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申请/专利权人：杭州和利时自动化有限公司

摘要：本发明提供一种燃煤发电厂机组运行能耗分配方法及系统，涉及能耗分配技术领域，包括获取能耗影响因素并基于所述能耗影响因素构建交互特征，计算指数特征并合成，再通过似然函数和先验分布确定后验分布，得到能耗预测模型，最终得到预测能耗，再进一步构建优化目标并设置对应的约束条件和决策变量，并通过序列二次规划确定初始迭代点，再结合线搜索策略更新迭代点并确定运行能耗优化方案。基于所述运行能耗优化方案构建能量平衡方程，结合设备性能退化因子，计算机组中不同设备对应的能量损失并构建能耗分配模型，以确定设备能耗占比并生成初始分配方案，对所述初始分配方案通过差分进化算法进行优化，得到能耗分配方案。

主权项：1.燃煤发电厂机组运行能耗分配方法，其特征在于，包括：获取能耗影响因素，基于所述能耗影响因素构建交互特征，计算所述交互特征对应的指数特征并合成，得到合成特征向量，基于所述合成特征向量，通过似然函数和先验分布确定后验分布，得到能耗预测模型，基于所述能耗预测模型对当前样本进行预测，得到预测能耗；基于所述预测能耗，构建优化目标并设置对应的约束条件和决策变量，通过序列二次规划确定初始迭代点，对所述初始迭代点通过反向模式自动微分计算梯度信息，基于所述梯度信息构建二次规划子问题并求解，结合线搜索策略更新迭代点并确定运行能耗优化方案；基于所述运行能耗优化方案构建能量平衡方程，根据所述能量平衡方程，结合设备性能退化因子，计算机组中不同设备对应的能量损失，基于所述能量损失构建能耗分配模型，确定设备能耗占比并生成初始分配方案，对所述初始分配方案通过差分进化算法进行优化，得到能耗分配方案；获取能耗影响因素，基于所述能耗影响因素构建交互特征，计算所述交互特征对应的指数特征并合成，得到合成特征向量，基于所述合成特征向量，通过似然函数和先验分布确定后验分布，得到能耗预测模型，基于所述能耗预测模型对当前样本进行预测，得到预测能耗包括：获取与机组能耗相关的能耗影响因素，包括负荷，煤质和环境温度，对于所述能耗影响因素，两两组合构建交互特征；对于每个交互特征，进行归一化操作并计算特征指数，基于所述特征指数进行非线性变换，得到指数特征，将所述指数特征与所述交互特征进行合成，得到合成特征向量；基于所述合成特征向量构建能耗预测模型，其中，所述能耗预测模型的参数服从高斯分布，基于所述高斯分布确定回归系数并确定回归系数对应的先验分布，结合所述先验分布，通过似然函数和贝叶斯推断确定所述回归系数的后验分布，对于所述后验分布，通过变分推断，将所述后验分布转换为因子分解形式，通过所述因子分解形式确定最大化证据下界，得到最佳变分参数，基于所述最佳变分参数构建所述能耗预测模型；基于所述能耗预测模型对当前样本进行预测，得到所述预测能耗；基于所述预测能耗，构建优化目标并设置对应的约束条件和决策变量，通过序列二次规划确定初始迭代点，对所述初始迭代点通过反向模式自动微分计算梯度信息，基于所述梯度信息构建二次规划子问题并求解，结合线搜索策略更新迭代点并确定运行能耗优化方案包括：基于所述预测能耗，以最小化系统实际能耗为优化目标，设置所述优化目标对应的约束条件，基于机组设备的运行参数和发电需求设置对应的约束条件，获取所述优化目标对应的输入变量，中间变量和输出变量；基于所述序列二次规划，将所述优化目标转换为标准优化函数，基于所述标准优化函数，生成多个初始点并随机选择一个作为所述序列二次规划对应的初始迭代点，对于所述初始迭代点，通过反向模式自动微分，根据计算图的逆拓扑顺序依次计算所述输出变量对中间变量的导数并根据链式法则累计计算所述输出变量对所述输入变量的导数；基于所述标准优化函数的二阶泰勒展开和约束条件，选择近似海森矩阵并选择所述近似海森矩阵对应的初始规划参数，设置储存历史信息的步数，在每次迭代中，根据所述标准优化函数和所述约束条件对应的当前梯度信息更新所述近似海森矩阵，构建所述二次规划子问题并使用求解器进行求解，得到搜索方向，基于所述搜索方向，通过非精确线搜索初始化步长，结合步长衰减因子和预先设置的线搜索下降条件迭代减小步长，更新所述初始迭代点，重复更新直至达到预设的最大迭代次数，得到最优迭代点；基于所述标准优化函数确定所述最优迭代点是否违反约束条件，若不违反则输出所述最优迭代点对应的运行能耗优化方案；基于所述运行能耗优化方案构建能量平衡方程，根据所述能量平衡方程，结合设备性能退化因子，计算机组中不同设备对应的能量损失，基于所述能量损失构建能耗分配模型，确定设备能耗占比并生成初始分配方案，对所述初始分配方案通过差分进化算法进行优化，得到能耗分配方案包括：基于预先获取的运行能耗优化方案对机组进行能量平衡分析，基于各设备进出口的能流和系统与环境之间的换热量，确定所述能量平衡方程，基于所述能量平衡方程，结合设备性能退化因子，计算每个设备对应的能量损失值；基于所述能量损失值构建能耗分配模型并确定每个设备在当前机组中的能耗占比，基于所述能耗占比绘制能耗分配图，得到所述初始分配方案；基于所述初始分配方案，随机生成多个具有多个维度的个体，得到初始种群，其中，所述初始种群中的每个个体对应一个初始分配方案；对于所述初始种群中的每个个体，计算适应度值并将所述初始种群平均分为多个子种群，在每个子种群中，构建随机树形结构，基于所述树形结构，在每个子种群中随机连接根节点，得到树形拓扑结构；对于每个子种群，遍历每个个体并在当前个体的邻域中随机选择三个互不相同的个体执行变异操作得到变异个体，将所述当前个体与所述变异个体进行交叉，得到实验个体，计算所述实验个体和所述当前个体的适应度，若所述实验个体的适应度更大且所述实验个体满足约束条件，则使用所述实验个体替换所述当前个体，重复操作直至全部子种群中的全部个体都被更新；每五次更新后，放弃当前子种群对应的树拓扑结构并重新生成，重复更新直至达到预设的最大更新次数，计算最后一次更新后每个子种群中个体的适应度，选择具有最大适应度的个体作为最优能耗分配方案输出。

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