[发明专利]一种火电机组锅炉燃烧优化控制方法及系统

权利要求书

1.一种火电机组锅炉燃烧优化控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：收集火电机组锅炉燃烧的历史运行数据、燃烧试验数据和实时运行数据；

步骤2：对历史运行数据进行分析处理，计算各历史运行时刻对应的锅炉燃烧效率，同时进行锅炉燃烧过程的稳态检测，得到锅炉运行参数，从而得到锅炉在不同历史运行时刻对应的稳态运行数据集；

步骤3：对所述的稳态运行数据集进行数据挖掘，得到不同负荷工况下锅炉的历史最优燃烧效率，所述历史最优燃烧效率对应的锅炉运行状态数据即为锅炉的燃烧优化基准参考值；

步骤4：对燃烧试验数据进行分析处理，提炼出锅炉运行的试验数据集，根据所述试验数据集和稳态运行数据集，建立锅炉燃烧模型；

步骤5：对锅炉燃烧的实时运行数据进行分析处理，计算锅炉的实时燃烧效率，得到锅炉不同运行时刻对应的实时动态运行数据集；

步骤6：根据实时动态运行数据集和锅炉燃烧模型，采用寻优算法对实时运行数据进行优化，得到锅炉燃烧优化控制过程中的实时控制增量；

步骤7：对步骤3和步骤6得到的运行控制基准和实时控制增量进行叠加后，得到燃烧优化控制指令，用以对机组运行过程中锅炉燃烧的实时运行状态数据进行在线校正。

2.根据权利要求1所述的火电机组锅炉燃烧优化控制方法，其特征在于，步骤2中，包括采用分段曲线拟合法进行锅炉燃烧过程的稳态检测。

3.根据权利要求1所述的火电机组锅炉燃烧优化控制方法，其特征在于，步骤2和步骤5中，锅炉的燃烧效率包括采用热损失法在线计算，具体为：

η＝100-q₂-q₃-q₄-q₅-q₆

其中，η为锅炉的燃烧效率；

q₂为排烟热损失；

q₃为化学未完全燃烧热损失；

q₄为机械未完全燃烧热损失；

q₅为锅炉散热损失；

q₆为灰渣物理热损失。

4.根据权利要求3所述的火电机组锅炉燃烧优化控制方法，其特征在于，步骤4中，锅炉燃烧模型的建模方法包括采用以径向基函数为核函数的最小二乘支持向量机的建模方法。

5.根据权利要求4所述的火电机组锅炉燃烧优化控制方法，其特征在于，锅炉燃烧模型的输入变量包括机组负荷、燃料灰分、燃料挥发分、低位发热量、环境温度、氧量、一次风压、各层二次风门开度、各层燃尽风门开度；锅炉燃烧模型输出变量为锅炉燃烧效率、脱硝入口NOx浓度和风机总功率。

6.根据权利要求1所述的火电机组锅炉燃烧优化控制方法，其特征在于，所述步骤5中，若要抑制大脉冲干扰，则采用限幅滤波法或中值滤波法进行实时滤波；若要抑制小幅度高频噪声，则采用算术平均法或滑动平均法或加权滑动平均法或一阶滞后法进行实时滤波。

7.根据权利要求1所述的火电机组锅炉燃烧优化控制方法，其特征在于，步骤6中，所述寻优算法包括粒子群算法、蚁群算法和遗传算法。

8.一种采用如权利要求1-7任一项所述火电机组锅炉燃烧优化控制方法的燃烧优化控制系统，其特征在于，所述燃烧优化控制系统包括：

数据收集模块，用于收集火电机组锅炉燃烧的历史运行数据、燃烧试验数据和实时运行数据；

历史运行数据处理模块，用于对历史运行数据进行分析处理，计算各历史运行时刻对应的锅炉燃烧效率，同时进行锅炉燃烧过程的稳态检测，得到锅炉在不同历史运行时刻对应的稳态运行数据集；

燃烧试验数据处理模块，用于对燃烧试验数据进行分析处理，提炼出锅炉运行的试验数据集，根据所述试验数据集和稳态运行数据集，建立锅炉燃烧模型；

实时运行数据处理模块，用于对实时运行数据进行分析处理，计算锅炉的实时燃烧效率，得到锅炉不同运行时刻对应的实时动态运行数据集；

优化处理模块，用于对实时运行数据进行优化处理，得到锅炉燃烧优化控制过程中的实时控制增量；

在线校正模块，用于发出燃烧优化控制指令，对机组运行过程中锅炉燃烧的实时运行状态数据进行在线校正。