智能燃烧优化系统的研究与应用
人工智能技术在电站锅炉燃烧优化中的应用研究
人工智能技术在电站锅炉燃烧优化中的应用
研究
人工智能技术在电站锅炉燃烧优化中的应用，主要是指利用先进的机器学习算法和模型，对锅炉燃烧过程进行实时监测、分析和优化。
具体来讲，包括以下几个方面：
1.数据采集与处理：通过传感器获取锅炉运行数据，如燃烧温度、烟气排放浓度、空气进风量等，并将数据进行预处理，包括清洗、噪声过滤和特征提取等。
2.模型建立与优化：基于数据采集的结果，建立针对电站锅炉燃烧的模型，并利用机器学习算法对模型进行训练和优化，以实现实时的燃烧控制和优化。
3.实时监测与预测：通过实时的数据采集和模型预测，对锅炉燃烧过程进行监测和预测，以判断当前状态是否正常，并进行预警和控制。
4.智能控制：根据实时监测和预测结果，进行智能化的燃烧控制，包括调整空气进风量、燃料供应量、燃烧温度等，以优化锅炉燃烧效率和降低排放量，同时保障电站的稳定运行。
总之，人工智能技术在电站锅炉燃烧优化中的应用，可以提高燃烧效率、降低排放量、保障电站安全稳定运行，具有非常重要的实际应用价值。
加热炉燃烧过程智能优化控制策略的研究的开题报告
加热炉燃烧过程智能优化控制策略的研究的开题报告一、课题背景及研究意义加热炉广泛应用于钢铁、有色金属、机械制造等领域，其高效、稳定的运行对保证产品质量和企业效益至关重要。
然而，由于电力价格上涨、原材料成本增加等因素，加热炉燃料成本占比逐渐增加，急需采取措施优化加热炉燃烧过程和降低能耗，提升炉内温度控制精度和稳定性，进一步提高生产效率和产品质量。
随着计算机、控制理论和传感器技术的进步，燃烧过程智能优化控制已成为燃烧优化的重要手段，具有较高的应用价值和研究价值。
该技术可通过对加热炉燃烧机理和燃烧参数进行建模和预测，自动化地调节空气、燃料流量和进料速度等关键参数，实现燃烧效率最大化、能源利用率最优化、减少污染排放等目的。
因此，本论文将基于燃烧过程智能优化控制理论和方法，研究加热炉燃烧过程的模型构建和参数优化，以提高加热炉的能源利用效率和产品质量，为加热炉的安全、高效、环保运行提供有力的技术支持。
二、研究内容和思路（一）研究内容1. 加热炉燃烧过程的原理和机理研究，包括燃烧反应、传热机制、污染物形成等；2. 加热炉燃烧过程的建模和仿真研究，确定关键参数和控制策略；3. 基于机器学习、神经网络等技术，利用传感器数据和历史数据进行燃烧过程的智能优化控制，实现炉内温度精确控制和燃烧效率优化；4. 加热炉燃烧过程的在线监测和故障诊断研究，实现快速响应和准确诊断。
（二）研究思路本研究将从以下几个方面入手：1. 研究加热炉燃烧机理和热传递机制，根据实际工况确定加热炉燃烧过程的数学模型和关键参数；2. 建立加热炉燃烧过程的仿真模型，并利用数据采集系统采集实际炉内数据进行模型验证和优化；3. 基于机器学习和神经网络等算法，对数据进行分析处理和建模，在线实现燃烧优化控制和故障诊断；4. 结合实际应用场景，进行算法优化和场馆调试，进一步完善智能控制系统，实现加热炉的高效、稳定、环保运行。
三、研究难点及解决方案（一）研究难点1. 加热炉燃烧过程涉及多个参数和复杂的非线性系统，建模和参数优化难度较大；2. 数据处理和模型训练过程需要处理大量的数据，需要设计适合的算法和模型；3. 燃烧过程的实时监测和调节需要较高的精度和速度，对控制系统的实时性和鲁棒性要求较高。
电站锅炉燃烧智能优化控制策略研究
!"#!$%&$'(')*+&,-./&$01$21(3$&)%)()3%%(电站锅炉燃烧智能优化控制策略研究廖彭伟中国大唐集团科学技术研究院有限公司中南电力试验研究院"河南郑州"(#%%%%摘4要 目前新一代信息技术与火力发电技术正在深度融合!燃烧智能优化在火电站节能减排0少人值守等方面具有重要意义!是智慧电厂建设的关键一环"对大数据驱动下的燃烧智能优化以及开环*闭环控制策略分析后得到/在保证安全的前提下!燃烧智能优化将从历史经验向机器学习!开环控制向闭环控制逐渐过渡!最终实现锅炉燃烧参数自动调整!经济与环保性能提升的闭环优化控制"关键词 燃烧优化#历史经验#机器学习#开环#闭环中图分类号 C R)))44文献标识码 I)*+*,-./01213*4456*13(0789+3501:;3575<,3501(013-04=3-,3*6>0?&0@*-&4,13A054*-'5,0&*16@*5)*+*,-./,+0*1234+561/7+08793:/0;/<+=/</*075>,<+8+4+/"?/,*,@5/,-A534"(#%%%% B8+3-,.3!I>S=T:T->">UT-T VW T-T=<>/X-X Y/-Y X=;<>/X->T,U-X Z X W[<-\>UT=;<Z SX V T=W T-T=<>/X->T,U-X Z X W[<=T]T/-W\T T SZ[ /->T W=<>T\&#->T Z Z/W T->,X;]^:>/X-X S>/;/_<>/X-/:X Y W=T<>:/W-/Y/,<-,T/->T=;:X Y T-T=W[:<`/-W<-\T;/::/X-=T\^,>/X-"<-\^-<>2 >T-\T\,X->=X Z/->UT=;<Z SX V T=SZ<->:&#>/:<.T[Z/-./->UT,X-:>=^,>/X-X Y:;<=>SX V T=SZ<->:&I Y>T=<-<Z[_/-W>UT/->T Z Z/W T-> ,X;]^:>/X-X S>/;/_<>/X-<-\X ST-2Z X X S*,Z X:T\2Z X X S,X->=X Z:>=<>T W/T:\=/`T-][]/W\<><"/>/:X]></-T\!^-\T=>UT S=T;/:T X Y T-:^2 =/-W:<Y T>[">UT/->T Z 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S44当前人工智能的发展具有深度学习#群智开放#自主操控#人机协同等新特征"与移动互联网#大数据#超级计算等新理论#新技术呈现深度融合趋势$新一代人工智能技术是推动我国科技跨越发展#产业优化升级#生产力整体跃升的重要战略资源之一$工业智能的本质是人工智能通用技术在具备自感知#自决策#自学习#自适应#自执行能力的前提下"适应动态变化的工业环境"与工业场景#机理#知识进行结合"完成定制化工业任务"达到增强企业洞察力"提高工业生产效率或产品性能的目的"实现设计模式#生产决策#资源优化等智能化应用-$.$工业自动化领域有关数字化#智能化#智慧化电厂已经逐渐形成统一标准"中国智能电厂联盟制定了%智能电厂技术发展纲要(-)."纲要中对于燃烧在线优化技术指出!应通过机理分析和系统辨识相结合建模"用先进控制策略与技术"实现控制参数最优搜索和整定"完成过程重要参数的精细控制"最大限度地实现机组全负荷范围的控制"保证其安全性和经济性"包括燃烧在线优化等技术$在试点取得成功经验的基础上"先在一部分电厂配置锅炉燃烧优化控制系统"重视和着力对超低排放设备和系统的控制系统进行优化"并争取尽快推广应用"以满足火电厂超低排放的需求$!大数据驱动下的燃烧智能优化$&$基于历史经验的燃烧优化通过对锅炉运行燃烧机理分析"以煤质信息#负荷#环境变量#燃料量#设备状态等决定锅炉燃烧客观运行状态的特征参数为边界条件"可划分不同的运行工况$如式&$'所示"当特征参量数量越多时"运行工况的区分就越具体$A b&!"#$"%&'(")#*+"!,"*-"1'&$'式中"A表示某一运行工况区间/!"#$为燃煤发热量".N*.W/%&'(为机组负荷"c L/C T;S为环境温度"d/!,为燃料量">*U/*-表示某设备/的运行状态$B!科技风"#"$年%月科技创新图$基于历史经验的燃烧优化简要流程图当测点出现非正常干扰#损坏等异常情况时"数据所记录的内容将不能正常反映机组当前的工作情况"需要进行数据清洗$在机组升降负荷#汽水参数调整#风门调整和煤质变化等非稳态过程中往往伴随着参数的大幅波动"不能准确反映机组的真实特性"需要进行稳态判定$此外"在考虑经济性#环保性和安全性的同时"机组各项运行参数指标&例如主汽压力#主*再汽温度和减温水流量等'应满足设计要求"保障机组处于良好状态"因此需要进行约束判定$在划分不同工况的基础之上"根据设计的寻优模型深入挖掘和分析海量历史运行数据"进行数据清洗#稳态判定和约束判定等处理"以关键参数&锅炉热效率#氮氧化物排放#汽温#壁温和燃烧状态等'为目标进行寻优"建立以历史数据为基础的运行标杆库$当历史数据足够全面#数量足够多时"标杆库则更为完善"更加趋近于最优值$在初始运行标杆库基础之上"收集锅炉燃烧实时数据进行在线计算"将实际工况目标值与标杆库比对"获得不同煤种#不同负荷等条件下的锅炉的历史最佳燃烧工况以及各燃烧参数的最佳设定值"推送历史最优值参与机组运行调整$在推送历史最优值的基础上"运行人员可继续进行燃烧调整"不断通过判定因子对锅炉燃烧进行在线综合评价$若与标杆库对比后综合评价更优"则将此工况认定为新的标杆值并在标杆库中自动收录"强化巩固已有成果"最终实现锅炉燃烧愈来愈优$$&)基于机器学习算法的燃烧优化一方面"随着近些年来计算机软#硬件技术的突破"其算力也在不断提高"机器学习技术因此取得了长足进步$另一方面"电站锅炉的燃烧过程具有多输入多输出#大滞后#多干扰#强耦合等特点"是一个复杂的化学反应过程$当前的一些研究采用人工神经网络#支持向量机等技术建立锅炉燃烧模型"以期自动挖掘发现变量之间隐藏的关系"再利用粒子群优化算法#遗传算法#蚁群优化算法等智能优化算法"寻找锅炉燃烧系统各输入参数的最佳组合"用以对锅炉燃烧进行实时优化指导$余廷芳-(.等人建立了锅炉燃烧特性的G?神经网络模型"如图)所示"用以预测锅炉热效率和8"a排放质量浓度"利用遗传算法&K I'建立锅炉燃烧的优化模型"采用权重系数法实现锅炉热效率和8"a排放质量浓度多目标优化$张振星-3.利用支持向量回归机&BP c'建立8"a生成量和锅炉热效率模型并提出改进型8BK I2##多目标遗传算法"得出一组最优解集"同时满足锅炉效率的提高和8"a生成的降低这两个目标$闫水保-5.等人在最小二乘支持向量回归算法&@BBP E'基础上提出了约束支持向量回归算法"通过优化支持向量的选择策略增强算法泛化能力和对不良数据的抵御能力"用来建立一个有效的电站锅炉效率与8"a排放浓度预测模型$图)人工神经网络示意图+科技创新科技风 年 月44神经网络模型具有自学习功能"能高速寻找优化解"但基于经验风险最小化原则"依赖大数据样本"易陷入局部最优且训练速度慢$支持向量机在考虑有限样本情况时将问题转化为保障全局最优的凸二次规划问题"但超参数选择和求解规模受训练样本数量的影响较大$最小二乘支持向量回归是支持向量机的改进方法"采用简化模型进行训练"在小样本学习中表现较好"过学习现象不易发生"但是所有数据在决策函数中均有贡献"失去稀疏性"从而影响了模型的计算能力以及推广能力-0.$开环与闭环控制策略)&$传统热工控制的限制近些年火电行业的锅炉自动控制水平已经有了较大提高"但是采用的集控室分散控制系统&!A B'为逻辑组态方式"不能直接采用高级应用算法进行数据挖掘"机组的实时与历史数据无法得到充分#有效利用$运行操作人员的自身经验以及操作水平在很大程度上决定了锅炉的实际运行性能"难以实现锅炉燃烧系统的最优运行"不能根据锅炉负荷和煤种的变化自动优化调节配风#配煤燃烧运行参数&如各燃烧器负荷分配调整#总风量调整#一*二次风量分配调整等'$为满足燃烧智能优化等高级算法应用的需求以及对海量数据的快速处理"一般需要配套建设燃烧优化软件的运行平台"采用c X\]^:&或"?A'方式与机组!A B系统建立通信连接$系统工作站通过通信网络从!A B获取机组运行数据"系统优化结果通过通信网络送入!A B实现燃烧优化控制$燃烧优化系统架构如图(所示$图(燃烧优化系统架构示意图)&)开环与闭环控制燃烧优化控制系统可分为开环和闭环两种"其中开环是指!A B控制参数由运行操作员根据燃烧优化结果进行手动修改"而闭环是系统优化结果直接与!A B通信并对其控制参数进行调整的封闭系统"没有人员参与$从实现的角度来看"无论是基于历史经验还是机器学习算法的燃烧智能优化系统均能完成开环与闭环控制$安全#经济#环保往往是发电企业关心的主要方面"其中安全问题是放在首位的$开环与闭环控制相比较!一方面"开环控制由运行人员执行修改参数"在其经验判断进行人工二次核查后"可以避免高级算法可能推送的异常参数"安全性较闭环控制高"但是增加了人力干预且不符合未来智能化发展趋势$另一方面"以神经网络算法为例"其输入和输出均是可见和可被理解的"但是从输入输出的过程则缺乏透明度"是一个+黑箱,"由于计算结果的预测性质对闭环控制来说不可避免地会带来一定风险$结语基于历史经验的燃烧优化在保证安全性的前提下"提供了一套历史最优运行调整参数$基于机器学习算法的燃烧优化可以根据机组运行参数进行结果预测并计算得到实时最优解$开环控制的安全性比闭环控制高"闭环控制则无须人工干预$随着计算机技术的不断发展#机器学习算法的优化以及现场实践经验的积累"基于机器学习算法的燃烧优化与闭环控制将是今后一段时间的研究方向"燃烧智能优化也会从历史经验向机器学习"开环控制向闭环控制逐渐过渡$最终目标是兼顾安全#经济#环保性能"自动调整锅炉燃烧参数"实现燃烧闭环优化控制$参考文献&$'赵付青!刘欢!朱波!等&工业智能与工业互联网共性关键技术&N'&软件导刊!)%))!)$$$%%/$26&&)'中国自动化学会发电自动化专业委员会!电力行业热工自动化技术委员会&智能电厂技术发展纲要&c'&北京/中国电力出版社!)%$0&&('余廷芳!耿平!霍二光!等&基于智能算法的燃煤电站锅炉燃烧优化&N'&动力工程学报!)%$0!(0$%6%/5'325''70%1&&3'张振星&基于智能优化算法的电站锅炉燃烧优化&!'&华北电力大学!)%$5&&5'闫水保!冯灿!齐继鹏!等&基于约束支持向量回归的电站锅炉燃烧优化建模&N'&热能动力工程!)%)$!(0$$$%/$)02$()&&0'潘广强&基于机器学习的燃煤电站制粉及燃烧优化研究进展&N'&能源与节能!)%)$!$'5$$)%/$$(2$$5&作者简介 廖彭伟$$''(.4%!男!汉族!河南新蔡人!硕士!工程师!主要从事电站锅炉燃烧优化0性能试验和调试等工作",科技风 年 月科技创新。
基于智能算法的燃煤锅炉燃烧优化控制研究
基于智能算法的燃煤锅炉燃烧优化控制研究随着环保意识的不断提高，燃煤锅炉作为传统能源的代表，其优化控制也越来越受到关注。
在煤炭资源日益短缺的情况下，如何实现燃煤锅炉的高效燃烧，减少能源浪费及减少对环境的污染，成为了一个重要的研究课题。
为此，基于智能算法的燃煤锅炉燃烧优化控制技术应运而生。
一、智能算法的应用背景智能算法是一种以人类智能为模型的计算机算法，具有强大的搜索、优化和自适应能力。
智能算法的应用范围非常广泛，例如在金融、医疗、环保等领域均有广泛应用，在燃煤锅炉的优化控制领域也不例外。
燃煤锅炉一直以来都是生产和生活中不可缺少的重要设备，其开发和研究始终处于一个高度的状态。
而智能算法则为燃煤锅炉提供了更为高效、智能的控制方法，可帮助人们更好地应对各种复杂的情况。
二、智能算法在燃煤锅炉燃烧控制中的应用目前，燃煤锅炉燃烧优化控制主要有以下几种方法：1. 基于模糊控制的燃烧优化控制模糊控制是指在模糊规则和模糊逻辑基础上，对物理系统进行控制的一种方法。
在燃煤锅炉的应用领域，模糊控制可将各种因素量化为模糊语言值进行处理，最终实现对炉内燃烧过程的有序控制。
2. 基于神经网络的燃烧优化控制神经网络是一种仿生学的算法，其结构和功能与人脑类似。
通过神经网络学习和训练，可实现对燃煤锅炉运行状态的诊断与分析，并对炉内温度、氧气含量、负荷等参数进行实时控制。
3. 基于遗传算法的燃烧优化控制基于遗传算法的燃烧优化控制采用优化算法来寻找最优解，可帮助燃煤锅炉提高燃烧效率和经济效益。
在运行过程中，可实现对炉内烟气和空气比例、氧含量等参数的实时监测和控制。
4. 基于模型预测控制的燃烧优化控制模型预测控制是一种按时间序列分析燃烧过程的方法，可将燃烧过程建模并对其进行分析。
通过数学模型的构建和计算机仿真，该方法可实现对炉内燃烧过程进行预测和控制。
以上四种方法均可在燃煤锅炉的优化控制中得到应用，而其各自的优势和不足，则需要根据具体情况进行选择和应用。
焦炉燃烧过程温度优化控制系统的研究与应用
焦炉燃烧过程温度优化控制系统的研究与应用近年来，随着能源需求不断增加，能源利用逐渐成为一个热门话题。
“能源节约型”的基本原则是高效利用能源。
焦炉燃烧过程的温度优化控制是实现节能的关键所在，因此，对焦炉燃烧过程温度优化控制系统的研究和应用具有十分重要的意义。
焦炉燃烧过程的温度控制是由各种参数导致的。
首先，焦炉的燃料水平以及空气流量和混合气氛是影响燃烧温度的主要因素。
此外，燃烧室外壳、燃料种类和烧结块的位置和数量也会影响温度。
为了控制燃烧温度，必须合理地调整这些参数。
为了有效地调节焦炉燃烧过程的温度，已经实现了诸多控制算法，其中包括模糊控制算法、神经网络控制算法、遗传算法、混合控制算法等。
模糊控制算法是一种最简单、应用最广泛的控制算法，可以有效地利用较为简单的系统模型，尤其适用于不确定系统。
神经网络控制算法利用深度学习技术，能够根据不断变化的系统进行调整，有效提高控制系统的准确性。
而遗传算法利用遗传算法优化算法，可以快速进行参数的调整，从而更精确地优化温度控制系统。
混合控制算法是在模糊控制、神经网络控制和遗传算法的基础上，将它们结合在一起，以实现更有效的温度控制。
此外，焦炉烧结过程温度控制系统还可以通过智能技术实现智能控制。
基于智能化技术，可以实现智能控制，其中包括智能调节系统、智能监控系统和智能诊断系统等。
例如可以采用智能系统，实时监测、监控系统温度变化，当系统温度接近指定温度时，自动调节燃料水平和空气流量等参数，以达到精确的温度控制，并提高系统的可靠性。
在实际应用中，焦炉烧结过程温度控制系统有广泛的应用，如钢铁行业、化工行业和建材行业。
它可以有效地控制焦炉内部温度，减少能耗，提高精度，实现更高效的焦炉烧结过程。
同时，随着近年来大数据和人工智能的发展，也为焦炉燃烧过程温度优化控制系统的研究和应用提供了更多的可能性。
本文简要介绍了焦炉燃烧过程温度优化控制的相关研究和应用。
首先，介绍了该控制系统的控制算法，包括模糊控制、神经网络控制、遗传算法、混合控制算法等。
先进燃烧器设计与燃烧过程优化
先进燃烧器设计与燃烧过程优化燃烧器作为一种重要的热能设备，广泛应用于各行各业，包括工业、石化、能源等领域。
随着科技的不断进步，燃烧器设计和燃烧过程优化成为行业发展的热门话题。
本文将探讨先进燃烧器设计的最新进展以及燃烧过程的优化方法，并对未来的发展方向进行展望。
一、先进燃烧器设计的最新进展1. 喷嘴设计的创新喷嘴是燃烧器中最关键的部件之一，它直接影响到燃烧效率和排放水平。
传统的喷嘴设计通常采用机械切削加工，这种方法的精度和效率有限。
而如今，随着先进制造技术的应用，3D打印等先进工艺被引入到喷嘴设计中，大大提高了设计的灵活性和精度。
此外，新材料的应用也使得喷嘴的表面光滑度得到显著提高，减小了流阻，提高了燃烧效率。
2. 燃烧室的优化设计燃烧室是燃烧器的核心组成部分，影响到燃烧过程的稳定性和效率。
传统的燃烧室设计通常采用标准化的结构，缺乏优化。
然而，通过数值模拟和实验研究，人们逐渐发现，对燃烧室进行形状优化可以改善燃烧过程，提高燃烧效率。
比如，将燃烧室设计成适当的腔室结构可以增加燃烧时间，提高燃烧效率。
此外，利用计算流体力学（CFD）等模拟工具，可以优化燃烧室的通风结构，进一步提高燃烧效果。
3. 自适应燃烧控制技术传统的燃烧控制通常是基于人工经验，调整燃烧器的工作参数，往往效果不佳。
近年来，自适应燃烧控制技术的出现改变了这一局面。
通过引入先进的传感器技术和控制算法，燃烧器能够根据不同的工作条件实时调整燃烧参数，以实现最佳的燃烧效果。
这种技术不仅提高了燃烧效率，还降低了排放物的生成。
二、燃烧过程的优化方法1. 气体再循环技术气体再循环技术是一种常用的燃烧过程优化方法。
通过将部分燃烧产物重新引入燃烧器中进行再燃烧，可以提高燃烧效率，降低氮氧化物的排放。
此外，气体再循环技术还可以提供额外的热源供应，提高系统的能量利用率。
2. 空气预热技术空气预热技术是一种在燃烧之前，将空气预先加热到一定温度的方法。
预热后的空气具有较高的温度和较低的湿度，可以提高燃烧效率，减少烟气中的含氧量。
火电厂数字化煤场智能掺配烧优化系统的设计方案和应用
火电厂数字化煤场智能掺配烧优化系统的设计方案和应用发布时间：2022-10-13T02:15:52.356Z 来源：《当代电力文化》2022年6月11期作者：王博[导读] 系统应用目的是通过最大化且合理的混烧低价煤种，从而降低电厂运行的燃料成本，提高全厂的经济效益；提供混烧状态下的优化运行建议王博中电（商丘）热电有限公司河南省商丘市476000摘要：系统应用目的是通过最大化且合理的混烧低价煤种，从而降低电厂运行的燃料成本，提高全厂的经济效益；提供混烧状态下的优化运行建议，从而保障锅炉混烧的安全，保证排放达标；提供信息化和自动化的煤场管理方法，从而规范燃料调度，保证混烧工作高效进行。
系统实现了煤场的可视化、网络化、数字化的管理，电厂节约了成本，提高了经济效益。
本文主要分析火电厂数字化煤场智能掺配烧优化系统的设计方案和应用。
关键词：数字化煤场；掺配烧，优化；决策模型；煤种引言为降低电厂能耗指标和生产经营成本，提高企业盈利能力，推进优化全过程成本管控工作，围绕节能降耗的要求，采取多项精细智能化管理方式，实现节能、自动化管理。
当锅炉入炉煤种多变、各煤质指标偏离设计值时，将影响锅炉燃烧的经济性和安全性。
数字化煤场智能掺配烧优化系统是一套关于燃煤机组多煤种混烧优化运行的软件系统，系统实现对电厂燃煤从进厂到燃烧的全流程管理，能对堆煤、存煤、配煤、取煤、燃烧、购煤等做出全自动的决策，此外，系统还能够对实现电厂煤场的数字化管理起到重要的支持作用。
1、建立煤场管理系统及多煤种掺配决策系统(1)煤场管理系统。
收集Mogens发电公司的煤场分布数据，结合煤场管理和运营方法，建立适合文发电公司的煤场管理系统，对煤量、热值、煤场数据、堆积场等进行全面有序的管理。
根据煤炭质量、数量、堆积位置，建立能够方便有效地完成煤炭运输人员煤炭运输工作的三维仿真。
结合配煤决策系统，对煤仓中不同煤种和煤质进行实时了解。
(2)各种配煤决策系统。
加热炉智能燃烧控制系统的优化
加热炉智能燃烧控制系统的优化摘要加热炉是轧钢行业中的非常关键的设备之一，它的控制目标是在满足轧机开轧所需要的钢坯温度分布的条件下，实现最小的钢坯表面烧损和能耗的经济指标。
关键词加热炉；智能燃烧；空燃比1 存在的问题目前在某钢铁公司热轧厂加热炉控制中，以前的PID控制很难适应多变的加热炉工况，以数学模型为基础的控制方法在应用上得到了非常大的限制，很难满足温度控制准确度和升降温实时性要求，造成了炉温控制不均匀、煤气热值以及压力波动、空燃比无法自动寻优等问题，这些问题的存在影响了钢坯加热质量，使得钢坯氧化现象非常严重，煤气资源浪费，使得公司的效益受到了影响。
2 加热炉燃烧控制模型建立的思路目前的加热炉使用的控制方法关键是双交叉限幅PUD控制，这种方法对于燃烧过程的控制有一些作用，但无法拟制煤气热值以及压力波动形成的炉温控制不平衡，负载变化大时响应速度慢的问题。
因为加热炉燃烧体系自身非常复杂，扰动特别大，建立准确的数学模型是相当困难的，因此，用以前的控制方法无法达到良好的效果。
所以，为了确保加热炉的控制准确度以及速度，就需要对体系进行改良，建立加热炉优化控制体系，其控制结构见图1。
按照隔断炉温设定和实测炉温的偏差值以及偏差变化率，使用煤气流量模糊控制器，得到煤气流量设定值。
按照煤气流量设定值以及煤气热值利用最好的空燃比寻优器计算出最好的空燃比，然后，双交叉限幅模块根据煤气流量设定值、最好空燃比以及实测的煤气、空气的流量动态的调节阀门的开度，使煤气流量和空气流量在所规定的幅度内交替上升，确保空气、煤气的相互跟随关系。
最后按照实测的煤气热值以及烟道含氧量分别通过煤气流量专家修正模型以及空燃比专家修正模型来反馈修正煤气流量以及空燃比。
外环控制回路是炉温控制回路，关键作用是确保炉温稳定在给定的目标上，同时也对煤气流量的波动起到了拟定作用，这样就构成了基于温度和流量的反馈自动控制体系。
3 加热炉燃烧控制模型的设计3.1 最佳空燃比寻优器的设计先按照煤气的流量和实测的煤气热值状况计算得到每秒所燃烧煤气可以释放的热量，再按照热量经专家控制器来计算得到最好的空燃比，和煤气流量专家修正模型一样，最佳空燃比专家控制器也使用一样的结构，它的知识包括煤气热量、进行推理时用到的一些知识还有该行业专家的专门知识以及经验。
智慧燃烧优化系统设计方案
智慧燃烧优化系统设计方案智慧燃烧优化系统是一种基于智能化技术的新型能源管理系统，通过对燃烧过程进行实时监测和优化控制，提高能源利用效率，减少能源消耗，达到节能减排的目的。
设计方案如下：1. 系统架构设计系统由硬件和软件两个部分组成。
硬件部分包括传感器、执行器和控制器等设备。
传感器主要用于采集燃烧过程中的各项参数，如温度、压力、流量等。
执行器用于对燃烧过程中的参数进行控制，如调节燃料供应量、风量、氧气含量等。
控制器则用于对传感器采集的数据进行处理和分析，并发送控制信号给执行器。
软件部分则是系统的控制算法和用户界面等。
2. 数据采集与传输系统通过传感器对燃烧过程中的各项参数进行实时采集，并将数据传输给控制器进行处理。
数据传输可以采用有线或无线方式，根据实际情况选择适合的通信协议和设备。
3. 数据处理与分析控制器通过采集到的数据对燃烧过程进行分析和处理。
首先，利用数据处理算法对采集到的数据进行预处理，如滤波、归一化等。
然后，通过建立模型对燃烧过程进行建模和预测，以进一步优化控制策略。
4. 燃烧优化控制根据控制算法的分析结果，控制器发送控制信号给执行器，以调节燃烧过程的各项参数。
通过对燃料供应量、风量、氧气含量等参数进行优化控制，使燃烧过程更加稳定和高效。
控制算法可以采用经典的控制方法，如PID控制，也可以结合智能优化算法，如遗传算法、模糊控制等。
5. 用户界面设计系统提供用户界面，用于监控和操作系统。
用户可以通过界面实时查看燃烧过程中的各项参数，并进行设置和调整。
界面设计应简洁直观，方便用户操作和理解。
6. 系统优势智慧燃烧优化系统具有以下优势：- 实时监测和优化控制，能够快速发现和解决燃烧过程中的问题，提高燃烧效率。
- 可远程监控和控制，方便操作和管理。
- 可自学习及优化，逐步提升系统性能。
- 数据分析和建模，能够对燃烧过程进行精确预测和优化控制。
综上所述，智慧燃烧优化系统设计方案包括系统架构设计、数据采集与传输、数据处理与分析、燃烧优化控制、用户界面设计等，能够实现燃烧过程的实时监测和优化控制，提高能源利用效率，减少能源消耗，达到节能减排的目的。
人工智能技术在电站锅炉燃烧优化中的应用
人工智能技术在电站锅炉燃烧优化中的应用摘要：电站锅炉燃烧优化控制可以提升燃烧效率，有利于降低锅炉运行成本，减少污染物排放，对电力生产优化具有重要的意义。
随着人工智能技术在工业生产中应用日益广泛，人工智能技术也为电站锅炉燃烧优化提供了更多有利条件，人工智能技术当中人工神经元网络系统、模糊控制算法、遗传算法等技术能够进一步优化电站锅炉系统，有助于解决锅炉燃烧中燃料性质多变、非限定动态建模等问题，可基于多目标对锅炉运行进行优化，提升锅炉运行质量。
关键词：人工智能技术；电站锅炉；燃烧优化电站锅炉是进行能源转化的重要条件，是电力生产的关键设备，电站锅炉燃烧优化不仅能够提高工作效率，也保证了电力生产的质量，能够为国民经济发展提供更好的条件。
电站锅炉结构庞大、运行条件复杂，运用的燃料性质多变，在实际运行中需要控制的参数较多，常规的数字化控制技术难以对锅炉高效低耗燃烧进行有效优化。
近年来人工智能技术的应用日渐广泛，通过人工神经元网络、模糊控制、遗传算法等先进技术，可以对电站锅炉设备的各项参数进行精准分析，科学控制，有助于帮助电站锅炉完成燃烧优化目标，提高其工作效率。
一、人工智能技术在电站锅炉燃烧优化中的作用1、自动识别煤质燃料是电站锅炉燃烧优化中需要重点分析的部分，电站锅炉具有燃料性质多变的特点，不同燃料的燃烧特性不尽相同，在进行燃烧优化时需要对燃料进行有效分析，保证燃烧质量。
人工智能技术在电站锅炉的煤质分析中有良好的应用价值，通过人工智能技术可以实现煤质的自动辨别，在短时间内快速分析燃料性质，做好燃烧特性的研究，从而解决锅炉燃料性质多变带来的问题[1]。
人工智能技术与传感器等技术条件相结合，能够识别不同煤质，结合煤质的具体特点进行燃烧优化控制，提高燃烧效率，控制污染物排放，有效提升锅炉燃烧的质量。
2、模型自适应更新电站锅炉燃烧是非线性动态过程，其燃烧变化与结构、参数、初始值、系统输入相关，条件与范围的变化都会对锅炉燃烧造成不同程度的影响，因此常规的线性建模、稳态模型往往难以对其进行有效控制。
锅炉燃烧系统智能优化控制在鑫宝热电公司的应用
并 通 过 先 进 的控 制 算 法 和 人 工智 能技 术 ，建 立 锅 炉 运 行 的 监 督 评 鉴 优 变动。优化控制系统可根据长期优化训 练的神 经网络模 型， 自动搜 寻 化 控 制 系统 ，实 现 锅炉 的燃 烧优 化 ： 不 同 工 况 下 的 最 优 控 制 目标 ，通 过 风 量 控 制 稳 定 维 持 此 目标 ，达 到优 １ 锅 炉 燃 烧优 化 控 制 的 方法
化 控 制 的 目的 。 在 实 际 控 制 中 ，在 保 证 炉 膛 负 压 稳 定 的 条件 下 ， 引风 门 主调 锅 炉
总风量 ，即排 烟氧量 ；送风门主调炉膛负压 。并利用锅炉燃料量 、锅 炉负荷和制粉调 节对送风 门和 引风门进行预估控制 。减少燃烧 扰动 ，
保 证 在 锅 炉 负 荷变 动 中的 燃 烧 稳定 。 ２３ 主 汽 温 的优 化 控 制 ： ． 主 汽 温 优 化 控 制 其 目的 是通 过 提 高 主 汽 温 控 制 稳 定 性 ，提 高 主 汽 温 度 接 近运 行 安 全 温 度 上 限 ，减 少 减 温 水 量 。 主 汽 温度 扰 动 主 要 由 以 下 的 因素 ： １ 热 量 非平 衡 ：锅 炉 燃 料 燃 烧 ）
ＴＣ Ｏ Ｓ人工智能优化控制 系统包 是一种全 面的人工智 能控 制系统 ， 结合了人工智能控制 的多个分支 ，可分别组成各种智能控制算法。 传统锅炉控制采用人工定值设定的 ＰＤ算法 ，在这种控制模 式下 ， Ｉ 所有运行参量 的控制范 围均有运行人员根据运行经验在规程要求 的范 围 内设 定 ，无 法 达 到 最 佳 运 行 工 况 ：同 时 由于 ＰＤ控 制 属 于线 性 控 制 Ｉ 方 法 ，无 法适 应 系 统 大扰 动 、特性 漂移 等 工 况变 化 。 为进行锅炉燃烧系统的计算 ，找到在各种锅炉负荷 、燃煤种类等 工况下 ，燃烧系统可能达到的最佳控制 目标 ，必须对燃烧系统调整时 输 出的 变 化进 行 准 确 预测 ，并 根据 预 测 对 其 预测 的结 果 进 行 综 合 评 估 ， 从 而 找 到 最 佳 控 制 目标 ，用 于燃 烧 系统 的 闭路 控 制 ： 为 准 确 进 行 各 种 燃 烧 调 整 的 系 统 预 测 ，必 须 建 立 一 个准 确 的燃 烧 系 统模 型 ，在 此 优 化 控 制 系 统 中 ，我们 把 多种 建 模 方 式 结 合 起 来 ，形 成 准 确 适 用 的 控 制 模
人工智能技术在锅炉燃烧优化中的应用分析
人工智能技术在锅炉燃烧优化中的应用分析在锅炉燃烧的过程中锅炉的效率通常和氮氧化物排放量的影响因素有很大的相似性，但是二者之间还是存在着一定的矛盾。
因此在锅炉运行的过程中一定要对锅炉的热效率和氮氧化物的控制指标优化方案予以高度的关注和重视，只有这样，才能更好的保证锅炉燃烧的质量和水平。
当前我国的经济和科技都有了非常显著的提升，所以在这样的情况下也出现了人工智能技术，这项技术的应用也使得锅炉运行质量和运行效率有了非常显著的提升。
1 锅炉燃烧优化的技术由于人工智能技术在锅炉燃烧优化中能够有效提高机组运行效率，降低燃料成本，并能够降低锅炉NOx 排放，因此受到采暖企业的普遍关注。
燃料在锅炉的炉膛中燃烧释放热能，经过金属壁面传热使锅炉中的水转化成具有一定压力和温度的过热蒸汽。
人工智能化燃烧优化技术能够有效提高锅炉燃烧的效率并减少污染。
从锅炉燃烧优化技术角度看，锅炉燃烧优化技术可以分为三类：第一类通过在线检测锅炉燃烧的重要参数，指导运行人员调节锅炉燃烧，这类燃烧优化技术目前在国内占据着主导地位。
第二类燃烧优化技术是在DCS 的基础上，作为锅炉运行的监督控制系统，通过采用先进的控制逻辑、控制算法或人工智能技术，实现锅炉的燃烧优化。
随着先进控制和人工智能技术的逐步成熟和在工业上成功的应用，这类燃烧优化技术发展迅猛。
第三类燃烧优化技术在设备层面，通过对燃烧器、受热面等的改造实现锅炉的燃烧优化调整。
上述三类技术在实际中各有优点和应用，但其中第二类技术成为很多企业首选的燃烧优化技术。
我国经济发展逐渐从粗放型转入集约型，对锅炉的燃烧不仅要追求经济效益还要实现安全性及环保性。
20世纪70年代测量技术的改进有效促进煤炭燃烧效率的提高。
先进的燃烧优化技术是煤炭消耗降低的重要原因之一人工智能技术应用于锅炉燃烧优化中，着重针对我国锅炉的燃烧特点进行了研究。
应用人工智能神经网络技术设计的燃烧优化控制系统，主要功能是以提高锅炉热效率和降低NOx 排放为目标的稳态优化。
焦炉加热燃烧过程智能优化控制系统的研究及应用(下)
统技术及应用 。
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维普资讯
焦炉 加热燃烧过程智能 优化控制 系统 的研究及应用 （ ） 下
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＿Ｊ － ’Ｉ Ｊ
ｌ 火道优化
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焦 炉
火道温度预测模 型
蓄热室 顶 部 温 度
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维普资讯
控 制理 论应 用
焦 炉 加 热燃 烧 过 程 智 能优 化 控 制 系统 的 研 究及 应 用 （ ） 下
吴 敏， 刘永 霞， 曹卫华 ， 琪 雷
（ 中南大学 信 息科学与 工程 学院 ， 湖南 长沙 ４０８） １ ３ ０
［ 中图分类号 ］ ７ ［ ３ 文献标识码 ］ ［ Ａ 文章编号］００７５ （０６０ －０００ １０－０９ ２０ ）６０ １—５
ＷＵ Ｍ ｎ ＬＵ Ｙ ｎ－ｉ，Ｃ Ｏ Ｗｅ ｈ ａ Ｌ Ｉ ｉ ｉ ， Ｉ ｏｇｘ ａ Ａ ｉ ｕ ，Ｅ — Ｑ
（ｃｏｌ ｆｎ ｒａ ｏ ｃ ｎｅａｄＥ ｇ ｅｒ ｇ ｅｔ ｌ ｏｔ Ｕ ｉ ｒｔ，Ｃ ａｇ ａ １０３ Ｃ ｉ ） Ｓｈｏ ｏ ｆｍ ｔｎＳｉ ｃ ｎ ｎｉ ｅｉ ，Ｃ ｎａ Ｓｕ ｎｙ ｓｙ ｈｎ ｓ ０８ ，ｈｎ Ｉｏ ｉ ｅ ｎ ｎ ｒ ｈ ｅｉ ｈ４ ａ
型， 从而得到炭 化室宽度 ， 炉墙厚 度 ， 煤料和 炉墙
锅炉燃烧智能优化技术研究
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ： ｂｏ ｉ ｌ ｅｒ ； ｃ ｏｍ ｂ ｕｓ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏｐｔ ｉ ｍｉ ｚ ａｔ ｉ ｏｎ； ｓ ｕｐｐｏ ｒ ｔ ｖｅ ｃ ｔ ｏｒ ｍ ａ ｃ ｈｉ ｎｅ； ｐａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｓ ｗａ ｒ ｍ ｏｐｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
提 高 的运 行 参 数 组 合 ， 为 实 现 电站 锅 炉 高 效 低 污染 的优 化 目标 提 供 了 有 效 手 段 。
关键词 ： 锅炉 ； 燃 烧 优 化 支 持 向 量 机 ； 粒 子 群算 法 中 图分 类 号 ： Ｔ Ｋ２ ２ ４ ． １ 文 献 标 志码 ： Ａ 文章编号 ： １ ６ ７ １ — ０ ８ ６ Ｘ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ２ — ０ ０ ８ １ — ０ ５
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｅｎ ｅ ｒ ｇ ｙ ａ ｎ ｄ Ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍｅ ｎ ｔ ，Ｓ ｏ ｕ ｔ ｈ ｅ ａ ｓ ｔ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ，Ｎａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ ２ １ ０ ０ ９ ６ ，Ｃｈ ｉ ｎ ａ ）
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ａ ｃ ｃ ｏｒ ｄｉ ｎ ｇ ｔ ｏ ｔ ｈｅ ｅｘ ｐｅ ｒ ｉ ｍ ｅｎｔ ａ ｌ ｄａ ｔ ａ ｏｆ ｂｏ ｉ ｌ ｅ ｒ ｃ ｏｍ ｂｕ ｓ ｔ ｉ ｏｎ ｃ ｈａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ，ｒ ｅ ｓ ｐｏｎｓ ｅ ｍｏ ｄｅ ｌ ｓ ｏｆ ＮＯ ｅ ｍｉ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ａ ｎｄ ｔ ｈｅ ｒ ｍａ ｌ ｅ ｆ ｆ ｉ ｃｉ ｅ ｎｃ ｙ ｄ ｕｒ ｉ ｎｇ ｂｏ ｉ ｌ ｅ ｒ ｃ ｏｍ ｂ ｕｓ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐｒ ｏｃ ｅ ｓ ｓ ｗｅ ｒ ｅ ｅ ｓ ｔ ａ ｂｌ ｉ ｓ ｈｅ ｄ ｕ ｓ ｉ ｎｇ ｓ ｕｐ ｐｏｒ ｔ ｖｅ ｃ ｔ ｏｒ
燃烧技术的研究与应用
燃烧技术的研究与应用随着人们生活水平的提高，对于能源的需求也越来越大，而动力燃烧技术正是为此而生的。
它可以说是人类社会迄今为止最主要的能源利用方式之一，是许多行业的关键，如发电、航空、交通等等。
燃烧技术是指将可燃物质和氧气混合，通过化学反应转化为热能和机械能的过程。
那么，燃烧技术的研究和应用有哪些方向和领域呢？一、燃烧技术的研究方向1. 理论研究：为了更好地控制燃烧过程，可以通过对能源转化机理以及物理、化学反应的分子动力学机理等方面的深入研究，去把握燃烧反应的规律，创造出更加高效和先进的能源利用方式。
2. 技术研究：在现有的传统燃烧技术上继续推进，并研究基于超临界流体、旋转流体、过饱和流体等同样具有高效、环保性的技术，寻找优秀的燃烧方法和控制手段，从而提高能源利用效率。
3. 系统优化：通过燃烧技术系统的综合优化，如热效率、环保等方面考虑，以提高整个燃烧系统的效率，进而实现低碳经济。
二、燃烧技术的应用领域燃烧技术有着广泛的应用，下面列举几个具体的应用领域：1. 能源领域：在能源转化方面，传统燃烧技术是最主要的方法之一，也是电力、热能等巨大能量的来源。
在近年来不懈的探索中，新的耗低碳、高效能源利用方式相继涌现出来。
2. 工业领域：燃烧技术广泛应用于冶金、钢铁、化工、建材、造纸和制药等行业的生产中，如平炉、转炉、工业燃气炉、环保炉等。
3. 交通运输领域：燃油车、天然气车、液化石油气车、电动车等，这些设备以燃烧技术作为核心，具有速度快、运行成本低、能源利用率高等优点，被广泛应用于交通运输领域中。
4. 食品生产领域：根据不同种类的食品，如乳制品、烘焙食品等，可以采用不用的燃烧技术，确保食品生产的安全和卫生。
总之，燃烧技术具有广泛和重要的应用。
燃烧技术的不断改进和发展，将大大有助于提高能源利用效率、降低污染排放、保护生态环境等方面，特别是向着低碳经济的方向前进，达到可持续发展。
人工智能技术在锅炉燃烧优化中的应用初探
ｘ （ ｊ ） ＝ ａ （ ｊ ） ＋ ｙ （ ｊ ） ［ ｂ （ ｊ ） － ａ ｑ ） ］ ９ ＝ １ ， ２ ， ． － ． ， ｐ ） （ ３ ） 把变化 区间为［ ａ ｑ ） ， ｂ （ ｊ ） ］ 的第 ｊ 个优化变量 ｘ （ ｊ ） 转化为 ， １ ］ 区间 Ｉ 二 的实
（ ｉ ） 的变化区间： Ｐ为优化变量的数 目； ｆ 为 目标函数。 Ｒ Ｇ Ａ包 括 如 下几 个 步骤 ：
（ １ ） 经 归 一化 处 理 。 完 成 编码 与 群 体初 始 化
配风方式对燃烧热效率有着较大的影响 ，燃烧器 的摆动速度 以及摆角也对 锅炉 内燃 烧 的充 分 性有 着 较 大 的影 响 。 利用人工智能技术对锅炉燃烧进行优化， 还需要建立神经网络模型， 要 计算排烟氧量以及飞灰含碳量，根据这些数据 ，可以对排烟的温度进行调 整， 还 要对燃料 的水分进行调整， 这样才 能提高锅炉 的热效率 ， 才 能优化锅 炉 热效 率 模 型 。 Ｎ Ｏ 是 锅炉 最 主 要 的排 放 物 ， 对 周 围环 境有 着 一 定 污染 ， 工 作 人 员要 采 用有 效 的 措施 减 少 排放 物 。锅 炉 燃 烧特 性 响应 模 型 如 图 １ 所示 。
数 Ｙ （ ｉ ） 。
（ ２ ） 结合 目标 函数 ｆ （ ｊ ） ， 计算个体适应度 定义排序后第 ｉ 个个 体的适 应
度 函 数值 为
ＦＧ） ＝ ｅ ｘ ｐ（ － ｆ Ｇ ） ） （ ４）
火电厂数字化煤场智能掺配烧优化系统的设计方案和应用
火电厂数字化煤场智能掺配烧优化系统的设计方案和应用摘要：为降低电厂能耗指标和生产经营成本，提高企业盈利能力，推进优化全过程成本管控工作，围绕节能降耗的要求，采取多项精细智能化管理方式，实现节能、自动化管理。
当锅炉入炉煤种多变、各煤质指标偏离设计值时，将影响锅炉燃烧的经济性和安全性。
数字化煤场智能掺配烧优化系统是一套关于燃煤机组多煤种混烧优化运行的软件系统，系统实现对电厂燃煤从进厂到燃烧的全流程管理，能对堆煤、存煤、配煤、取煤、燃烧、购煤等做出全自动的决策，此外，系统还能够对实现电厂煤场的数字化管理起到重要的支持作用。
关键词：数字化煤场；掺配烧，优化；决策模型；煤种引言在燃煤品质繁杂的条件下如何有效实现配煤掺烧，使火电厂系统安全、高效、经济、环保运行，挖掘燃料全流程各环节的价值，实现综合效益最大化，是火电厂面临且亟待解决的重要问题，也是对智能煤场建设提出的关键要求。
1.智能煤场智能煤场的定义体现在两个方面。
第一是对煤场的数字控制，煤场数字化信息的主要内容是煤场如何储存煤炭、储存的煤炭种类、不同煤炭分类放在不同的位置、堆积煤炭的储煤场的安全性、储存煤炭的商家、进入储煤场的煤炭量。
从进货煤的质量、储煤场的温度、湿度、进货煤的调配期限等方面，结合煤场的数字化管理开始管理。
第二是开始智能布局、扎堆战略，主要内容是煤炭登记、采样保存、煤场种类划分、堆积布局、煤炭去除信息等。
煤场管理者主要注重材料采集和堆料准备。
企业对储煤场进行燃料控制的过程中，不同的管理人员对燃料燃烧的专业水平和管理运行方式参差不齐，对煤场管理经验也各不相同，导致管理水平和效果低下，工作人员的日常工作任务越来越多，越来越累。
利用好数字管理系统，引入故障排除方案，建立能源管理库，运用简单的思维方式，有助于收集煤炭，快速投入火炉。
2系统设计流程系统设计原理图如图1所示，系统应能实现时刻监视当前的制粉系统运行状况和锅炉燃烧及排放情况，在预定的优化目标下，通过实时优化程序和专家系统，对制粉系统和燃烧器运行做出优化调整，保证锅炉处于最佳的运行状态。
加热炉智能燃烧控制系统的优化
加热炉智能燃烧控制系统的优化加热炉是工业生产中常见的设备之一，其主要作用是将原材料加热到一定温度，从而改变其物理或化学性质。
而燃烧控制系统则是用来控制燃烧过程的，从而保证加热的效果和安全性。
随着科技的不断进步，加热炉智能燃烧控制系统也得到了优化和改进。
一、现有问题但是，现有的加热炉智能燃烧控制系统仍然存在许多问题。
首先，很多加热炉的控制系统仍然是传统的手动调节模式，需要工人手动调节温度和燃烧情况，从而容易出现误差。
其次，由于加热炉燃烧的过程十分复杂，需要同时考虑空气、燃料、温度等多个因素，而现有的人工调控往往难以精确掌控。
二、优化方案为了解决现有的问题，可以采用以下优化方案：1.引入物联网技术通过引入物联网技术，可以实现对加热炉的实时监测，同时也可以实现远程控制。
这样可以有效避免人工调控的不精确和误差问题，从而更好的保证加热炉的加热效果和安全性。
2.采用先进的控制算法先进的控制算法可以更好地考虑空气、燃料、温度等多个因素，从而更精确地控制加热炉的燃烧过程。
此外，控制算法还应该具备一定的自适应性和学习能力，能够对实际的工作环境进行自我调整，从而更好地适应不同的生产情况。
3.整合多种传感器现代的加热炉智能燃烧控制系统必须整合多种传感器，以便更准确地感知加热炉的实时状态。
这些传感器可以测量温度、氧气浓度、燃料流量等多种指标，从而帮助系统更好地进行调节。
三、实际应用在实际应用中，优化后的加热炉智能燃烧控制系统可以为工业生产带来诸多好处。
首先，可以显著提高生产效率和产品质量。
其次，可以大大减少能源消耗和污染排放，从而更好地保护环境。
最后，还可以提高工人的工作安全和舒适度，从而为企业创造更良好的生产环境。
综上所述，优化加热炉智能燃烧控制系统已经成为了工业生产中的必要趋势，只有不断地进行技术创新和改进才能更好地适应现代化的工业生产需求。
人工智能技术在电站锅炉燃烧优化中的应用研究
人工智能技术在电站锅炉燃烧优化中的应用研究摘要：从优化方法谈，我国人工智能控制算法真正在工业应用的成果不多，大都停留在研究、试验阶段。
将人工智能控制算法应用于电站锅炉燃烧优化，实现锅炉燃烧优化控制，在未来会有很大的发展，将为进一步提高电厂燃煤锅炉的热效率奠定良好的工作基础。
关键词：人工智能技术;电站锅炉燃烧优化;技术应用0.引言目前，我国能源经济正逐步由计划经济向市场经济转变。
一方面，能源企业面临着能源市场的竞争，主要表现在发电厂与电网的分离和电网使用权的拍卖。
另一方面，由于能源短缺和生产成本，煤炭价格继续上涨。
因此，发电企业迫切需要挖掘单一措施的潜力，提高单一措施的效率，降低生产成本，提高企业竞争力。
而锅炉作为能源转换的主要设备之一，在能源工业中发挥着重要作用，所以提高能源企业发电效率的关键之一就是提高锅炉的燃烧效率。
人工智能技术就得到了发电公司的广泛关注，因为它提高了机组的效率，降低了发电成本，减少了锅炉的NO2排放量，同时优化了发电厂的锅炉①。
在发电厂焚烧锅炉是一个复杂的物理和化学过程，涉及燃烧、水力学、热力学、温度和运输等主题。
发电厂锅炉燃烧产品(或排放)的生产机制十分复杂，受到诸如煤、锅炉热负荷、空煤比例、风力分布、炉温度和分布等因素的制约。
由于电力市场，许多燃煤单位参与了顶峰，因此仅仅考虑优化锅炉燃烧的稳定性是不够的。
控制最佳利用的软件能够长期有效运作，必须能够在机组人员动态中优化对燃烧的控制。
1.人工智能技术对于锅炉优化的相关作用1.1对于锅炉燃烧的相关介绍在锅炉炉灶中,燃料燃烧后通过金属壁的热量,把锅炉中的水汽,转化为具有一定压力和温度的高温蒸汽。
然后水蒸气又被送到汽轮机,用蒸汽轮发电。
人工智能的优化燃烧技术,就可以改善锅炉燃烧效率和减少污染。
从锅炉燃烧优化技术的角度来看,锅炉优化的应用技术大致上可以分成三类:一种锅炉燃烧技术利用了在因特网上检测的重要参数进行测量后,由操作者修改燃烧,这一技术目前在全世界占据着主导地位。
热风炉优化燃烧设计与研究
热风炉优化燃烧设计与研究热风炉是一种常用的燃烧设备，主要用于加热空气并将其输送到工业生产线或设备中。
随着能源环保和节能要求的增加，热风炉的燃烧设计与研究变得越来越重要。
优化燃烧设计可以提高热风炉的能源利用效率，减少燃料消耗，降低排放物的排放，符合环保要求。
一、优化燃料选择和配比：热风炉的燃料选择和配比对燃烧效率和环保性有着重要影响。
常见的燃料包括煤、燃油、天然气等，不同燃料的燃烧特性和适用范围不同，选择合适的燃料对燃烧效率至关重要。
合理的燃料配比可以充分利用各种燃料的优势，提高燃烧效率，并减少对环境的影响。
二、提高燃烧效率：热风炉的燃烧效率直接影响能源的利用效率。
提高燃烧效率可以减少燃料消耗，降低能源成本，同时也可以减少对环境的负面影响。
通过优化燃烧系统的结构和参数，改善燃烧过程中的热传递和质量传递，提高燃烧效率成为研究的重点之一。
三、降低排放物的排放：热风炉在燃烧过程中会产生大量的废气和废渣，其中包括二氧化碳、一氧化碳、氮氧化物、硫氧化物等有害物质。
这些排放物对环境和人体健康造成严重影响。
降低排放物的排放成为热风炉优化燃烧设计与研究的重要目标之一。
通过优化燃烧系统的结构和参数，改善燃烧过程中的燃烧完全性和燃烧效率，减少有害物质的排放，提高热风炉的环保性。
四、创新燃烧技术：随着科学技术的日新月异，各种新型的燃烧技术不断涌现。
多级燃烧、燃烧重整、燃料预处理等，这些新型的燃烧技术可以提高热风炉的燃烧效率和环保性。
研究新型的燃烧技术，将其应用到热风炉的设计与研究中，对提高燃烧效率和环保性具有重要意义。
热风炉的优化燃烧设计与研究是一项复杂而重要的工作，它涉及燃烧工程、热力学、流体力学等多个领域。
通过不断深入的研究和创新，可以不断提高热风炉的能源利用效率，减少燃料消耗，降低排放物的排放，从而符合环保和节能的要求。
希望未来能够有更多的科研人员和企业投入到热风炉优化燃烧设计与研究中，为推动热风炉行业的发展做出更大的贡献。
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动并进行人工干预时，该系统仍能对剩余控制回路
进行 优化 ，具有 较高 的生存 能力 。
国 内早 期 燃 烧 优 化 控 制 技术 的研 究 主要 为 锅
炉烟气含氧量的优化控制，很多研究采用了烟气 中 Ｃ Ｏ含量与锅炉效率的关系作为间接寻优烟气氧量
１ 系统原理
如图１ 所 示 ，智能 燃烧优 化系统 核心 由神经 网
０ 概述
锅 炉性 能和 状态 监测 装置 的开 发和相 关设备 的
闭环 控 制 功 能 ；清 华 大 学 开 发 的 ＯＣ Ｐ ３系 统 、 东 南大 学开 发 的 ＢＣ Ｏ Ｓ 一 ２ ０ ０ ０ ／ ２ ． ０系统都 采用 神经 网 络 “ 黑盒 ”模 型和非 线性寻 优技 术 ， 模型 可 自修 正 ， 可 实现锅 炉燃烧 优化 的 闭环控 制 。 综 上所述 ， 目前绝 大多数 锅炉 燃烧优 化控 制系 统都 以 “ 黑盒 ”神 经 网络模型 为核 心模型 ，以监 测 数据 为 主要样 本来 源 ，采用寻 优和修 正 技术 ，对 该
Ｙ
电 力安全技术
第１ ９ 卷（ ２ ０ １ ７ 年 第７ 期）
智 能燃烧优化 系统 的研究 与应用
田建 勇 ，郭 涛
（ 国 家电投 集 团河 南 电力有 限公 司开封 发 电分公 司 ，河 南 开封 ４ ７ ５ ０ ０ ２ ）
［ 摘
要 ］影 响火 电厂 锅 炉 ｝ 生 能 的 因素繁 多 ，很 难 实现 大量控 制对 象的在 线优 化控制 。介 绍 了
的依据。此类控制系统简单、 有效 ， 但是比较粗糙 ，
实际应用很少 ，主要是受早期锅炉可控性较差、各 种分 析 测量仪 表 尚未成 熟 的影响 。
西安 热 工研 究 院 研 究 出的 锅 炉 燃 烧 优 化 指 导 系统 ，属于开 环 指导性 系 统 ；浙 江大学 开 发 的基 于 Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｔ ／ Ｉ ｎ ｔ ｒ ａ ｎ ｅ ｔ 的燃烧 优 化指 导 系统 ，也 不具 备
本数据 或 ＤＣ Ｓ历 史数 据 。
燃烧调整原理和经验 ，建立神经网络模型 ， 将氧量 给定 、各层二 次 风 门开 度 、燃烬 风 门开 度都 纳入在 线燃烧优化的控制范围， 实现炉侧的全面闭环控制 。
此外 ，由于 锅炉 系统涉 及设 备和 工况繁 多 ，在 出现 特殊 情况 ，使燃 烧优化 的个 别控 制 回路需切 换为 手
一 一
络模块和粒子群优化控制模块组成。由于该系统受
ｍｏ ｄ ｂ ｕ ｓ 通 信速 率 的 限制 ，需 尽 可能 降 低通 信 点数
以提 高运 算 和控 制 指 令 周 期 ，将 容 易 在 ＤＣ Ｓ中实
现 的 优化 控 制在 ＤＣ Ｓ内部 通过 逻辑 修 改 的方 式实 现 。另 一 方 面 ， 由于 制 粉 系统 配 置 的静 态分 离 器 ，
优化 系统。此外美 国 Ｇ Ｅ公司的 Ｋ Ｎ ３ 系统、艾默 生 公司 的Ｓ ｍａ ｒ ｔ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ 燃 烧 优 化 技术 、Ｎ ｅ ｕ ｃ ｏ 公 司 的Ｃ ｏ ｍｂ ｕ ｓ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｐ ｔ 燃 烧 优 化 技 术 和 英 国
Ｐ ｏ ｗｅ ｒ ｇ ｅ ｎ公司 的 Ｇ ＮＯＣ Ｉ Ｓ Ｐ Ｌ ＵＳ也是 国外 比较成 熟 的燃烧 优化 系统 。这 些公 司的燃 烧优 化系 统 比较 类似 ，均 采用 “ 黑箱 ”模 型 ，用于对 锅 炉燃烧 模 型 的训 练和 修正 ，需要 在被 优化 工 况下采 集大量 的样
题候选 解 的 门个元 素 ，这 些粒 子不 断地根据 自己的
度 ，各 粉 管风速 及 出力也 已进 行 了试验调 平 ，运 行
后 原则 上 不再进 行相 关调 整 ，因此 相 关控 制 不再 参
与 智能 优化控 制 。
就地 测量信 号 经直接 或 间接方 式实 时通 过有效
基于智 能技 术开 发的锅 炉燃 烧优 化闭环控 制 系统 ，应 用该 系统 对影响锅 炉燃烧 的控 制 参数和 大量对
象进行 在 线优化调整 ， 实现 了各种运行 条件下的锅 炉经 济性优化运行 ， 提 高 了火 电厂 自动化运行 水平 ，
起 到 了节能降耗作 用。
［ 关键 词 ］智 能燃烧优 化 系统 ；燃煤锅 炉 ；闲环控 制 ；粒子 群优 化
模 型进 行在 线修正 ，优 化燃烧 控制 指令 ，提高 锅炉
节能、低排放改造 ，在本质意义上都可归入锅炉燃
烧 优化 范畴 。但 从机 组的运 行和 控制 角度 来说 ，锅 炉 燃烧 优化 控制 多指基 于 现有监 测手段 对燃 煤锅 炉 的制 送粉 和 配 风相 关对象 和参 数进 行 建议 或控 制 ，
第１ ９ 卷（ ２ ０ １ ７ 年 第７ 期）
电 力安全技术
Ｙ
图１ 智能燃烧优化系统 原理
已通过 前 期燃烧 调整 试验 获得 最佳 的分 离器 挡板 开
寻 优空 间 内智 能搜 索对 应最优 经济性 的控 制指令 组 合 。Ｐ Ｓ Ｏ是一 种智 能搜索 算法 ，该 算法源 于模仿 鸟 群 、鱼群 、蜂群 或蚁群 等生 物种 群在 未知 区域 的探 索和 觅食方 式 。即种群 中的一 只 “ 鸟 ”被看 做一个 粒子 ，描述 其所在 位置 的 ｒ ／ 维 向量包 含 １ 个 目标 问
以实现 锅炉 的节 能优化 运行 。
在这 方面 ，国外相 关研究 和实 践起 步较早 ，成 果 较 丰 富。如 美 国 的 Ｕｌ ｔ ｒ ａ ｍａ ｘ系 统 、Ｎｅ ｕ Ｓ Ｉ ＧＨＴ 系 统 、Ｐ ｏ ｗｅ ｒ Ｐ ｅ ｆｅ ｒ ｃ ｔ ｅ ｒ系统 都 是 比较 典 型 的燃 烧
效率 。但 由于 我 国普 遍 存在煤 质变 化大 、配煤掺 烧 和磨 煤 机运行 方 式多样 的情 况 ，往 往无法 满足各 种 工 况下对 模型 不断训 练和 修正 的要求 。 下面 开发 的智能 燃烧 优化系 统 ，充分利 用锅 炉