[发明专利]基于数值优化极值搜索的无模型锅炉燃烧优化控制方法

说明书

技术领域

本发明属于能源系统领域，具体涉及基于数值优化极值搜索的无模型锅炉燃烧优化控制方法。

背景技术

随着对改善大气环境质量，保护生态环境的重视，国家对电站锅炉污染物排放的标准越来越严格。比如我国最新排放标准要求燃煤电厂的氮氧化物NOx排放浓度应低于100mg/Nm³。

目前，控制氮氧化物NOx排放的措施大致分为两类，第一类是在燃烧过程中减少新生成的氮氧化物NOx，包括各种低氮燃烧技术，如低氮燃烧器、空气分级燃烧、燃料分级燃烧等；第二类是在燃烧后脱除已生成的氮氧化物NOx，如选择性非催化还原技术(SNCR-Selective Non-Catalytic Reduction)和选择性催化还原技术(SCR-Selective Catalytic Reduction)。由于低氮燃烧技术能够大幅降低炉膛出口的氮氧化物NOx排放浓度，同时大幅降低烟气脱硝的运行成本，因此在我国现役火电机组中获得了普遍应用。对于采用低氮燃烧技术的锅炉来讲，当负荷和煤质都比较稳定时，通过一定的燃烧调整手段改变运行参数，容易获得较高的锅炉效率和较低的氮氧化物NOx排放；然而由于目前火电机组参与调峰和调频，其负荷变化比较频繁，加上煤质多变，很容易偏离低氮燃烧的设计工况，其结果是不但不能很好地兼顾锅炉的经济性和排放，反而会造成炉膛结焦、燃烧器区域水冷壁高温腐蚀、灰渣含碳量高等问题，所以采用常规动态优化控制算法控制很难达到预期效果。

发明内容

发明目的：本发明所要解决的技术问题是针对现有技术领域的空白，提供基于数值优化极值搜索的无模型锅炉燃烧优化控制方法。包括如下步骤：

步骤1，采集数据：采集锅炉燃烧系统k-n至k时刻一个时间窗口内各个时刻的锅炉效率η(j)和氮氧化物NO_X排放值NO_x(j)并设置容许误差ε，ε影响最终最优操作量的精度，若ε取值较小，最终最优操作量精度高，寻优过程所花费时间较长，相反，若ε较大寻优过程加快，但会造成优化结果不够准确没有实用意义，j＝k-n…k，其中n为前n个时刻；一般n取值范围为5～10。

步骤2，对采集到的数据进行处理：计算k-n至k时刻一个时间窗口内的锅炉效率的平均值η和氮氧化物NOX排放值的平均值NO_x，将η和NO_x分别作为当前k时刻的锅炉效率和氮氧化物NO_X排放值；

步骤3，燃烧优化的实质是在降低NOx排放的基础上提高锅炉热效率，是一个多目标优化问题。在此采用加权因子，将多目标优化问题转化为单目标问题，进而通过权值的不同组合，获得不同的优化解，为优化决策提供支持：将当前k时刻锅炉效率η和氮氧化物NOX排放值NO_x归一化，计算单目标函数J(k)；

步骤4，计算性能指标随锅炉各层操作量的变化梯度g_k：g_k＝(g₁,g₂,g_i…)，锅炉各层操作量一般包括：二次风阀门开度、燃尽风阀门开度等。采用如下公式计算g_i：

其中，i代表第i层，i取值为自然数，若||gk||≤ε，终止后续步骤，ui(k)即为各层最优操作量，否则继续步骤5；

步骤5，计算搜索方向d_k；

步骤6，计算步长因子α_k；

步骤7，计算下一时刻待优化的操作量u_i(k+1)；

步骤8，重复步骤2～步骤7，直至算法收敛，得到最优操作量。

其中，步骤2中，为增强优化算法的鲁棒性，使控制作用更加平稳，需要对采集到的数据进行处理。在线测量计算锅炉效率和NO_X排放值并非取当前k时刻值，而是利用k-n至k时刻一个时间窗口内的NO_X和锅炉效率的平均值进行性能指标的计算，避免了噪声、测量误差等其他情况对测量信号的影响，最后将处理过后数据送到性能指标计算模块进行性能指标的计算。数据处理具体如下：采用如下公式计算k-n至k时刻一个时间窗口内的锅炉效率的平均值η和氮氧化物NO_X排放值的平均值NO_x：

步骤3中，通过如下公式计算单目标函数J(k)：

minJ＝-a×[η]+b×[NO_X]+A