供热企业属能源高耗产业,由于管理粗放、自动化水平较低以及操作者素质参差不齐,在具体运行管理上又常常因为缺乏有效的"抓手"而难以进行针对性的指导。因此,研究供热锅炉的运行优化,人机智能互助采取正确的操作决策以实现锅炉运行的高效节能具有现实意义。锅炉燃烧是典型的复杂工业过程,具有多输入输出、强非线性和耦合性、无自平衡以及大滞后等特点,在优化过程中很难利用传统的机理分析得到精准的数学模型。随着供热企业自动化程度的提升以及信息技术的广泛应用,海量的锅炉运行数据得以采集和保存;但由于缺乏有效的数据分析与处理,大量隐含信息没有得到有价值的挖掘利用。本文基于锅炉运行机理设计了以数据驱动为基础的供热锅炉操作参数的优化方法,主要内容有:首先,梳理锅炉工艺流程和燃烧热平衡方程,引入基于数据驱动的锅炉运行操作模式优化框架。确定了以锅炉出口烟温、炉膛负压和锅炉含氧量为状态参数,以引风转速、鼓风转速、炉排转速和给煤转速为操作参数的操作模式框架,建立以高位锅炉热效率为优化工艺目标的模式库。其次,运用时序分析法对运行积累的大量数据进行预处理,选取最大Lyapunov指数法和C-C法对各时序参数进行混沌性分析并做出预测,利用BP神经网络学习优化模式库中锅炉热效率和工艺参数之间的函数关系并以此作为操作模式优化的目标函数。最后,提出基于混沌算法的运行操作模式优化方法,以BP神经网络建立的锅炉热效率和工艺参数函数关系作为目标函数,运用混沌变量的全局搜索遍历性把混沌运动的遍历范围"扩大"到待优化的操作参数取值范围内,然后利用混沌变量进行迭代搜索,最终在线获取一组优化的锅炉运行操作参数。通过大连某供热公司4号72MW DZL72-1.6/150/90-AII高温热水燃煤链条锅炉的运行数据验证,该方法能给现场操作者为提升锅炉运行效率提供有价值的决策指导,对锅炉稳定持续的安全高效运行具有积极作用。