基于线性规划的配煤掺烧寻优系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于线性规划的配煤掺烧寻优系统，通过预先设定某种配煤目标，经一系列逻辑处理后，迅速给出一种最佳配煤比例的方法。本发明专利技术执行性能高效、运算结果精准，并可根据实际生产情况，自定义目标方案，求解出最优结果，极大的避免了过去因经验配比、粗略数据的误差而带来不必要的经济损失。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种在现实场地中辅助定位到基础设备或设施，具体涉及一种基于线性规划的配煤掺烧寻优系统。
技术介绍
国家提倡节约能源，有效利用资源，减少污染；在这样的背景下，煤炭消耗企业对于如何有效的提高煤炭利用率，减少由于煤炭燃烧带来的污染提出了更高的要求。现在的配煤掺烧寻优还停留在经验估算阶段，根据燃煤的某一煤质目标要求进行多种煤的掺配比例估算，很容易导致为了满足某一煤质要求而忽略了其他煤质要求的顾此失彼现象。后果就是在一定程度上既浪费了能源资源，又增加了污染物的排放。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于线性规划的配煤掺烧寻优方法，实现精确、全面、快速的配煤掺烧，从而最大限度的实现节能降耗及企业利润最大化。为了实现上述目的，本专利技术提供的技术方案如下：一种基于线性规划的配煤掺烧寻优系统，包括：煤质项目模块：用于事前定义参与寻优计算的煤质化验项目，如热值收到基、硫分收到基等。煤质范围模块：用于事前定义参与寻优计算的化验项目煤质指标范围，如热值>＝4500(大卡)、<＝7500(大卡)。计算方式模块：用于定义优类型，包括最小值寻优、最大值寻优、目标寻优三种方式。寻优目标模块：在寻优计算之前人工录入最终需要得到的寻优煤质。目标函数组件：用于事前定义寻优计算的函数。F(X)＝A1*X1+A2*X2+A3*X3+……+An*XnA＝[A1，A2，A3，……An]X＝[X1，X2，X3，……,Xn]F(X)为需要求解的目标值；X为求解的各个煤种的配煤系数，n表示X的个数；A为各个参配煤种的煤质项目的煤质属性值(如热值、硫分)，n表示A的个数。约束条件组件：定义求解向量X[X1，X2，X3,……Xn]的条件约束。不等式约束条件AL<＝a1*X1+a2*X2+……+an*Xn<＝AUBL<＝b1*X1+b2*X2+……+bn*Xn<＝BUCL<＝c1*X1+c2*X2+……+cn*XnAL、AU，BL、BU分别表示最小值和最大值，CL表示最小值；X为求解的各个煤种的配煤系数，n表示X的个数；an、bn、cn为各个参配煤种的煤质项目的煤质属性值(如热值、硫分)，n表示a、b、c的个数。等式约束条件d1*X1+d2*X2+d3*X3+……+dn*Xn＝DD表示目标值；X为求解的各个煤种的配煤系数，n表示X的个数；dn为各个参配煤种的煤质项目的煤质属性值(如热值、硫分)，n表示d的个数。变量阙值组件：寻优计算目标函数中的Xn的取值范围为[0-1]。0<＝X1<＝10<＝X2<＝1……0<＝Xn<＝1自动寻优模块：根据煤质项目模块、煤质范围模块、寻优目标模块、目标函数组件、约束条件组件、变量阙值组件这六个确定的条件借助于JAVA的GLPK(用于建立线性规划LP和混合型整数规划MIP问题的建模语言,并对模型进行最优化求解)工具包完成寻优计算。煤种掺烧比例模块：寻优计算结果。寻优过程部件：是一种线性规划的最优化求解计算过程。本专利技术的有益效果是：本专利技术把先进的线性规划计算应用技术融合到配煤掺烧寻优计算过程中；此外，借助于成熟的线性规划求解工具GLPK可以使基于线性规划的配煤掺烧寻优系统在电力、能源、建材等行业迅速推广。、；在取值范围内，根据给定的目标值，求出最优的解，高效，便捷的求出各组数据之间的比例值。这在一定程度上大大减少人为的计算量，又做到了智能化操作；在排污最小的情况下，保证发热量最大。附图说明附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。在附图中：图1是本专利技术结构示意图；图2是本专利技术寻优过程部件的计算流程图；图3是本专利技术一个较佳实施例的操作界面示意图。具体实施方式如图1-3所示，本专利技术公开一种基于线性规划的配煤掺烧寻优系统，包括：煤质项目模块：用于事前定义参与寻优计算的煤质化验项目，如热值收到基、硫分收到基等。煤质范围模块：用于事前定义参与寻优计算的化验项目煤质指标范围，如热值>＝4500(大卡)、<＝7500(大卡)。计算方式模块：用于定义优类型，包括最小值寻优、最大值寻优、目标寻优三种方式。寻优目标模块：在寻优计算之前人工录入最终需要得到的寻优煤质。目标函数组件：用于事前定义寻优计算的函数。F(X)＝A1*X1+A2*X2+A3*X3+……+An*XnA＝[A1，A2，A3，……An]X＝[X1，X2，X3，……,Xn]F(X)为需要求解的目标值；X为求解的各个煤种的配煤系数，n表示X的个数；A为各个参配煤种的煤质项目的煤质属性值(如热值、硫分)，n表示A的个数。约束条件组件：定义求解向量X[X1，X2，X3,……Xn]的条件约束。不等式约束条件AL<＝a1*X1+a2*X2+……+an*Xn<＝AUBL<＝b1*X1+b2*X2+……+bn*Xn<＝BUCL<＝c1*X1+c2*X2+……+cn*XnAL、AU，BL、BU分别表示最小值和最大值，CL表示最小值；X为求解的各个煤种的配煤系数，n表示X的个数；an、bn、cn为各个参配煤种的煤质项目的煤质属性值(如热值、硫分)，n表示a、b、c的个数。等式约束条件d1*X1+d2*X2+d3*X3+……+dn*Xn＝DD表示目标值；X为求解的各个煤种的配煤系数，n表示X的个数；dn为各个参配煤种的煤质项目的煤质属性值(如热值、硫分)，n表示d的个数。变量阙值组件：寻优计算目标函数中的Xn的取值范围为[0-1]。0<＝X1<＝10<＝X2<＝1……0<＝Xn<＝1自动寻优模块：根据煤质项目模块、煤质范围模块、寻优目标模块、目标函数组件、约束条件组件、变量阙值组件这六个确定的条件借助于JAVA的GLPK(用于建立线性规划LP和混合型整数规划MIP问题的建模语言,并对模型进行最优化求解)工具包完成寻优计算。煤种掺烧比例模块：寻优计算结果。寻优过程部件：是一种线性规划的最优化求解计算过程。下面结合实施例作最进一步的说明：如图1所示的业务逻辑处理流程：首先在系统中定义预设参与计算的煤种煤质项目属性，表示对哪些煤本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于线性规划的配煤掺烧寻优系统，其特征在于，包括：煤质项目模块，事前定义参与寻优计算的煤质化验项目；煤质范围模块，用事前定义参与寻优计算的化验项目煤质指标范围；计算方式模块，定义优类型，包括最小值寻优、最大值寻优、目标寻优三种方式；寻优目标模块，在寻优计算之前人工录入最终需要得到的寻优煤质；目标函数组件，事前定义寻优计算的函数；约束条件组件，定义求解向量约束条件，包括不等式约束条件和等式约束条件；变量阙值组件，寻优计算目标函数中的求解向量的取值范围为；自动寻优模块，根据所述煤质项目模块、煤质范围模块、寻优目标模块、目标函数组件、约束条件组件、变量阙值组件这六个确定的条件借助于JAVA的GLPK工具包完成寻优计算；寻优过程部件，完成最优化求解计算过程；煤种掺烧比例模块，寻优计算结果显示。

【技术特征摘要】
1.一种基于线性规划的配煤掺烧寻优系统，其特征在于，包括：
煤质项目模块，事前定义参与寻优计算的煤质化验项目；
煤质范围模块，用事前定义参与寻优计算的化验项目煤质指标范围；
计算方式模块，定义优类型，包括最小值寻优、最大值寻优、目标寻优三种方式；
寻优目标模块，在寻优计算之前人工录入最终需要得到的寻优煤质；
目标函数组件，事前定义寻优计算的函数；
约束条件组件，定义求解向量约束条件，包括不等式约束条件和等式约束条件；
变量阙值组件，寻优计算目标函数中的求解向量的取值范围为；
自动寻优模块，根据所述煤质项目模块、煤质范围模块、寻优目标模块、目标函数组
件、约束条件组件、变量阙值组件这六个确定的条件借助于JAVA的GLPK工具包完成寻优
计算；
寻优过程部件，完成最优化求解计算过程；
煤种掺烧比例模块，寻优计算结果显示。
2.根据权利要求1所述的基于线性规划的配煤掺烧寻优系统，其特征在于，所述目标
函数组件事前定义的寻优计算的函数为：
F(X)＝A1*X1+A2*X2+A3*X3+……+An*Xn
A＝[A1，A2，A3，……An]
X＝[X1，X2，X3，……,Xn]
F(X)为需要求解的目标值；
X为求解的各个煤种的配煤系数，n表示X的个数；...

【专利技术属性】
技术研发人员：武爱斌，魏小庆，薛峰，居君，成林，朱信利，
申请(专利权)人：南京朗坤软件有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32