锅炉燃烧优化闭环控制系统的研究
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。
燃气锅炉燃烧自动控制优化分析
燃气锅炉燃烧自动控制优化分析摘要由于能源消耗日益增加、环境污染日趋加重，各政府各部位大力推行煤改气工程平谷热源厂亦旨在利用新能能源消耗、减轻环境及大气污染。
本文以燃气电锅炉为背景建立模型，设计了一套基于燃气电锅炉无线网络的DCS分布式控制系统。
该燃气电锅炉采用低谷电加热蓄热方式，具有传统供暖设备无法比拟的优点。
改进燃气锅炉燃烧性能，提高燃气能源利用率，燃气锅炉炉膛压力控制是关键。
因此，本文重点研究了燃气锅炉炉膛压力控制策略。
采用双闭环控制方式实现对炉膛负压的实时控制，使炉膛负压保持稳定。
内环是速度调节，由变频器实现，外环是压力调节，采用模糊自适应比例一积分一微分控制(以下简称PID)控制算法，由可编程逻辑控制器、实现。
设计了模糊自适应PID 控制器，对控制器的参数整定原则、模糊规则等进行选取。
利用MATLAB仿真软件对燃气锅炉压力控制系统的模糊自适应PID控制器进行仿真验证，并与常规PID控制方法相比，验证了模糊自适应PID控制方法具有响应速度快、稳态性能好、控制精度高等优点。
关键词：锅炉自动控制系统；集散控制系统；可编程逻辑控制器引言锅炉起源于18世纪，是重要的能源动力设备之一，在工业生产、居民生活中着广泛的应用。
随着我国工业化的深入发展，每年投入使用的锅炉数量不断增加，在经济社会的发展中起着不可或缺的作用。
长期以来，虽然锅炉也在不断地进行改造，但国内使用的锅炉主要还是以煤炭作为主要供能来源。
近些年，人们开始寻找可代替煤炭的清洁能源，一方面煤炭作为不可再生能源，贮存量越来越少;另一方面由于锅炉燃烧的不充分，煤炭中的氮、硫等元素燃烧不完全，导致锅炉的排放物对环境造成严重污染，引发了大量的环境问题面对能源短缺和环境保护的双重压力，国家在开发新能源、改善环境和提高能源利用率上给予了极大的关注与支持。
提高能源的利用率和开发新能源成为急需解决的重大问题。
推广可持续发展、减少有害气体排放、减少对不可再生能源的依赖、开发利用燃气能源和调整能源结构成为国家的重点工作。
发电厂锅炉燃烧优化技术的研究进展
发电厂锅炉燃烧优化技术的研究进展发布时间：2022-05-11T00:40:17.301Z 来源：《中国电业与能源》2022年3期作者：郑保贵[导读] 就电力企业而言，通过科学合理进行锅炉燃烧技术的优化，能够确保在锅炉运行的过程中，始终有相对较低的运行成本。
郑保贵37030319910325**** 山东淄博 255054摘要：就电力企业而言，通过科学合理进行锅炉燃烧技术的优化，能够确保在锅炉运行的过程中，始终有相对较低的运行成本。
但是在进行锅炉燃烧优化技术的研究上，当前有较大的实现压力。
从现状来说，考虑到煤粉锅炉在运行的过程中，一个较为突出的问题就是气固两相流动和传热传质，同时在其燃烧的过程中，可能局部会有较高浓度的煤粉颗粒，加上湍流以及湍流-火焰作用，会导致在过程中有重金属以及有毒气体出现，在这种情况下，会导致在技术研究上，会有较高的实现难度。
本文在观点论述的过程中，针对锅炉燃烧优化技术视角出发，针对当前既有的技术情况进行了全面剖析，就我国在该技术领域的研究进展进行了论述和研究。
关键词：发电厂；锅炉燃烧优化技术；研究进展对于发电厂的锅炉燃烧优化技术而言，在技术实现上，分为以下几种：第一种是基于锅炉优化技术为核心，基于在线方式进行锅炉燃烧参数的检测，实现对燃烧情况的科学合理调节。
第二种是基于需求，有针对性的改造燃烧设备，基于此确保燃烧优化目标的实现。
第三种技术是基于DCS作为核心指导，借助监督控制系统实现相应燃烧的科学调节，或是借助人工只能技术的引入，确保锅炉燃烧优化目标的实现。
对于以上三种技术的实现来说，其中唯有第三种技术在实现上，可以做到无需进行锅炉设备原有结构的变革，单纯借助DCS技术控制模型，改善锅炉的运行和燃烧效率，降低其排放量。
但是结合当前企业现状，尤其是电力企业，在采取这种方式进行锅炉然好优化实现上，有相对较低的成本投入，为此在当前发电厂运行的过程中，其优选技术就是模型预测以及多目标寻优等。
热电厂循环流化床锅炉优化控制系统研究
返料 等耦 合 性 强 ． 而且 燃 烧 与 汽 水 也 有 复 杂 的耦 合 关 系 ． 时 生 的 安 全 可靠 运行 同 产 过 程具 有 很 强 的非 线 性 和大 滞 后 ．因此 难 于 建立 精 确 的 数学 ３ 优 化 控 制 系统 构 成 ．
模 型 ： 常 规 的 控制 方 案 很 难 实 现 连 续 稳 定 的 闭 环 自动 控 制 ． 而 目 根 据 工 程 的 实 际 需求 ．我们 设 计 的 热 电厂 循 环 流化 床 锅 炉 前 主 要还 是 以开 环 的手 动 控 制为 主 ． 作难 度 较大 。 操 优 化 控 制 系 统 由 以下 几 个 子 系统 组 成 ． 如下 图 所 示 ： 当 前 集 散 控 制 系 统 （ Ｃ ） 在大 型 复 杂 的 工 业 装 置 中 普 遍 Ｄ Ｓ已 循 环 流 化 床 锅 炉 优 化 控 制 幂 统 应用 ．本 工程 的 ３ ｔ 环 流 化 床 锅 炉 也 配 置 了 日本 横 河 电 机 公 ５循
炉优 化 控 制 画 面 的 内容 和 功 能 ， 结 了优 化 控 制 系统 投 入 使 用 后 取 得 的 效 果 。 总
【 关键词 】热 电厂 循 环流化床 锅炉 优化控制 Ｄ Ｓ系统 ： Ｃ
１ ．引 言
上 述 三 项技 术 相 辅 相 成 ．无 辨 识 自适 应 预估 控 制 技 术 是 实 现 优
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２０ ０ ７年第 ９期
执 电厂循环流化床锅炉优化控 制 系统研 究
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李 鹏 伟
（福 建 省 经 济 信 息 中心 福 建 福 州 ３０ ０ ） ５０３
【 摘
要 】研 究了热 电厂循 环流化床锅 炉燃烧 优化控制 系统采 用的核 心技术 ， ： 阐述 了各优 化控 制子 系统的构成、 以及锅
燃烧优化闭环控制系统项目总结
萧山发电厂#1机组燃烧优化闭环控制系统项目总结(开环运行部分)浙江省电力试验研究所二○○四年三月目录1前期准备 (1)2开环建模 (1)2.1制定优化策略 (1)2.2参数选取原则 (3)2.3锅炉效率计算 (4)2.4运行模式选取 (4)2.5机组运行方式 (5)2.6参数运行区域 (5)2.7建模数据 (8)2.8模拟开环运行 (8)2.8.1数据流程 (9)2.8.2客户端界面 (9)2.8.3 DDE Server (9)2.8.4 UED (13)3开环运行 (13)3.1开环数据流程 (14)3.2操作员界面 (14)3.3 Astudio组态 (14)3.4开环运行结果 (16)4后续问题 (17)附录项目开发进程一览表 (19)萧山发电厂#1机组燃烧优化闭环控制系统项目从2003年2月开始，在各级领导的关心和大力支持下，在电厂相关技术人员的密切配合下，历经前期的资料收集、电厂调研、软件学习及后期的现场施工、系统调试等工作，到现在为止开环运行已基本结束。
下面是整个项目的开展情况总结。
1前期准备该阶段从2003年2月项目正式启动开始，直至2003年5月底为止，主要开展以下几个方面的工作：1. 收集燃烧优化闭环控制系统及其在国内外电厂的具体应用状况等相关资料，并对国内电厂的实际应用情况进行调研；2. 针对燃烧优化闭环控制系统的优化软件ULTRAMAX进行培训；3. 对萧山发电厂#1机组当前运行状况进行调研、分析，评估其优化潜力；4. 学习ULTRAMAX软件的相关技术文档，掌握其使用方法，并在实验室中试验集成方式下ULTRAMAX与DDE Server的数据交换过程，模拟ULTRAMAX的优化过程。
2开环建模在完成前期准备工作的基础上，2003年6月初项目开发组进入萧山发电厂现场。
由于受到现场硬件及设备接线等限制，先进行开环建模工作。
2.1 制定优化策略项目组成员通过与电厂有关运行技术人员的交流和对生产历史数据的挖掘整理，基本摸清了优化机组的当前运行状况和运行习惯，同时根据机组安全生产的需要，制定了如图1所示的优化策略。
火电厂锅炉燃烧优化闭环控制系统的改造与实现
费用 一般 要 占 ７ ０ ％以 上 ， 因此 ， 提 高锅 炉 燃 烧 系统 的 运 行 水 平
对 机 组 的 节 能 降耗 具 有 重要 意 义 。 锅 炉 燃 烧 调 整 的 主要 任 务 是 根 据 不 同的 负荷 和 煤 种 ． 进 行合理的配风、 配煤． 以保 证 锅 炉 燃 烧 的 安 全 性 和 经 济 性 。 因
大延 迟 ． 积 分特 性 和 反 相 响应 等技 术模 拟 和控 制 复 杂 的 生 （ Ｏ Ｐ Ｔ — Ｑ） 来 实现 的。它是 一 种针 对 电厂 复 杂控 制 过程 的先进 过 量 ． 产 过 程 ， 并对 生产 过 程 进行 优 化 控 制 ， 使 系统 更 高效 。 程 控 制 优 化软 件 ， 可用 于 实 时 闭环控 制 ， 通过 模 型 的预 测 功 能 ．
网” 的运 行 机 制 已成 为 必 然 。对 于 火 力发 电厂 而言 ． 保 障机 组
个 自动调 节 回路 分 别 是 ： （ １ ） Ａ ／ Ｂ 引风 机 平衡 回路 ； （ ２ ） Ａ ／ Ｂ送 风 机 平衡 回路 ：
的 安 全 经 济运 行 ，努 力 降 低发 电成 本 ．是 参 与 竞 争 的根 本 手
段。 在 系统 组 成 与 结构 一 定 时 ， 机 组 运 行 的安 全性 和 经 济 性 主 要 取 决 于锅 炉的 安 全 、 经 济运 行 ， 而 锅 炉 运 行 的 安 全 性 和 经 济 性 主 要 取 决 于锅 炉的 燃 烧 运行 调 整 。 在 火 力发 电成 本 中 ， 燃 料
能源 ・ 电力
Ｌ ０ Ｗ Ｃ Ａ Ｒ Ｂ ｏ Ｎ Ｗ ０ Ｒ Ｌ Ｄ ２ ０ ｌ ４ ， ５
电站锅炉燃烧优化控制研究的开题报告
电站锅炉燃烧优化控制研究的开题报告
一、选题背景
电站锅炉是电力发电中的关键设备之一，其对燃料的高效利用和减
少污染物排放的要求越来越高。
煤是电站锅炉主要燃料，其燃烧过程中
会产生大量的二氧化碳、二氧化硫、氮氧化物等污染物，对环境和人类
健康造成极大的危害。
因此，对电站锅炉的燃烧优化控制研究变得尤为
重要。
二、选题意义
燃烧优化控制是电站锅炉运行中重要的环节，其目的在于提高燃烧
效率、降低污染物排放、延长锅炉寿命、节能减排等。
电站锅炉燃烧调
节的关键是控制燃烧产物的含量和分布，以达到最佳燃烧效果。
本研究
将探讨电站锅炉燃烧优化控制的相关技术和方法，为实现绿色、高效发
展提供技术支持和理论指导。
三、研究内容和方法
1.研究电站锅炉燃烧优化控制的基本原理和技术流程；
2.探讨对于电站锅炉燃烧过程中有关因素的量化分析和建模方法；
3.针对电站锅炉燃烧优化控制中存在的问题，采用自适应控制算法、模型预测控制算法、基于机器学习的智能控制等方法进行研究；
4.开展实验验证，评估所提出方法的效果，并与传统方法进行对比
分析。
四、研究预期结果
通过本研究，可以探讨电站锅炉燃烧优化控制的方法和技术，并提
出一套适用于我国电站锅炉燃烧优化控制的算法和模型，达到提高电站
锅炉燃烧效率、降低污染物排放、延长锅炉寿命、节能减排等目的的效果，为电力工业的可持续发展提供技术支持和理论指导。
火电厂锅炉燃烧控制系统的优化
火电厂锅炉燃烧控制系统的优化随着工业化进程的迅猛发展，能源已经成为人类发展不可或缺的一部分。
在能源产业中，火电行业被广泛应用，扮演着至关重要的角色。
然而，火电行业所面临的问题越来越复杂，其中燃烧控制系统的优化成为了关键技术之一。
本文将探讨火电厂锅炉燃烧控制系统的现状以及未来的优化方向。
一、火电厂锅炉燃烧控制系统的现状锅炉燃烧控制系统是火电厂的核心控制部分，仅次于主机控制系统。
通过对锅炉供氧、供燃、排烟等参数进行实时监测和调控，可以保证锅炉的安全稳定运行。
当前，火电厂锅炉燃烧控制系统主要采用模糊控制、PID控制等传统控制方法。
然而，传统控制方法存在以下问题：1、针对不同煤种、煤质、气候等因素的适应能力较差，导致锅炉燃烧效率低下，影响发电效益；2、缺乏多源数据的融合，控制效果受限；3、系统响应速度较慢，不能满足实时控制的需求。
二、锅炉燃烧控制系统的优化方向为解决传统控制方法存在的问题，锅炉燃烧控制系统需要进行优化。
未来锅炉燃烧控制系统的优化方向包括以下方面：1、使用大数据分析技术进行优化。
通过对数据采集和分析，可以建立更准确的数学模型，进而实现锅炉燃烧控制方案的优化调整。
例如，可以通过对不同煤种、煤质、气候等参数的多源数据融合，进行准确的分析和预测，制定更精准的燃烧控制策略，提高能源利用效率。
2、推广模型预测控制技术。
模型预测控制技术是一种基于数学模型的优化控制方法，具有高效率、高灵敏度等特点。
通过对煤的物化性质、吸热反应、传热等因素进行分析和建模，可以实现精细化的控制和优化。
3、采用人工智能技术进行优化。
人工智能技术已经成为当前工业控制的热点之一。
通过对锅炉的实时数据进行无监督或监督式学习，可以建立锅炉燃烧模型，并通过神经网络等方式进行优化调节，提高系统自适应能力和响应速度。
三、未来发展趋势未来锅炉燃烧控制系统的发展趋势在于融合多种技术手段，综合应用优化手段。
具体包括：1、应用大数据分析技术、模型预测控制技术和人工智能技术的综合应用，实现多源数据融合和联合优化。
电厂锅炉燃烧控制系统优化
电厂锅炉燃烧控制系统优化摘要：锅炉作为将一次能源转化成二次能源的重要设备之一，其控制和管理水平也日趋提高。
燃烧器是锅炉燃烧系统的核心和最大能耗部件，有必要设计先进的燃烧控制系统实现锅炉在最优的空燃比下高效燃烧，从而实现节能环保。
本文探讨了基于PLC的锅炉燃烧控制系统设计，以期对相关人员有所借鉴意义。
关键词：PLC；锅炉；燃烧控制系统1PLC在电厂锅炉燃烧控制系统优化使用中的性能特点1.1抗干扰能力强锅炉燃烧控制优化系统由于采用现代大规模集成电路技术，采用严格的生产工艺制造，内部电路采取了先进的抗干扰技术，具有很高的可靠性。
此外，PLC 带有硬件故障自我检测功能，出现故障时可及时发出警报信息。
在应用软件中，应用者还可以编入外围器件的故障自诊断程序，使系统中除PLC以外的电路及设备也获得故障自诊断保护。
这样，整个系统具有极高的可靠性。
1.2功能完善，适用性强PLC不仅可以连接传统的编程与通用输输出设备，还可以通过总线构成网络系统，其应用范围涉及工业自动化的全部领域。
除了逻辑处理功能以外，现代锅炉燃烧控制优化系统大多具有完善的数据运算能力，可用于各种数字控制领域。
近年来锅炉燃烧控制优化系统的功能单元大量涌现，使PLC渗透到了位置控制、温度控制、CNC等各种工业控制中。
加上PLC通信能力的增强及人机界面技术的发展，使用PLC组成各种控制系统变得非常容易。
1.3使用简单PLC是面向工矿企业的工控设备。
它接口容易，编程语言易于为工程技术人员接受。
梯形图语言的图形符号与表达方式和继电器电路图相当接近，只用锅炉燃烧控制优化系统的少量开关量逻辑控制指令就可以方便地实现继电器电路的功能。
为不熟悉电子电路、不懂计算机原理和汇编语言的人使用计算机从事工业控制打开了方便之门。
1.4维护方便，容易改造PLC技术因为其控制比较方便，也具有很强的灵活性，其采用内部编程进行对电路的控制，如果需要改进，只需要对其内部的程序重新写入就可以实现新的控制要求。
电厂锅炉燃烧控制系统优化研究报告
电厂锅炉焚烧控制系统优化研究报告摘要燃料焚烧技术在公民经济的发展，特别在能源工程中起着十分重要的作用。
人类社会对于能源的耗费，向来在稳固的增加，现代工业的发展，更明显的刺激了能源的耗费。
在我国，能源利用很不合理，能源的利用效率低，浪费大，公民经济的单位产值能耗指标很高。
造成这种状况的原由是多方面的，焚烧设备的低效率是此中一个重要的要素。
所以发展新式焚烧技术，提高用能设备的运转效率拥有十分重要的意义。
循环流化床锅炉（ CFBB ）是最近几年来发展起来的新一代高效、低污染的洁净燃煤技术。
循环流化床锅炉在汽温控制和水位控制方面和煤粉锅炉基真相同，而其焚烧系统与煤粉炉差异较大，循环流化床锅炉在风量控制方面既要保证燃料与控制的比率又要保证床温在必定的范围内，所以床温控制系统和床压控制系统是循环流化床锅炉所独有的。
本设计以循环流化床锅炉焚烧控制系统为研究对象，对焚烧过程采纳交织限幅焚烧控制系统，应用集散控制系统（DCS）对焚烧控制进行研究与设计，对提高循环流化床锅炉自动化水平做了有利的试试。
同时利用MCGS 组态软件对自动控制系统进行监控。
目录摘要 (I)Abstract ............................................................................................错误！不决义书签。
第一章前言 (1)火力发电概括 (1)火电厂简介 (1)火电厂工艺流程 (1)火电厂设备介绍 (2)火电厂各个系统概括 (4)设计思想 (6)第二章过程控制技术 (7)惯例控制系统 (7)单回路控制系统 (7)串级控制系统 (9)比值控制系统 (9)前馈控制系统 (10)时滞赔偿控制系统 (11)选择性控制系统 (12)智能控制系统 (13)模糊控制 (13)专家规则控制 (14)神经网络控制 (16)第三章循环流化床锅炉焚烧控制系统 (18)循环流化床锅炉的发展概略 (18)循环流化床锅炉简介 (18)循环流化床锅炉定义 (18)循环流化床锅炉构造 (19)循环流化床锅炉工作原理 (19)焚烧过程有关参数的影响 (20)3.3.1 循环流化床风速微风量 (20)3.3.2 给煤 (21)3.3.3 床料高度 (22)3.3.4 节余空气系数 (22)3.3.5 炉膛负压 (23)3.3.6 床温 (23)3.3.7 负荷 (24)3.3.8 循环倍率变化的影响 (25)3.3.9 其余要素的影响 (25)3.4 焚烧控制系统 (26)3.4.1 焚烧控制系统的基本任务及系统应解决的问题 (26)3.4.2 双交织限幅焚烧自动控制系统 (27)3.4.3 烟气含氧量的闭环控制系统 (30)3.4.4 炉膛负压及安全控制系统 (33)第四章锅炉自动控制系统的选择 (35)4.1 控制系统概括 (35)4.1.1 几种控制系统的功能比较 (35)4.1.2 控制系统的性能比较 (36)4.1.3 控制系统的价钱比较 (36)4.1.4 DCS 控制系统方案确实定 (36)4.2 JX-300X 控制系统概括 (37)4.2.1 系统构成与构造 (37)4.2.2 系统特色 (38)4.2.3 系统的性能要求 (39)4.3 JX-300X 控制系统硬软件构成 (40)4.3.1 控制站硬件构成 (40)4.3.2 多功能站和操作站的硬件构成 (41)第五章设备选型及监控系统实现 (42)5.1 设备选型 (42)5.1.2 变送器 (43)5.2 MCGS 组态软件简介 (45)5.2.1 软件简介 (45)5.2.2 MCGS 脚本程序 (46)5.2.3 脚本语言编写环境 (46)5.3 MCGS 监控系统图 (47)全文总结............................................................................................................................................................................... 错误！不决义书签。
600MW火力发电厂锅炉燃烧调节系统控制优化
600MW火力发电厂锅炉燃烧调节系统控制优化本文将对600MW火力发电厂锅炉燃烧调节系统控制优化进行讨论。
在火电厂中，锅炉是燃烧化石燃料产生高温高压蒸汽，进而驱动汽轮机转动发电机，从而产生电能的核心设备。
为了保证燃料的利用率和锅炉的安全稳定运行，锅炉的燃烧调节系统控制优化显得尤为重要。
锅炉燃烧调节系统主要由燃烧控制系统和给煤、空气、废气系统三部分组成。
其中，燃烧控制系统是锅炉燃烧的关键，包括主燃烧器控制、燃烧器调节器控制、排烟温度控制等。
为了使燃料的利用率最大化，必须控制供煤量和空气量，以达到合适的燃烧效果。
在控制供煤量和空气量的同时，还需使排烟温度维持在合适的范围内，以保证锅炉的安全运行。
为了实现燃烧调节系统的控制优化，需要加强燃烧过程的监测和控制手段。
目前，常用的燃烧控制方法有两种，一种是传统控制方法，即PID（比例积分微分）控制方法；另一种是模型预测控制方法，即MPC（Model Predictive Control）控制方法。
PID 控制方法是一种经典而且实用的控制方法，但是其控制效果容易受到参数变化的影响。
MPC控制方法是一种基于数学模型的预测控制方法，可以适应系统模型变化，控制效果更加优异。
在600MW火力发电厂锅炉燃烧调节系统控制优化过程中，可以结合燃烧调节系统的实际情况，选择适合的控制方法。
在选择了控制方法之后，需要进行系统建模，根据建立的模型进行控制器设计，最后进行控制器的实现和调试。
在控制器的实现和调试过程中，需要对系统参数和控制参数进行调整和优化。
常用的优化方法有灰色标记算法、遗传算法、神经网络等。
在实际调试过程中，还需对控制器进行在线优化，以克服因系统参数变化而导致的控制效果下降的问题。
同时，还需要对系统中的传感器和执行器进行维护和保养，以保证控制系统的稳定性。
总之，600MW火力发电厂锅炉燃烧调节系统控制优化是保证锅炉安全稳定运行、提高燃料利用率的重要措施。
通过合理选择控制方法、系统建模、控制器设计和参数优化等步骤，可以实现控制优化，并提高锅炉的运行效率和经济效益。
锅炉燃烧自动控制策略优化设计与研究
锅炉燃烧自动控制策略优化设计与研究摘要：本文研究了黔东电厂锅炉燃烧系统的自动控制问题。
首先简述了锅炉燃烧自动调节系统存在的问题、特点及调节系统的任务；分析了燃烧系统调节对象的特性。
根据调节系统特点，把燃烧控制分成送风机控制、一次风机控制、二次风机控制和协调控制四大部分,并对锅炉燃烧自动控制具体实施的方案做了简要概述。
关键词：燃煤锅炉自动控制 PID 协调控制一、项目概述黔东电厂2×600 MW亚临界机组三大主机分别由东方锅炉、东方汽机和东方电机厂制造。
其中锅炉燃烧方式为“W”型火焰前后墙对冲， DCS系统采用南京西门子有限公司的SPPA-T3000控制系统，因电厂燃用煤种与设计煤种偏差较大，加之基建投产后未能正常发电，锅炉燃烧控制所涉及的风、煤调整基本由运行手动干预，机组自动投入率仅56%，容易出现以下问题：1.磨煤机容量风门（12套）和二次风挡板（72套）全手动操作，运行人员操作量大，容易出现监盘不到位引起的不安全事件；2.送风自动和一次风压自动均不能投入，自动投入率低，不满足大机组自动投入率要求；3.手动调节属事后调整，飞灰、主再热汽压、氧量等主要参数指标波动较大，影响锅炉运行经济性。
二、项目实施难点1.送风自动不具备投入条件，未对控制策略相关参数及调节性能进行细调，未投入送风全程自动。
2.一次风自动采用单回路压力设定回路（运行手动设定），锅炉主控直接动作容量风门，磨煤机停运、跳闸工况下容易出现一次风机抢风工况。
3.现有控制策略由汽机主控、锅炉主控组成，具备BF、TF、CCS三种模式功能，未采用燃料主控，锅炉主控输出指令直接动作容量风门。
协调及AGC模式下容量风门投入自动台数较少，协调、AGC等模式下负荷、汽压跟踪适应性及控制品质较差。
4.燃料控制对象受煤种、煤质、锅炉特性及容量风门调节特性影响较大。
磨煤机容量风门（12套）、二次风C/F挡板（72套）等优化工作量大。
三、任务目标通过对锅炉燃烧自动优化后，机组自动投入率实现100%，锅炉燃烧实现随负荷自动加减燃料、配风实现全程自动控制，在稳态及变负荷工况下提高各子系统的适应能力，使控制偏差在允许范围内。
电厂锅炉燃烧优化控制系统的设计
电厂锅炉燃烧优化控制系统的设计摘要：人们生活水平的提高，用电需求的不断增多，促进了我国电力产业的不断发展。
电力企业的安全在发展中异常重要，同时想要保持并提升其竞争力，则必须重视锅炉燃烧运行的经济性以及稳定性。
对于电厂锅炉燃烧系统来说，在实际运行中会受到燃料种类、给水流量、温度、送风、引风等因素的影响。
从当前的发展来看，常规PID控制在锅炉燃烧系统控制中的效果并不理想，需要对其进行优化。
本文就电厂锅炉燃烧优化控制系统的设计展开探讨。
关键词：电厂锅炉；锅炉燃烧控制；燃烧优化控制；优化控制系统；设计1系统结构对于锅炉燃烧控制，其主要任务除了提供满足要求的热量外，还要尽可能提高燃烧的安全性与经济性。
基于此，燃烧过程控制需要完成以下任务：其一，维持主气压，提高运行品质；其二，使空燃比始终处在最佳水平，提高燃烧的经济性；其三，使炉膛中始终保持足够负压，提高燃烧安全性。
为实现以上目标，系统需要包含下列组成部分：①燃料量控制单元；②磨煤机控制单元；③风量控制单元；④炉膛负压控制单元。
2锅炉燃烧调节的目的以及影响因素锅炉经济性以及生产能力的可靠性取决于锅炉燃烧过程的质量。
锅炉燃烧调节的目的主要是在满足外界电负荷需要的蒸汽量和合格的蒸汽品质的基础上，首先，保证稳定的汽压、汽温和蒸发量；其次，着火稳定、燃烧完全，火焰均匀充满炉膛，不结渣，不烧损燃烧器等；最后，使得机组内运行保持最高的经济效益，最大的减少燃烧污染物排放。
锅炉的燃烧系统中，煤粉在锅炉的燃烧过程中，通过加热产生热蒸汽，之后带动汽轮机发电，这一系列运行均需要进行调节。
锅炉运行的可靠性，在很大程度上取决于燃烧的稳定性，若燃烧不稳定，则会造成蒸汽参数出现变化，继而炉内的温度高低不稳定，燃料无法正常燃烧，还存在炉膛内水冷壁和出口受热面结渣情况的出现，使得局部管壁超温。
要想实现锅炉燃烧的经济性，则需要风煤进行有效的配合，提供合适的风速，保持最佳的过量空气系数，保持锅炉喷燃器的火焰温度，保证锅炉内燃煤能够持续燃烧，同时降低漏风以及保证合理的炉膛负压；若锅炉的燃烧运行情况出现了变化，则需要进行适当的调节。
燃气锅炉燃烧控制系统设计与优化
燃气锅炉燃烧控制系统设计与优化一、燃气锅炉燃烧控制系统的重要性燃气锅炉是一种非常重要的热能设备，它主要通过燃烧天然气或液化气来提供供暖和热水等热能。
而燃烧是燃气锅炉运行的核心环节，燃烧效率的高低直接影响到锅炉的能源利用效率、经济性以及环保性。
因此，在燃气锅炉的设计中，燃烧控制系统至关重要。
一般来说，燃烧控制系统包括点火系统、燃气调节系统、燃烧控制系统、排烟系统以及火焰监测系统等多个部件。
这些部件共同协作，通过自动化控制实现燃烧的精确、稳定、高效的控制，为燃气锅炉提供可靠的技术支持。
二、燃气锅炉燃烧控制系统的设计（一）燃气调节系统燃气调节系统主要通过减压阀、调压阀等部件，实现对燃气的调控、减压、稳压等操作。
在设计中，需要充分考虑天然气的控制范围、加热功率等因素，以保证系统的稳定性和可靠性。
（二）点火系统点火系统主要包括点火电极、火焰检测器等部件。
点火电极采用电弧点火的方式，需保证点火高压电源的正常使用。
火焰检测器通过监测燃烧过程中的火焰信号，保障燃烧安全。
（三）燃烧控制系统燃烧控制系统是整个燃烧控制系统的核心环节，它通过对燃气、空气的比例、流量进行调节，控制燃烧过程中的温度、压力等参数。
在设计中需要根据锅炉的功率、热效率和应用要求，合理选择燃烧控制器、比例阀、执行器等部件。
（四）排烟系统排烟系统通过对燃烧产生的烟气进行处理和净化，保证其排放符合环保标准。
在设计中需要考虑锅炉排放的烟气含量、排放的方式等因素，选用合适的净化设备。
（五）火焰监测器火焰监测器用于监测锅炉内火焰状态，及时预警燃烧故障，保障燃烧安全。
设计中需要考虑其稳定性、可靠性、精度等因素，保证监测结果的准确性和及时性。
三、燃气锅炉燃烧控制系统的优化（一）优化燃烧控制燃烧控制是燃气锅炉燃烧效率的重要影响因素，因此需要通过合理的控制方式，实现燃烧的高效率、低耗能和低排放。
其中，流量控制方式可以在燃烧过程中实现燃料和空气的匹配，提高燃烧效率；焓控制方式则通过对水的温度、压力等参数进行调节，保证热能的正常传递。
锅炉燃烧控制系统的优化设计
锅炉燃烧控制系统的优化设计随着人类经济社会的不断发展，能源需求日益增长，能源的利用和消耗也日渐频繁。
在众多的能源中，煤炭作为一种主流的燃料，被广泛应用于各种行业。
而作为煤炭重要的消耗领域，锅炉的燃烧过程的优化设计显得尤为重要。
锅炉燃烧过程中，燃烧控制系统的优化设计是保证锅炉稳定、高效运行的关键之一。
目前煤炭行业中普遍采用的锅炉燃烧控制系统大多采用PID控制技术。
虽然PID控制在锅炉燃烧中应用广泛，但也存在一些问题。
例如：PID控制系统的调整需要具有一定专业知识和经验，初期完善度较差、后期维护困难，受温度和湿度等因素的影响易失控等等。
为了解决这些问题，研究学者们着手对锅炉燃烧控制系统进行优化设计。
现在普遍采用的系统是模糊控制系统和神经网络控制系统。
模糊控制在锅炉燃烧过程控制中得到了广泛应用。
它通过将人类的“模糊”判断应用于控制，采取模糊逻辑运算和模糊推理来运算优化控制结果。
神经网络控制是模仿人类大脑神经网络的运算过程而发展出来的一种控制系统。
该系统可以在运行过程中学习调整，不断更新自身的参数，具有较好的自我优化能力，是目前最为先进的控制系统之一。
锅炉燃烧控制系统的优化设计，不仅仅是技术和方法的优化，同时也包括对管理流程优化、能源利用效率的提高、人员培训等多个方面的提升。
只有综合考虑，把握好锅炉燃烧控制系统的各种因素，在实践中掌握好实验规范，才能在最大程度上发挥燃烧技术的优势，提高燃煤机组的热效率，达到强化环保和能源节约的双重目的。
总之，锅炉燃烧控制系统的优化设计不仅是重要的技术问题，也是应对能源危机、保持经济机制稳定的一项重要任务。
在我们努力做好煤炭行业的同时，各界人士也需要共同努力，协力推进煤炭行业的能源优化、安全生产和环境保护事业，在创造更多人类福祉的同时最大限度地提高可持续发展的利润率。
燃烧系统论文：火电厂锅炉燃烧优化方法分析与研究
燃烧系统论文：火电厂锅炉燃烧优化方法分析与研究第一篇：燃烧系统论文：火电厂锅炉燃烧优化方法分析与研究燃烧系统论文：火电厂锅炉燃烧优化方法分析与研究【中文摘要】目前我国仍以火电为主,火电在电力装机比重分别高达70%多,发电量比重分别高达80%多,火电厂耗煤占全国煤炭消耗量的50%以上,这就直接导致火电企业排放二氧化硫占全国排放量45%,排放的二氧化碳占全国碳排放量的40%。
因此,火电企业,在低碳经济发展中面临着严峻的节能减排压力。
锅炉燃烧过程,是一个极其复杂的物理化学反应过程。
在火力发电厂的运行中,由于电网负荷、燃料成分含量等各种实际因素的影响,所以锅炉和机组的实际运行状态在不断的进行调整。
在确保锅炉蒸汽的品质、产量和安全运行的同时,实现锅炉的经济运行,就必须要对锅炉的送煤、给水、给风等运行参数进行实时的优化调整和控制。
目前国内一些电厂所采用的调节控制大多无法根据锅炉燃烧的特点达到最佳的运行工况。
而且随着机组负荷变化,运行效率变化也非常大,很难保持机组运行在最佳运行状态。
随机组长期运行,如果还是按原来运行控制基准,运行人员也会表现出不适应机组变化。
基于种情况,锅炉的燃烧优化控制系统备受研究人员的关注。
而火力发电厂要实现节能降耗,减少污染排放,加强锅炉燃烧侧的优化控制则是最行之有效的方法之一。
本文研究了锅炉燃烧优化系统的两项关键技术:模型预测技术和最优搜索技术。
并且参照一些国外的先进锅炉燃烧优化系统,讨论实时闭环控制的锅炉燃烧优化系统的软件结构及其技术特点。
【英文摘要】At present,China is still dominated by thermal power.,and is about 75% of the total of Generation.But thermal power consumption accounts for more than 50% of national coal consumption.Led to emissions of sulfur dioxide is about 45% of the country’s total.While the emissions of carbon dioxide accounts for about 40% of the total.Therefore, thermal powers are facing greater pressure of energy saving in the low-carbon bustion process is a very complex physical and chemical reactions.The actual state of the boiler and crew is in the constant adjustment because of the change of grid load and so on when power plant is in operation.Therefore, to ensure that the steam quality, production and safe operation, and achieve the boilers and other equipment in the economic operation at the same time, we must optimize and adjust the operating parameters of the boiler which is in operation.Currently used by the regulation control are often not fully control for the characteristics of boiler operating the best conditions.Moreover, with the unit load changing , the change in efficiency operating is also very large, which can not keep unit operating in the best running curve.Over time, the original operational control basis will change ,and the experience of operating personnel will not meet the unit changes.In this case, optimization control system of theboiler combustion has been more and more attented.In order to achieve saving energy, reducing pollution of thermal power , enhancing optimal control of combustion side of unit is one of the most direct and effective method.In this paper,we desguss two key technologies boiler combustion Optimization System: prediction model technology and optimal search technology.And reference to overseas advanced combustion optimization system discuss the software architecture and technical characteristics of the real-time closed-loop control of the boiler combustion optimization system.【关键词】燃烧系统神经网络遗传算法目标函数【英文关键词】combustion control system neural networks genetic algorithm objective function 【目录】火电厂锅炉燃烧优化方法分析与研究5-6绍9-10Abstract6 第1章绪论9-15摘要1.1 背景介1.3 燃烧优化闭1.2 锅炉燃烧优化现状10-11环控制技术11-13键点131.4 成功实施燃烧优化闭环控制软件的关第2章锅炉燃烧特性的2.2 电站锅炉燃烧过1.5 本章小结13-152.1 概述15神经网络模型15-30程建模的要求15-1717-192.3 人工神经网络基本原理2.3.2 2.3.1 人工神经网络的数学模型17-18人工神经网络的特点18-192.4 BP 神经网络模型设计19-242.4.1 BP 神经网络模型19-222.4.3 模型的层数22-232.4.5 代价函数和激励函数232.5 BP 算法的改进24-252.4.2 模型的输2.4.4 模型的拓2.4.6 学习2.6 BP 网络的泛2.8 入与输出22扑结构23速率23-24化能力25-26本章小结29-30术30-43简介31-3233-34骤35-362.7 神经网络模型的训练过程26-29第3章基于预测模型的锅炉燃烧最优搜索技3.2 遗传算法3.3.1 编码3.1 最优搜索技术综述30-313.3 遗传算法的步骤32-363.3.2 适应度34-353.3.3 遗传算法的基本步3.4 遗传算法在3.3.4 遗传算法的收敛性36锅炉燃烧优化中的应用36-4236-37小结42-4343-483.4.1 锅炉燃烧优化模型3.5 本章3.4.2 遗传算法的设计和应用37-42第4章锅炉燃烧闭环优化系统探讨4.1 锅炉燃烧优化软件结构434.2 国外先进锅炉燃烧优化系统现状43-47优化控制系统44-45最优化技术45-464646-4748-5048-494.2.1 Power Perfecter 锅炉燃烧4.2.2 ULTRAMAX 生产过程的在线辨识与4.2.3 GNOCIS PLUS 燃烧优化系统4.2.4 NeuSIGHT 神经网络燃烧优化闭环控制系统4.3 本章小结47-485.1 研究工作总结485.3 展望49-50第5章总结5.2 今后研究的重点攻读硕参考文献50-52致谢士学位期间发表的学术论文及其它成果52-5353-54详细摘要54-62第二篇：锅炉燃烧的优化措施最新【精品】范文参考文献专业论文锅炉燃烧的优化措施锅炉燃烧的优化措施摘要: 燃烧设备是锅炉整体的重要组成部分。
火电厂锅炉燃烧优化控制系统的研究与实践
火电厂锅炉燃烧优化控制系统的研究与实践摘要：火电厂锅炉燃烧控制系统是对锅炉燃烧的重要控制手段，但是由于多种因素的影响，这一系统在实际应用中还存在一些问题，因此，需要针对这些问题，对其进行相应的优化和改进，使其能够更好地适应于火电厂的实际发展需求。
因此，本文对火电厂锅炉燃烧控制系统所存在的问题进行分析和探讨，并提出相应的优化措施，希望能够为相关工作人员提供一定参考和借鉴。
在实际应用过程中，需要利用先进的控制算法来实现对系统的在线优化，并强化智能系统在实际应用中的作用，从而提高火电厂锅炉燃烧控制系统的应用效果。
关键词：火电厂；锅炉燃烧；控制系统；优化措施在火电厂生产中，锅炉燃烧控制系统是一项重要的内容，在火电厂生产运行中起到至关重要的作用。
因此，在实际工作中，需要对这一系统进行有效的优化和改进，从而更好地满足于火电厂实际发展需求。
具体来说，这一系统主要包括燃料燃烧系统、烟气排放控制系统以及检测系统三部分。
其中，燃料燃烧系统是该系统中最为关键的内容之一，该系统主要通过燃料量来控制锅炉的燃烧状况，而烟气排放控制系统则是通过对烟气中所含二氧化碳进行控制来实现对锅炉燃烧状况的有效监测；检测系统主要是通过对锅炉内各种参数进行监测来实现对锅炉燃烧状况的有效监控。
1优化锅炉燃烧控制系统对火电厂的意义在火电厂生产过程中，锅炉是主要的能量转换设备，因此，对锅炉燃烧控制系统进行优化，能够更好地保证锅炉的安全稳定运行。
具体来说，首先，能够有效地降低锅炉运行过程中的安全隐患，有效避免事故的发生；其次，能够有效地降低燃料的损耗和浪费，能够减少因燃料的浪费所带来的经济损失；最后，能够有效地降低能耗以及减少污染物排放等。
由于锅炉燃烧系统中燃烧状况直接影响着锅炉的运行效率以及能耗状况，因此，在对燃烧控制系统进行优化时，需要首先对锅炉内温度、压力以及氧量等参数进行检测和分析，进而来确定出最佳的控制方案。
2火电厂锅炉燃烧控制系统所存在的问题2.1 机组负荷响应速度慢机组负荷响应速度慢主要表现在两个方面：一是由于机组负荷响应速度慢，导致锅炉燃烧不能按照运行要求进行调节，导致锅炉的燃烧效率和机组的经济运行能力下降；二是由于锅炉燃烧系统具有很强的惯性，这也是锅炉燃烧控制系统所存在的一个问题，导致锅炉在短时间内就会被负荷所影响[1]。
探讨锅炉燃烧控制系统的改进
探讨锅炉燃烧控制系统的改进论文导读：在锅炉燃烧系统中，给煤系统，送风系统，引风系统是燃烧控制系统的重要环节。
以主蒸汽压力控制系统为主回路，燃烧率控制系统为内回路，通过传感器采集炉膛压力，含氧量和炉膛负压来调节锅炉的给煤量，送风量和引风量从而达到最佳热效率。
燃烧控制系统是电厂热工控制的重要组成部分，目前大部分电厂的锅炉燃烧控制系统仍然采用PID控制。
燃烧控制系统由主蒸汽压力控制和燃烧率控制组成控制系统，其中燃烧率控制由燃烧量控制、送风量控制、引风量控制三个子系统构成。
控制系统计算机仿真是对控制系统进行科学研究的一种重要手段，通过计算机仿真来对比各种控制策略和方案，优化并确定相关参数，以获得最佳控制效果是多年来控制系统设计尤其是新型控制策略与算法研究中心必不可少的技术。
关键词：锅炉燃烧，计算机仿真，燃烧控制系统，蒸汽压力，送风量锅炉的自动控制经历了三、四十年代的参数仪表控制，四、五十年代的单元组合仪表，综合参数仪表控制，直到六十年代兴起的计算机过程控制几个阶段。
尤其是近一、二十年来，随着先进控制理论和计算机技术的发展，加之计算机各项性能的不断增强及价格的不断下降使锅炉应用计算机控制很快得到普及和应用。
电厂锅炉利用煤的燃烧发热，通过传热对水进行加热，产生高压蒸汽，推动汽轮机发电机旋转，从而产生强大的电能。
在锅炉燃烧系统中，给煤系统，送风系统，引风系统是燃烧控制系统的重要环节。
以主蒸汽压力控制系统为主回路，燃烧率控制系统为内回路，通过传感器采集炉膛压力，含氧量和炉膛负压来调节锅炉的给煤量，送风量和引风量从而达到最佳热效率。
燃烧控制系统是电厂热工控制的重要组成部分，目前大部分电厂的锅炉燃烧控制系统仍然采用PID控制。
发表论文。
燃烧控制系统由主蒸汽压力控制和燃烧率控制组成控制系统，其中燃烧率控制由燃烧量控制、送风量控制、引风量控制三个子系统构成。
锅炉生产燃烧系统自动控制的基本任务是使燃料所产生的热量适应蒸汽负荷的需要，同事还要保证经济燃烧和锅炉的安全运行。
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锅炉燃烧优化闭环控制系统的研究锅炉燃烧优化闭环控制系统的研究
[摘要]：
锅炉燃烧过程是一个复杂的物理化学变化过程，目前的技术还无法从锅炉燃烧的机理来剖析整个燃烧过程。
本文通过对目前国内外几类主要的燃烧优化技术的分析，了解到模型预测技术是解决这个问题的有效手段。
常用的模型预测技术包括神经网络，贝叶斯概率统计等。
这种技术将锅炉燃烧过程作为一个黑箱操作过程，通过大量历史数据的训练，调整模型结构，最终使模型具备模拟锅炉燃烧过程的功能。
在此基础上，再通过多目标最优化技术，调整锅炉操作变量，使锅炉运行在优化区间，实现经济、环保、安全运行的目标。
欧美国家已经在这种技术的基础上，开发了多个成熟的燃烧优化闭环控制系统，并有了很多成功的实施案例。
全文可以分为三个部分。
首先，通过燃烧优化综述，明确目前火电厂实施燃烧优化闭环控制系统的必要性和可行性，并且比较了主要的几类燃烧优化技术，确定了使用基于模型预测多目标优化技术的燃烧优化闭环控制系统的目标；其次，根据模型预测技术的不同，从系统原理，系统架构，系统实施，系统运行等方面分别介绍了基于神经网络技术和贝叶斯概率统计技术的两类燃烧优化软件平台，并给出了各种软件平台的特性与实施效果综合比较表；最后，在结论部分提出了几点电厂在实施燃烧优化闭环控制系统可供借鉴的经验。
[关键词]：燃烧优化，闭环燃烧优化，模型预测，多目标优化，神经网络，贝叶斯概率统计，NeuSIGHT，Power Perfecter，GNOCIS PLUS，ULTRAMAX
1 燃烧优化综述
1．1前言
电厂安全节能运行和环保控制加强的需求。
用电负荷的持续紧张，导致多数电厂长期处于满负荷运行状态，其满负荷运行时间已达到6900～7000小时/年，一方面电厂运行安全的压力陡增，另一方面从增加负荷方面来提升利润空间已很小。
在当前形势下，如何采用新技术来综合提升电力企业安全控制水平和成本控制成为新的课题。
随着国家针对电力企业污染物排放控制的加强，如何综合考虑污染物排放收费和节能增效间存在的冲突成为电力企业急需解决的课题。
自动化水平的不断进步，为燃烧优化闭环控制系统的成功实施奠定了基础。
随着科技进步，电力企业的自动化控制水平不断提高，就地设备执行控制能力逐步完善，使电厂DCS对设备实现更有效、更稳定的控制，为DCS系统响应运行优化系统的控制指令提供了高效保证，为燃烧优化闭环控制系统的成功实施奠定了基础。
国外的优化闭环控制系统已处于成熟应用阶段。
在国外，特别是欧美发达国家，优化闭环控制系统（包括电力、石化、制造业等）的应用已广泛开展，已经有非常多的成功应用案例，目前此类应用正发挥着极大的效益。
1．2燃烧优化技术介绍与分析
1．2．1 主要燃烧优化技术分类
关于燃烧优化技术的研究探讨，国内外已经开展了很多工作，大致可分为以下几类： DCS的控制模块改进。
通过对DCS内控制模块的优化、改进，使其符合控制对象的特点。
碍于DCS系统的数据处理和分析能力及其侧重于目标控制对象的安全、稳定的控制，未能在综合分析、整体优化上突破。
常规性的燃烧优化试验调整。
通过常规性的燃烧调整试验，采集当前机组的状态数据，根据机组运行特点及燃烧调整的经验，制定出重要控制参数改进策略，使机组在较优的状态下运行。
影响机组运行的因素众多，而常规性的燃烧调整往往只能针对重要控制参数，给出特定点及时间段的优化策略，有时缺乏普遍适应性，不能及时响应机组的动态变化过程。
基于在线检测设备的优化系统。
此类系统主要基于在线监测设备：如煤粉浓度，一二三次风风速，炉膛过剩氧量等。
通过在线检测数据的积累，为运行人员提供稳定运行的参考依据，此类系统只能就局部范围提供开环指导，一般无法提供全局性优化闭环控制功能。
基于多目标寻优技术的燃烧优化闭环控制系统。
此类系统通过对各种影响因素数据的采集，利用概率统计、神经网络等工具，形成其特有的知识库。
根据对当前机组状态进行模式识别，参照预设的目标（如：成本目标、环保排放目标及多种目标的综合），针对机组特性运行提供优化策略，提供开环指导或直接参与闭环控制。
由于此类系统能动态响应机组的各种变化，具备良好的指导性和可控性，目前在国外，特别是欧美国家得到了广泛应用，并取得良好效果。
1．2．2 燃烧优化闭环控制技术
从以上四类优化技术的比较来看，前三类有较大的局限性无法全面满足燃烧优化闭环控制系统的要求。
基于模型预测技术和多目标优化技术的燃烧优化闭环控制系统由于采用了模型预测技术和多目标优化技术，可以对锅炉燃烧过程作出准确预测，可以实现提高燃烧效率，降低NOx排放等多重优化目标。
目前国内关于燃烧优化技术的研究大多集中在这一领域。
随着电力企业自动化控制水平进步和优化控制理论的成熟，这类系统正在得到越来越广泛的成功应用，如美国Pegasus公司的NeuSIGHT、Power Perfecter TM和Ultramax，英国Powergen公司的GNOCIS PLUS等，这些产品在世界各行业得到了广泛的应用。
如何引进此类成熟应用是我们重点关注的目标。