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[能源与动力工程] 基于双层规划的碳减排配煤优化方法研究

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admin 发表于 2025-1-21 13:30 | 查看全部 阅读模式

基于双层规划的碳减排配煤优化方法研究
摘要:随着“双碳”目标升级为国家战略,煤电作为发电行业减碳的重中之重,燃煤电厂在碳排放量的限制上面临巨大的考验。运用双层规划的方法,考虑政府管理部门碳排放配额与电厂配煤掺烧相结合,建立了火电机组低碳配煤优化模型,模型上层为政府管理部门目标,追求既定碳排放总量下电厂减排成本最小化;下层为电厂部门目标,追求配煤成本和碳排放成本最小化。采用混沌粒子群优化(chaotic particle swarm optimization,CPSO)算法求解该模型,计算结果为政府管理部门碳排放配额分配和电厂运行人员煤炭掺配提供一定参考,具有较好的应用价值与指导作用。

Abstract:As the “dual carbon” goal has been upgraded to a national strategy, coal-fired power plants are the top priority for carbon reduction in the power generation industry, and coal-fired power plants are facing a huge challenge in limiting carbon emissions. Using the method of bi-level programming model, this paper established a low-carbon coal blending optimization model for thermal power units by considering the combination of carbon emission quotas for regulatory agencies and coal blending in power plants. The upper layer is the goal of the government management department, which seeks to minimize the cost of emission reduction of power plants under the given total carbon emissions. The lower layer is the goal of the power plant sector, pursuing the minimization of coal blending cost and carbon emission cost. The chaotic particle swarm optimization (CPSO) algorithm was used to solve the model. The calculation provides a certain reference for the allocation of carbon emission quotas for regulatory agencies and coal blending for power plant operators, and has good application value and guiding role.

标题:基于双层规划的碳减排配煤优化方法研究
title:Research on Optimization Method of Coal Blending for Carbon Emission Reduction Based on Bi-level Programming

作者:陈思勤, 朱伊囡, 李晓辰, 王学海
authors:Siqin CHEN, Yinan ZHU, Xiaochen LI, Xuehai WANG

关键词:碳排放配额,双层规划模型,配煤优化,混沌粒子群优化(CPSO)算法,
keywords:carbon emission quota,bi-level programming model,coal blending optimization,chaotic particle swarm optimization (CPSO) algorithm,

发表日期:2023-04-30
2025-1-21 00:26 上传
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