锅炉燃烧优化闭环控制系统的研究
电站锅炉燃烧智能优化控制策略研究
!"#!$%&$'(')*+&,-./&$01$21(3$&)%)()3%%(电站锅炉燃烧智能优化控制策略研究廖彭伟中国大唐集团科学技术研究院有限公司中南电力试验研究院"河南郑州"(#%%%%摘4要 目前新一代信息技术与火力发电技术正在深度融合!燃烧智能优化在火电站节能减排0少人值守等方面具有重要意义!是智慧电厂建设的关键一环"对大数据驱动下的燃烧智能优化以及开环*闭环控制策略分析后得到/在保证安全的前提下!燃烧智能优化将从历史经验向机器学习!开环控制向闭环控制逐渐过渡!最终实现锅炉燃烧参数自动调整!经济与环保性能提升的闭环优化控制"关键词 燃烧优化#历史经验#机器学习#开环#闭环中图分类号 C R)))44文献标识码 I)*+*,-./01213*4456*13(0789+3501:;3575<,3501(013-04=3-,3*6>0?&0@*-&4,13A054*-'5,0&*16@*5)*+*,-./,+0*1234+561/7+08793:/0;/<+=/</*075>,<+8+4+/"?/,*,@5/,-A534"(#%%%% B8+3-,.3!I>S=T:T->">UT-T VW T-T=<>/X-X Y/-Y X=;<>/X->T,U-X Z X W[<-\>UT=;<Z SX V T=W T-T=<>/X->T,U-X Z X W[<=T]T/-W\T T SZ[ /->T W=<>T\&#->T Z Z/W T->,X;]^:>/X-X S>/;/_<>/X-/:X Y W=T<>:/W-/Y/,<-,T/->T=;:X Y T-T=W[:<`/-W<-\T;/::/X-=T\^,>/X-"<-\^-<>2 >T-\T\,X->=X Z/->UT=;<Z SX V T=SZ<->:&#>/:<.T[Z/-./->UT,X-:>=^,>/X-X Y:;<=>SX V T=SZ<->:&I Y>T=<-<Z[_/-W>UT/->T Z Z/W T-> ,X;]^:>/X-X S>/;/_<>/X-<-\X ST-2Z X X S*,Z X:T\2Z X X S,X->=X Z:>=<>T W/T:\=/`T-][]/W\<><"/>/:X]></-T\!^-\T=>UT S=T;/:T X Y T-:^2 =/-W:<Y T>[">UT/->T Z Z/W T->,X;]^:>/X-X S>/;/_<>/X-V/Z Z W=<\^<Z Z[>=<-:/>/X-Y=X;U/:>X=/,<Z T a ST=/T-,T>X;<,U/-T Z T<=-/-W"X ST-2 Z X X S,X->=X Z>X,Z X:T\2Z X X S,X->=X Z"<-\Y/-<Z Z[=T<Z/_T>UT,Z X:T\2Z X X S X S>/;/_<>/X-,X->=X Z Y X=<^>X;<>/,<\+^:>;T->X Y]X/Z T=,X;2 ]^:>/X-S<=<;T>T=:<-\/;S=X`T;T->X Y T,X-X;/,<-\T-`/=X-;T-><Z ST=Y X=;<-,T&C*>@0-D+!,X;]^:>/X-X S>/;/_<>/X-/U/:>X=/,<Z T a ST=/T-,T/;<,U/-T Z T<=-/-W/X ST-2Z X X S/,Z X:T\2Z X X S44当前人工智能的发展具有深度学习#群智开放#自主操控#人机协同等新特征"与移动互联网#大数据#超级计算等新理论#新技术呈现深度融合趋势$新一代人工智能技术是推动我国科技跨越发展#产业优化升级#生产力整体跃升的重要战略资源之一$工业智能的本质是人工智能通用技术在具备自感知#自决策#自学习#自适应#自执行能力的前提下"适应动态变化的工业环境"与工业场景#机理#知识进行结合"完成定制化工业任务"达到增强企业洞察力"提高工业生产效率或产品性能的目的"实现设计模式#生产决策#资源优化等智能化应用-$.$工业自动化领域有关数字化#智能化#智慧化电厂已经逐渐形成统一标准"中国智能电厂联盟制定了%智能电厂技术发展纲要(-)."纲要中对于燃烧在线优化技术指出!应通过机理分析和系统辨识相结合建模"用先进控制策略与技术"实现控制参数最优搜索和整定"完成过程重要参数的精细控制"最大限度地实现机组全负荷范围的控制"保证其安全性和经济性"包括燃烧在线优化等技术$在试点取得成功经验的基础上"先在一部分电厂配置锅炉燃烧优化控制系统"重视和着力对超低排放设备和系统的控制系统进行优化"并争取尽快推广应用"以满足火电厂超低排放的需求$!大数据驱动下的燃烧智能优化$&$基于历史经验的燃烧优化通过对锅炉运行燃烧机理分析"以煤质信息#负荷#环境变量#燃料量#设备状态等决定锅炉燃烧客观运行状态的特征参数为边界条件"可划分不同的运行工况$如式&$'所示"当特征参量数量越多时"运行工况的区分就越具体$A b&!"#$"%&'(")#*+"!,"*-"1'&$'式中"A表示某一运行工况区间/!"#$为燃煤发热量".N*.W/%&'(为机组负荷"c L/C T;S为环境温度"d/!,为燃料量">*U/*-表示某设备/的运行状态$B!科技风"#"$年%月科技创新图$基于历史经验的燃烧优化简要流程图当测点出现非正常干扰#损坏等异常情况时"数据所记录的内容将不能正常反映机组当前的工作情况"需要进行数据清洗$在机组升降负荷#汽水参数调整#风门调整和煤质变化等非稳态过程中往往伴随着参数的大幅波动"不能准确反映机组的真实特性"需要进行稳态判定$此外"在考虑经济性#环保性和安全性的同时"机组各项运行参数指标&例如主汽压力#主*再汽温度和减温水流量等'应满足设计要求"保障机组处于良好状态"因此需要进行约束判定$在划分不同工况的基础之上"根据设计的寻优模型深入挖掘和分析海量历史运行数据"进行数据清洗#稳态判定和约束判定等处理"以关键参数&锅炉热效率#氮氧化物排放#汽温#壁温和燃烧状态等'为目标进行寻优"建立以历史数据为基础的运行标杆库$当历史数据足够全面#数量足够多时"标杆库则更为完善"更加趋近于最优值$在初始运行标杆库基础之上"收集锅炉燃烧实时数据进行在线计算"将实际工况目标值与标杆库比对"获得不同煤种#不同负荷等条件下的锅炉的历史最佳燃烧工况以及各燃烧参数的最佳设定值"推送历史最优值参与机组运行调整$在推送历史最优值的基础上"运行人员可继续进行燃烧调整"不断通过判定因子对锅炉燃烧进行在线综合评价$若与标杆库对比后综合评价更优"则将此工况认定为新的标杆值并在标杆库中自动收录"强化巩固已有成果"最终实现锅炉燃烧愈来愈优$$&)基于机器学习算法的燃烧优化一方面"随着近些年来计算机软#硬件技术的突破"其算力也在不断提高"机器学习技术因此取得了长足进步$另一方面"电站锅炉的燃烧过程具有多输入多输出#大滞后#多干扰#强耦合等特点"是一个复杂的化学反应过程$当前的一些研究采用人工神经网络#支持向量机等技术建立锅炉燃烧模型"以期自动挖掘发现变量之间隐藏的关系"再利用粒子群优化算法#遗传算法#蚁群优化算法等智能优化算法"寻找锅炉燃烧系统各输入参数的最佳组合"用以对锅炉燃烧进行实时优化指导$余廷芳-(.等人建立了锅炉燃烧特性的G?神经网络模型"如图)所示"用以预测锅炉热效率和8"a排放质量浓度"利用遗传算法&K I'建立锅炉燃烧的优化模型"采用权重系数法实现锅炉热效率和8"a排放质量浓度多目标优化$张振星-3.利用支持向量回归机&BP c'建立8"a生成量和锅炉热效率模型并提出改进型8BK I2##多目标遗传算法"得出一组最优解集"同时满足锅炉效率的提高和8"a生成的降低这两个目标$闫水保-5.等人在最小二乘支持向量回归算法&@BBP E'基础上提出了约束支持向量回归算法"通过优化支持向量的选择策略增强算法泛化能力和对不良数据的抵御能力"用来建立一个有效的电站锅炉效率与8"a排放浓度预测模型$图)人工神经网络示意图+科技创新科技风 年 月44神经网络模型具有自学习功能"能高速寻找优化解"但基于经验风险最小化原则"依赖大数据样本"易陷入局部最优且训练速度慢$支持向量机在考虑有限样本情况时将问题转化为保障全局最优的凸二次规划问题"但超参数选择和求解规模受训练样本数量的影响较大$最小二乘支持向量回归是支持向量机的改进方法"采用简化模型进行训练"在小样本学习中表现较好"过学习现象不易发生"但是所有数据在决策函数中均有贡献"失去稀疏性"从而影响了模型的计算能力以及推广能力-0.$开环与闭环控制策略)&$传统热工控制的限制近些年火电行业的锅炉自动控制水平已经有了较大提高"但是采用的集控室分散控制系统&!A B'为逻辑组态方式"不能直接采用高级应用算法进行数据挖掘"机组的实时与历史数据无法得到充分#有效利用$运行操作人员的自身经验以及操作水平在很大程度上决定了锅炉的实际运行性能"难以实现锅炉燃烧系统的最优运行"不能根据锅炉负荷和煤种的变化自动优化调节配风#配煤燃烧运行参数&如各燃烧器负荷分配调整#总风量调整#一*二次风量分配调整等'$为满足燃烧智能优化等高级算法应用的需求以及对海量数据的快速处理"一般需要配套建设燃烧优化软件的运行平台"采用c X\]^:&或"?A'方式与机组!A B系统建立通信连接$系统工作站通过通信网络从!A B获取机组运行数据"系统优化结果通过通信网络送入!A B实现燃烧优化控制$燃烧优化系统架构如图(所示$图(燃烧优化系统架构示意图)&)开环与闭环控制燃烧优化控制系统可分为开环和闭环两种"其中开环是指!A B控制参数由运行操作员根据燃烧优化结果进行手动修改"而闭环是系统优化结果直接与!A B通信并对其控制参数进行调整的封闭系统"没有人员参与$从实现的角度来看"无论是基于历史经验还是机器学习算法的燃烧智能优化系统均能完成开环与闭环控制$安全#经济#环保往往是发电企业关心的主要方面"其中安全问题是放在首位的$开环与闭环控制相比较!一方面"开环控制由运行人员执行修改参数"在其经验判断进行人工二次核查后"可以避免高级算法可能推送的异常参数"安全性较闭环控制高"但是增加了人力干预且不符合未来智能化发展趋势$另一方面"以神经网络算法为例"其输入和输出均是可见和可被理解的"但是从输入输出的过程则缺乏透明度"是一个+黑箱,"由于计算结果的预测性质对闭环控制来说不可避免地会带来一定风险$结语基于历史经验的燃烧优化在保证安全性的前提下"提供了一套历史最优运行调整参数$基于机器学习算法的燃烧优化可以根据机组运行参数进行结果预测并计算得到实时最优解$开环控制的安全性比闭环控制高"闭环控制则无须人工干预$随着计算机技术的不断发展#机器学习算法的优化以及现场实践经验的积累"基于机器学习算法的燃烧优化与闭环控制将是今后一段时间的研究方向"燃烧智能优化也会从历史经验向机器学习"开环控制向闭环控制逐渐过渡$最终目标是兼顾安全#经济#环保性能"自动调整锅炉燃烧参数"实现燃烧闭环优化控制$参考文献&$'赵付青!刘欢!朱波!等&工业智能与工业互联网共性关键技术&N'&软件导刊!)%))!)$$$%%/$26&&)'中国自动化学会发电自动化专业委员会!电力行业热工自动化技术委员会&智能电厂技术发展纲要&c'&北京/中国电力出版社!)%$0&&('余廷芳!耿平!霍二光!等&基于智能算法的燃煤电站锅炉燃烧优化&N'&动力工程学报!)%$0!(0$%6%/5'325''70%1&&3'张振星&基于智能优化算法的电站锅炉燃烧优化&!'&华北电力大学!)%$5&&5'闫水保!冯灿!齐继鹏!等&基于约束支持向量回归的电站锅炉燃烧优化建模&N'&热能动力工程!)%)$!(0$$$%/$)02$()&&0'潘广强&基于机器学习的燃煤电站制粉及燃烧优化研究进展&N'&能源与节能!)%)$!$'5$$)%/$$(2$$5&作者简介 廖彭伟$$''(.4%!男!汉族!河南新蔡人!硕士!工程师!主要从事电站锅炉燃烧优化0性能试验和调试等工作",科技风 年 月科技创新。
燃气锅炉燃烧自动控制优化分析
燃气锅炉燃烧自动控制优化分析摘要由于能源消耗日益增加、环境污染日趋加重，各政府各部位大力推行煤改气工程平谷热源厂亦旨在利用新能能源消耗、减轻环境及大气污染。
本文以燃气电锅炉为背景建立模型，设计了一套基于燃气电锅炉无线网络的DCS分布式控制系统。
该燃气电锅炉采用低谷电加热蓄热方式，具有传统供暖设备无法比拟的优点。
改进燃气锅炉燃烧性能，提高燃气能源利用率，燃气锅炉炉膛压力控制是关键。
因此，本文重点研究了燃气锅炉炉膛压力控制策略。
采用双闭环控制方式实现对炉膛负压的实时控制，使炉膛负压保持稳定。
内环是速度调节，由变频器实现，外环是压力调节，采用模糊自适应比例一积分一微分控制(以下简称PID)控制算法，由可编程逻辑控制器、实现。
设计了模糊自适应PID 控制器，对控制器的参数整定原则、模糊规则等进行选取。
利用MATLAB仿真软件对燃气锅炉压力控制系统的模糊自适应PID控制器进行仿真验证，并与常规PID控制方法相比，验证了模糊自适应PID控制方法具有响应速度快、稳态性能好、控制精度高等优点。
关键词：锅炉自动控制系统；集散控制系统；可编程逻辑控制器引言锅炉起源于18世纪，是重要的能源动力设备之一，在工业生产、居民生活中着广泛的应用。
随着我国工业化的深入发展，每年投入使用的锅炉数量不断增加，在经济社会的发展中起着不可或缺的作用。
长期以来，虽然锅炉也在不断地进行改造，但国内使用的锅炉主要还是以煤炭作为主要供能来源。
近些年，人们开始寻找可代替煤炭的清洁能源，一方面煤炭作为不可再生能源，贮存量越来越少;另一方面由于锅炉燃烧的不充分，煤炭中的氮、硫等元素燃烧不完全，导致锅炉的排放物对环境造成严重污染，引发了大量的环境问题面对能源短缺和环境保护的双重压力，国家在开发新能源、改善环境和提高能源利用率上给予了极大的关注与支持。
提高能源的利用率和开发新能源成为急需解决的重大问题。
推广可持续发展、减少有害气体排放、减少对不可再生能源的依赖、开发利用燃气能源和调整能源结构成为国家的重点工作。
发电厂锅炉燃烧优化技术的研究进展
发电厂锅炉燃烧优化技术的研究进展发布时间：2022-05-11T00:40:17.301Z 来源：《中国电业与能源》2022年3期作者：郑保贵[导读] 就电力企业而言，通过科学合理进行锅炉燃烧技术的优化，能够确保在锅炉运行的过程中，始终有相对较低的运行成本。
郑保贵37030319910325**** 山东淄博 255054摘要：就电力企业而言，通过科学合理进行锅炉燃烧技术的优化，能够确保在锅炉运行的过程中，始终有相对较低的运行成本。
但是在进行锅炉燃烧优化技术的研究上，当前有较大的实现压力。
从现状来说，考虑到煤粉锅炉在运行的过程中，一个较为突出的问题就是气固两相流动和传热传质，同时在其燃烧的过程中，可能局部会有较高浓度的煤粉颗粒，加上湍流以及湍流-火焰作用，会导致在过程中有重金属以及有毒气体出现，在这种情况下，会导致在技术研究上，会有较高的实现难度。
本文在观点论述的过程中，针对锅炉燃烧优化技术视角出发，针对当前既有的技术情况进行了全面剖析，就我国在该技术领域的研究进展进行了论述和研究。
关键词：发电厂；锅炉燃烧优化技术；研究进展对于发电厂的锅炉燃烧优化技术而言，在技术实现上，分为以下几种：第一种是基于锅炉优化技术为核心，基于在线方式进行锅炉燃烧参数的检测，实现对燃烧情况的科学合理调节。
第二种是基于需求，有针对性的改造燃烧设备，基于此确保燃烧优化目标的实现。
第三种技术是基于DCS作为核心指导，借助监督控制系统实现相应燃烧的科学调节，或是借助人工只能技术的引入，确保锅炉燃烧优化目标的实现。
对于以上三种技术的实现来说，其中唯有第三种技术在实现上，可以做到无需进行锅炉设备原有结构的变革，单纯借助DCS技术控制模型，改善锅炉的运行和燃烧效率，降低其排放量。
但是结合当前企业现状，尤其是电力企业，在采取这种方式进行锅炉然好优化实现上，有相对较低的成本投入，为此在当前发电厂运行的过程中，其优选技术就是模型预测以及多目标寻优等。
热电厂循环流化床锅炉优化控制系统研究
返料 等耦 合 性 强 ． 而且 燃 烧 与 汽 水 也 有 复 杂 的耦 合 关 系 ． 时 生 的 安 全 可靠 运行 同 产 过 程具 有 很 强 的非 线 性 和大 滞 后 ．因此 难 于 建立 精 确 的 数学 ３ 优 化 控 制 系统 构 成 ．
模 型 ： 常 规 的 控制 方 案 很 难 实 现 连 续 稳 定 的 闭 环 自动 控 制 ． 而 目 根 据 工 程 的 实 际 需求 ．我们 设 计 的 热 电厂 循 环 流化 床 锅 炉 前 主 要还 是 以开 环 的手 动 控 制为 主 ． 作难 度 较大 。 操 优 化 控 制 系 统 由 以下 几 个 子 系统 组 成 ． 如下 图 所 示 ： 当 前 集 散 控 制 系 统 （ Ｃ ） 在大 型 复 杂 的 工 业 装 置 中 普 遍 Ｄ Ｓ已 循 环 流 化 床 锅 炉 优 化 控 制 幂 统 应用 ．本 工程 的 ３ ｔ 环 流 化 床 锅 炉 也 配 置 了 日本 横 河 电 机 公 ５循
炉优 化 控 制 画 面 的 内容 和 功 能 ， 结 了优 化 控 制 系统 投 入 使 用 后 取 得 的 效 果 。 总
【 关键词 】热 电厂 循 环流化床 锅炉 优化控制 Ｄ Ｓ系统 ： Ｃ
１ ．引 言
上 述 三 项技 术 相 辅 相 成 ．无 辨 识 自适 应 预估 控 制 技 术 是 实 现 优
维普资讯
１０ ０
福
建
电
脑
２０ ０ ７年第 ９期
执 电厂循环流化床锅炉优化控 制 系统研 究
， ＇ ＇、
李 鹏 伟
（福 建 省 经 济 信 息 中心 福 建 福 州 ３０ ０ ） ５０３
【 摘
要 】研 究了热 电厂循 环流化床锅 炉燃烧 优化控制 系统采 用的核 心技术 ， ： 阐述 了各优 化控 制子 系统的构成、 以及锅
燃烧优化闭环控制系统项目总结
萧山发电厂#1机组燃烧优化闭环控制系统项目总结(开环运行部分)浙江省电力试验研究所二○○四年三月目录1前期准备 (1)2开环建模 (1)2.1制定优化策略 (1)2.2参数选取原则 (3)2.3锅炉效率计算 (4)2.4运行模式选取 (4)2.5机组运行方式 (5)2.6参数运行区域 (5)2.7建模数据 (8)2.8模拟开环运行 (8)2.8.1数据流程 (9)2.8.2客户端界面 (9)2.8.3 DDE Server (9)2.8.4 UED (13)3开环运行 (13)3.1开环数据流程 (14)3.2操作员界面 (14)3.3 Astudio组态 (14)3.4开环运行结果 (16)4后续问题 (17)附录项目开发进程一览表 (19)萧山发电厂#1机组燃烧优化闭环控制系统项目从2003年2月开始，在各级领导的关心和大力支持下，在电厂相关技术人员的密切配合下，历经前期的资料收集、电厂调研、软件学习及后期的现场施工、系统调试等工作，到现在为止开环运行已基本结束。
下面是整个项目的开展情况总结。
1前期准备该阶段从2003年2月项目正式启动开始，直至2003年5月底为止，主要开展以下几个方面的工作：1. 收集燃烧优化闭环控制系统及其在国内外电厂的具体应用状况等相关资料，并对国内电厂的实际应用情况进行调研；2. 针对燃烧优化闭环控制系统的优化软件ULTRAMAX进行培训；3. 对萧山发电厂#1机组当前运行状况进行调研、分析，评估其优化潜力；4. 学习ULTRAMAX软件的相关技术文档，掌握其使用方法，并在实验室中试验集成方式下ULTRAMAX与DDE Server的数据交换过程，模拟ULTRAMAX的优化过程。
2开环建模在完成前期准备工作的基础上，2003年6月初项目开发组进入萧山发电厂现场。
由于受到现场硬件及设备接线等限制，先进行开环建模工作。
2.1 制定优化策略项目组成员通过与电厂有关运行技术人员的交流和对生产历史数据的挖掘整理，基本摸清了优化机组的当前运行状况和运行习惯，同时根据机组安全生产的需要，制定了如图1所示的优化策略。
火电厂锅炉燃烧优化闭环控制系统的改造与实现
费用 一般 要 占 ７ ０ ％以 上 ， 因此 ， 提 高锅 炉 燃 烧 系统 的 运 行 水 平
对 机 组 的 节 能 降耗 具 有 重要 意 义 。 锅 炉 燃 烧 调 整 的 主要 任 务 是 根 据 不 同的 负荷 和 煤 种 ． 进 行合理的配风、 配煤． 以保 证 锅 炉 燃 烧 的 安 全 性 和 经 济 性 。 因
大延 迟 ． 积 分特 性 和 反 相 响应 等技 术模 拟 和控 制 复 杂 的 生 （ Ｏ Ｐ Ｔ — Ｑ） 来 实现 的。它是 一 种针 对 电厂 复 杂控 制 过程 的先进 过 量 ． 产 过 程 ， 并对 生产 过 程 进行 优 化 控 制 ， 使 系统 更 高效 。 程 控 制 优 化软 件 ， 可用 于 实 时 闭环控 制 ， 通过 模 型 的预 测 功 能 ．
网” 的运 行 机 制 已成 为 必 然 。对 于 火 力发 电厂 而言 ． 保 障机 组
个 自动调 节 回路 分 别 是 ： （ １ ） Ａ ／ Ｂ 引风 机 平衡 回路 ； （ ２ ） Ａ ／ Ｂ送 风 机 平衡 回路 ：
的 安 全 经 济运 行 ，努 力 降 低发 电成 本 ．是 参 与 竞 争 的根 本 手
段。 在 系统 组 成 与 结构 一 定 时 ， 机 组 运 行 的安 全性 和 经 济 性 主 要 取 决 于锅 炉的 安 全 、 经 济运 行 ， 而 锅 炉 运 行 的 安 全 性 和 经 济 性 主 要 取 决 于锅 炉的 燃 烧 运行 调 整 。 在 火 力发 电成 本 中 ， 燃 料
能源 ・ 电力
Ｌ ０ Ｗ Ｃ Ａ Ｒ Ｂ ｏ Ｎ Ｗ ０ Ｒ Ｌ Ｄ ２ ０ ｌ ４ ， ５
电站锅炉燃烧优化控制研究的开题报告
电站锅炉燃烧优化控制研究的开题报告
一、选题背景
电站锅炉是电力发电中的关键设备之一，其对燃料的高效利用和减
少污染物排放的要求越来越高。
煤是电站锅炉主要燃料，其燃烧过程中
会产生大量的二氧化碳、二氧化硫、氮氧化物等污染物，对环境和人类
健康造成极大的危害。
因此，对电站锅炉的燃烧优化控制研究变得尤为
重要。
二、选题意义
燃烧优化控制是电站锅炉运行中重要的环节，其目的在于提高燃烧
效率、降低污染物排放、延长锅炉寿命、节能减排等。
电站锅炉燃烧调
节的关键是控制燃烧产物的含量和分布，以达到最佳燃烧效果。
本研究
将探讨电站锅炉燃烧优化控制的相关技术和方法，为实现绿色、高效发
展提供技术支持和理论指导。
三、研究内容和方法
1.研究电站锅炉燃烧优化控制的基本原理和技术流程；
2.探讨对于电站锅炉燃烧过程中有关因素的量化分析和建模方法；
3.针对电站锅炉燃烧优化控制中存在的问题，采用自适应控制算法、模型预测控制算法、基于机器学习的智能控制等方法进行研究；
4.开展实验验证，评估所提出方法的效果，并与传统方法进行对比
分析。
四、研究预期结果
通过本研究，可以探讨电站锅炉燃烧优化控制的方法和技术，并提
出一套适用于我国电站锅炉燃烧优化控制的算法和模型，达到提高电站
锅炉燃烧效率、降低污染物排放、延长锅炉寿命、节能减排等目的的效果，为电力工业的可持续发展提供技术支持和理论指导。
火电厂锅炉燃烧控制系统的优化
火电厂锅炉燃烧控制系统的优化随着工业化进程的迅猛发展，能源已经成为人类发展不可或缺的一部分。
在能源产业中，火电行业被广泛应用，扮演着至关重要的角色。
然而，火电行业所面临的问题越来越复杂，其中燃烧控制系统的优化成为了关键技术之一。
本文将探讨火电厂锅炉燃烧控制系统的现状以及未来的优化方向。
一、火电厂锅炉燃烧控制系统的现状锅炉燃烧控制系统是火电厂的核心控制部分，仅次于主机控制系统。
通过对锅炉供氧、供燃、排烟等参数进行实时监测和调控，可以保证锅炉的安全稳定运行。
当前，火电厂锅炉燃烧控制系统主要采用模糊控制、PID控制等传统控制方法。
然而，传统控制方法存在以下问题：1、针对不同煤种、煤质、气候等因素的适应能力较差，导致锅炉燃烧效率低下，影响发电效益；2、缺乏多源数据的融合，控制效果受限；3、系统响应速度较慢，不能满足实时控制的需求。
二、锅炉燃烧控制系统的优化方向为解决传统控制方法存在的问题，锅炉燃烧控制系统需要进行优化。
未来锅炉燃烧控制系统的优化方向包括以下方面：1、使用大数据分析技术进行优化。
通过对数据采集和分析，可以建立更准确的数学模型，进而实现锅炉燃烧控制方案的优化调整。
例如，可以通过对不同煤种、煤质、气候等参数的多源数据融合，进行准确的分析和预测，制定更精准的燃烧控制策略，提高能源利用效率。
2、推广模型预测控制技术。
模型预测控制技术是一种基于数学模型的优化控制方法，具有高效率、高灵敏度等特点。
通过对煤的物化性质、吸热反应、传热等因素进行分析和建模，可以实现精细化的控制和优化。
3、采用人工智能技术进行优化。
人工智能技术已经成为当前工业控制的热点之一。
通过对锅炉的实时数据进行无监督或监督式学习，可以建立锅炉燃烧模型，并通过神经网络等方式进行优化调节，提高系统自适应能力和响应速度。
三、未来发展趋势未来锅炉燃烧控制系统的发展趋势在于融合多种技术手段，综合应用优化手段。
具体包括：1、应用大数据分析技术、模型预测控制技术和人工智能技术的综合应用，实现多源数据融合和联合优化。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
锅炉燃烧优化闭环控制系统的研究锅炉燃烧优化闭环控制系统的研究
[摘要]：
锅炉燃烧过程是一个复杂的物理化学变化过程，目前的技术还无法从锅炉燃烧的机理来剖析整个燃烧过程。
本文通过对目前国内外几类主要的燃烧优化技术的分析，了解到模型预测技术是解决这个问题的有效手段。
常用的模型预测技术包括神经网络，贝叶斯概率统计等。
这种技术将锅炉燃烧过程作为一个黑箱操作过程，通过大量历史数据的训练，调整模型结构，最终使模型具备模拟锅炉燃烧过程的功能。
在此基础上，再通过多目标最优化技术，调整锅炉操作变量，使锅炉运行在优化区间，实现经济、环保、安全运行的目标。
欧美国家已经在这种技术的基础上，开发了多个成熟的燃烧优化闭环控制系统，并有了很多成功的实施案例。
全文可以分为三个部分。
首先，通过燃烧优化综述，明确目前火电厂实施燃烧优化闭环控制系统的必要性和可行性，并且比较了主要的几类燃烧优化技术，确定了使用基于模型预测多目标优化技术的燃烧优化闭环控制系统的目标；其次，根据模型预测技术的不同，从系统原理，系统架构，系统实施，系统运行等方面分别介绍了基于神经网络技术和贝叶斯概率统计技术的两类燃烧优化软件平台，并给出了各种软件平台的特性与实施效果综合比较表；最后，在结论部分提出了几点电厂在实施燃烧优化闭环控制系统可供借鉴的经验。
[关键词]：燃烧优化，闭环燃烧优化，模型预测，多目标优化，神经网络，贝叶斯概率统计，NeuSIGHT，Power Perfecter，GNOCIS PLUS，ULTRAMAX
1 燃烧优化综述
1．1前言
电厂安全节能运行和环保控制加强的需求。
用电负荷的持续紧张，导致多数电厂长期处于满负荷运行状态，其满负荷运行时间已达到6900～7000小时/年，一方面电厂运行安全的压力陡增，另一方面从增加负荷方面来提升利润空间已很小。
在当前形势下，如何采用新技术来综合提升电力企业安全控制水平和成本控制成为新的课题。
随着国家针对电力企业污染物排放控制的加强，如何综合考虑污染物排放收费和节能增效间存在的冲突成为电力企业急需解决的课题。
自动化水平的不断进步，为燃烧优化闭环控制系统的成功实施奠定了基础。
随着科技进步，电力企业的自动化控制水平不断提高，就地设备执行控制能力逐步完善，使电厂DCS对设备实现更有效、更稳定的控制，为DCS系统响应运行优化系统的控制指令提供了高效保证，为燃烧优化闭环控制系统的成功实施奠定了基础。
国外的优化闭环控制系统已处于成熟应用阶段。
在国外，特别是欧美发达国家，优化闭环控制系统（包括电力、石化、制造业等）的应用已广泛开展，已经有非常多的成功应用案例，目前此类应用正发挥着极大的效益。
1．2燃烧优化技术介绍与分析
1．2．1 主要燃烧优化技术分类
关于燃烧优化技术的研究探讨，国内外已经开展了很多工作，大致可分为以下几类： DCS的控制模块改进。
通过对DCS内控制模块的优化、改进，使其符合控制对象的特点。
碍于DCS系统的数据处理和分析能力及其侧重于目标控制对象的安全、稳定的控制，未能在综合分析、整体优化上突破。
常规性的燃烧优化试验调整。
通过常规性的燃烧调整试验，采集当前机组的状态数据，根据机组运行特点及燃烧调整的经验，制定出重要控制参数改进策略，使机组在较优的状态下运行。
影响机组运行的因素众多，而常规性的燃烧调整往往只能针对重要控制参数，给出特定点及时间段的优化策略，有时缺乏普遍适应性，不能及时响应机组的动态变化过程。
基于在线检测设备的优化系统。
此类系统主要基于在线监测设备：如煤粉浓度，一二三次风风速，炉膛过剩氧量等。
通过在线检测数据的积累，为运行人员提供稳定运行的参考依据，此类系统只能就局部范围提供开环指导，一般无法提供全局性优化闭环控制功能。
基于多目标寻优技术的燃烧优化闭环控制系统。
此类系统通过对各种影响因素数据的采集，利用概率统计、神经网络等工具，形成其特有的知识库。
根据对当前机组状态进行模式识别，参照预设的目标（如：成本目标、环保排放目标及多种目标的综合），针对机组特性运行提供优化策略，提供开环指导或直接参与闭环控制。
由于此类系统能动态响应机组的各种变化，具备良好的指导性和可控性，目前在国外，特别是欧美国家得到了广泛应用，并取得良好效果。
1．2．2 燃烧优化闭环控制技术
从以上四类优化技术的比较来看，前三类有较大的局限性无法全面满足燃烧优化闭环控制系统的要求。
基于模型预测技术和多目标优化技术的燃烧优化闭环控制系统由于采用了模型预测技术和多目标优化技术，可以对锅炉燃烧过程作出准确预测，可以实现提高燃烧效率，降低NOx排放等多重优化目标。
目前国内关于燃烧优化技术的研究大多集中在这一领域。
随着电力企业自动化控制水平进步和优化控制理论的成熟，这类系统正在得到越来越广泛的成功应用，如美国Pegasus公司的NeuSIGHT、Power Perfecter TM和Ultramax，英国Powergen公司的GNOCIS PLUS等，这些产品在世界各行业得到了广泛的应用。
如何引进此类成熟应用是我们重点关注的目标。