[发明专利]一种用于燃煤电站锅炉的智慧燃烧优化控制系统及方法

说明书

本发明提供了一种用于燃煤电站锅炉的智慧燃烧优化控制系统及方法，采用BP神经网络物理模型耦合遗传算法得出不同工况下的燃烧参数最优输出集Ve，对燃煤电站锅炉的智慧燃烧进行合理调控；所述智慧燃烧优化控制方法应用大数据分析理论方法，从机组运行历史数据及试验数据中查找、推理不同工况下的最优运行模式，得到了燃烧参数最优输出集Vsubgt;e/subgt;，大大促进了机组的精细化运行，提高了节能减排效率以及运行安全性。

技术领域

本发明涉及燃煤电站锅炉燃烧系统自动控制技术领域，尤其涉及一种用于燃煤电站锅炉的智慧燃烧优化控制系统及方法。

背景技术

现代工业信息技术的发展使数据资源成为越来越重要的生产要素，大数据技术已引起电力相关领域的高度关注。工业和新兴产业大数据工程建设中指出，利用大数据推动信息化和工业化深度融合，研究推动大数据在研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产业链各环节的应用，研发面向不同行业、不同环节的大数据分析应用平台，选择典型企业、重点行业、重点地区开展工业企业大数据应用项目试点，积极推动制造业网络化和智能化。

大功率锅炉因其燃烧涉及大空间激烈复杂的物理化学反应，大量关键参数的测量缺乏有效的手段，因而锅炉的精细化自动控制水平普遍较低，大量配风和燃烧控制长期处于粗放运行状态，这不仅造成了极大的节能和环保潜力，而且不适当的配风和燃烧控制在动态负荷变化过程中对负荷的调节、参数的稳定和NOx的生成都具有极大的影响，故必须通过了解锅炉燃烧运行特性，优化调整燃烧过程来提高锅炉运行效率，降低发电煤耗；降低烟气污染物的排放，满足环保要求，同时保证锅炉受热面的安全。

考虑到锅炉的燃烧过程是一个多变量、强耦合的非线性复杂系统，大部分电站锅炉都达不到最佳的燃烧效果。在信息化、智能化、绿色化发展的道路上，如何有效地分析利用电站实际运行数据，并从中挖掘有用的知识信息，以此提高机组的精细化运行、节能减排效率以及运行安全性，成为目前亟待解决的问题。

CN112859780A公开了一种基于云数据、云计算的火电厂智慧燃烧控制的方法，首先构建云数据库，对构建云数据库中的输入数据和输出数据进行异常值处理，然后进行主成分分析，采用主成分分析结果对换热面壁温预测模型、脱硝反应器入口NOx浓度分布预测模型和锅炉效率预测模型进行训练，将训练结果与的模型校准系统的数据进行比较，均方根误差在15％以内则根据一体化预测模型提供的换热面壁温预测值、NOx浓度预测值与锅炉效率预测值，通过智慧运行控制模块进行计算，得到最佳运行参数，实现锅炉燃烧及污染物生成的动态优化控制。所述方法提高了锅炉效率和对煤种变化的适应性，NO_x的平均排放量降低10％以上，实现了发电效益的最大化。

CN111522290A公开了一种基于深度学习方法的脱硝控制方法和系统，该方法包括如下步骤：通过对燃煤机组锅炉燃烧原理及SCR脱硝反应机理分析，确定与SCR反应器出口NO_x浓度相关的变量，采集与SCR出口NO_x相关的历史运行数据，通过离散点和归一化方法对历史数据进行预处理，采用深度信念网络建立出口NO_x浓度智能预测模型，基于实时运行数据，得到当前时刻的出口NO_x浓度，通过对燃煤机组锅炉燃烧原理及SCR脱硝反应机理分析，步骤101中SCR出口NO_x相关的影响因素包括机组负荷。通过所述基于深度学习方法的脱硝控制方法，能够提前预测SCR反应器出口NO_x浓度，对喷氨量做到及时调整。