一种城市固废焚烧过程的多目标优化控制方法技术

本发明专利技术提出了一种城市固废焚烧过程的多目标优化控制方法，首先提出了一种适应城市固废焚烧过程复杂运行过程的多目标优化控制方案；其次，为了有效地处理具有复杂pareto最优前沿的多目标优化问题，提出了一种基于目标空间划分的自适应多目标粒子群优化算法求解出烟气含氧量的优化设定值；计算外部档案中的所有Pareto解与乌托邦点之间的距离，将二范数距离最小的一个解作为执行解，可以得到最佳权衡解的坐标；然后，设计基于模型误差补偿和自适应更新机制混合的数据驱动模型预测控制方法，跟踪得到的优化设定点。结果表明，本发明专利技术策略优于大多数比较策略，具有较好的烟气含氧量跟踪性能，在提高燃烧效率的同时有效降低NOx排放浓度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及固废焚烧，特别涉及一种城市固废焚烧过程的多目标优化控制方法。

技术介绍

1、近十几年来，随着经济的快速发展，居民生活水平提高，城市化进程不断加快，城市固体废弃物产生量急剧增加，城市固体废弃物焚烧已成为主要的城市固废处理技术。烟气含氧量是焚烧过程重要的工艺参数，与燃烧效率和污染物排放密切相关。因此，通过优化控制烟气含氧量提高城市固废焚烧过程的运行性能是十分必要的。优化控制已被证明是提高流程工业运行性能的有效策略。然而，由于城市固废焚烧过程复杂的物理化学反应机理和非线性动态特性，如何提高燃烧效率的同时有效降低nox排放浓度成为一个具有挑战性的问题。

2、nox污染主要来源于生物质和矿物燃烧，对人类生产生活以及自然环境带来极大的危害。在过去的几十年里，降低nox排放浓度一直是燃烧过程中人们关注的焦点。tuttle等人利用前馈神经网络建立nox排放预测模型，并使用粒子群优化算法实现燃煤电厂的优化运行，降低了nox排放。wang等人利用高斯回归模型模拟了nox排放浓度与燃烧过程工艺参数之间的关系，成功预测了nox排放浓度，并使用遗传算法寻优本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种城市固废焚烧过程的多目标优化控制方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的城市固废焚烧过程的多目标优化控制方法，其特征在于，所述步骤S1，包括：

3.如权利要求2所述的城市固废焚烧过程的多目标优化控制方法，其特征在于，所述步骤S2，包括：

4.如权利要求3所述的城市固废焚烧过程的多目标优化控制方法，其特征在于，所述改进的多目标粒子群优化算法，包括：

5.如权利要求4所述的城市固废焚烧过程的多目标优化控制方法，其特征在于，所述将外部档案解空间中的各个非支配解关联到相应的子空间，包括：

6.如权利要求4所述的城市固废焚...

【技术特征摘要】

1.一种城市固废焚烧过程的多目标优化控制方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的城市固废焚烧过程的多目标优化控制方法，其特征在于，所述步骤s1，包括：

3.如权利要求2所述的城市固废焚烧过程的多目标优化控制方法，其特征在于，所述步骤s2，包括：

4.如权利要求3所述的城市固废焚烧过程的多目标优化控制方法，其特征在于，所述改进的多目标粒子群优化算法，包括：

5.如权利要求4所述的城市固废焚烧过程的多目标优化控制方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙剑，刘耀晨，王静，郭彤，王云珂，
申请(专利权)人：信阳师范学院，
类型：发明
国别省市：