[发明专利]一种多孔介质燃烧器燃烧优化的方法

说明书

技术领域

本发明属于信息与控制技术领域，涉及到自动化技术，特别是涉及一一种多孔介质燃烧器燃烧优化的方法。

背景技术

多孔介质燃烧器燃烧优化的方法是节能减排的重要技术手段，其目标是在一定的负荷条件下，通过调整多孔介质燃烧器配风、给燃气等运行参数而获得高效率、低污染排放的运行状态。多孔介质燃烧器的配风、给燃气等运行参数的搭配对多孔介质燃烧器燃烧状态有直接的影响，不同的配风、给燃气及氧量等操作参数的配置会直接导致不同的燃烧效率及污染气体的排放量的情况。对于给定的多孔介质燃烧器，在一定的负荷条件下，针对不同的燃烧状态特征指标，存在一种最优的操作参数配置方案，能够使相应燃烧状态的特征指标最优化，但是，多孔介质燃烧器的操作参数间有着复杂的耦合关系，要找到最优的操作参数的配置并不容易。随着科学技术的不断进步，多孔介质燃烧自动化程度也在不断提高，但是多孔介质燃烧器燃烧优化问题还没有很好的得到解决。

实际中多孔介质燃烧器的燃烧优化主要是靠工作人员进行摸索调试，此种方法费时、费力而且效果有限，因此实际运行中的参数配置还存在较大的提升空间，而且不能实现根据多孔介质燃烧的实时变化情况进行在线的优化。

通过机器学习，在大量不同的运行参数组合中，挖掘出运行参数与燃烧状态的特征指标间的关系模型，再结合优化算法进行多孔介质燃烧器的燃烧优化是非常有潜力的方法。如何使该方法真正达到多孔介质燃烧器燃烧生产实际的要求，是困扰工程技术人员的难题，主要难题包括，如何提高模型的预测和泛化能力，如何提高模型的增量学习能力，如何丰富燃烧优化的目标，使之达到兼顾各项指标的更全面的优化的目的等。

发明内容

本发明的目标是针对多孔介质燃烧器燃烧优化中的难题，提出一种具有较强增量学习能力的燃烧优化方法，优化内容兼顾了经济性和环保性。

本发明的技术方案是通过多孔介质燃烧器的数据采集，针对相互影响的不同多孔介质燃烧器燃烧状态的特征指标建立基于最小二乘支持向量机算法的组合模型，应用并行的优化算法寻优等手段，确立了一种多孔介质燃烧器燃烧优化的方法，利用该方法可有效提高多孔介质燃烧器燃烧优化的效率和全面性，既可以实施离线优化也可以进行在线实时燃烧优化。

本发明的具体步骤是：

步骤(1)采集多孔介质燃烧器运行参数及相关的表征多孔介质燃烧器燃烧状态的特征指标，建立实时数据库；具体的多孔介质燃烧器运行参数通过多孔介质燃烧器实时运行数据库获取，或直接通过仪器设备测量采集。

所述的多孔介质燃烧器运行参数数据包括一次风速、二次风速、氧量、燃气速度及燃气工业分析指标；所述的表征多孔介质燃烧器燃烧状态的特征指标的数据包括尾部烟气的NO浓度和多孔介质燃烧器燃烧效率，其获得的方法为成熟技术。

这个过程是积累数据的阶段，只有积累了相当的数据后才可能进行后边的数据挖掘建模。

步骤(2)建模数据选择；针对给定的多孔介质燃烧器，选择一定量(＞1000组工况)数据作为建模数据，数据要尽量包括不同时间段和燃料有差别的工况。

步骤(3)采用最小二乘支持向量机方法针对建模数据建模，建立多孔介质燃烧器燃烧状态的特征指标与各燃烧器运行参数间的模型；具体建模方法如下：

用于建模样本的输入参数及表征多孔介质燃烧器燃烧状态特征的输出参数可以表示为其中x_i表示第i组作为输入数据的多孔介质燃烧器运行参数向量，y_i表示第i组作为输出参数的表征多孔介质燃烧器燃烧状态特征的参数，N为样本数量，以实际运行数据为基础建立运行操作参数与多孔介质燃烧器各不同燃烧状态指标间的模型。

采用最小二乘支持向量机算法建模，最小二乘支持向量机核函数选为径向基函数：