[发明专利]全负荷动态调节的锅炉分级燃烧实时控制方法及系统

权利要求书

1.一种全负荷动态调节的锅炉分级燃烧实时控制方法，用于实施分级燃烧精细配风、煤耗与环保协调优化的锅炉智能燃烧实时闭环控制，其特征在于，包括：

S1，当锅炉的运行工况发生改变时，将引起锅炉的运行工况发生变化的燃烧变量作为多输入变量输入到多目标优化模块中，所述多目标优化模块随机生成多个多维度粒子，每一个所述多维度粒子对应于当前运行工况下的一组可调节燃烧控制量的值；

S2，基于惯性权重动态调整粒子群优化算法，对所有所述多维度粒子进行一次遍历迭代寻优以获得各个粒子的第一最优可调节燃烧控制量；

S3，根据多目标优化控制的目标函数评判所述第一最优可调节燃烧控制量的优劣，并将各个粒子的所述第一最优可调节燃烧控制量作为自己的历史最优值，将所有历史最优值并组成非劣解集合；

S4，基于惯性权重动态调整粒子群优化算法，引入惯性权重因子，每一次迭代后，每个粒子自动根据自己的历史最优值和整个粒子群的全局最优值更新每个粒子自身的参数；

S5，对更新参数后的每个粒子循环执行步骤S2-S4，经过所有迭代后，所有粒子都收敛至最优的位置集合，从而获得最优可调节燃烧控制量的非劣解集合；根据实时工况，动态改变所述非劣解集中多个优化目标的权重和调整模式，由此确定最优可调节燃烧控制量，使所述多个优化目标具有变负荷自适应寻优特性；

S6，基于所述最优可调节燃烧控制量对所述锅炉进行分级燃烧控制。

2.根据权利要求1所述的一种全负荷动态调节的锅炉分级燃烧实时控制方法，其特征在于，所述S2包括：

S21，将每个所述多维度粒子输入锅炉燃烧动态过程模型，所述锅炉燃烧动态过程模型基于连续时间贝叶斯网络，通过全样本空间离线学习锅炉的历史运行数据获得；

S22，通过连续时间贝叶斯推理，调节可调节燃烧控制量预测受可调节燃烧控制量的调节影响而得到的空预器出口烟温、CO含量、锅炉燃烧效率和NOx浓度的概率分布。

3.根据权利要求1所述的一种全负荷动态调节的锅炉分级燃烧实时控制方法，其特征在于，所述燃烧变量为机组负荷、煤质、一次风和磨煤机状态。

4.根据权利要求1所述的一种全负荷动态调节的锅炉分级燃烧实时控制方法，其特征在于，所述可调节燃烧控制量为总二次风量、二次风门以及燃尽风门。

5.根据权利要求1所述的一种全负荷动态调节的锅炉分级燃烧实时控制方法，其特征在于，所述S3的所述多目标优化控制的目标函数如下式所示：

f：f_max(x)＝η(x)，f_min(x)＝(NOx(x)，出口烟温(x))^T

其中，NOx表示该粒子对应的NOx生成量，η表示该粒子对应的锅炉燃烧效率，最优值是在搜索范围内，使得目标函数值最小的一组可调节的燃烧控制量；所述多目标优化控制的目标函数还包括在降低NOx和提高效率之间寻求最优，尽可能达到最高锅炉效率和最低NOx排放量。

6.根据权利要求5所述的一种全负荷动态调节的锅炉分级燃烧实时控制方法，其特征在于，所述S3的所述多目标优化控制的目标函数为基于连续时间贝叶斯网络的燃烧动态过程模型；通过连续时间贝叶斯推理，由每组候选燃烧控制量可以推导出相应的锅炉运行状态，以此选出最优的燃烧控制量。

7.根据权利要求6所述的一种全负荷动态调节的锅炉分级燃烧实时控制方法，其特征在于，所述S6包括：进行负荷判断，并根据所述负荷判断结果控制回路切换；其中所述负荷判断包括：判断当前锅炉运行在稳态负荷工况还是变负荷工况；所述根据所述负荷判断结果控制回路切换包括：动态改变所述非劣解集中多个优化目标的权重和调整模式，使所述多个优化目标具有变负荷自适应寻优特性，在稳定负荷工况下，控制逻辑偏重于提高锅炉效率；在变负荷工况下，控制逻辑偏重于降低NOx生成量；并且在所述控制逻辑中还嵌入了量化后的专家知识作为优化的约束条件。