基于智能算法的燃煤供热锅炉建模和燃烧优化

来源 :大连海事大学 | 被引量 : 6次 | 上传用户:xuzuhua
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燃煤供热锅炉燃烧系统优化运行的实质是通过在线调整运行参数,在不改变锅炉设备参数条件下,使锅炉燃烧的所有运行参数都处于最佳工况,在减少污染物排放量的同时,提高锅炉效率。燃煤供热锅炉存在燃烧过程复杂、参数间存在繁琐的非线性关系、难以使用准确的机理模型描述以及常规控制方法效果不理想等问题,用合理的建模方法和智能优化算法,实时优化锅炉燃烧系统各可控参数,进而贴近优化目标是发展的主要方向。本文在研究常见的锅炉建模和优化方法的基础上,确定了基于智能算法的燃煤供热锅炉建模和燃烧优化课题,主要研究内容如下:首先,研究了燃煤供热锅炉燃烧控制系统基本控制需求,确定了烟气含氧量对污染物排放的影响,明确了建模优化控制的目标是热效率和烟气含氧量,设计出以历史数据建立控制目标模型,采用优化算法获取最佳控制向量,通过WEB客户端发布控制向量,现场调节DCS系统的燃烧优化控制系统。其次,进行输入变量的筛选,采用稳定判断和拉以达准则对非稳态和异常数据进行剔除,利用最小二乘支持向量机(LSSVM)构建出热效率和烟气含氧量模型,采用模拟退火确定惯性权重的粒子群算法(SAPSO)进行模型参数的优化确立,提高了模型的预测能力和收敛速度,但引入了预测精度和拟合精度不一致的问题。为避免参数优化陷入经验风险最小化,采用模型交叉验证(CV)的结果作为目标函数结果,实现结构风险最小化,以牺牲部分拟合精度为代价,提高模型的预测能力,即以混合的SAPSO-CV_LSSVM建模算法实现模型可靠有效的建立。最后,以热效率作为主要目标,烟气含氧量作为限制条件,在果蝇优化算法(FOA)的基础上,引入跳脱参数实现变化量的可负性,引入变步长防止陷入局部最优,改进到三维空间提高优化精度,采用改进的果蝇优化算法(VS-MFOA),通过对优化模型寻优,获得负荷不变的条件下,最佳燃烧状态的控制变量组合。通过在大连泉水某企业72MW的燃煤供热锅炉的实际运行验证,通过上述建模和优化控制方法获取的实时指导向量,对于热效率的提升、氮氧化合物的控制有着较为明显的积极作用,通过几次实验发现热效率的提升在5%~15%左右。
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