[发明专利]一种超超临界锅炉闭环燃烧优化控制方法

摘要

本发明公开了一种超超临界锅炉闭环燃烧优化控制方法，基于无迹卡尔曼滤波最小二乘支持向量机建立的燃烧系统动态模型能够准确地反映锅炉效率和NOx排放随负荷变化的动态特性，同时更新机制的引入也保证了动态模型在不同的工况条件下依然具有良好的自适应能力和预测能力。1000MW燃煤锅炉在变负荷和负荷稳定时，调节量、被控指标及相关参数均处于合理范围且变化平稳的情况下，均能够使锅炉效率维持稳定，同时SCR入口折算后NOx浓度较投运前有明显降低。

主权项

1.一种超超临界锅炉闭环燃烧优化控制方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：建立锅炉效率的预测模型和NOx浓度的预测模型，并根据两个预测模型分别计算当前k时刻的锅炉效率预测值和NOx浓度预测值；锅炉效率预测模型和NOx浓度预测模型构成燃烧系统动态模型；所述步骤S1中，锅炉效率预测模型和NOx浓度预测模型均具有输入变量、被控变量和输出变量；锅炉效率预测模型的输入变量包括机组负荷x_load、烟气含氧量燃烬风门开度x_ofa、二次风门开度x_seca、给煤量偏置x_coal和前2个时刻的锅炉效率，NOx浓度预测模型的输入变量包括机组负荷x_load、烟气含氧量燃烬风门开度x_ofa、二次风门开度x_seca、给煤量偏置x_coal和前2个时刻的NOx浓度；锅炉效率预测模型的被控变量包括超超临界燃煤锅炉效率y_BoiEff，NOx浓度预测模型的被控变量包括选择性催化还原脱硝系统入口的NOx浓度y_NOx；取前N个时刻的输入变量和输出变量作为模型训练样本集T_NOx和T_BoiEff,T_NOx＝{(x_NOx1,y_NOx1),…,(x_NOxN,y_NOxN)}，T_BoiEff＝{(x_BoiEff1,y_BoiEff1),…,(x_BoiEffN,y_BoiEffN)}，其中y_NOxi＝y_NOx(i)，y_BoiEffi＝y_BoiEff(i)，i＝1,2,…,N，表示i‑1时刻烟气含氧量，x_ofa(i‑1)表示i‑1时刻燃烬风门开度，x_seca(i‑1)表示i‑1时刻二次风门开度，x_coal(i‑1)表示i‑1时刻给煤量偏置，x_load(i‑1)表示i‑1时刻机组负荷，y_NOx(i)表示i时刻NOx浓度，y_NOx(i‑1)表示i‑1时刻NOx浓度，y_NOx(i‑2)表示i‑2时刻NOx浓度，y_BoiEff(i)表示i时刻锅炉效率，y_BoiEff(i‑1)表示i‑1时刻锅炉效率，y_BoiEff(i‑2)表示i‑2时刻锅炉效率；S2：将步骤S1得到的当前k时刻的两个预测值与各自的实测值进行比较，判断偏差是否满足精度要求：如果不满足，则对模型参数和样本数据进行更新，然后进行步骤S3；如果精度满足，则继续进行步骤S3；S3：由当前k时刻的模型参数和k‑1时刻步骤S4中求得的未来M个时刻的控制变量计算未来P个时刻的锅炉效率预测值和NOx浓度预测值；S4：将步骤S3得到的未来P个时刻的锅炉效率预测值和NOx浓度预测值带入到目标函数中，通过在线求解约束非线性优化问题，得到未来M个时刻的控制变量并输出；S5：令k＝k+1，并回到步骤S1。