(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210952712.8 (22)申请日 2022.08.10 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115018221 A (43)申请公布日 2022.09.06 (73)专利权人 浙江浩普智能科技有限公司 地址 310012 浙江省杭州市西湖区文三路 199号创业大厦3楼3 03室 (72)发明人 李钦武　郑政杰　蒋善行　刘庭宇　 周春于　孔祥宇　张洪　 (74)专利代理 机构 北京高沃 律师事务所 1 1569 专利代理师 韩雪梅 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06N 3/00(2006.01)(56)对比文件 CN 113962419 A,202 2.01.21 CN 10980 0849 A,2019.0 5.24 CN 10279 9778 A,2012.1 1.28 CN 114580265 A,2022.06.03 CN 1071695 57 A,2017.09.15 CN 105975342 A,2016.09.28 EP 3916301 A2,2021.12.01 刘庭宇等.基于改进布谷鸟搜索算法的TFT- LCD制造调度方法. 《计算机系统应用》 .2020,(第 03期), 李进 等.“燃煤发电厂CO2排 放强度计算方 法解析与应用 ”. 《环境工程学报》 .2015, Jinsong Tao 等. “Optimizati on model of trubines and bo ilers load distributi on in paper mi ll power plant ”. 《2010 2nd Internati onal Conference o n Computer Engineering and Tec hnology》 .2010, 审查员 李平 (54)发明名称 基于改进布谷鸟搜索算法的锅炉负荷分配 方法及系统 (57)摘要 本发明涉及一种基于改进布谷鸟搜索算法 的锅炉负荷分配方法及系统， 属于热电厂锅炉控 制技术领域。 先建立适应度函数， 再以适应度函 数最小为优化目标， 利用改进布谷鸟搜索算法对 额定负荷 进行优化分配， 得到各台锅炉的最优负 荷， 从而能够合理对锅炉负荷进行分配， 以合理 规划锅炉的运行过程， 减少碳排放。 此外， 通过令 布谷鸟搜索算法的动态系数随迭代次数发生变 化， 以对布谷鸟搜索算法进行改进， 能够使得算 法的精度更高， 得到的分配结果更加准确。 权利要求书3页 说明书6页 附图2页 CN 115018221 B 2022.11.11 CN 115018221 B 1.一种基于改进布谷鸟搜索算法的锅炉负荷分配方法， 其特征在于， 所述锅炉负荷分 配方法包括： 建立适应度函数； 所述适应度函数为各台锅炉的适应度的和； 所述锅炉的适应度为所 述锅炉的负荷与所述锅炉在所述负荷下的碳 排放总量的乘积； 以所述适应度函数最小为优化目标， 利用改进布谷鸟搜索算法对额定负荷进行优化分 配， 得到各台所述锅炉的最优负荷； 各台所述锅炉的最优负荷的和等于所述额定负荷； 所述 改进布谷鸟搜索算法的动态系数随迭代次数发生变化； 所述锅炉在所述负荷下的碳 排放总量的计算公式为： ； 其中， 为锅炉的碳排放总量； 为锅炉所用化石燃料燃烧产生的碳排放量； 为锅炉生产过程产生的碳 排放量； 为锅炉所用净购入电力产生的碳 排放量； 所述锅炉所用化石燃料燃烧产生的碳 排放量的计算公式为： ； 其中， 为不同燃料燃烧的重量； 为加权平均含碳量； 为锅炉总排渣量； 为渣 中碳元素的含量； 所述锅炉生产过程产生的碳 排放量的计算公式为： ； 其中， 为不同种类脱硫剂消耗量； 为不同种类脱硫剂中参与反应的物质的含量； 为CO2的摩尔质量； 为不同种类脱硫剂中参与反应的物质的摩尔质量； 为锅炉发 电量； 为脱硫能耗比例； 为单位电量产生的二氧化 碳； 所述锅炉所用净购入电力产生的碳 排放量的计算公式为： ； 其中， 为核算期内锅炉所用购入的电量； 为区域电网年平均供电排 放因子； 所述利用改进布谷鸟搜索算法对额定负荷进行优化分配具体包括： 随机生成多个初始鸟巢位置， 组成初始种群； 所述鸟 巢位置包括每一所述锅炉的负荷， 各台所述锅炉的负荷的和等于所述 额定负荷； 计算每一所述初始鸟巢 位置的适应度函数值； 对于每一所述初始鸟巢位置， 利用更新公式对所述初始鸟巢位置进行更新， 得到新鸟 巢位置； 对于每一所述新鸟巢位置， 随机生成一个随机数； 判断所述随机数是否大于被宿主发 现的概率； 若 是， 则返回 “利用更新 公式对所述初始鸟巢位置进 行更新”的步骤， 直至所述随 机数小于或等于被宿主发现的概 率； 计算每一所述 新鸟巢位置的适应度函数值；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115018221 B 2对于每一所述新鸟 巢位置， 判断所述新鸟 巢位置的适应度函数值是否小于与其相对应 的所述初始鸟巢位置的适应度函数值； 若是， 则以所述新鸟巢位置作为下一代种群的鸟巢 位置， 否则， 则以所述初始鸟巢位置作为所述下一代种群的鸟巢位置， 得到所述下一代种 群； 判断是否 达到最大迭代次数； 若是， 则迭代结束， 以所述下一代种群中适应度函数值最小的鸟巢位置作为最优鸟巢 位置； 若否， 则以所述下一代种群作为下一迭代中的初始种群， 以所述下一代种群中的鸟巢 位置作为下一迭代中的初始鸟巢位置， 返回 “对于每一所述初始鸟巢位置， 利用更新 公式对 所述初始鸟巢 位置进行 更新， 得到新鸟巢 位置”的步骤。 2.根据权利要求1所述的锅炉负荷 分配方法， 其特征在于， 所述锅炉在所述负荷下的碳 排放总量根据预先建立的锅炉碳排放数据库获得； 所述锅炉碳排放数据库包括每一所述锅 炉的负荷与碳 排放总量之间的对应关系。 3.根据权利要求1所述的锅炉负荷 分配方法， 其特征在于， 所述动态系数随迭代次数发 生变化的变化公式为： ； 其中， 为动态系数； 为变化率； 为最大迭代次数； 为当前迭代次数； 为最小动态系数。 4.根据权利要求1所述的锅炉负荷分配方法， 其特 征在于， 所述更新公式为： ； 其中， 为新鸟巢位置； 为初始鸟巢位置； 为动态系数； 为步长因子； 为莱维飞行产生的随机值； 为随机变量。 5.一种基于改进布谷鸟搜索算法的锅炉负荷分配系统， 其特征在于， 所述锅炉负荷分 配系统包括： 构建模块， 用于建立适应度函数； 所述适应度函数为各台锅炉的适应度的和； 所述锅炉 的适应度为所述锅炉的负荷与所述锅炉在所述负荷下的碳 排放总量的乘积； 优化模块， 用于以所述适应度函数最小为优化目标， 利用改进布谷鸟搜索算法对额定 负荷进行优化分配， 得到各台所述锅炉的最优负荷； 各台所述锅炉的最优负荷的和 等于所 述额定负荷； 所述改进布谷鸟搜索算法的动态系数随迭代次数发生变化； 所述锅炉在所述负荷下的碳 排放总量的计算公式为： ； 其中， 为锅炉的碳排放总量； 为锅炉所用化石燃料燃烧产生的碳排放量； 为锅炉生产过程产生的碳 排放量； 为锅炉所用净购入电力产生的碳 排放量； 所述锅炉所用化石燃料燃烧产生的碳 排放量的计算公式为：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115018221 B 3