【技术实现步骤摘要】
一种基于多目标寻优的燃烧优化控制系统
[0001]本专利技术属于电力系统燃烧
,具体为一种基于多目标寻优的燃烧优化控制系统。
技术介绍
[0002]在燃煤发电机组的升降负荷过程中,由机组的协调控制系统计算出不同负荷下锅炉所需的总给煤量,但各层燃烧器的煤量如何分配,会影响到锅炉的燃烧效率和烟气中NOx的排放,而目前各层燃烧器的煤量基本上采用的是均等分配,显然不是最优的;
[0003]另一方面,由锅炉的送风控制系统可计算出不同负荷下锅炉所需的总风量,但锅炉送风是通过不同层(高度)的燃料风、辅助风、燃烬风及附加风加入到炉膛进行燃烧的,在锅炉总风量一定的情况下如何分配这些不同层(高度)的风量,会明显影响锅炉的燃烧工况,而目前不同层(高度)的风量基本上按照一定的经验来分配的,显然也不是最优的。
[0004]因此,锅炉燃烧优化控制系统的主要任务是通过细化分配各层燃烧器的煤量、不同层(高度)的风量及确定最佳风煤比等手段,提高锅炉燃烧效率,降低锅炉尾部烟气NOx含量,并消除锅炉燃烧过程中所存在的问题。锅炉燃烧优化控制系
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于多目标寻优的燃烧优化控制系统,其特征在于,所述控制系统根据试验数据建立锅炉燃烧优化模型,其具体形式如下:X=[O
A
,P
f
,V
f
,C
h
,D
i
,E
j
,F
k
]其中X为多目标输入变量,O
A
为总送风量,P
f
为一次风压,V
f
为一次风量,c
h
为第h层燃烧器煤量、D
i
为第i层一次风门开度、E
j
为第j层二次风门开度、F
k
为第k层燃尽风门开度。2.根据权利要求1所述的一种基于多目标寻优的燃烧优化控制系统,其特征在于,所述控制系统采用智能粒子群寻优算法,构造优化目标函数J,具体表示为:其中J为目标函数,j1~j7为权重系数。3.根据权利要求2所述的一种基于多目标寻优的燃烧优化控制系统,其特征在于,所述的智能粒子群寻优算法,种群由s个粒子组成,单个粒子在D维搜索空间中的位置及速度特征如下:x
i
=(x
i1
,x
i2
,
…
,x
iD
)v
i
=(v
i1
,v
i2
,
…
,v
iD
)(i=1,2,
…
s)其中,x
i
为第i个粒子的位置特征,v
i
为第i个粒子的速度特征,D为搜索维度,s为种群粒子总数。4.根据权利要求2所述的一种基于多目标寻优的燃烧优化控制系统,其特征在于,所述的智能粒子群寻优算法,种群中各个粒子位置和速度迭代方式如下:种群中各个粒子位置和速度迭代方式如下:其中,t为迭代次数;j为D维搜索空间的第j维分量;w为惯性权系数;c1为跟踪粒子最优位置的单体学习因子,c2为跟踪种群最优位置的社会学习因子;r1,r2为0到1之间的随机数向量,pbest为个体最优值,gbest为种群最优值。5.根据权利要求2所述的一种基于多目标寻优的燃烧优化控制系统,其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员:郑玲红,范永胜,秦宁,张洪,蒋欣军,刘建东,刘同干,周亚明,陆晔,
申请(专利权)人:国家能源集团江苏电力有限公司南京英纳维特自动化科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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