[发明专利]基于大数据的锅炉智能燃烧优化控制方法在审
| 申请号： | 201810435803.8 | 申请日： | 2018-05-08 |
| 公开（公告）号： | CN108644805A | 公开（公告）日： | 2018-10-12 |
| 发明（设计）人： | 陈雪峰;雎刚 | 申请（专利权）人： | 南京归图科技发展有限公司 |
| 主分类号： | F23N5/00 | 分类号： | F23N5/00;G06N3/12 |
| 代理公司： | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人： | 周倜 |
| 地址： | 210012 江苏省南京市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于大数据的锅炉智能燃烧优化控制方法，该方法首先采集机组DCS数据，并处理构成神经网络训练样本；然后根据训练样本建立燃烧优化神经网络模型；接着根据燃烧优化神经网络模型，采用多目标非支配快速排序遗传算法（NSGA）优化燃烧参数；最后根据优化的燃烧参数计算优化偏置，并送DCS实现闭环优化控制。本发明由于采用了大数据，并且剔除了锅炉吹灰工况的数据，提高了燃烧优化神经网络模型的质量；采用多目标遗传算法优化燃烧参数，提高了优化性能和优化效果，并能适应实际应用中的多种优化要求；优化目标除锅炉效率和烟气NOx排放外，还考虑了膛出口两侧烟温差指标，更符合工程实际应用。 | ||
| 搜索关键词： | 燃烧优化 优化 神经网络模型 燃烧参数 大数据 锅炉 多目标遗传算法 神经网络训练 智能 闭环优化 锅炉吹灰 锅炉效率 快速排序 温差指标 训练样本 遗传算法 优化目标 机组DCS 多目标 偏置 烟气 剔除 样本 应用 采集 出口 | ||
【主权项】：
1.基于大数据的锅炉智能燃烧优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)采集机组DCS数据，并处理构成神经网络训练样本；(2)根据训练样本建立燃烧优化神经网络模型；(3)根据燃烧优化神经网络模型，采用多目标遗传算法优化燃烧参数；(4)根据优化的燃烧参数计算优化偏置，并送DCS实现闭环优化控制。
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