp S u 觳W 蕊K E YW o 冀D S ：t h e r l 鞋魏lp o w e rp l 建摊1 I ，r 曩we o 曩lb l e 珏d i 琏g ，s 娃p p o l 嚯V e c 重o rl 珏鑫c h i 娃e ，c O m b i n a t i o np r e d i c t i o n ，s y n t h e t 萱c a lb e n e f i t华北电力大学硕士学位论文

7、摘要摘要近年来，越来越多的火电厂燃用混煤，通过恰当选择煤种进行合理配比，使得混煤靛特性适合电站锅炉静运行，达到提高燃烧效率、降低燃料成本、减少锅炉磨损、降低污染排放等效果。因此，原煤混配对火电厂的经济效益程安全运营意义重大，已成为火电厂燃煤管理和经营管理工作的重要内容。在充分考虑火电厂安全性秘经济性的基础上，对火电厂原煤混配的经济模型进行了研究；通过对模型求解方法的总结，指出目前电厂配煤求解的难点在于对混煤煤质的准确预测；建立了基于支持商量祝组合预测的混煤煤质预测模型，实证研究结果证明了该模型的有效性；最后，对火电厂原煤混配的综合效益进行了系统地分析。关键词：火电厂，原煤混配，支持向量机，组合

8、预测，综合效益A B S T R A C TM o 姐dm O 舱t h 娃m a lp I 唧髅p l a n t sb 啪w i 也b l 铹m i n g a l 也e s ey e a 描田措ys e l e c tm e 即删a t ec o a l s 踟dm i 】【l h 锄辫0 p 甜y 勰t om a ：k eb l 蝴d i n g a l sq u a l i t i 鹪、n谢蛾也ef 姐寥s 单e c i 氛e d 钕p 铲嚣曩麓lb o i l e 鹅W e 瓣8 麟el o 艇e 赡l l 赡e 攮娥o fi n 靴V i n gc c 煅l b 溉o ne 伍d

9、 e n a Xr c d u c i n gm e lc o s t s ，衲c i I l gb o i l 盯a _ b r 鹳i o n 觚dl o w e r薹斌l 毽蠡I l l 捻耐s s i o 糕；霸燃垂宅匿蠢b l e n 幽g 主sV i 鬻y 矗曩p o 锄董b f 趣e 即鑫t 鑫l 逆s 鑫垂i 嘘yo ft h 联m a lp o w 盯p l a n t Sa n db e c ( m e sa ni n 驴r t a n t 龋p e c to fb 啦c o a lm a n a g 锄e n ta n d烈捌m ym 雒a g e m 翰毛C o f l

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11、p p e r t y 刚i c d o nm o d e lb 雒e do nS V M 如b i l l a t i o nf o r e c 嬲ti s 骼t a ：b l i s h e d ，e X p e r i m e n t灏瞄毽V 矗母娃玲霉彘商懈懿s 萌瞧e 激。越F i 魁蠢 董玲s 粥斑蕊c a 薹b 既e 纛to f 也e m 越p o 强材p l 黼t sc o a lb l e n 幽喀i s 勰a b ，z e d Z h a I l gX i n g ( m a n a g e m e n ts c i e n c ea n de n g i n e e r

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13、研究成果。据本人所知，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得华北电力大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：杰公必每日期：业沙关于学位论文使用授权的说明本人完全了解华北电力大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；学校可允许学位论文被查阅或借阅；学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；同意学校可以用不同方式在不同媒体上发表、

14、传播学位论文的全部或部分内容。( 涉密的学位论文在解密后遵守此规定)作者签名：日期：狐飨导师签名：华北电力大学硕士学位论文1 1 课题背景第一章绪论弟一早三百了匕1 1 1 火电厂实际燃煤与设计煤种不符进入2 0 0 3 年以后，由于煤炭市场紧俏，出现供不应求的局面。我国火力发电厂燃煤供应有两个明显的变化趋势：一是煤种多变，电厂进煤来源纷杂；二是煤质变差，供应电力生产的劣质煤逐年增多n 3 。这两种变化趋势，使到厂煤质远离锅炉值，如果直接入炉燃烧，对锅炉运行的安全性、经济性及使用寿命都有恶劣的影响，造成设备事故、停炉、停电的现象时有发生。众所周知，电厂锅炉是根据特定煤种设计制造的，只有燃用与设

15、计煤种特性相符的煤种时，锅炉燃烧才能达到最佳效果。实际煤种煤质与设计上的差异给锅炉安全性、经济性带来的影响大至在以下几个方面：( 1 ) 锅炉出力下降，机组不能满发；( 2 ) 锅炉效率降低，发电煤耗增加；( 3 ) 煤种多变，煤质劣化，使电厂助燃油量增加；( 4 ) 炉膛结渣，受热面超温；( 5 ) 燃料费用和发电成本增加；( 6 ) 完善化改造工作量大，费用高幢1 。总之，煤种多变、煤质劣化对锅炉及电厂的安全性、经济性影响很大，为了解决这些问题，许多研究部门和锅炉工作者做了许多工作，较为普遍的措施是调整燃烧系统的运行，改进燃烧系统，如采用新型燃烧方法和改进锅炉及燃烧器结构等。这些措施虽然取

16、得了一定效果，但只是暂时的，未能从根本上解决问题，而且费用大，改进后仍存在煤质不适应问题口3 。火电厂原煤混配就是要发挥各单种煤的特点，相互取长补短，将原本不适合单烧的煤，经过合理配制，制成一个新煤种，使其煤质与锅炉特点相适应，并能保证混煤质量有相对的稳定性。因此，原煤混配是解决锅炉煤质适应性问题的一个行之有效的方法，电厂燃用混煤时，若煤种选择恰当、配比合理、混合均匀，并创造良好的燃烧条件，就能发挥各煤种的优越性，给锅炉的安全性和经济性带来良好的影响。1 1 2 厂网分开，竞价上网随着国家经济的发展及电力体制改革的深入，我国的电力行业已经逐步摆脱粗放型管理，运行机制也已经逐步由计划经济向市场经

17、济发展，厂网分开、竞价上网已经开始实施，发电企业面临的竞争日趋激烈，如何降低发电成本，提高机组效率，直接关系到发电企业的生存与发展。燃料费用在火力发电厂发电成本中所占比重已达到7 0 8 0 ，是各火电厂值得l华北电力大学碛士学位论文关注的对象。特别是在近年来，电煤价格不断上涨，发电成本随之上升，发电企业面对的压力增加，迫切希望通过对掺烧的研究，找到对降低燃料成本有利的因素或方法。煤炭供应进入市场经济时代后，电厂有可能在保证锅炉安全、经济运行的条件下，同时选用几个煤种搭配燃烧，以降低燃料费用。燃用优质煤的电厂，也可掺入部分劣质煤，使总体煤价降低，减少发亩晚太沃| 瞳魇攥湛配县拯高审I 厂兹盏、

18、增强企业竞争力的有效途径H 焖。1 1 3 我国煤烟型大气污染严重我国是以火力发电为主的国家，煤是火力发电的主要燃料。由于大量燃煤，我匿的大气污染主要是煤烟型污染，总悬浮颗粒物，二氧化硫，氮氧化物是主要污染物。据统计，由于燃煤而形成的烟尘与二氧化硫，目前分别占全部降尘量及二氧化硫排放量的7 3 和9 0 。全国已有6 2 3 的城市总悬浮微粒年平均浓度超过国家二级标准，日平均浓度超过国家三级标准；S 0 。排放量的持续增加使我国酸雨覆盖面积占国土面积的3 0 ，酸雨污染给森林和农作物造成的损失每年达数百亿元嘲H 1 。中国大型火电企监应用脱硫设施主要面临着两个闻遂：一是脱硫设施一次性投资太高，

19、往往占到电厂总投资的2 0 以上，资金压力过大；二是运营成本高，脱硫装置的运行成本基本上要占发电总成本的l O 左右，每公斤硫的去除成本约为2 元人民币左右，折合成发电成本合O 0 2 O 0 3 元千瓦时，现在尚没有相应的补贴和政策倾斜来维护电厂的经济效益，使其无法在竞价上网中获得优势。同时，目前的环保排硫罚款只有每公斤O 2 元入民币，根本不足以调动企业脱硫的积极镌。因此，短期内我国环保形势难有显著改观。在全球寻求经济和环境资源相互发展的今天，解决我国煤炭利用效率低、污染严重的问题，发展混配煤技术是关键之一。火电厂进行原煤混配，能极大地减少污染物的排放，显著改善大气质量和周围环境，尤其是添

20、加固硫剂和助燃剂的环保型混配煤，能使S O 。排放量减少碡e 一5 0 麓以上。1 1 。4 “十一五 与“十七大节能减排的提出中华人民共和国国民经济和社会发展第十一个五年规划纲要提出了“十一五舻期间节能减摊的主要目标：到2 0 l O 年，万元国内生产总值能耗由2 0 0 5 年的1 2 2吨标准煤下降到王吨标准煤以下，降低2 0 左右；“十一五期间，主要污染物排放总量减少1 0 ，到2 0 1 0 年，：氧化硫排放量由2 0 0 5 年的2 5 4 9 万吨减少到2 2 9 5 万吨。这是贯彻落实科学发展观，构建社会主义和谐社会的重大举措；是建设资源节约型、环境发好型社会的必然选择；是推进

21、经济结构调整，转变增长方式的必由之路；是2华北电力大学硕士学位论文提高人民生活质量，维护中华民族长远利益的必然要求。当前，实现节能减排墨标面 疆的形势十分严峻。最然2 6 年节麓藏摊王诈取褥了积极进展，但却没有实现年初确定的万元G D P 能耗降低4 和主要污染物排放减少2 篱的嚣标，加大7 嚣十一五挣后四年节能减撵工作的难度。更为严峻的是，2 0 0 7 年一季度，工业特别是高耗能、高污染行业增长过快，占全国工业能耗和二氧化硫排放近7 0 的电力、钢铁、有色、建材、石油加工、化工等六大行业增长2 0 6 ，两比加快6 。6 个酉分点。与此同时，各方面工作仍存在认识不到位、责任不暖确、措施不配

22、套、政策不完善、投入不落实、协调不得力等问题。这种状况如不及时扭转，不仅2 0 0 7 年节能减捧工作难以取得骧显进展，搿十一五捧节能减摊的总体霉标也将难以实现。2 0 0 7 年l O 月1 5 日，胡锦涛同志在中国共产党第十七次全国代表大会上的报告指出，加强能源资源节约和生态环境保护，增强可持续发展能力。坚持节约资源和保护环境的基本国策，关系人民群众切身利益和中华民族生存发展。必须把建设资源节约型、环境友好型李会放在工业化、现代化发展战略的突出位置，落实到每个单位、每个家庭。要完善有利于节约能源资源和保护生态环境的法律和政策，加快形成可持续发展体制机制。落实节麓减摊工作责任制。开发和推广节

23、约、替代、循环利用和治理污染的先进适用技术，发展清洁能源和可再生能源，保护土地和水资源，建设科学合理的能源资源利用体系，提高能源资源利用效率。为了使燃煤的煤质满足锅炉运行指标范虽，减少污染物排放等，著使火电厂的经济效益尽可能提高，唯一可行的选择是发展洁净煤技术。原煤混配是符合中豳国情静洁净煤技术嘲，所以本课题是电力工业燃煤管理和经营管理的重大课题。1 2 原煤混配的研究概况 。2 。1 国内原煤混配研究概况在我国，混煤在电厂锅炉上的使用相巍广泛，其主要原因可概述如下：( 王) 发电装机容量增大，煤的耗量也越来越大，因而很难保证烧单一煤；( 2 ) 我国煤炭分布与煤炭用户的位置不匹配，北煤南运，

24、从而使煤熙运输能力不足，不得不混烧；( 3 ) 我国劣质煤的储量很大，为了使这部分煤在电厂中得到使用，往往将其与优质煤进行掺烧；( 4 ) 一些烧劣质煤的电厂，为了改善其燃烧性能，在其中掺烧一定的好煤；( 5 ) 很多电厂的实际燃煤与设计煤种不符，出现很多问题，因而往往采用混烧的方法，以使其能满足锅炉的运行要求蹲1 。壶于混煤使用的广泛性，我国近年来也开展了混煤的研究工作，如煤炭科学院北京煤化所、浙江大学、西安热工所、哈尔滨发电设备成套设计研究所、华中理工华北电力大学硕士学位论文大学煤燃烧国家重点实验室和株洲洗煤厂等单位对混煤进行了一些研究。煤炭科学院北京煤化所提出了混煤优化配方的数学模型n

25、眦1 ，并开发了混煤优化配方的应用软件n 2 _ 们。但由于混煤的煤质特性与单种煤之间并非简单的线性关系，线性模型的混煤煤质预测误差通常很大，按线性模型得出的配煤方案进行混配，有可能造成严重的后果。浙江大学对混煤煤质指标的线性可加性进行了研究“翮，指出煤的某些煤化指标是非线性可加的，并把神经网络方法应用予混煤n 蚰n ，探索了混煤的新技术和方法。但神经网络结构和类型的选择过分依赖于经验的缺陷，降低了其应用和发展的效果。薅安热工所在研究劣质煤燃烧和锅炉改造时对电厂混煤特性、结渣特性作过研究。他们使用热天平、一维火焰燃烧炉等试验装置，研究了晋东南无烟煤及其混煤的燃烧特性，试验结果表明：阳心无烟煤在

26、2 0 骐鬻及其以上容量锅炉机组燃用时掺入3 0 潞安贫煤或2 0 黄陵烟煤，其火焰稳定性会得到较大提高，锅炉的机械不完全燃烧损失吃单烧阳心无烟煤有所减少，但掺入黄陵烟煤对炉内结渣趋势增强，故实际应用时推荐采用掺潞安贫煤。此外，他们还对混煤的灰渣粘温特性进行了研究，发现了不同煤种混烧时粘温特性交化的规律。哈尔滨发电设备成套设计研究所等国内有关单位的专家在大量调查研究舱基础上就如何掺烧混煤提出了如下看法：( 1 ) 不同煤种掺烧时，煤质特性对燃烧的影响很大，火电厂应用嚼，必须对其进行溅定；( 2 ) 性质相近的煤种，如褐煤与长烟煤混合对燃烧可靠性和经济性影响不大，可按任何比例掺烧；( 3 ) 燃

27、烧性能有一定差异的煤种，如褐煤与焦煤掺烧时，虽可稳定燃烧，僵对经济性及其他参数有影响，须通过实验确定最佳掺烧比；( 4 ) 燃烧性能相差悬殊的煤种，如褐煤与贫煤混合，会使经济性大幅度下降，在一般情况下不宜采用；( 5 ) 在煤粉炉中燃用混煤时，为了消除它们对运行的不利影响，在应用之前应仔细测定煤和灰的特性，并尽可能对混煤进行燃烧试验。华中理工大学煤燃烧国家重点实验室对混煤的挥发分析邂规律、混煤的着火特性、燃烧的燃尽特性、混煤的结渣特性、混煤的硫和氮的析出特性等进行了研究，建立了混煤燃烧的数学模型，预测混配煤的燃尽度m q 伽。由此可见，国内对火电厂原煤混配己做了大量的研究工作，但对混煤的煤履指

28、标与组成该混煤的各单煤相应煤质指标之间的关系尚不太了解，目前混煤煤质预测方法主要有线性预测方法和神经网络预测方法两种，预测结果均不太理想，不能有效地反映电厂配煤的实际情况，因此有必要对混煤煤质的非线性特性进行深入研究，并在此基础上建立优良的混煤煤质预测模型。这怒目前原煤混配领域最急需解决，也是最困难的问题之一。4华北电力大学硕士学位论文1 2 2 国外原煤混配研究概况在国外，混煤的概念在六十年代或六十年代以前就有报导。早期的混煤使用，科学性差。最先的混煤研究，主要是炼焦工业的需要。混煤在锅炉上的使用只是近几十年的事情，而对其特性研究约始于7 0 年代中期。随着电力工业的迅速发展，燃煤锅炉越来越

29、多，因而混煤在电站锅炉上的使用日益广泛。由于混煤的广泛使用，这就促使燃烧领域的研究工作者开始对混煤的特性进行研究：一方面是通过试验总结出各种规律，为电站锅炉应用混煤提供依据；另一方面是开发各种混煤燃烧技术和燃烧设备。从事这一研究较早的国家有：美国、德国、日本、英国、西班牙、荷兰、加拿大等。有关混煤的研究主要包括：混合系统和混合方法的研究、混煤着火燃烧性能的研究、采用混煤方法减轻结渣的研究、采用混煤方法降低N O x 及S O x 排放量的研究，混煤燃烧设备及燃烧技术的研究心卜矧。( 1 ) 美国电厂用煤大部分为优质煤，在煤粉炉中燃烧不成问题，而将精力集中于污染物的控制。对混煤的研究也是如此。东

30、部、中部含硫较多，分别为1 8 3 8 和2 5 5 O ，洗选后也在1 5 2 5 和2 O 3 5 ；而西部煤含硫少，约为O 3 1 5 。东部和中部的电厂须使用西部煤或采用脱硫装置，才能满足S O x 排放要求。采用东部、中部煤掺烧西部煤，既可以减少运费与脱硫装置，又能满足排放要求。研究表明，东、中部高硫煤( 含硫3 1 ) 中仅掺烧1 0 的西部低硫煤( 含硫O 3 ) ，比单烧高硫煤运行费用低6 0 。由此可见，混煤的效果显著。美国在采用混烧降低S O x的排放方面进行了较深入的研究。与此同时，也考虑了解决其他一些问题，如：用混煤的办法保证含灰量和发热量稳定。保证煤质稳定，既可降低现

31、役电厂的运行费用，又可降低新电厂的投资和运行费用。如拉比德( L a b a d i e ) 联合电厂的配煤系统，用低硫煤与高硫煤相配，限制煤炭硫分的上限，可以节约大量的低硫煤，减少石灰石吸附剂用量，每年可节约4 8 0 0 万美元；其配煤工艺常采用仓配和堆配。( 2 ) 德国混煤燃烧起于7 0 年代初。当时，一些烧褐煤的电厂因其质量性能常常偏离设计指标，使电厂无法满负荷运行。因而将褐煤与烟煤混烧，通过混烧来提高低热值褐煤的利用价值。P t o l e m o s i s 和A 1 i v e r i 电厂的运行情况表明，在褐煤中掺烧一定量的烟煤，烟煤量为1 5 时，除能满负荷运行外，还取得了

32、以下效果：更高的燃烧稳定性，粗灰及飞灰中未燃成分降低，出口烟温下降。另外，其进一步的研究指出，必须加强对煤质特性、煤灰特性的研究，才能保证混煤的有效燃烧。近几年，德国对混煤的燃烧特性及燃烧混煤的各种燃烧室和燃烧器以及配煤设备进行了较为深入的研究，如德国的V R K u h u 研究了混煤的着火性和可磨性，并对燃用混煤5华北电力大学硕士学位论文的电站的初投资和运行经济性进行了分析。德国的J Z e l k o w s k i 等人研究了不同氧浓度下不同细度的混煤的着火情况，主要结论如下：混煤的掺混比例对煤的着火点有一定影响；在低氧环境中，混煤的着火特性随掺混比例变化的趋势是不同的；对于粗颗粒煤，

33、不同的氧浓度下，掺混比例的变化对着火性的影响明显。( 3 ) 日本日本是一个资源短缺的国家，燃料依赖进口，为了减少运输费用，近几年开始扩大利用发热量高的无烟煤等低挥发分煤，因而出现了在煤粉锅炉中混烧无烟煤和石油焦等低挥发分燃料的倾向。然而，传统水平的燃煤锅炉燃烧混煤时会出现各种各样的问题，这样就促使了日本燃烧界对混煤的特性及燃烧技术进行了深入研究，有些混煤燃烧的技术已推广应用，例如石川岛播磨重工业公司对原来烟煤和混煤水平燃烧的锅炉进行了应用反应管的试验和应用燃烧试验炉的试验，充分地掌握了低挥发分煤混烧时的燃烧特性，在此基础上设计了混烧低挥发分煤的5 3 0 T h 锅炉。目前，日本针对混烧不同

34、煤种时出现的污染物增加及未燃损失增加等问题正在进行更深入的研究。( 4 ) 其它国家为防止结渣、沾污和腐蚀，并形成稳定火焰，荷兰常燃用混煤。混烧后的结渣和腐蚀均降低。西班牙的劣质煤储量较多。为充分利用这些煤，也采用掺烧方法，西班牙的J o a q u i nG a n z a l e sB l a s 在研究低挥发分煤燃烧时，也研究了混煤的燃烧特性，西班牙的一些劣质煤，灰分含量为1 6 5 5 ，平均为4 5 ，研究表明，造成发电设备可用率下降的主要原因是锅炉结渣和磨煤机磨损，还有一个问题是某些高灰分煤的挥发分可燃物含量低，因此难以燃烧，可采用高挥发分煤与低挥发分煤的混合燃料进行锅炉试烧，混合

35、煤的挥发分为1 2 1 6 ，灰分小于4 5 ，结果说明：当采用混合燃料时，由于燃烧效率和可用率提高，带来了好的经济效益。加拿大研究了用配煤的方法调节煤的燃烧及飞灰特性，主要结论有，燃用配煤的煤粉炉可以通过调节配入煤的比例来减少或避免运行中经常遇到的问题；岩相学和热重法可用于研究配煤的燃尽特性，如果飞灰中的可燃物超过1 2 ，会导致除尘器效率下降；降低氧化性飞灰中的可燃物，可以配入活性强的高挥发分煤以强化燃烧。但也有研究表明，测得配煤飞灰含碳量降低仅仅是表明高活性煤的燃尽度较大，总的飞灰含碳量并未改变。英国利用配煤燃烧可将燃煤灰分控制在1 7 以下，收到了减轻或消除结渣的良好效果。综上所述，国

36、外混煤技术虽己开发应用，但在理论研究方面有待深入，特别是6华北电力大学硕士学位论文原煤混配的经济模型、混配煤的煤化参数( 如煤的发热量、煤的挥发分、煤的灰融点等) 的准确预测等方瑟的研究迸需进一步加强秘探索。1 3 论文主要研究内容( 1 ) 介绍了火电厂原煤混配的概念、目的和原则、质量控制指标、混配方式、工艺流程及优越性。( 2 ) 对火电厂原煤混配经济模型进行了研究，并介绥了模型的主要求解方法，指出目前电厂配煤求解的难点在于对混煤煤质的准确预测。( 3 ) 根据组合预测和支持向量机的有关理论，建立了基于支持商量祝组合预测的混煤煤质预测模型：( 4 ) 为了验证支持向量机组合预测模型的预测效

37、果，对混煤实测数据进行实证研究；( 5 ) 对火电厂原煤混配经济模型的应用效果进行了系统地分析。7华北电力大学硕士学位论文第二章火电厂原煤混配概述2 1 火电厂原煤混配的概念火电厂原煤混配是以煤化学、煤的燃烧动力学和煤质测试等学科和技术为基础，将不同类别、不同质量的单种煤通过筛选、破碎、按不同比例混合和配入添加剂等过程，改变单种煤的化学组成、物理性质和燃烧特性，充分发挥单种煤的煤质优点，相互取长补短，制成满足锅炉设备要求的新煤种。火电厂原煤混配可达到充分利用煤炭资源、煤质互补、适应用户燃煤设备对煤质要求、提高燃煤效率和减少污染物排放的目的乜 。2 2 火电厂原煤混配的目的和原则火电厂原煤混配的

38、目的就是要发挥各组分单煤的特点，克服单煤不适应燃烧要求的缺点，通过合理混配，制成适合锅炉燃烧的混煤，实现合理用煤，提高锅炉运行的经济性和安全性。为达到此目的，火电厂原煤混配要遵循以下几个原则：( 1 ) 配制完成的混煤要满足锅炉燃烧的需要，即满足用户的需求。( 2 ) 遵循经济效益原则，即在配煤过程中尽量节约价钱昂贵的优质煤，扩大本地煤和廉价煤的比例，同时，做到在满足锅炉要求基础上，尽量减少参配煤种的种类，以简化混配工艺和生产成本。通常以三种单煤掺混为佳，一般不超过四种，条件合适时也可以只用两种。( 3 ) 要注意降低混煤的磨损性，延长锅炉的使用寿命，控制混煤硫分在合适的范围内，并控制其他污染

39、物的生成。( 4 ) 遵循运距最短原则，即应尽量减少使用远距离的外地煤量，以减少运输损失和运输造成的环境污染，这一原则也体现在经济效益原则中。2 3 火电厂原煤混配的质量控制指标原煤混配质量控制指标的选取是根据不同煤质对锅炉燃烧及火电厂运行的影响及不同类型锅炉和火电厂对煤质有不同的技术要求来确定的。火电厂质量控制指标的选取应遵循如下四个基本原则：( 1 ) 应能最大限度地反映出煤的燃烧特性；( 2 ) 测定应简单易行，最好能实现快速检测或在线检测；( 3 ) 应与有关工业用煤质量国家标准相配套。为确保煤炭的合理利用和对路8华北电力大学硕士学位论文供应，我圈己制定毒有关电厂动力煤质量的国家标准，

40、G B 7 5 6 2 8 7 发电煤粉锅炉用煤质量，该标准对煤质指标均做出了具体丽明确的规定，G B 7 5 6 2 8 7 ( 发电煤粉锅炉用煤质量) 规定的煤质指标有：干燥无灰基挥发分；收到基低位发热量；干燥基灰分；水分；干燥基全硫和煤灰熔融性软化温度。在选取混配煤质量控制指标时，必须充分考虑上述标准对各项煤质指标的要求。( 4 ) 应与电厂燃煤设备对煤质的要求相配套。般电厂锅炉由于种类较多，对煤质的要求较复杂，目前尚无统一的用煤质量国家标准，必须根据电厂的实际情况，结合电厂燃煤设备对煤质的要求及煤炭资源特点，选取适宜的混配煤质量控制制指标。我国开展原煤混配较早的几个省、市都己根据本地区

41、能够得到的煤炭资源及煤质特点，制定出各自的质量控制指标。北京市规定的煤质指标有：空气干燥基高位发热量、空气干燥基挥发分、牢气干燥基灰分、收到基全水分和粒度。天津市规定的煤质指标有：收到基低位发热量、干燥无灰基挥发分、收到基全水分和粒度。上海市规定的煤质指标有：收到基低位发热量、干燥无灰基挥发分、收到基全水分、收到基全硫、焦渣特征和粒度。江苏省规定的煤质指标有：收到基低位发热量、收到基挥发、收到基全水分、收到基灰分、收到基全硫、露定碳和粒度。根据上述有关的标准，结合煤的燃烧理论，目前比较普遍采用的煤质指标主要有：收到基低位发热量、干燥无灰基挥发分、干燥基灰分、干燥基全硫、收到基全水分和煤灰熔融性

42、啪，。2 4 火电厂原煤混配方式电厂采用何种混配方式取决于电厂的实际情况，如煤场设旌、大小、锅炉容量等。目前，燃煤电厂所采用的配煤方法有体积法和质量法。体积法是将一定体积的一种煤与特定体积的另一种或几种煤混合；质量法是将一定质量的一种煤与另一种或几种特定质量的煤配合达到预定比率。配煤方式主要有：仓混式、床混式、带混式及炉内直接混合方式等汹，。( 1 ) 仓混式系统此种方式是将不同的煤种在混煤仓内混合。混合仓一般采用多室结构，不同煤储存在不同室内，按预先设置好比侧取出混合。仓混式配煤系统占地面积小，混煤简单方便，扬尘少，噪声低，但因混煤量少，不适合子大型火电厂。( 2 ) 床混式系统此种方式是在

43、煤场进行。将不同的煤按一定方式分层堆放在一起，然磊由取煤机纵向取煤。堆煤的层数决定了混煤的均匀性。床混式系统混煤量大，方式简单，华北电力大学硕士学位论文不需要特殊设备，均匀性好，可长时闻大燕混煤。对容量大、煤种较固定的火电厂，这种方式遮常最有效、最经济。最大缺点是对煤质变他的爱应能力差，必须准确地掌握来煤质量，以便改变煤层中的煤比例。( 3 带混式系统此种方式是在输送带上进行。从两个或多个煤堆上按一定比例取出并置于一条输送带上其突出优点是煤质易于调节。当煤质变化时，只簧调节不同煤堆的取煤比铡，就可调节混煤煤震，缺点是系统较复杂，需要多条输送繁；( 4 ) 炉内直接混合方式将不同煤按一定缆铡从炉

44、膛的不同位置送入，如在鬻型炉膛中将烟煤从下部一次风目送入，面将无烟煤从上部温度较高的区域送入幸这样，增加了无烟煤舱着火条件，保证无烟煤的充分燃烧。有些电厂则在燃烧器入口处将煤混合，并在入口处将不犀煤种切换，增加了煤释鳇选择性。采用戴方法需要对聚煤与锅炉豹适庭性佟更深入研究，以提高运行管理水平。2 5 火电厂原煤混配工艺流程不同煤种混粼燃烧时，准确计量、配合均匀以及煤质检测是必须考虑的问题。动力配煤的工艺原则流程见图2 一圭。一般采焉舞精度电子皮带秤给料，受中心撬房主电脑控制，并设有测灰的在线检测仪和快速分析相结合的在线检测系统，测出配煤酶主要参数，鸯动将数据输入主电脑，与设定鑫冬数据对毙，超差

45、时自动调整配院和控制给料量，这套设施保证了配煤质量的稳定和符合设定的质量指标。此赡，尚有一套完善的化验设备和现代化商晶煤炭采样装置，以保证各种原料煤和配煤的化验数据具有正确性和代表性，可作为商品质量检验依据u 。2 。6 火电厂原煤混配的优越性火电厂原煤混配是我国合理利用煤炭资源不可缺少的技术工程环节，是节能、提效、减少燃煤污染的有效措施。其优越性主要表现在以下几个方面豁扣瑚：( 圭) 提高锅炉热效率，节约煤炭资源我国电厂锅炉的热效率偏低，其主要原因之一是实际供应锅炉的煤质与锅炉设计煤质不褶适应，使煤震与炉型严重脱节。过去，以改变炉型去适应多交的煤质，结果有的锅炉网投产就得改。这种“削足适履”

46、的做法既浪费大量资金，又不能满足生产需要。原煤混配可以根据电厂锅炉对煤质的要求，扬长避短，优劣匠补，稳定质量。据统计，烧混配煤魄烧单耪煤的热效率酉提离S 。王甍圭O 。7 罄，锅炉溅力可提高1 5 3 一3 7 4 6 ，炉渣含硫量可降低6 一1 0 ，节煤在5 以上。因此，采取原煤混配，l O华北电力大学硕士学位论文图2 一l 配煤工艺流程可使煤质满足不同炉型的要求，达到提高锅炉热效率、节约煤炭的目的。( 2 ) 减少污染物排放，改善空气质量我国电厂锅炉由于大量燃用未经处理的原煤，造成的污染特别严重。原煤混配是成熟可行酶燃蒋鸯羹工技术，弥补了煤炭洗选冤法全露控制与调控煤质指标的不足，能生产出

47、符合电厂锅炉煤质指标的“新煤种”，可以达到减少二氧化硫、烟尘等污染物的排放，改善空气质量的目的。经国家环保总局污染控制司对使用混配煤实测鉴定，烟尘排放量可降低4 l ，二氧化硫排放量可降低2 6 7 ，节煤率可提高6 8 。由此可见，为了改善当前燃煤现状，控制空气环境污染，发展原煤混配是一条优先技术途径。( 3 ) 充分利用当地煤炭资源，做到物尽其用充分利用当地现有的煤炭资源，尤其是当地廉价的小矿煤，是我国的一项能源政策。原煤混配正好可以利用优化配方，取其所长，避其所短，尽量多用当地煤，既节约运输费用，又可做到物尽其用。( 4 ) 低质煤部分代替优质煤使用对电厂锅炉来说，单烧优质煤“良材劣用”

48、，适当掺烧低质煤( 如褐煤、高获煤等) ，经优化配方，改善其燃烧性能，可取其所长，减少优质煤用量，正好使煤质华北电力大学硕士学位论文适合锅炉设计煤种要求，保证锅炉热效率和出力。这样，原煤混配不仅能合理利用煤炭资源，充分发挥煤炭的总体效益，也降低了成本，提高了发电企业的经济效益。可见，原煤混配不仅能节约能源，使煤炭资源得到充分、合理地利用，而且能极大地减少污染物的排放。霞此，发展与推广原煤混配对持续发展以煤为主髓隰民经济具有现实和长远的意义。1 2华北电力大学硕士学位论文第三章火电厂原煤混配经济模型及其求解方法火电厂原煤混配逶常是在满足锅炉安全运行的前提下，充分考虑火电厂经济性，使配比方案达到最

49、优，用以指导生产实践。因此电厂配煤，实际上是一个多约束条件下( 对混煤煤质的要求) 的最优规划闻题。本章对火电厂原煤混配的经济模型进行了研究，并介绍了其主要求解方法。3 。1 火电厂原煤混配经济模型的建立3 。1 约束条件( 1 ) 混煤的煤质特性约束锅炉对燃煤的各项煤质指标有特定的要求，不同炉型的锅炉对混配煤的煤质参数的要求也有所不同。电厂配煤的酋要任务是使配混煤的煤质参数满足燃煤锅炉的要求a 假设适应某一炉型的第_ 个技术指标I 的上限为4 ，下限为q ，则用拧种单煤配制的混煤的第歹个技术指标就必须在彳，露f 之间，这就是原煤混配的基本约束条件舯伽，即乃芑4公式( 3 1 )霉s 岛公式(

50、 3 2 )根据第二章确定的原煤混配的质量控制指标，锅炉对煤质指标的约束主要包括以下几方面：l ，发热量单位重量的煤完全燃烧的热效应，称为煤的发热量或热值。发热量是评价煤质的一项重要指标。不同炉型的锅炉对煤的发热量要求不同。如果煤的发热量高于锅炉用煤所要求兹指标，刘因为煤燃烧过旺，有大量烟尘排出，不仅浪费了煤炭，还污染了环境，发热量过高时，可能会烧坏炉膛，影响生产；如果煤的发热量小于锅炉用煤所要求的指标，则一方面煤炭燃烧不完全，煤炭燃烧效率低，浪费资源，另一方面影响锅炉出力。因此，煤种混配时，发热量应满足约束条件：Q ksQ 煤蠛Q k2 ，挥发分公式( 3 3 )把煤隔绝空气加热到9 0 0

51、 。C 左右，煤中的有机物质和一部分矿物就会分解成气体或液体逸出，再减去煤中的水分，剩下的就是挥发分。挥发分不是煤中固有物1 3华北电力大学硕士学位论文质，而是煤在特定条件下的热分解产物，所以确切地说，煤中挥发分含量应该叫挥发分产率。挥发分是煤质的重要指标，也是判断煤的着火性能、燃烧稳定性能的首要指标。不同的锅炉对煤的挥发分要求有所不同，只有当煤的挥发分含量与锅炉设计煤种的挥发分指标一致时，煤才能稳定燃烧，燃烧效率最高，锅炉出力最好；否则，煤的燃烧不稳定，燃烧效率低，锅炉出力差，严重时可能导致锅炉熄火，影响正常生产。对于具体一台煤粉炉，对挥发分适应范围很窄，挥发分不能小于某个低限圪以维持低负荷

52、燃烧的稳定性和经济性。挥发分也不能高于某个上限圪。，以防止燃烧器喷口烧坏或其它事故。因此，混配煤时，挥发分应满足约束条件：矽sp 麓煤sp 二“3 ，灰分煤的灰分是指煤中所有的可燃物完全燃烧，列分解、化合等复杂反应后剩下的残渣。公式( 3 4 )煤中矿物质在一定温度下产生一系煤的灰分的高低取决于煤中矿物杂质含量的多少，矿物杂质含量高，煤的灰分就高，煤的质量就差；反之，煤的灰分则低，煤的质量就好。由于煤在燃烧过程中，矿物质吸收热量产生分解，因而煤的发热量随煤中灰分的增高而降低。灰分高了，不仅使煤的热值降低，增加热能的消耗，还会由于灰的结渣而引起操作困难，使锅炉出力和煤的燃烧效率降低，严重时可能会

53、引起息炉、停电事故。大多数电厂对灰分含量的要求，是根据设备磨损因素提出的。煤的灰分含量增加，受热面污染和磨损加剧，输煤、制粉、燃烧器、引风机、除尘器等设备严重磨损，导致锅炉机组事故率明显增加，检修工作量加大。因此，灰分应满足约束条件：0 s 彳混煤s l m 舡公式( 3 5 )4 ，水分水是煤炭的组成部分，燃煤水分增加，因部分热量将消耗在水分的蒸发和过热，使炉膛燃烧温度降低，导致燃烧稳定性下降，减少煤粉的燃烬程度。燃煤水分增加，使排烟体积增加，排烟温度提高，排烟热损失增加，锅炉热效率降低，发电煤耗增加。煤中水分过多，原煤流散性恶化，则引起原煤斗、给煤机、落煤管内原煤粘结堵塞。当表面水分小于8

54、 时，能保证正常运行；当表面水分大于8 时，即会造成输煤、给煤系统运行上的麻烦；若表面水分更大，超过1 2 一1 7 ，对于一般电厂设备，运行的可靠性将受到严重影响，这即为烟煤所允许的上限值。对于褐煤上限值可提高到2 2 。考虑到上述种种因素，水分不应超过上限值M 。，则约束条件为O s M 混煤s M 一公式( 3 6 )5 ，硫分1 4华北电力大学硕士学位论文硫在漂燃烧过程中形成二氧纯硫，不仅腐蚀金属设备，箍且还是造成大气污染的公害。煤作为我罄的主要能源，因其大量燃烧造成对环境酶污染，搜全嚣大气量煤烟型污染。为此，国家制定了一系列的法律、法规，限制高硫煤的开采和使震，数保护匿益恶他的大气环

55、境。嚣此，在原煤混配过程孛豢须考虑混配煤骧分戆高低j 以满足用户和保护环境的需要。可见，煤的硫分是评价混配煤质量的又一煤覆参数，需满足约束条件：o 篓墨公式( 3 7 6 ，灰的融熔特性煤灰嬉融性俗称媒的灰熔点，大体麓说翡煤在锅炉中灰渣酶熔融绪渣特性廿灰的融熔特性对锅炉运行影响很大。一般固态排渣炉，要求煤的灰熔点愈离愈好，以避免由于结渣造成操作困难，如许多电厂固态排渣炉要求煤的灰熔点大予1 3 5 0 。灰熔点低的煤，由于熔渣会包裹住煤丽造成燃烧不完全，从藤增加灰渣含碳量，严重时会堵塞炉栅，造成排渣困难，甚至造成停炉事故。因此灰熔点应满足约束条件：s 磊蠛公式( 3 8 )以上全面地分析了原煤

56、混配时霹能崽现所有约束条件。对于莱一个电厂，应根据具体情况，选择其中的一部分作为约束条件。( 2 ) 混煤煞燃烧性能约束混煤的燃烧性能不仅取决于混煤的煤质参数，还取决于鳃成混煤的单种煤的性质。混煤的燃烧性能预测方法及试验结栗表萌：混煤的煤质参数相同，但其燃烧性能不一定樵露，甚至存在显著差异。所以，在纂煤混配中，仅使混煤的煤质参数满足锅炉要求是不够的，还必须保证混煤有较好的燃烧性能。否则，可能造成混煤燃烧不稳定、着火匿难、燃烧效率低、中途熄火等不良韪莱。所以，在原煤混配经济模型的约束条件中，必须有混煤燃烧性能的约束条件，保证混煤的燃烧性能在中等，激主，使潼煤能稳定地燃烧，有较好靛燃烧效率泓l 。

57、假设睦挥静单种煤按配比盖，( 歹= l ，2 ，嚣下固) 配制成混煤，各单种煤的燃料比为巧，椎种单种煤中燃料比的最大值为，最小值为，欲使混煤有较好的燃浇性能，必须满足絮下条件：9 5 7 l公式( 3 9 )或者k ，5 7 l ，瓯磊5 7 1公式( 3 一l o )上式孛，嚣是除燃料毖最大的单种煤矫，剩下浆嚣一l 静攀释煤以各蜜原来的配比配制的混煤的燃料比。华北电力大学硕士学位论文拜一|一乃巧磊= r 一巧J f l l公式( 3 一羔蔓)( 3 ) 火电厂自身产量约柬由于火电厂在一个单位时闻内如一蠲、一月或一季) 可施因缺少某种单煤丽影响配煤计划的完成，因此就必须有一个约束条件来限制优质

58、稀缺煤耱的配比。假设在一定时期计划配煤量S ，但第f 种单煤量只有墨，为了保证计划的完成，就必须使第i 种单煤占配煤比五不麓大予箕资源璧S 在配煤S 中的院，鄂：X t s s 呢公式( 3 一圭2 )( 4 ) 配比数量约柬撑种单煤的靛比之和必须匝好达劐1 0 0 ，并且各种单煤的配比不能为负值，卵：1 歹：置端l ，五o公式( 3 一1 3 )_l _ l以上就是原煤混配经济模型的约束条件。在这些约束条件的限制下，既保证了混煤攥质参数适应用户锅炉对燃煤的媒质要求，又保证了混煤有较好煞燃烧性缝，能充分实现原煤混配的优越性。在一般情况下，能满足这些约束条件的解较多，这些解帮是可行静，称之为g

59、可行解。在这些可行解中，究竟应选择哪一个解呢?这里就有一个追求什么，想达到什么目的的问题。因此需要提出目标函数。3 1 2 目标函数原煤混配目标函数的确定是依据实际情况，针对要达到的目的而确定的。对火毫厂来说，最大限度的提高经济效益，是其不断追求的露标。具体说来有如下几个方面：( 王) 追求原煤的成本价最低，降低燃料费焉。优质煤的价格往往较寒，虽运输距离多较远，其资源有时会得不到充分保证。因此，在原煤混配中，通过调整各单煤配比，尽最少用优质煤，以保证既能使生产出来的漫煤符合锅炉要求，又裁使电厂酶经济效益最氇。假设有嚣种单煤参与配煤，第f 种单煤的成本价为G ，其配比为鼍，则燃料费用可表示为互拳

60、C l ，鼍f 窖l( 2 ) 追求本地煤配比最大，降低运输费用。1 6公式( 3 一1 4 )华北电力大学硕士学位论文蓦前，+ 在我国优质煤资源供应短缺的情况下，立足于多烧当地廉价的的低质煤( 甚至煤矸石) ，充分利用当地资源丰富的煤，是开源节流、缓和运输压力的重要措施。假设第f 种单煤的单位运费为乞，则运输费用可表示为摊磊= G ，五l - l公式( 3 1 5 )( 3 追求配煤中硫含量最低，降低环保费用。雇用脱硫设备进行脱硫，运行成本檄高，每公斤硫的去除成本约为2 元人民币左右，增加了电厂的发电成本，因此，应尽量减少电厂对硫的处理费用支出。假设混煤的含硫量为S ，硫单位去除成本为c ；

61、I ，则环保费用可表示为E = q S公式( 3 一董6 )综上，电厂从自身经济效益出发，追求混煤成本最低的目标函数可表示为：3 。1 3 计算流程一砌，慧厩+ E + 互= ( q l + G ，) 五+ c ，s公式( 3 一1 7 )如|由上两节可知，原煤混配是一个数学规划问题，对混煤的各项要求即构成配煤的约束条件，在这些约束条件的前提下，追求混煤成本最低。在配煤过程中，优化配煤功能在于对混煤的指标进行控制，计算出所有煤种在两两相配及各种配比情况下得到的混煤的煤质指标和燃烧特性，并进行筛选，选出各项指标都在允许范围内且符合配纥要求的方案，最后给出使配煤躁标达劐最优的配魄方案，以指导实际的

62、配煤。原煤混配计算流程如图3 一l 所示。3 2 主要求解方法原煤混配问题，实际上是一个多约束条件下( 对混煤煤质参数和燃烧性能的要求) 的最优瓶划阕题( 目标函数最小，邸混煤成本最低) 。原煤混配最基本的核心任务就是确定混煤的优化配比，即确定选什么煤以及每种煤的数量。原煤混配经济模型的求解主要包括两部分：对混煤煤质的准确预测和对掺配方案的优化搜索。3 2 。l l 混煤煤质预测方法原煤混配经济模型要求混煤的各项煤质指标均满足锅炉设计要求，那么，如何根据单种煤的煤质指标预测混煤的煤质指标呢? 对原煤混配经济模型约束条件中的各煤质指标进行准确预测，是原煤混配问题求解的基础，匿前，混煤煤质预测方法

63、主要有以下几种：1 7华北电力大学硕士学位论文下个既魄赞3 一l 原煤混配计算流程图下个配比( 1 ) 线性预测方法，包括加权平均、线性拟合、多项式拟合等方法。该方法基子混煤煤质特性与各单种煤之闯的线性关系，帮各单种煤的加权平均值与实测值之间不存在显著差异，或者认为混煤与单煤种之间大部分煤质参数成线性关系，少数不成线性关系的煤质参数可以通过简单的处理转换成线性H 期。由于用该方法建立的数学模型运算方便快捷，易于求解，已被广泛用予原煤混配的研究。僵线性预测方法的预测误差通常很大，不能有效地反映配煤的实际情况，有可能造成严重的后果。例如：由于该方法的估计值不准确，傻褥估计值与实际值偏离较大，导致该

64、方案下的混煤特性参数不能满足锅炉的运行指标，最终可能引发锅炉运行事故，造成人员华北电力大学硕士学位论文伤亡以及火电厂的经济按失等情况。( 2 ) 人工神经网络方法。该方法基于混煤的煤质特性与各单种煤之闻并非简单的加权关系，而是呈现复杂的非线性关系，这种关系很难通过给出一个确定的非线性逶数来表现。曩蓠嚣益兴起的神经两络技术对实现菲线性映射，尤其是解决输入对输出影响的具体机制不太清楚的“黑箱 或“灰箱问题显得极为有效，是解决灌煤煤康非线性闯题靛有效方法。它从大量的混煤实测数据孛提取有用的反浃内在机理规律的信息，并以数摄文件的形式保存其中的内在机理信息，该数据文件信息能够用来预测新的混煤特性。从理论

65、上可以证明多层前向网络当其隐节点函数是S i 翱。主d 函数对能任意精度羹鏊识别一个系统，因此可以通过神经网络根据输入输出数据学习逼近任意的非线性映射。误差反向传播算法( B a c kP r o p a g a t i o n ，简称B P )是蓠羯神经瘸络的重要算法，辨网络是譬前应爱最为广泛的人工神经网络汹喇。但神经网络的局部极小点、过学习以及结构和类型的选择过分依赖子经验等固有的缺鏊，降低了其应用和发展的效采。3 。2 。2 配媒优化搜索技术在现有单媒库中快速、准确地找到满足配媒约束、适合混配晷标兹掺配方案是原煤混配的另一核心任务。目前的配煤优化搜索技术主要有以下几种【4 8 _ 蚓；(

66、 1 ) 穷举法。算法简单，绝对收敛于最优解，僵是这种方法只适合于小飙模的优化搜索，在配煤精度高、煤种多的情况下，穷举法的运算效率极其低下。( 2 ) M D o D ( 混合离散交量优化设计) 模型。该方法结合了“爬山捧和“查点媳策略，在计算效率上较穷举法有较大改善，但是它只能对掺配毙捌露不麓对掺配煤种进行优化设计，并且其自身算法的缺陷导致其容易陷入局部最优解。( 3 ) 遗传算法。采用并行计算的方法，可对掺配配比和掺配煤种同时优化，计算时间远远小于穷举法，且其计算复杂度基本不受配煤精度和煤种库中单煤总数的大小的影响，但遗传算法求解约束优化问题的能力不强，事先确定适当的罚溺数是摄困难鹃，且该

67、算法局部搜索麓力不强，郎遗传算法艟结果虽然接近毽并没有达到全局最优解。( 4 ) 遗传算法和模 蓦l 退火算法相结合能混合寻优算法。用遗传算法的结巢作为模拟退火法的初始解，可以加快收敛的时间和提高解的质量。遗传算法的计算速度很快，且遗传算法的结果已经比较接近全局最优，所以模拟退火算法中初始温度T 的取值可以取很小，这样的话，模拟退火算法的计算时间也就大大缩短，因此整个混合寻优算法的时间就比较短：此外，遗传算法擅长全局搜索而模拟退火算法擅长局部搜索，鼹遗传算法的结果俸为模拟退火算法的初始解，解煎质量又有了一定的提离，已经非常接近全局最优解。1 9华北电力大学硕士学位论文对于优化搜索技术，前人已经

68、徽了大量的研究工作，并取得了令人满意的成果。而目前，对混煤的煤质指标与组成该混煤的各单煤相应煤质指标之间的关系不太了解，混煤煤质预测方法的预测结果均不太理想，有必要对混煤煤质的非线性特性进行深入研究，并在此基础上建立混煤煤质预测模型。这是基前原煤混配领域最急需解决，也是最困难的问题之一。因此，在第四章和第五章中，本文着重讨论混煤煤质回归估计的方法，以找出更符合实际豹函数关系来描述混煤煤质的非线性特性。2 0华北电力大学硕士学位论文第四章混煤煤质的支持向量机组合预测模型通过第三章对原煤混配经济模型框架蛉搭建和分攒可知，露嚣毫厂配煤鳇赡点在于对混煤煤质的准确估计，即混煤煤质特性与备单煤相应煤质特性

69、之间的函数关系。混煤煤覆预测模型是寻找最优配煤方案酶基确，混煤煤质预测值和实际僮越接近，建立的模型就越有效，从而使得由模型得出的配煤方案也越具有实用性。混煤煤质预测模型弱前存在的两个理论体系，各有其优缺点。线性预测模型比较简单易实现，但是预测值与实际值的偏差相对较大，无法对火电厂原煤混配阋题进行准确的描述；用神经网络模拟的非线形预测模型只对学习样本表现出良好的预测性，却对非学习样本的预测偏差比较大，为了提高它静预测性熊，需要用大囊酶学习样本。由于混煤煤质的预测问题受到众多可知和不可知因素的影响，使用单项预测模型进行预测往往具有片面性，丽采震组合颈灞，把不同模型的诗算结采综合起来，则可达到提高预

70、测精度和增加预测结果可靠性的效果。支持向量机较好地解决了过学习、菲线性、嵩维数、局部极小点等问题，而且它是小样本学习理论，可以在样本不多的情况下，仍然傺持总体误差较小，适合曩蘸混煤煤震实测数据较少的情况。因此，本章采用支持向量机回归算法确定组合预测模型中各单项模型的权重系数，建立了支持囊量枧组合预测模型，对混煤煤质进行回癌话计。4 。1 组合预测4 。l 。 组合预测的基本源理对某一阚题的具体预测通常可采用不圈的方法。因先每种预测方法蛉适用条件不尽相同，所以会产生不同的预测结果，其预测精度往往也不同。但是，这些单项预测法在数据处理及不鬻准刚方面均有其独到之处，箕预测结粟都有一定的价值。由于被预

71、测系统的复杂性，在许多情况下，单纯利用一种特定的预测方法进行预测往往具有片面性。茺了有效选剩蔫各种模型的优点，圭9 年，了。鬻。觐乞e s 和C W J G r a n g e r 首次提如了组合预测的理论和方法。组合预测的基本思想，就是采用某种恰当的方法，把不同模型的计算结栗综合起来，相互敬长补愆，从而达到提高预测精度和增加预测结果可靠性的效果。组合定理指出，帮使一个预测误差较大的预测方法，如果它包含系统独立的信息，当它岛一个预测误差较小的预测方法组合蜃，完全有可糍增热系统嚣预测性能。在慝蠹研究组合预测酶人也越来越多，如唐小我就指出预测问题由于受到众多可知与不可知因素的影响，具有一定的不确定

72、性，褥到的单值预测结栗禳难客震准确蘧反映闯题本身，所以综合各种萃颈预测的信息进行组合预测，能大大提藏预测精度，减少误差口3 1 。2 1华北电力大学硕士学位论文现作如F 解释：设某一预测问题的实际值为y ，对此问题有小种可行的单项预测方法，其预测值或模型拟合值分别为五O = 1 2 ，朋) 我们构造一种组合算法矿F ( 五，2 ，厶) ，使矿一，( 五，厶，厶) 作为预测值既有高的拟和精度，又有好的预测效果。我们将矿一，( ， ，m ) 称为肌种的单项预测方法五a 一1 2 ，肌) 的组合预测。设小种单项预测方法的加权向量为w 一( M ，) ，则胁种可行的单项预测正a 一1 ，2 ，m )

73、的线性组合预测为P M 五+ 厶+ + 厶，且权重向量满足归一化和非负约束条件，即当组合算法矿aF ( 五，2 ，埘) 是( ，厶，厶) 的非线性函数时，则称组合预测是非线性组合预测。在实际的应用中，如何构造出有效的非线性组合函数矿一F ( 五，五，卅) 是十分困难的。因此，有必要引入新的理论和方法来确定相应的非线性组合函数。组合预测的模型结构图如下图所示。输入J权重j图4 1 组合预测的模型结构图4 1 2 组合预测的两个关键问题组合预测第一个难点就是预测方法的选取。单项预测方法的选取需要考虑两个方面的问题：单项预测方法的精确性以及将单项预测方法组合起来产生的组合效应。所以一般会利用几种预测

74、精度较高的预测方法，但是也不绝对，如果几种方法利用的信息以及模型都差不多，那么对于预测精度的提高是无益的璐幻。第二个难点是权重的确定，单项预测方法各自预测完后需要对它们进行组合，这就需要确定单项预测方法的权重。根据组合各单项预测模型的方式不同，组合预mzo心吐+眈仉+ IMM，【华北电力大学硕士学位论文测一般可分为线性组合预测和非线性组合预测两大类。以前的研究方法绝大多数属于线性组合方法，模型相对比较简单，研究成果也较多。但线性组合预测方法有较大的局限性，线性组合预测只是不同预测方法之间的值的一种凸组合，当预测对象的实际值位于其两种不同方法的预测值的上方、下方或相交时，线性组合预测方法往往无能

75、为力。当单项预测方法来源于非线性模型或者每一预测方法所基于的条件期望是信息集合的非线性函数时，各预测方法的线性组合并不是最佳的惭1 。为克服这些局限性，文献嘞1 提出了一种非线性组合预测方法，并利用了B P 神经网络模型来构造非线性组合函数，取得了较好的效果。但神经网络的局部极小点、过学习以及结构和类型的选择过分依赖于经验等固有的缺陷，降低了其应用和发展的效果。而支持向量成功地克服了神经网络的这些缺陷，被公认为是人工神经网络的替代方法，因此，采用支持向量机回归算法确定组合预测模型中各单项模型的权重系数是一个新颖而有发展前途的研究方向。4 1 3 组合预测的效果分析组合预测模型将各种预测结果进行

76、总体性综合考虑。比单个模型更系统、更全面。贝茨( B a t e s ) 和格兰杰( G r a n r ) 证明了2 种或2 种以上无偏的单项预测可以组合出优于每个单项的预测结果，能有效地提高预测精度。除此之外，朱章，庄建桥证明了组合预测模型预测所产生的方差不大于各单项预测模型预测所产生方差的最大值，使得预测系统的稳定性能更强皿7 1 。因此，通过组合预测能够集结所有单项预测方法包含的有用信息，从而使其具有对未来变化的适应能力，减少预测的方差，提高预测的精度。4 2 支持向量机4 2 1 支持向量机的理论基础统计学习理论( S t a t i s t i c a lL e a r n i n

77、 gT h e o r y ，S L T ) 是由V l a d i m i r N V a p n i k提出的一种小样本统计理论，专门研究小样本情况下的机器学习规律。该理论为解决有限样本学习问题提供了统一的框架，也为支持向量机提供了坚实的理论基础。统计学习理论的主要内容包括以下四个方面陆引：( 1 ) 经验风险最小化标准统计学习的一致性条件；( 2 ) 在这些条件下关于统计学习方法推广性的界的结论；( 3 )在这些界的基础上建立的小样本归纳推理准则；( 4 ) 实现新的准则的实际方法( 算法) 。其中，核心内容是：V C 维、推广性的界、结构风险最小化。( 1 ) V C 维为了研究学习过

78、程一致收敛的速度和推广性，统计学习理论定义了一系列有关函数集学习性能的指标，其中最重要的是V C 维( V a p n i k C h e r v o n e n k i sD i m e n s i o n ) 2 3华北电力大学硕士学位论文V C 维是统计学习理论中的一个核心概念，它是目前为止对函数集学习性能最好的描述指标。模式识别方法中V C 维的直观定义是：对一个指示函数集，如果存在h 个样本能够被函数集中的函数按所有可能的2 “种形式分开，则称函数集能够把h 个样本打散；如果存在h 个样本的样本集能够被函数集打散，而不存在有h + 1 个样本的样本集能够被函数集打散，则函数集的V C

79、 维就是h 。如果对于任意的样本数，总能找到一个样本集能够被这个函数集打散，则函数集的V C 维就是无穷大。有界实函数的V C 维可以通过用一定的阈值将它转化成指示函数来定义。应当指出，这里是存在h 个样本的样本集能够被函数集打散，不是指任意h 个样本的样本集能够被函数集打散。是函数集的V C 维( 而不是其自由参数个数) 影响了学习机器的推广性能。这给我们克服所谓的“维数灾难”创造了一个很好的机会：以一个包含很多参数但却有较小的V C 维的函数集为基础，实现较好的推广性。V C 维反映了函数集的学习能力，V C 维越大则学习机器越复杂( 容量越大) 。目前尚没有通用的关于任意函数集V C 维

80、计算的理论，只对一些特殊的函数集知道其V C维。比如在n 维实数空间中线性分类器和线性实函数的V C 维是n 十l ，而厂0 ，口) 一s i n ( 口z ) 的V C 维则为无穷大。对于一些比较复杂的学习机器( 如神经网络) ，其V C 维除了与函数集( 神经网结构) 有关外，还受学习算法等的影响，其确定更加困难。对于给定的学习函数集，如何( 用理论或实验的方法) 计算其V C 维是当前统计学习理论中有待研究的一个问题。( 2 ) 推广性的界统计学习理论系统地研究了各种类型的函数集的经验风险和实际风险之间的关系，即推广性的界。关于两类分类问题，结论是：对于指示函数集中的所有函数( 包括经验

81、风险最小化的函数) ，经验风险( 形) 和实际风险尺( 形) 之间以至少1 一，7的概率满足如下关系：尺缈) s 缈) + 地堕塑幽公式( 4 _ 1 )Y以硎墨X 。+ 丹4 哪公式( 4 3 )其中h 是函数集的V C 维，n 是样本数。公式( 4 1 ) 式从理论上说明了学习机的实际风险是由两部分组成的：1 、经验风险( 训练误差) ；2 、置信范围，它和学习机的V C 维及训练样本数有关。可以简单地表示为：尺缈) s ) + 研，1 )公式( 4 4 )2 4华北电力大学硕士学位论文它表明，在有限训练样本下，学习机器的V C 维越高( 复杂性越高) ，则置信范围越大，导致真实风险与经验

82、风险之间可能的差别越大。这就是为什么会出现过学习现象的原因。机器学习过程不但要使经验风险最小，还要使V C 维尽量小以缩小置信范围，才能取得较小的实际风险，即对未来样本有较好的推广性。需要指出，推广性的界是对于最坏情况的结论，在很多情况下是较松的，尤其当V C 维较高时更是如此。而且，这种界只在对同一类学习函数进行比较时有效，可以指导我们从函数集中选择最优的函数，在不同函数集之间比较却不一定成立。V a p n i k 指出，寻找更好地反映学习机器能力的参数和得到更紧的界是学习理论今后的研究方向之一。( 3 ) 结构风险最小化从上面的结论看到，经验风险最小化原则在样本有限时是不合理的，我们需要

83、同时最小化经验风险和置信范围。其实，在传统方法中，选择学习模型和算法的过程就是调整置信范围的过程，如果模型比较适合现有的训练样本( 相当于形刀值适当) ，则可以取得比较好的效果。但因为缺乏理论指导，这种选择只能依赖先验知识和经验，造成了如神经网络等方法对使用者“技巧一的过分依赖。统计学习理论提出了一种新的策略，即把函数集构造为一个嵌套的函数子集序列，使各个子集按照V C 维的大小排列；在每个子集中寻找最小经验风险，在子集间折衷考虑经验风险和置信范围，取得实际风险最小。如图4 2 示。风险欠学习过学习函数集子集：墨c 岛c 岛V c 维：噍 如 O 为与函数估计精度直接相关的设计参数，即若预测值

84、与实际值之间的麓别夸予譬，尉损失隽。下蔼针对诞练样本集为线性、菲线性两种情况分别讨论蔼于匿归估计的支持向量机方法晦u 。4 2 2 1 线性情况样本数据集为线性辩，缀定，( x ) 为如下形式厂x ) 美w x + 参，其中w 为可调的权值向量，刍为偏置量。最优化问题为曾割叫1 2s f 舶一w 薯一6 譬公式( 4 5 )秽磊+ 6 一麓S 掺对于线性数据集，愆维满足矗g l 硎2 ，2 + 主，箕中广为包络训练样本数据的最夺球半径，因此，( 4 5 ) 式的最优化问题中，最小化翔叫1 2 意味着最小化比维，阕时2 6华北电力大学硕士学位论文想，由此得到的回归估计函数具有较好的泛化能力。约束

85、条件不可实现时，引入松弛变量蠡，舅，这样( 4 5 ) 式写为魄扣1 2 + c 套( 受剖s j ) ，i w 而一6 + 岛w 毛+ 6 一咒s + 占公式( 4 6 )最2O等乏。其中C O 为惩罚系数采用拉格朗日乘子法求解这个具有线性不等式约束的二次规划问题，得到对偶最优化问题：警) l - 三砉套( 盱a 从旷a ；) ，一F 妻( 口小砉y t ( 盱a ；)。弘砉( q 一引一。0sqsCos 西sc公式( 4 7 )该二次规划问题可以得到唯一的、全局最优解，因此S V M 不存在局部最优问题。经证明，解中只有一部分L a g r a n g e 系数q ，口：不同时为零，对应的

86、样本就是支持向量，只有支持向量对w 有贡献，即对估计函数厂( z ) 有贡献，支持向量由此得名，对应的学习方法称为支持向量机。最优的权值向量表示为w 一( 口l 一西k公式( 4 8 )艘最优偏置量表示为6 忐 。互c 卜善( 旷引_ 印卜毒c 卜善( 中叫- 掣】 公式c 4 刮其中，s y 为标准支持向量数因此，回归估计函数为，( z ) 一( q 一西) 五x + 6公式( 4 1 0 )愚。4 2 2 2 非线性情况对于训练集为非线性情况，通过某一非线性函数妒( ) 将训练集数据x 映射到一个高维线性特征空间，在这个维数可能为无穷大的线性空间中构造回归估计函数，非线性映射过程如图4 3

87、 所示。在求解过程中，S 采用适当的满足M e r c e r 条件的华北电力大学硕士学位论文内积核函数趸瓴，_ ) 代替高维特征空闻的复杂的点积运算妒( 薯) 伊( _ ) ，从而避免高维特征空闻弓l 起的维数灾难闯题。求解得到回归估计蘧数为厂( 对= ( 一西) K ( 而彳) + 6公式( 4 1 1 )墨蜉，样本空间躅4 3 非线性映射的图示特征空闻选择不同形式的核螽数可以产生不闻的支持向量机，常用的主要有嚣种：( 1 ) 线性核函数岸“而) = x 为公式( 4 1 2 )( 2 ) 多项式核丞数鬈瓴玉) = ( O 薯) + g 茹l ，2 ，公式( 4 一羔3 )( 3 ) 径向

88、基核函数；唧f - 呼1其中，为样本输入特征个数与径向基函数的宽度的乘积。( 4 ) S 量g m o i d 核函数鬈如蔫) = 垃嫩( 盖蕞) + 0V ，o 为常数4 2 3 支持向量机的特点及优势公式( 4 1 4 )公式( 4 一1 5 )支持向量机以统计学习理论为基础，采用结构风险最小化原则设计学习机器，较好地解决了过学习、非线性、高维数、局部极小点等闯题，并具有较好的推广能力。与基于传统统计学的机器学习方法相比，支持向量机具有以下特点和优势：( 1 ) 支持向量机采用基于结构风险最小化原理，折衷考虑经验风险和模型的华北电力大学硕士学位论文复杂性，具有较好的推广能力。( 2 ) 支

89、持向量机最终可以归结为求解一个凸二次规划阊题，从理论上说，获得的解是全局最优解，解决了在神经网络方法中无法避免的局部极值问题。( 3 ) 将暴空间中非线性的数据变换到线性的高维特征空闻，再用核函数映射到原空间来求解，巧妙地解决了维数问题，算法的复杂度与输入样本的维数无关。( 4 ) 它是小样本学习理论，可以在样本不多的情况下，仍然保持总体误差较小，适合蹙前混煤煤质实测数据较少的情况。4 3 支持向量机组合预测模型由上节的介绍可知，S 的拓扑结构由支持向量决定，克服了传统神经网络拓扑结构( 权值及隐层数) 的选择在很大程度上依赖设计者经验的缺点，较好地解决了小样本，非线性，高维数和局部极小点等实

90、际闯题，爨有缀强的泛化能力，因此，本节探讨用支持向量机方法确定组合预测模型中的权重系数的方法，将支持向量机圆归算法黑予非线性组合预测函数P = F 顶，五，厶) 的模拟与建模。4 。3 1 支持向量机组合预测的模型结构基于支持向量机回归的非线性组合预测原理是：把各种单项预测方法的预测结果组成的向量厂= ( 石，五，厶) 作为支持向量机的输入向量，将相应的实际值作为支持向量机豹输出；然后用足够多的实例对模型进行训练，使不同的输入向量得到相应的输出值，从而在各参加组合的单项预测方法的预测值与实际值之间建立一种非线性映射关系。经过不断趣学习及测试，达到较高的精度之后，该系统就可以作为非线性组合预测的

91、有效方法。其模型结构图如下，其中，为支持向量的数目。鬈骐，回归函数) ，= ( q 一硝) x ( z ，) + 6峰S r网络枚值口。一茚，q 一西睡，基于支持向鬟，鼻的非线性变换输入商量厂= ( Z ，五，无)图4 4 支持向量机组合预测模型结构图2 9华北电力大学硕士学位论文4 3 2 支持向量机组合预测的算法流程支持向量机组合预测算法的关键在于确定拉格朗日乘子和西以及阈值6 ，具体步骤如下：( 1 ) 输入原始数据并进行预处理。( 2 ) 用各种单项预测方法对处理后的数据分别进行预测。( 3 ) 得到的各种单项预测方法的预测值和实际值，并将其分为训练样本和测试样本两部分，用于支持向量机

92、组合预测模型的训练与测试。( 4 ) 对支持向量机组合预测模型的参数进行初始化，赋予拉格朗日乘子啦和西以及阈值6 随机的初始值。( 5 ) 用 J l l 练样本建立形如式( 4 1 1 ) 的目标函数，求解得到，彳，6 的值；( 6 ) 将得到的参数值代入式( 4 1 1 ) 中，用测试样本对支持向量机组合预测模型进行测试。( 7 ) 计算预测误差，当误差的绝对值小于g 或达到预先设置的迭代次数时，则结束学习过程否则返回步骤( 5 ) 继续学习。算法流程图如下：图4 5 支持向量机组合预测模型的实现算法流程图华北电力大学硕士学位论文第五章实证研究为了验证支持向量机组合预测模型的预测效果，本章

93、对混煤煤质实测数据进行实证研究，将所建模型应用于混煤煤质预测问题。限予篇幅有限，本文仅以分析混煤发热量特性为代表( 在煤质特性中发热量特性最为重要，也是电厂首要考虑熊对象) 。5 1 数据采集本文收集到4 8 种混煤样本，每个样本由三种单煤掺配而成，各单煤的配比与发热量及混煤的发热量实测僮数据如下表所示，发热量单位：耵您G 。表5 一l 混煤样本的原始数据袭单煤一辈煤二单煤三煤祥编号掺配煤种实测值配比发热量配比发热甓配比发热量S 圭薮汶，大屯，义马0 。62 3 。? 80 2王8 。6 7O 。22 3 82 2 。3 8S 2新汶，充原，义马0 22 3 7 8O 22 3 9 1O 62

94、 3 82 3 0 1S 3充新，大屯，枣庄O 。22 7 王O 6圭8 6 7O 。22 7 。? 32 王4S 4长广，义马，大同0 21 9 O lO 62 3 80 22 8 7 52 1 8 6S 5大屯，充原，充薪0 。2圭8 6 70 22 3 9 熏0 。62 7 。l2 4 4 3S 6大屯，枣庄，充新O 21 8 6 7O 22 7 7 3O 62 7 12 5 4 4S ?淮南，充原，薪汶0 22 5 。?0 。42 3 。9 王0 ，震2 3 7 82 4 。5 4S 8黄陵，充新，义马O 22 4 4 9O 62 7 10 22 3 82 4 9S 9耨汶，萍乡，义马

95、0 。42 3 7 8O 22 0 20 毒2 3 82 2 3S l O充原，萍乡，义马O 22 3 9 10 22 0 2O 62 3 82 2 5 4S 王l大屯，萍乡，充颏O 4羔8 。S 70 22 0 2O 42 7 12 2 2 5S 1 2大屯，萍乡，充新0 21 8 6 70 22 0 2O 62 7 12 3 9 2S 王3黄陵，充薪，大同0 。22 4 4 90 42 7 王O 唾2 8 7 52 4 6 7S 1 4大屯，充原，潞安O 21 8 6 7O 62 3 。9 lO 22 7 7 52 3 8 5S 1 5萍乡，枣庄，充新O 22 0 2O 42 7 7 3O

96、 。42 7 12 5 3 2S 1 6黄陵，潞安，义马O 22 4 4 9O 22 7 7 5O 62 3 82 3 8 5S 王7期桥，大屯，义马O 23 0 6 5O 。61 8 6 7O 22 3 82 1 2 5S 1 8大屯，刘桥，充新O 。61 8 6 7O 23 0 6 50 。22 7 12 l 。9 7S 1 9大t 芭，萍乡，淮南O 41 8 6 7O 22 0 2O 42 5 72 1 0 2S 2 0新汶，充原，晋城O 。62 3 7 8O 。22 3 9 lO 22 6 。8 82 4 4 7S 2 1充新，萍乡，义马O 42 7 1O 42 0 2O 22 3 8

97、2 3 5 9S 2 2大屯，晋城，充新O 61 8 6 70 22 6 。8 80 。22 7 。l2 王。0 6华北电力大学硕士学位论文S 2 3大屯，长广，潞安O 41 8 6 70 21 9 0 1O 42 7 7 52 1 3S 2 4充新，萍乡，潞安0 62 7 1O 22 0 2O 22 7 7 52 5 5 5S 2 5充新，萍乡，刘桥O 62 7 1O 22 0 2O 23 0 6 52 7 0 lS 2 6黄陵，潞安，新汶O 22 4 4 9O 42 7 7 50 42 3 7 82 5 1S 2 7淮南，充原，潞安0 62 5 70 22 3 9 10 22 7 7 52

98、 5 2 6S 2 8淮南，充新，晋城0 22 5 7O 62 7 10 22 6 8 82 6 2 9S 2 9晋城，潞安，新汶0 22 6 8 8O 22 7 7 5O 62 3 7 82 5 2 lS 3 0淮南，充原，晋城O 42 5 7O 42 3 9 lO 22 6 8 82 4 9 7S 3 l大屯，长广，刘桥O 41 8 6 70 21 9 O l0 43 0 6 52 1 2 7S 3 2大屯，充原，刘桥O 41 8 6 7O 22 3 9 l0 43 0 6 52 5 0 1S 3 3大屯，长广，潞安O 21 8 6 70 21 9 0 l0 62 7 7 52 3 8 2

99、S 3 4潞安，充新，晋城0 22 7 7 5O 62 7 1O 22 6 8 82 6 6 lS 3 5充原，长广，潞安O 22 3 9 1O 21 9 O lO 62 7 7 52 4 9 7S 3 6充原，义马，潞安0 22 3 9 1O 22 3 8O 62 7 7 52 6 3 3S 3 7充新，萍乡，刘桥O 42 7 1O 42 0 2O 23 0 6 52 4 4 9S 3 8淮南，刘桥，新汶O 22 5 7O 43 0 6 50 42 3 7 82 5 8 8S 3 9黄陵，义马，潞安O 22 4 4 90 22 3 8O 62 7 7 52 6 O lS 4 0晋城，大屯，新

100、汶0 42 6 8 80 41 8 6 7O 22 3 7 82 2 4 4S 4 1潞安，充新，黄陵O 62 7 7 50 22 7 1O 22 4 4 92 7 2 8S 4 2晋城，充原，新汶O 42 6 8 8O 22 3 9 1O 42 3 7 82 5 0 5S 4 3义马，充原，新汶O 42 3 80 22 3 9 lO 42 3 7 82 4 0 4S 4 4大屯，萍乡，刘桥0 41 8 6 70 22 0 2O 43 0 6 52 2 4 6S 4 5新汶，萍乡，刘桥0 42 3 7 8O 22 0 2O 43 0 6 52 6 1 lS 4 6晋城，义马，潞安0 22 6

101、8 80 42 3 80 42 7 7 52 5 2 8S 4 7淮南，刘桥，充原O 42 5 7O 43 0 6 5O 22 3 9 12 6 2 6S 4 8充原，萍乡，潞安0 22 3 9 l0 22 0 20 62 7 7 52 6 75 2 单项预测模型的预测结果( 1 ) 加权平均法西j 百。荟Q f 幸号公式( 5 1 )其中，囝为混煤发热量预测值，百为发热量加权平均值，Q 为掺配煤种的发热量，只为掺配煤种对应的比例。( 2 ) 线性经验公式Qz 爿拳Q + 丑公式( 5 2 )3 2华北电力大学硕士学位论文其中，彳，口为常数，由掺配者经验而定。本例中，取彳= 1 0 5 4 ，

102、曰= 一1 8 2 3 ，线性经验公式为Q = 1 0 5 4 Q 1 8 2 3 。( 3 ) B P 神经网络用表5 一l 中的混煤样本S l S 2 l 作为B P 神经网络的训练样本，S 2 2 S 4 8 作为其测试样本。各单煤的配比及发热量数据作为B P 网络的输入，混煤样本的发热量实测值作为B P 网络的输出。输入层数目设为6 层，输出层数目设为1 层，运算函数采用s i g m o i d 函数，最大训练次数设为5 0 0 0 次，系统精度设为l e 一0 0 6 。经过实验，中间层数目设为1 3 时，预测精度达到最大，其预测精度的变化过程如图5 一l所示。10 11 口。21

103、0 31 0 4P e 而m a n c ei s0 0 0 0 5 2 2 3 G o a Ii s0 0 0 陷。|k-。i01 0 0 02 0 0 03 0 0 0 加0 05 0 0 0 6 0 0 0 7 0 0 08 0 0 09 0 0 01 0 0 0 Q图5 1B P 神经网络预测精度变化过程用评价结果的相对误差和均方误差来评估模型的效果。相对误差：E = 盟1 0 0 玉均方误差：j I 徼= 丢言( 五一咒) 2公式( 5 3 )公式( 5 4 )其中，而为第f 个样本的原始评价值，咒为第f 个样本的模型评价值， 为测试样本的个数。华北电力大学硕士学位论文表5 2 单个

104、预测模型的预测结果加权平均法线性经验公式B P 神经网络煤样编号实测值预测值相对误差预测值相对误差预测值相对误差S 2 22 1 0 62 1 9 9一O 0 4 4 22 1 3 5 4 50 0 1 4 02 1 0 7 4 0一0 0 0 0 7S 2 32 1 32 2 3 70 0 5 0 22 1 7 5 5 0O 0 2 1 42 1 9 5 6 0O 0 3 0 8S 2 42 5 5 52 5 8 5一O 0 11 72 5 4 2 2 9O 0 0 5 02 5 8 1 8 1一O 0 1 0 5S 2 52 7 0 12 6 4 3O 0 2 1 52 6 0 3 4 2

105、0 0 3 6 12 6 9 2 4 0O 0 0 3 2S 2 62 5 12 5 5 lO 0 1 6 32 5 0 6 4 5O 0 0 1 42 5 5 1 0 20 0 1 6 3S 2 72 5 2 62 5 7 5一O 0 1 9 42 5 3 1 7 50 0 0 2 32 5 5 6 5 5一O 0 1 2 1S 2 82 6 2 92 6 7 8一O 0 1 8 62 6 4 0 3 lO 0 0 4 32 6 8 4 8 9一O 0 2 1 3S 2 92 5 2 12 5 1 9O O 0 0 82 4 7 2 7 3O 0 1 9 12 4 6 4 7 80 0 2

106、2 3S 3 02 4 9 72 5 2 2一O O l O O2 4 7 5 8 9O 0 0 8 52 4 1 7 8 00 0 3 1 7S 3 l2 1 2 72 3 5 3一O 1 0 6 32 2 9 7 7 60 0 8 0 32 2 2 7 0 7一O 0 4 7 0S 3 22 5 0 12 4 5 1O 0 2 0 02 4 0 1 0 5O 0 4 0 02 5 5 0 0 7一O 0 1 9 6S 3 32 3 8 22 4 1 9一O 0 1 5 52 3 6 7 3 30 0 0 6 22 3 5 0 4 0O 0 1 3 3S 3 42 6 6 12 7 1 7一

107、O 0 2 1 02 6 8 1 4 20 0 0 7 72 6 3 2 7 7O 0 1 0 6S 3 52 4 9 72 5 2 3一O 0 1 0 42 4 7 6 9 40 0 0 8 02 4 5 7 2 7O 0 1 5 9S 3 62 6 3 32 6 1 90 0 0 5 32 5 7 8 1 3O 0 2 0 82 6 4 8 8 70 0 0 6 0S 3 72 4 4 92 5 0 5一O 0 2 2 92 4 5 7 9 7一O 0 0 3 72 4 0 0 8 70 0 1 9 7S 3 82 5 8 82 6 9 10 0 3 9 82 6 5 4 0 1一O 0

108、2 5 52 5 6 7 1 70 0 0 8 0S 3 92 6 0 l2 6 3 1一O 0 1 1 52 5 9 0 7 70 0 0 3 92 5 5 3 2 3O 0 1 8 4S 4 02 2 4 42 2 9 8一O 0 2 4 12 2 3 9 7 9O 0 0 1 92 2 8 4 1 0O 0 1 7 9S 4 12 7 2 82 6 9 7O 0 11 42 6 6 0 3 4O 0 2 4 82 7 7 8 6 20 0 1 8 6S 4 22 5 0 52 5 0 5O 0 0 0 02 4 5 7 9 7O 0 1 8 82 3 5 3 1 50 0 6 0 6S

109、4 32 4 0 42 5 0 5一O 0 4 2 02 4 5 7 9 7一O 0 2 2 52 4 3 7 4 8一O 0 1 3 9S 4 42 2 4 62 3 7 7一O 0 5 8 32 3 2 3 0 60 0 3 4 32 2 1 6 4 70 0 1 3 1S 4 52 6 1 12 5 8 10 0 11 52 5 3 8 0 70 0 2 7 92 6 4 6 9 60 0 1 3 8S 4 62 5 2 82 5 9 90 0 2 8 l2 5 5 7 0 50 0 11 52 4 2 4 7 90 0 4 0 8S 4 72 6 2 62 7 3 20 0 4 0 4

110、2 6 9 7 2 30 0 2 7 12 6 3 6 1 0一O 0 0 3 8S 4 82 6 72 5 4 70 0 4 6 l2 5 0 2 2 40 0 6 2 82 5 8 8 0 40 0 3 0 7均方误差0 6 2 4 5 0 7 4 0 7O 4 3 8 3 1 4 9 6 90 3 3 0 8 8 5 6 6 55 3 支持向量机组合预测5 3 1 训练集与测试集的选取与预处理使用表5 2 中的混煤样本S 2 2 一S 4 2 作为支持向量机的训练样本，S 4 3 一S 4 8 作为其的测试样本。三种单项预测模型的混煤发热量预测值作为支持向量机的输入，混华北电力大学硕士学

111、位论文煤崖热量的实测值作为其输出。为了计算的方便和准确，对训练集与测试集的数据进行归一化处理，将数据转化到 O ，1 区间。采用如下归一化公式：M ：_ 孚m a x 暑一m m 葺公式( 55 )其中，玉为原始值，* 为归一化后的数值。将数据归一化以后，得到新的数据矩阵，将其转化为s v M D A R K 所要求的数据格式，如图5 2 和图5 3 所示。Z 哩 j 扁；0 ，* E 喀j ；自廿1 ：02 ：口3 ：口口0 5 日S 2 9 01 ：71 2 9 4 5 鲫日9 9 帕7 B E 一日22 ：71 2 9 4 S 5 9 0 9 9 3 7 6 E 一3 ：1 3 1 4

112、9 9 2 ”3 6I 7 2 1 8 6 9 5 21 ：7 2 艟6 2 6 6 “1Z ：7 2 蛇6 2 6 6 ”6 5 23 ：7 7 17 5 9 5 6 59 1 1 ：S 3 3 3 7 8 9 8 柏72 ：8 3 3 a 7 8 口8 6 8 73 ：8 7 1 5 S 2 7 E S 2 ；2 M- 6 1 9 7 6 0 51 ：6 6 驰1 2 7 S 7 9 7 3 7 3 2 ：队1 2 7 5 7 9 7 3 7 3 I3 ：“ * a S l 2 a 3- 6 7 5 2 1 蚰1 ：7 E a * 6 2 9 2 ：7 6 蚺日9 0 6 6 2 8 5

113、23 ：6 d 9 5 3 5 B B 5 1 6 9 埘_ 31 ：日9 日6 e 6 6 7 7 聃B 42 ：e 9 8 6 8 7 7 舳昨3 ：5 5 5 3 3 6 2 6 5_ “M 自2 S 7 21 ：6 0 7 5 2 3 4 5 2 1 5 7 62 ：6 日7 5 2 a 4 5 甜5 7 63 ：5 3 2 目1 H 坩2 _ 6 2 8 6 1 7 3 6 91 ：6 0 7 5 2 3 4 5 ”62 ：6 0 7 S 2 3 4 5 耶6a ：6 2 4 3 6 4 3 7 8 6I 3 7 6 2 口5 l1 ：2 8 8 9 3 蜉8 16 1 3 5 2

114、：2 8 8 P 3 8 16 1 3 5 明3 ：1 7 8 2 9 日”艟1 3 4I 6 拈8 2 ”1 ：4 7 2 7 9 5 9 7 1 8 S 7 4 22 ：4 7 2 7 9 S 4 9 7 1 8 卵3 ：6 S 帖9 6 8 7 3 _ I 均7 2 们1 ： 1 2 7 5 7 9 7 3 7 3 3 S 2 ：4 1 2 7 S 7 9 7 3 7 3 9 S 8 4a ：3 6 2 3 6 7 甜q 9 4B B 9 2 2 8 2 9 5 B1 ：口7 1 8 S 7 日1 B 2 ：9 7 1 8 5 7 0 1 9 a ：7 日2 7 E 1 3 8 7 6

115、4 5 8 7目6 2 1 7 3 们1 ：6 0 7 9 7 0 9 2 4 9 S 3 62 ：6 0 7 日7 ，9 2 4 9 卯胂63 ：5 2 1 2 4 1 1 0 聃 2 4 7自B 4 7 2 6 6 8 8 11 ：7 8 7 9 9 2 4 9 钉S 6 92 ：7 8 7 9 9 2 4 9 5 3 5 鲫3 ：B 6 9 6 9 3 ”7 S 自虾0 S ”4 4 6 9 帖1 ：S 7 ”a 8 a0 1 1 2 硼2 ：5 7 0 8 8 1 8 1 2 5 73 ： 3 7 5 6 9 7 3 7 0 6 g 7 7 4 9 1 9 6 1 1 ：9 目D 7

116、6 9 2 3 日7 6 9 2 32 ：9 2 a 0 7 6 9 2 3 6 9 2 33 ：6 8 4 9 7 7 q 9 8 3 4 7 3 9 4q 7 9 朝1 妯1 ：8 1 5 6 6 6 日”2 82 ：8 10 S S 6 “0 2 日3 ：6 6 ”1 6 19 5 7 0 6 口3 40 2 2 1 8 6 9 5 21 ：1 8 5 7 8 1 8 0 ”32 ：1 日5 7 ”8 1 8 口1 1 3a ：2 6 3 2 S 3 1 2 6 0 111 ：9 3 4 a 3 3 9 5 8 7 2 2 2 ：9 3 4 3 3 3 口S 87 2 蛇0 33 ：9

117、9 9 9 9 9 9 口9 7 a 4 6 2 90 6 4 7 9 11 ：5 7 ”8 1 B0 1 1 2 讣2 ：5 7 8 8 8 1 8 1 拈733 66 1 2 9 7 2 1 5 2 7 图5 2 训练集的数据输入格式图53 测试集的数据输入格式华北电力大学硕士学位论文5 。3 。2 核函数的选择与参数的选择本文使用S ￥潍熊K 进行支持向量枫回归算法的计算，需要确定运算使用的核丞数和相关的参数。( 1 ) 核函数的选择对于支持惫量机中的核函数，通常我们用得最多的是线性核函数、多项式核丞数、R B F 径向基核函数和s i g m o i d 核函数等。R B F 核函数与

118、线性核函数相比较，R B F核滋数不但可以将样本菲线性地映射到高维空闻，而且线性核仅是R 阶核的一种特例；R B F 核函数与多项式核函数相比较，R B F 核函数仅有参数艿2 ，具有更少的参数，因而具有更小的模型选择复杂度，当多项式的次数较高时，多项式核函数的计算复杂度更是大大增加；R B F 核函数与s i _ g 毽o i d 核函数相比较，对于确定的参数，S 主姻。主d函数的表现与径向基函数相似，而s i g m o i d 核函数在某些参数下会出现不合法的情况。因此，在一般情况下，我们首先选择l l B F 核丞数。( 2 ) 参数的选择若选择了径向基函数作为核函数，就有三个参数需要

119、确定：惩罚参数G 核宽度艿2 和不敏感损失参数秽。R B F 核函数中的参数仃代表核宽度，盯太小会导致过拟含或对训练集有记忆性，太大会使得支持向量机的回归函数过于平缓。均衡参数是误差惩罚系数，它能够使模型在复杂度寝训练误差之闯取一个折衷，使模型有较好的推广能力。f 值太小会导致训练误差变大，出现“欠学习现象；相反，如果秽取得太大，模型接近实行经验风险最小化，不考虑模型的复杂性，会出现“过学习”现象。不敏感参数F 用予控制富一不敏感域的宽度，F 值的大小影响构造回归函数的支持向量个数。g 值过大，会导致支持向量数过少，使得回归估计不准确；s 值过小，会导致支持向量数过多，使得计算量过大；参数由S

120、 ￥渺A R K 在对训练集进行训练时确定。惩罚参数f 的范雷确定在0 一1 0 0之间，核宽度艿2 的范围确定在O l 之间，不敏感损失参数的范围确定在O l 之间。参数优化结果如下图5 4 所示。由图5 4 可以看濑，当惩罚参数强8 4 7 8 6 5 2 3 ，核宽度艿2 0 。2 5 6 9 0 5 ，不敏感损失参数g = 0 0 9 0 0 9 l 时，训练集上的M S E 最小，仅为O 0 0 4 8 0 9 。因此我们选择这组参数建立支持向量机组合预测模型，并使用测试集对模垄进行验证。3 6华北电力大学硕士学位论文翟鬣I SEt l n e “Ce p s l l o nk e

121、r n e Lp a rd n lI 口9 5 5日27 5 5 1 2 5日8 3 6 1 r 叶0 2 2 5 5 3 2I ”S S0 口3 3 1 5 2 2 S 7口8 3 讪r 矸H 7 1 1 4 7 8I 1 钙a 口D 日2 日S 日7 7 8 6口们6 r o FB 3 8 5 1 1 n 0 66 1 7 2 6 7 3 7目”6 2 2岫f0 2 7 4 7I 5 S口 5 日4 9 8 6 7日9 3 1 7 3 目吨F0 2 3 2 4 9 日I S S口舳a2 5 6 ，3 5日9 6 巧2 3r 昨0 日9 4 * 9I 日8 3 MB 驰78 日7 6 3 5

122、日3 1 3 4 2 5r 叶0 2 9 研2 3 S SB a ”B 日5 2 9 r b F0 5 6 S 7 技1 竹口 62 B 1 9 6 1日9 9 8 口r 昨日5 3 7 1I 明S 6 9 3_ m S1 3 2 聃1目”1 9 7 2r b F日3 6 * 7 61 钙B 0 朋0 0 5 5 6 6 5 8日9 6 1r 叶0 6 3 孙I S 3 5 7_ 0 朋巧5 2 S 1日1 7 6 3 Er b f目a 6 2 2 钙I 1 1 竹- 0 1 68 8 I 蚺7 目7 怕1r b f目2 9 1 2I 1 1 钎明口2 1 2 I B 3日6 2 7 5 8

123、3r 叶- 6 S 1 3 拍1 n - 52 0 5 a a 5a 3 2 甜r h f0 W S 2 蛐1 _ 7 9 S口m 67 蚰E日妯7 2r 吖目4 蚰5 I _ * 6 7 9_ 18 9 8 日3 1 1 4_ 1 7 S 2 7r b f0 2 8 9 口I ”S S1 69 1 5 2 1 9 5 8_ 口3 9 8 拍r 目2 8 9 1I 9 6 6a B 明a 3 9 6 7 1 l3 3 r b f目4 5 1 3 7 70 S5 2 5 9 2 5 7_ 1 雌1 巧r b f_ 9 8 I 99 61 9 B 埔38 5 9 ”0r b f_ 盯 5 59 ”

124、S 7 ga q 6 2 4 r b fB 3 3 日7 9 日W ”a 65 9 6 7 5 3a 1 5 2 1 蛇r b fI 6 8 2 9 n_ 0 日7 5 97 6 4 7 船r b fe 7 S 9 85 50 6黯S 3 1 7 钎口9 7 S I 蛞r 叶eB 1 3 9 9 日7 7 S a0 55 6 9 2 船目姑3 7 7 9r 叶0 8 W 2 帖 们日99 哪盱1 3 1 3 啦目2 2 2 ar 叶a 1 2 1 7 9 99 20 61 1 6 ”9 6 7日3 7 1 5 3 2巾F09 3 6 3 92 2 2 6日n 目08 1 3 3 1 日2 8口

125、2 5 S 8 伯r 叶8 ”9 4 蛐a 9 5 5口02 a 3 1 9 7 1 2口7 2 蚰r 叶日S 8 朋1 20 ，4 ，3 ag 69 8 4 7 7 1日2 聃2 6 日r 忏0 2 0 0 目0 ，4 7 7 4口77 2 2 口6 7 9目1 8 9 8 2 5r 叶0 9 0 0 1口4 ”5B 63 日2 6 0 7目7 6 6 3 2 0岫F07 8 9 2 j _ 4 1 5 ；0 蛐口B 3 5 7 1 8 8 69 5 9 8 8r 矸8 6 2 3 口0 0 4 B 6日M 56 口日日2 4 4 1B 3 12 6 3 2r 昨日4 6 “。；I ?L ；

126、- _ _ i _ _ _ _ _ - i i i i i 4 _ i _ _ i _ j _ i i _ E - ；i q - - _ 二_ j _ _ 口_ n m l 日_ _ _ “_ _ “_ _ d _ “E “- - 一图5 4s v M D A R K 参数优化结果5 33 支持向量机组合预测结果为了与其他组合预测方法的预测结果进行比较，本文还采用线性组合预测和神经网络组合预测对相同的数据进行预测。二三者的预测结果比较如表j 一3 所示。华北电力大学硕士学使论文表5 3 组合预溺结果比较线性缎会预溅神经网络缀合预测支持向量枫组含预测煤群编号窦测篷预溺德福对误差预测值福对谈差预测

127、谴相对误差S 4 32 4 0 42 4 6 6 8 2一O 0 2 6 l2 4 8 3 4 5一O 。0 3 3 l2 耋0 9 5 9一O 0 0 2 3S 4 42 2 4 S2 3 0 5 S l一0 0 2 6 52 2 3 0 王盛O 0 0 7 i2 2 3 8 9 3O 0 0 3 王S 4 52 6 1 l2 S 。8 8 6 8O 0 0 8 52 6 1 1 7 0O O 0 0 32 6 。1 1 5 0一饶O 0 0 2S 4 S2 5 。2 82 5 2 6 9 4O 0 0 42 5 3 9 5 6一O 0 0 蓬62 5 3 4 5 0O 0 0 2 6S 4

128、 72 6 2 62 6 8 8 4 40 0 2 3 82 6 4 4 2 7一O 0 0 7 02 6 。4 7 9 6一O 0 0 8 4S 4 82 6 。72 5 4 5 7 60 O 矮6 52 5 7 9 王79 0 3 4 02 6 5 0 6 8O 0 0 7 2均方误差O 4 S 5 3 6 2 4 S gO 2 S 4 7 王9 7 7 4O 0 1 6 3 1 8 2 lS 。4 结果分析( 羔) 支持离量氍缀合强溅模燮达舞了较高的精度，姨模型熬各个评价毽的相对误差来看，相对误差的绝对值最大不超过0 0 5 2 4 0 l ，最小相对误差仅为0 O 0 0 3 l ，蚜

129、方误差仅为。0 0 0 莲王2 5 2 9 ，菊且这是在使用少量诵练样本条件下褥到熬，适合目前我国混煤样本数量较少的实际情况，具宥良好的适用性。该预测方法对于数据样本较少置有较高精度要求的预测问越有一定的借鉴意义。( 2 ) 酚神经网络翁预测绫果优于热权平均法巍线性经验公式，霹嚣线性颟测模型的预测结果优于线性预测模型。该结果表明，混煤的各种特性并不是备组分煤种穗应特毪靛篱单叠热，蔼是一群复杂的嚣线性浃射关系。采焉线性预测方法势必会造成很大的误差，甚至错误的结果。丽神经网络，作为一种非线性函数遇近方法，则取得了较高的预测精度。( 3 ) 组会预溅模型的预测结果普遍优于单顼预测模型。混煤阚题由于受

130、劐众多可知与不可知因素的影响，具有一定的不确定性，得到的单项预测结果很难客观丽准确地反映溺题本身，所以综合各种单顶预测酶信息进行组合预溅，能有效地利用各种模型的优点，相墨取长补短，从而大大提离预测精度，减少误差。( 4 ) 支持向量机组合预测和神经网络组合预测的结果优于线性组合预测，线性缀合预测的结果甚至魄裤经瓣络单埙预测模型还要差，群冀# 线性组合预测模型傀于线性组合预测模型。这是因为当单项预测方法来源子非线性模型或者每一预测方法薪基于豹条磐期望是信患集合静菲线性鼹数对，各预测方法豹线性组合并不是最佳的，线性组合预测方法在应用上有很大的局限性。( 5 ) 支持向鬟机组合预测的预测结果优于神经

131、网络组合预测。神经网络基于经验风险最小蠢二原理，嚣器支持向量枫基于结构风险最小仡原理建立。这就是二者测试集均方误麓存在差距的内在原因。B P 神经网络以训练误差最小化作为优化目标，华北电力大学硕士学位论文尽管可以得到小的训练误差，僵对于未经调练的新数据，其泛纯能_ 力较差，存在过学习问题，需要大量的学习样本才能达到较高的预测精度。支持向量机以训练误差作为优化阐题的约束条件，以置信范围最小化作为优化目标，因此，支持向量机的推广麓力要明显优于B p 神经网络。在实际应用孛，我们很难采集到大量的混煤煤质数据，因此，支持向量机这样的小样本算法比B P 神经网络具有明显的实用价值。3 9华北电力大学硕士

132、学位论文第六章火电厂原煤混配的综合效益本章对火电厂原煤混配经济模型的应用效果进行了系统的分析。火电厂进行原煤混配可所产生经济效益，社会效益和环境效益，具体如下：6 1 经济效益6 1 1 降低燃料费用通常火电厂选煤的基本原则是立足于本厂设备实际需要，尽量烧热值高的好煤，因为这样可以减少很多后期处理工作，如灰分高造成的受热面磨损、硫分高造成的脱硫设备费用支出或者由于热值低而引起的制粉系统磨煤机出力增加等等。但是，也必须注意到，烧好煤是必须付出代价的。表6 1 列出了四种单煤的主要煤质指标及对应的价格。表6 1 中“最好煤 ( 热值高的煤) 和搿最差煤一( 热值低的煤)之间最大的差价是每吨8 5

133、元。以每天耗煤3 0 0 0 吨计算，这是一笔不小的开销。洁净煤技术指出，可以通过原煤混配方式让火电厂烧“合适”的混煤，在满足电厂要求的同时降低燃料费用。所以，通常火电厂燃煤来源都不是单一的，这不仅是出于火电厂运行的安全稳定性考虑，还出于火电厂想尽量降低燃料费用的自身的经济利益推动。在单煤库中共有2 0 种单煤的情况下，以四种单煤相掺混，配煤精度为5 ，对于配煤约束条件集合：2 2 发热量2 3 ，2 5 挥发分2 7 ，0 硫分0 5 ，O 灰分3 0 ，O 水分2 ，可通过原煤混配经济模型得到最优配煤方案，如表6 一l 所示。表6 1 单煤与混煤的煤质指标及对应价格煤样名称水分挥发分灰分硫

134、分发热量价格兖州1 53 4 11 1 9 9O 5 12 8 0 l2 5 0邰武1 53 5 l2 4 9 41 2 22 4 0 92 5 5新集2 51 9 2 45 7 1lO 2 411 1117 0淮南铁O 9 42 5 8 82 4 80 3 62 3 8 52 6 5混煤1 7 42 5 7 62 8 10 4 8 52 2 1 32 2 8表6 1 中新集煤价格最便宜，仅为1 7 0 元吨，相应的发热量也最低，仅为1 1 1 lM J K G 。在混煤中加入新集煤，在保证发热量的前提下，通过合理的混配，理论上，华北电力大学硕士学位论文应当可以适当降低燃料费用：如将表中的四种

135、单煤按5 0 ，1 0 ，3 0 ，1 0 的配比进行混配，以兖州煤作为参考，该混配方式每吨煤可节约2 2 元，假定电厂煤耗为1 2 5 t h ，全天煤耗为3 0 0 0 吨，则每天仅燃料费用就至少节约了6 6 万元，长期下去将是一个相当可观的数字。6 1 2 降低电厂煤耗锅炉热效率的高低是衡量其节约和浪费煤炭的重要依据。在我国燃煤锅炉热效率低的原因中最主要的还是实际燃用的煤炭与锅炉设计所用的煤炭不一致，各煤种之间燃烧性能相差甚远，煤质与炉型严重脱节。采用原煤混配技术，可通过配煤约束条件使混煤符合锅炉设计要求，提高锅炉效率，节省大量煤炭，保证锅炉安全、经济运行。如表6 一l 中兖州煤的挥发分

136、，硫分，发热量不符合锅炉设计要求，邰武煤的挥发分，硫分，发热量不符合锅炉设计要求，新集煤的水分，挥发分，灰分，发热量不符合锅炉设计要求，淮南铁煤的发热量不符合锅炉设计要求，而四种单煤按5 0 ，1 0 ，3 0 ，1 0 的配比进行混配之后，各项指标均符合锅炉设计要求。根据国家有关部门对使用动力配煤的效果评价结论，燃烧混配煤比燃用单种煤可以使炉渣含碳量降低6 一l O ，锅炉的热效率提高5 1 一1 0 7 ，锅炉出力提高1 5 3 一3 7 4 6 ，节约煤5 以上，按吨煤价格2 0 0 元计算，电厂的节煤效益为1 0 元吨。6 1 3 降低检修和更改工程费用火电厂过去一直采用以“炉改 去适

137、应煤种的方法，耗费巨大。由于供煤的矿点和质量经常会有变动，尤其是地方小煤窑的煤质波动更大，以致于有的锅炉年年需要进行技术改造以适应不断变化的煤种，从而浪费了大量的人力、物力和财力。火电厂通过原煤混配，以煤适炉，可节约大量改炉费用。另外，煤质偏离锅炉设计值，也会给锅炉运行带来极大困难，出现了诸如制粉系统处理不足、锅炉着火困难，燃烧不稳，飞灰含碳量高，炉内严重结渣、沾污、腐蚀等问题，造成各种事故、停炉、停电的现象时有发生。火电厂通过原煤混配，使煤质与锅炉特点相适应，并能保证混煤质量有相对的稳定性，从而降低锅炉事故率，减少检修费用。6 2 社会效益6 2 1 尽量使用本地煤，缓解运输压力我国煤炭资源

138、特别是动力煤资源的分配在地域上极不平衡。全国动力煤资源主要集中在经济欠发达的“两北 ( 华北和西北) 地区，两区之和约占全国动力煤资源4 1华北电力大学硕士学位论文的8 5 ，而对电力需求大的华东、东北、中南等地区仅占2 左右。各大区动力煤分布见表6 2 。表6 2 各大区动力煤分布大区名华北东北华东中南西南西北占全国动力4 6 5 02 5 11 7 32 6 29 0 73 7 5 6煤储量( )占全国煤炭总储量( )5 0 0 13 0 76 3 72 8 78 4 53 0 1 4近年来，由于经济的迅速发展，出现了铁路运输的紧张局面。运输能力不足的矛盾越来越突出，铁路运力不足仍在一定程

139、度上困扰煤炭供求。由于煤炭需求量大增，尽管煤炭运输量较去年同期增长，仍难以满足电煤运输需求。据统计全国各地向铁路部门申请车皮数量由过去的日均1 6 万辆猛增加到2 8 万辆，请车满足率由去年同期的5 2 下降到3 5 左右。在目前铁路煤运主要通道运输能力早已饱和，西煤东运、北煤南下的主要铁路干线京沪、京广、陇海线长期超负荷运行，面对市场需求持续上升的形势下，运能和运量存在严重矛盾，煤炭铁路运力不足瓶颈制约影响将更加突出。此外公路冶超、油价上涨，海运运力不足，海运费涨价等因素都不同程度困扰煤炭供应工作。尽管国家有关政策一直鼓励企业燃用当地煤。但由于很多地方煤炭资源的质量较差，企业使用的积极性不高

140、。原煤混配的推广可以有效地改变这种状况，火电厂会在保证锅炉正常高效运行的条件下，尽量扩大本地煤的比例，不仅可以降低运输费用，提高电厂的经济效益，而且可以缓解铁路运输压力。6 2 2 尽量使用劣质煤，减少资源浪费原煤混配能够发挥各组分原料煤的优点，做到“取长补短 ，使一些劣质煤也有了用“武 之地，一些低热值煤被派上了用场，并且原煤混配给高硫煤矿井找到了出路。火电厂对燃煤的热值要求一般在2 0 9 0 M J k g 一2 2 9 9 M J k g 。过去燃烧单一煤时，往往用的是大同、鹤壁、潞安等一些热值大于2 5 0 8 M J k g 一2 8 4 2 M J k g 的特高热值煤，其热能在

141、燃烧时不能得到充分利用，不仅浪费了资源，有时还会缩短锅炉寿命，甚至烧坏锅炉，造成停产事故。通过原煤混配，把这些特高热值煤与低热值煤进行合理配合，既保证了所需的燃煤热值要求，又减少了高热值煤的用量。对低热值煤来说，由于灰分往往较高，而且有的挥发分也低，在单独燃烧这些4 2华北电力大学硕士学位论文煤时难以充分燃烧，排出的炉渣含碳量有的可达3 0 一4 0 以上，损失了大量热能。通过高、低热值煤的科学配方，既使低热值煤的热能得到了充分利用，又节约了高热值煤炭资源。我国中西部地区的内蒙古、山西省等地的一些生产高热值、低灰、低硫的侏罗纪动力煤矿井，由于其灰分中C a O 和F e 。O 。量高，灰熔融特

142、征温度低，在燃烧时容易结渣和沾污，影响锅炉和气化炉的正常运转，有时甚至发生锅炉爆炸事故，使其热值得不到充分利用。但通过与灰熔融性高的煤进行混配后就可解决其结渣和沾污问题。国家已明确表示，要限制或禁止开采和使用高硫煤，鼓励开采和使用低硫煤，通过进行原煤混配，把高硫煤与一些低硫煤相配，可使混煤硫分降至1 以下，使燃煤所排放废气中的二氧化硫浓度达到环保要求。另外，通过科学地计算、配比，原煤混配还可调整原料煤的灰分、挥发分、结渣性等其它指标，发挥不同品种煤的优势。因此，通过原煤混配，电厂会在自身经济利益的推动下，在保证锅炉正常高效运行的条件下，尽量扩大价格较低的劣质煤的比例，使低发热值煤，高硫煤等煤炭

143、资源都得以应用，可以做到物尽其用，使煤炭得到合理利用，减少资源浪费，有利于我国经济的可持续发展，为建设节约型社会提供了有力的保障和支持。6 3 环境效益众所周知，我国的大气污染主要是由燃煤产生的。煤炭燃烧时产生S O ：、烟尘及其他有害物质，产生的直接后果是增加了对环境和人体的破坏，必要时必须启用脱硫设备进行脱硫，由此增加了电厂对二氧化硫的处理费用支出。另一方面，飞灰含量的增长加重了除尘设备的负担，同时也增加了对受热面的磨损。根据我国洁净煤工程技术研究中心提供的数据可知，燃煤造成的大气污染物平均排放量平均占大气污染物总排放量的7 8 6 。表6 3 燃煤造成的大气污染物排放量与总量之比( )l

144、 污染物S 0 2N O xC 0 2C O烟尘比例9 07 08 27 18 0根据国家颁布的G B l 2 3 7 卜9 1 锅炉大气污染物排放标准，燃用含硫量小于O 9 的标准煤时，不需脱硫措施。由于煤中矿物质的碱性成分具有一定的固硫作用，通过原煤混配将混煤的含硫量控制在1 0 一1 1 左右( 折算成标煤) ，不需其它脱硫设华北电力大学硕士学位论文施而将混煤燃烧时的二氧化硫排放控制在环保标准内是完全可能的。表6 一l 中邰武煤的硫分高达1 2 2 ，新集煤的灰分高达5 7 1 l ，通过将高硫煤与低硫煤，高灰煤与低灰煤进行合理地掺配，混煤的硫分下降为O 4 8 5 ，灰分下降为2 8

145、1 ，满足环保要求。硫份降低对控制燃烧产物中二氧化硫、三氧化硫类气体排放量有利，也可以减少低温受热面的腐蚀；灰分降低对燃烧有利，且可以减少烟尘的排放，从而减少了环境污染，改善了人类生存环境的状况。4火电厂进行原煤混配，通过选择合适的配煤比和添加适当的高温固硫添加剂等，能够使二氧化硫排放量降低2 6 7 ；同时，由于燃烧效率的提高，排放烟气中的未燃烬粉尘及其它有害成分可降低4 1 。因此，火电厂原煤混配的环境效益显著。华北电力大学硕士学位论文第七章结论能源是人类赖以生存和发展的基本条件，是我国经济社会发展的一个长期制约因素。在我国，燃煤是重要的发电一次能源，因此加强燃煤管理，保证煤质稳定是提高电

146、厂经济效益，增强企业竞争力的有效途径。洁净煤技术是我国能源的未来，研究开发和利用适合我国国情的中国洁净煤技术是一项具有重大意义的战略性课题。近年来作为洁净煤技术之一的原煤混配作为一种控制入炉煤质的重要手段以其高效率，低污染的特点在我国得到了广泛的应用，成为火电厂燃煤管理和经营管理的重要内容。本文的创新点包括以下几个方面：( 1 ) 构建了火电厂原煤混配经济模型的目标函数，即火电厂经济效益最大化，主要包括降低燃料费用、降低运输费用、降低环保费用三个方面；提出了火电厂原煤混配经济模型的计算流程。( 2 ) 建立了基于支持向量机组合预测的混煤煤质预测模型，并进行了实证研究，得到如下结论：1 ，支持向

147、量机组合预测模型达到了较高的精度，为混煤煤质预测提供了一种非常有效的工具；2 ，B P 神经网络的预测结果优于加权平均法和线性经验公式，即非线性预测模型的预测结果优于线性预测模型；3 ，组合预测模型的预测结果普遍优于单项预测模型；4 ，支持向量机组合预测和神经网络组合预测的结果优于线性组合预测，即非线性组合预测模型的预测结果优于线性组合预测模型；5 ，支持向量机组合预测的预测结果优于神经网络组合预测。( 3 ) 对火电厂原煤混配的综合效益进行了分析，主要包括经济效益、社会效益、环境效益三方面。火电厂原煤混配是一项系统工程，本文涉及的内容只是其中的一小部分。由于时间、资料和本人能力的限制，论文一

148、定还有许多不足。笔者认为在如下一些方面有待进一步研究：( 1 ) 目前混煤煤质特性，燃烧特性，结渣特性等大都是在高校、科研院所的实验台架上进行的，与电厂锅炉的实际情况还是有一定区别，一些结论起理论上的指导作用，因此有必要对火电厂的原煤混配进行更深入地研究。( 2 ) 实现原煤混配过程的自动化、智能化控制。结合电厂配煤的原则和流程，华北电力大学硕士学位论文建立和完善火电厂原煤混配专家系统的设计与开发，其中涉及到的煤质在线检测技术，根据煤质在线反馈数据自动调整煤种配比的专家指导技术，混配过程的自动化设备及相关控制技术等。华北电力大学硕士学位论文参考文献 1 钟辉，张军，撒应禄配煤是稳定发电煤质的方

149、法之一锅炉技术，2 0 0 l ，3 2 ( 1 2 ) ：1 1 1 5 2 李天沙角A 电厂配煤燃烧技术的研究与应用： 硕士学位论文 武汉：华中科技大学，2 0 0 6 3 曾祥文广州珠江发电厂动力配煤优化： 硕士学位论文 武汉：华中科技大学，2 0 0 4 4 W i e c l a wC o n r a d ，H i c k i n b o t h a mA n d r e w B l e n d i n gf b rd o l l a r s P o w e rE n g i n e e r i n g2 0 0 4 ，1 0 8 ( 9 ) ：5 4 - 6 0 5 王丽春合理配煤

150、提高经济效益煤质技术，2 0 0 4 ，2 ：2 3 2 4 6 王彦贺配煤对燃烧及污染物排放性能影响的试验研究和数值模拟： 硕士学位论文 天津：天津大学，2 0 0 2。 7 方立军混煤燃烧及污染物排放特性的实验研究和数值模拟： 硕士学位论文 北京：华北电力大学，2 0 0 l 8 姚强洁净煤技术北京：化学工业出版社，2 0 0 5 9 冯宝安，巢江辉，周晓东电厂燃用混煤的作用及混煤配比的确定锅炉技术，1 9 9 7 ，4 ：1 4 1 9 1 0 高玉峰，李义丰，李丙林，王茂利电厂配煤系统数学模型的可行性研究长春工业大学学报( 自然科学版) ，2 0 0 6 ，1 ( 2 7 ) ：3 6

151、 3 9 1 1 涂华，吴宽鸿关于动力配煤数学模型的讨论煤质技术，2 0 0 5 ，3 ：6 3 6 5 1 2 李享伟，柏艳芳，卢永利自动配煤系统在电厂中的应用沈阳工程学院学报( 自然科学版) ，2 0 0 5 ，l ( 4 ) ：4 9 5 1 1 3 靳国库火电厂全自动配煤系统设计电工技术，2 0 0 6 ，4 ：4 8 4 9 1 4 阮伟，周俊虎，曹欣玉，等优化配煤专家系统的研究及应用动力工程，2 0 0 l ，2 1 ( 6 ) ：1 5 7 2 一1 5 7 5 1 5 王雅君，赵寒雪，何京东动力配煤主要煤质指标可加性的研究应用能源技术，2 0 0 4 ，5 ：1 5 1 8 1

152、 6 段春根，周俊虎骆仲泱人工神经网络方法在优化动力配煤中的应用研究煤炭学报，1 9 9 7 ，2 2 ( 4 ) ：3 4 3 3 4 8 1 7 段春根，周俊虎骆仲泱人工神经网络在优化动力配煤中应用的理论研究煤炭学报，1 9 9 7 ，2 2 ( 4 ) ：3 3 7 3 4 1 1 8 樊喜春火力发电厂燃煤的混配吉林电力技术，1 9 9 9 ，4 ：5 4 5 6 1 9 孙伟杰煤种掺烧对珠海电厂7 0 0 M W 机组锅炉运行的影响研究： 硕士学位论胡华北电力大学硕士学位论文文 广州：华南理工大学，2 0 0 6 2 0 谢建文河津电厂3 5 0M 1 】I 燃混煤锅炉燃烧优化试验研究

153、： 硕士学位论文 上海：上海交通大学，2 0 0 4 2 1 戴财胜动力配煤的理论与应用研究： 博士学位论文 北京：中国矿业大学，2 0 0 0 2 2 R a n d h i rS e h g a l ，A n d r e wH i c k i n b o t h a m T r a n sA l t aa d o p t sd y n a m i cc o a lb l e n d i n gt od e l i V e rt h er i g h tf h e la tt h er i g h tt i m e P o w e rE n g i n e e r i n g ，2 0 0

154、1 ，1 0 5 ( 1 1 ) ：8 6 - 8 7 23 R a n d h i rS e h g a l ，S u z a n n eS h e a P r o c e s so p t i m i z a t i o n D y n a m i cC o a lB l e n d i n gH e l p sI m p r o V et h eB o t t o mI j n e P o w e r ，2 0 0 1 ，1 4 5 ( 3 ) ：5 9 6 2 2 4 R a n d h i rS e h g a l ，S u z a n n eS h e a D y n a m i

155、cC o a lB l e n d i n g C o a lA g e ，2 0 0 1 ，1 0 6 ( 5 ) ：4 6 4 8 2 5 k s t e rE d w a r d ，W a t t sD a v i d ，a o k eM i k e ，L 加g s t o nP a u l D e t e 咖i n i n gl h ec o m p o s i t i o no f b i n a r yc o a lb l e n d su s i n gB a y e st h e o r e m F u e l ，2 0 0 3 ，8 2 ( 2 ) ：1 1 7 - 1 2

156、5 2 6 D e p l e c h i n ，S ，P e r n o t ，P C o a lB l e n d i n gO p t i m i z a t i o ni n 心c e l o rC o k eP l a n t s R e V u ed eM e t a l l u r g i eC a h i e r sD I n f b r m a t i o n sT e c h n i q u e s ，2 0 0 5 ，1 0 2 ( 7 8 ) ：4 8 7 4 9 4 2 7 张振勇，李文华，徐振刚煤的配合加工与利用北京：中国矿业大学出版社，2 0 0 0 2 8 范华

157、挺电厂配煤技术原则及煤质特性参数的计算煤质技术，2 0 0 6 ，5 ：1 5 一1 7 2 9 边炳蠢，艾淑艳，吴立新等火力发电厂最佳配煤指标和配煤方案的确定洁净煤技术，1 9 9 6 ，2 ( 4 ) ：3 6 3 8 3 0 郝丽芬，李东雄，靳智平，冷晓芳燃煤电厂动力配煤技术的应用发电设备，2 0 0 5 ，2 ：8 8 9 0 3 1 邢诚动力配煤原理在火力发电厂中的应用： 工程硕士学位论文 保定：华北电力大学，2 0 0 6 3 2 关越煤质、煤种特性对火电厂经济性影响的研究华北电力大学，硕士学位论文，2 0 0 6 3 3 王湘江，曾汉才，喻文标，蒋韶峰锅炉改用混煤的研究及其改进华

158、中电力，2 0 0 2 ，3 ( 1 5 ) ：4 6 3 4 C h a k ra _ b o n yM M u l t i c r i t e r i ad e C i s i o nm a l 【i n gf o r0 p t i m a lb l e n d i I l gf o rb e n e 丘d a t i o no fc o a l ：af I l z z yp r o 孕锄m i n ga p p r o a c h O m e g a ，2 0 0 5 ，3 3 ( 5 ) ：4 1 3 - 4 1 8 3 5 徐君，盛昌栋混煤煤质特性及其对电厂运行的影响煤炭工程，2 0

159、 0 6 ，1 0 ：8 6 8 8 3 6 阮伟优化配煤专家系统的研究以及电厂优化配煤数学模型的建立： 博士学位论文 浙江：浙江大学，2 0 0 0 3 7 李颖，周俊虎电厂计算机配煤优化模型的研究电站系统工程，2 0 0 2 ，4 R华北电力大学硕士学位论文1 8 ( 6 ) ：1 5 3 8 阮伟，张伟宁，周俊虎，等电厂优化配煤多目标机会约束数学模型的建立动力工程，2 0 0 1 ，2 l ( 1 ) ：1 0 9 0 一1 0 9 2 3 9 Y a n gG H N e wp r o c e s sf o rc o a lb l e n d i n gc o m b i n e dw

160、 i t hs i z ec l a s s i f i c a t i o no fc o a J P o w e rE n 酉n e e r i n g ，2 0 0 3 ，2 3 ( 3 ) ：2 3 9 7 4 0 V a S k oF J ，N e w h a r tD D ，S 缸a u s sA D C o a lb l e n d i n gm o d e l sf 1 0 ro p t i m 啪c o k em a k i n g 距db l a s tf I l m a c eo p e r a t 主o n J o 啪a lo ft h eO p e r a t i o

161、 n a lR e s e a r c hS o c i e t y 2 0 0 5 ，5 6 ( 3 ) ：2 3 5 2 4 3 4 1 湛含辉，戴财胜。动力配煤中配混煤的燃烧性能预测选煤技术，2 0 0 l ，3 ：4 5 4 6 4 2 陈晓玲配煤线性规划模型的研究煤炭加工与综合利用，2 0 0 3 ，2 ：3 4 3 7 4 3 赵树果，单晓云，陈少敏，宋焕虎人工神经网络在炼焦配煤质量预测模型中的应用中国煤炭，2 0 0 6 ，3 2 ( 7 ) ：5 2 5 4 4 4 李颖，周俊虎B P 神经网络在优化配煤预测模型中的研究煤炭转化，2 0 0 2 ，2 5 ( 2 ) ：7 9

162、8 5 4 5 董平，陈彦杰，王鹏基于E l 髓n 网络的动力配煤煤质预测模型的研究，洁净煤技术，2 0 0 6 ，1 2 ( 4 ) ：5 5 5 8 4 6 W uM i n ，S h D e y E x p e nc o n t r o lb a s e do nn r a ln e 细o r k s 觚dm a t h 锄a t i c a lm o d e l sf o rm ec o a lb 1 锄d i n gp r o c e s s C o n t r o lT h e o 拶& A p p l i c a t i o n s ，2 0 0 0 ，17 ( 6 ) ：8 6

163、 8 8 7 2 4 7 Q i uJ i 觚r o n g ，Z h a I l gX i a o p i n g ，W 锄gQ u a n h a i ，“F 觚，Z gH a n c a i G r e yc l u s t e r i n gp r e d i c t i o nf 1 0 rs l a g g i n gp o t e n t i a lo fc o a lb l e n d sc o m b u s t i o n R e V u ed eM e t a l l u r 酉e ，C o m b u s t i o nS c i e n c e 觚dT e c h n

164、 o l o g y2 0 0 2 ，17 4 ( 3 ) ：51 - 7 0 4 8 曾琴琴火电厂配煤优化方法研究： 硕士学位论文 哈尔滨：哈尔滨工业大学，2 0 0 6 4 9 李智，王东基于改进模拟退火算法的电厂配煤优化煤炭工程，2 0 0 4 ，9 ：7 6 7 9 5 0 王运民电厂混煤燃烧最优掺配比例的确定长沙理工大学学报( 自然科学版) ，2 0 0 4 ，1 ( 2 ) ：5 2 5 5 5 1 L i a oY - F ，w uC - H ，M aX - Q N e wh y b r ：i do p t i m i z a t i o nm o d e lf o rp o w

165、 e rc o a lb l e n d i n g P r o c e e d i n g so ft h eF o u r t hI n t e m a t i o n a lC o n f 打e n c eo nM a c h i n eL e a m i n ga n dC y b e m e t i c s ，G u a n g z h o u ，2 0 0 5 ：4 0 2 3 4 0 2 7 5 2 A r e n d tP ，S t r e l o wF ，H u h nF E m c i e n tw a y st oo p t i m i z ec o k i n gc o

166、 a lb l e n d s R e V u ed eM e t a l l u r g i e ，2 0 0 6 ，l0 3 ( 3 ) ：10 9 16 5 3 沈艳丰经济问题组合预测研究： 硕士学位论文 天津：天津大学，2 0 0 1 5 4 杨广喜经济预测中组合预测法的应用一关于单项预测模型的选取问题统计与决策，1 9 9 8 ，6 ：7 84 9华北电力大学硕士学位论文 5 5 马永开，唐小我线性组合预测模型优化问题研究系统工程理论与实践，1 9 9 8 ，9 ：1 1 0 1 1 4 5 6 赵晓坤，汤平，魏博B P 神经网络组合预测研究南阳师范学院学报，2 0 0 6 ，5 (

167、 6 ) ：2 2 2 4 5 7 朱章，庄建桥对组合预测模型的再讨论武汉工业学院学报，2 0 0 2 ，2 ：9 6 9 7 5 8 V V a p I l i kT h eN 咖r eo fS t a t i s f i c a lL e 锄吨1 l l e o 巧N e wY o r k ：S p m g 讣v e r l a g ，1 9 9 5 5 9 V D a v i d ，S 姐c h 铭A A d v 纽c e ds u p p o r tv e c t o rm a c h i I l 锚趾dk 锄e lm 甜1 0 d s N c l 玎O c o m p u t i n

168、 g ，2 0 0 3 ，( 5 5 ) ：5 2 0 6 0 C a dG o l d ，P e t e rS o l l i s h M o d e lS e l e c t i f o rS u p p o r tV e c t o rM a c h i n eC l 舔s i f i c a t i o n N e u r c o m p u t i n g ，2 0 0 5 ，5 5 ( 1 2 ) ：2 2 l 2 4 9 61 C r i s t i a n l l i n iN ，T a y l o rJS A ni 1 1 t r o d u c t i o nt oS u

169、p p o r tV e c t o rM a c h i n e s 蛆do t h e rk e m e l b 勰e dl e a r n i n gm e t l l o d s S h a w e - T a y l o rC 锄b r i d g eU l l i V e r s i t yP r e s s ，2 0 0 0 华北电力大学硕士学位论文致谢值此论文完成之际，谨向我的导师和所有关心帮助过我的老师、同学和家人表示衷心的感谢!衷心感谢我的导师孙薇教授! 在我读研究生期阿，不管我在学习上还是生活中遇到任何困难，她总是给我以最大的帮助与支持，让我感到亲人般的温暖。不仅在学术研

170、究上传授了我大量的理论知识和有效的科研方法，更教会了我做人的道理。孙老师严谨的教学态度、求真务实的工作作风和乐观豁达的品格都对我产生了很深的影响，这为我今后的学习和生活积累了巨大的精神财富。在毕业论文写作阶段，从最初的选题到后期的撰写，孙老师都给了我悉心的指导，使我能顺利地解决课题研究中的问题，按时完成硕士课题的研究及论文的撰写。在本文工作完成之际我谨向孙老师致以崇高的敬意并表示衷心的感谢!感谢我的家人，他们殷切期待的目光是我学习的最大动力，他们给我的精神和物质上的支持是我最为坚强的后盾，他们的教诲始终鼓舞着我，激励着我，使我在人生道路上踏出一个又一个坚实的脚印。感谢经济管理系老师的辛勤教育，

171、他们渊博的专业知识、别致的授课方式、认真的授课精神和对我们每一个学生亲切如子的态度，都让我现在回想起来倍感亲切。感谢所有给予我帮助的同学和朋友们。5 l华北电力大学硕十学位论文在学期间发表的学术论文和参加科研情况 1 孙薇，张省S y n t h e t i cE v a l u a t i o nf o rO p e r a t i n gE c o n o m yo fT h e m a lP o w e rP l a n tB a s e do nS V Ma n dQ u i c kS o r tA l g o r i t h m P r o c e e d i n g so ft h

172、 e3 r dI n t e r n a t i o n a lC o n f e r e n c eo nN a t u r a lC o m p u t a t i o n ，2 0 0 7 8 ( E I 收录) 2 孙薇，张省S a f e t yA s s e s s m e n ti nP o w e rS u p p l yE n t e 印r i s eB a s e do nR Sa n dS V M P r o c e e d i n g so ft h e3 r dI n t e r n a t i o n a lC o n f e r e n c eo nN a t u

173、 r a lC o m p u t a t i o n ，2 0 0 7 8( E I 收录) 3 孙薇，张省抽水蓄能电站调相效益量化研究华东电力，2 0 0 7 ，3 5 ( 3 ) ：2 卜2 3 4 孙薇，张省P r e d i c t i o nM o d e lf o rP o w e rC o a lB 1 e n d i n gb a s e do nS V M P r o c e e d i n g so ft h eI n t e m a t i o n a lC o n f e r e n c eo nM a c h i n eL e a r n i n ga n dC y

174、 b e m e t i c s ，2 0 0 7 8 ( E I 收录) 5 孙薇，张省A p p l i c a t i o no fS e l f - o r g a n i z i n gC o m b i n a t i o nF o r e c a s tM e t h o di nP o w e rL o a dF o r e c a s t i n g P r o c e e d i n g so ft h eI n t e r n a t i o n a lC o n f e r e n c eo nW a V e l e tA n a l y s i sa n dP a t t e mR e c o g n i t i o n ，2 0 0 7 8 ( E I 收录) 6 孙薇，张省基于半监督支持向量机的供电企业安全性评价电气应用，已录用5 2火电厂原煤混配经济模型的研究与应用火电厂原煤混配经济模型的研究与应用作者：张省学位授予单位：华北电力大学(保定) 本文链接：http:/