燃煤電廠節能減排評價模型與方法

溫曉強

摘 要 我國以燃煤發電為主，導致電力行業成為能源消耗與環境污染大戶，電力行業節能減排的開展勢在必行。該文從輸入、生產、輸出各個環節選取指標選取燃煤電廠節能減排的評價指標，利用投影尋蹤方法建立了多元數據評價模型，采用加速遺傳算法對該模型進行求解，實現了燃煤電廠節能減排綜合評價。該模型最大限度地避免了傳統評判中權重取值的人為干擾，評價結果更為客觀。計算結果表明，該方法能夠有效地反映燃煤電廠節能減排水平。

關鍵詞 燃煤電廠 節能減排 綜合評價 投影尋蹤 遺傳算法

0引言

隨著社會和經濟的發展，能源的消耗急劇增長，同時化石能源的消耗帶來了環境污染，人類面臨著能源危機和環境保護兩方面的壓力。在此背景下，節能減排已成為世界各國實現可持續發展的重要戰略任務。

本文采用了直接由樣本數據驅動的探索性數據分析方法—投影尋蹤方法。所謂投影尋蹤方法就是將高維數據向低維空間投影，通過分析低維空間的投影特性進而來研究高維數據的特征，是處理多因素復雜問題的統計方法。投影尋蹤聚類模型則是依據投影尋蹤思想建立的聚類分析模型。其基本思想是：把高維度的數據通過某種組合投影到低維度子空間上，并采用投影指標函數（目標函數）暴露評價對象集中同類的相似性與異類的差異性結構，尋找出使投影指標函數最優的投影值，然后根據該投影值的分布特征來分析原評價對象高維數據的分類結構特征。由于該模型是復雜非線性優化問題，用傳統的優化方法處理較困難，本文采用基于實數編碼的加速遺傳算法來解決其高維全局尋優問題。

1 燃煤電廠節能減排評價模型與方法

1.1 評價方法

本文從輸入、生產、輸出環節選取影響燃煤電廠節能減排的評價指標，數據維數過高，不能直觀體現出燃煤電廠節能減排效果，利用投影尋蹤方法建立了多元數據評價模型，采用實數編碼的遺傳算法對該模型進行求解，實現了燃煤電廠節能減排綜合評價。

1.2 基于遺傳算法的投影尋蹤聚類模型

基于RAGA的投影尋蹤聚類評價模型（Projection Pursuit Classification model based on RAGA，RAGA-PPC模型）的建模過程包括以下四個步驟：

步驟1：樣本指標集的歸一化處理。

把步驟3求得的最佳投影方向a*代入z（i）=a（j）x（i，j）后可得到各樣本點的投影值z*（i）。將z*（i）與z*（j） 進行比較，按z*（i）值從大到小排序，則可以將樣本從優到劣進行排序。

1.3 基于實數編碼的加速遺傳算法

基于實數編碼的加速遺傳算法是在標準遺傳算法的基礎上進行改進的。由于SGA不能保證全局收斂性，為此，可采用第一次、第二次進化迭代產生的優秀個體的變量變化區間作為下次迭代時優化變量新的初始變化區間，算法進入第一步，重新運行SGA，如此加速運行，則優秀個體區間將逐漸縮小，與最優點的距離越來越近。直到最優個體的優化準則函數值小于某一設定值或算法運行達到預定加速次數，算法結束，得到最優結果。這種思想構成了基于實數編碼的加速遺傳算法。

1.4 燃煤電廠節能減排評價模型

從燃煤電廠選取了7個節能減排的技術監督指標，這7個指標涉及輸入、生產、輸出等各個環節，具有代表性、合理性。利用投影尋蹤聚類模型將多維數據轉化為一維投影特征值，綜合反映燃煤電廠節能減排的效果。電廠基本數據為：電廠1為5€？00MW的純燃煤機組，電廠2為2€？00MW熱電聯產和2€？00MW的純燃煤機組，電廠3為2€？00MW的燃煤機組，電廠4為4€？00MW的純燃煤機組。節能減排評價指標及投影特征值如表1所示。

對表2中的節能減排評價指標模型進行歸一化處理，其中指標1、3為正向指標，其余為逆向指標。歸一化結果如下：

采用基于實數編碼的加速遺傳算法求解上述投影尋蹤模型，選取初始種群規模為n=400，交叉概率Pc=0.8，變異概率Pm=0.80，優秀個體數目選定為20個，€%Z=0.05，加速次數為11，得出最大投影指標值為0.5114，最佳投影方向為（0.3936，0.4299，0.3299，0.3991，0.2450，0.4578，0.3501），求得不同燃煤電廠綜合評價的投影特征值z*（j）=（0.114，1.489，2.414，0.549）。4個電廠的投影特征值分布圖如圖2。

從圖2中可以直觀得出，電廠節能減排效果的優劣排序為4>2>1>3。電廠3為2€？00MW的燃煤機組，汽機熱耗率低、鍋爐熱效率較高，廠用電、耗水率均較低，并且進行了脫硫脫硝處理，評價結果中電廠3的節能減排效果最好。電廠2中有熱電聯產機組，盡管汽機熱耗率較電廠4高，但鍋爐熱效率較高，并且進行了脫硫處理，評價結果中電廠2節能減排效果好于電廠4。電廠1技術比較落后，能耗和污染物排放均較高，評價結果中電廠1的節能減排效果最差。上述評價結果與常規的經驗和認識一致，符合實際。

根據最佳投影方向，可以進一步分析各個評價指標對評價結果的影響程度。將a*值進行排序得到各個指標的貢獻率大小順序依次為單位SO2排放>汽機熱耗率>廠用電>煤質合格率>單位NOX排放>鍋爐熱效率>水耗。貢獻率越大的指標，對節能減排評價的影響就越大，這為節能減排提供重要的決策信息。

從以上分析可以得出，為了促進燃煤電廠的節能減排，應該進行技術的改進，包括：上大壓小，熱電聯產，以及脫硫脫硝，同時還應該降低廠用電、水耗率，提高煤質合格率等。

2結語

對燃煤電廠進行節能減排評價，有利于推進電廠的技術改造，有利于電力企業節能、降損、減排、增效。從輸入、生產、輸出環節選取燃煤電廠節能減排的技術監督指標，構建燃煤電廠節能減排評價模型。采用基于實數編碼的加速遺傳算法求解投影尋蹤聚類評價模型，克服了傳統投影尋蹤方法計算復雜、編程實現困難的缺點，將其應用到燃煤電廠節能減排的評價模型中。本文為電力行業節能減排評價引入一種新的研究方法。

參考文獻

[1] 曾鳴，許子智，劉曉立，劉清宇.電網企業節能減排效果分析模型及應用——基于改進TOPSIS法[J].技術經濟與管理研究，2012（10）：12-16.

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