[发明专利]基于CFD数值模拟和智能建模的锅炉燃烧优化系统及方法

权利要求书

1.一种基于CFD数值模拟和智能建模的锅炉燃烧优化方法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)通过CFD计算集群计算CFD模拟样本；

(2)分析并完善历史运行样本；

(3)将CFD模拟样本和完善后的电厂实际历史运行样本存储在样本数据库集群中，以供智能建模集群调用；

(4)智能建模集群接收来自样本数据库集群中的样本，使用BP神经网络进行训练；

(5)在中央处理集群中进行配风方式的优化；

(6)建立人机界面以保证运行人员对整个燃烧优化配风系统的监视与控制；

所述步骤(1)中，根据优化目标锅炉的实际结构、各受热面布置情况、风道烟道布置情况以及燃烧器喷口类型和位置参数，构建锅炉物理模型，采用计算流体动力学CFD耦合化学反应方法对炉内燃烧过程进行模拟；

采用CFD对燃烧过程进行模拟时，针对不同负荷、入炉煤煤质特性、过量空气系数、磨煤机组合方式和配风方式因素进行模拟，得到相应的飞灰含碳量、NOx排放量参数，并通过热力计算得到锅炉热效率；

所述步骤(2)中，通过锅炉燃烧优化调整试验，获取不同运行工况下机组的飞灰含碳量和炉渣含碳量；以负荷、入炉煤煤质特性、氧量、磨煤机组合方式、配风方式为输入，飞灰含碳量和炉渣含碳量为输出，建立非线性模型；以电厂实际运行数据为输入，飞灰含碳量和炉渣含碳量为输出获得实际运行情况下的预测飞灰含碳量和炉渣含碳量，通过锅炉热量反平衡方法计算，得到历史运行样本的锅炉热效率；

所述步骤(6)中，机组运行人员通过人机界面控制样本数据库集群读取样本，手动或自动更新锅炉热效率预测模型和NOx排放量预测模型；通过选择手动或自动优化模式，控制配风的优化方式；

所述步骤(3)中，样本数据库内的数据包括负荷、入炉煤煤质特性、过量空气系数、配风方式、锅炉热效率、NOx排放量信息；

所述步骤(4)中，以包括负荷、入炉煤煤质特性、过量空气系数、配风方式参数为输入，以锅炉热效率、NOx排放量为输出，建立锅炉热效率预测模型和NOx排放量预测模型，通过添加正则化项防止过拟合的情况发生；

所述步骤(5)中，中央处理集群从DCS控制系统接口读取实时负荷、入炉煤煤质特性、过量空气系数参数，将其作为固定输入；利用智能建模集群训练出的锅炉热效率预测模型和NOx排放量预测模型，采用优化算法对配风方式进行寻优，得到对应于此刻运行工况下最优的配风方式。