先控技術(shù)在電站鍋爐燃燒優(yōu)化中的應(yīng)用.pdf

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1、先控技術(shù)在電站鍋爐燃燒優(yōu)化中的應(yīng)用王興龍1。姜志鋒2，李哲安3(1．浙能興源科學(xué)技術(shù)研究所．浙江杭州310006；2．浙江天工自信科技工程有限公司，浙江杭州310003；3．中國地質(zhì)大學(xué)數(shù)理學(xué)院，湖北武漢430074)摘要：分析了電站鍋爐燃燒優(yōu)化應(yīng)用的數(shù)個典型案例，介紹了電站鍋爐燃燒優(yōu)化的應(yīng)用環(huán)境、優(yōu)化內(nèi)容與相應(yīng)優(yōu)化技術(shù)的特點(diǎn)，針對應(yīng)用效果，總結(jié)了經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，可為燃燒優(yōu)化技術(shù)的應(yīng)用提供參考。關(guān)鍵詞：先進(jìn)控弗l；燃燒優(yōu)化；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；閉環(huán)控常l中圖分類號：TK227．1文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B文章編號：1004—3

2、950(2013)Ol一0070—04TheapplicationofadvancedprocesscontroltechnologyinboilercombustionoptimizationWANG瓤昭·lon91，JIANCZhi-fen92，LIZhe-an3(1．ZhejiangEnergyXingyuanScience&TechnologyInstitute。Hangzhou310006，China；2．ZhejiangTiangongZixinTechnologyEngineering

3、Co．，Ltd，Hangzhou310003，China；3．SchoolofMathematicandPhysics，ChinaUniversityofGeosciences，Wuhan430074，China)Abstract：Bystudyingseveralrepresentativecssesoftheboilercombustionoptimization，theworkingenvironments，theobjectivesandthecorrespondingtechniqueso

4、fthecombustionoptimizationwereintroduced．Theapplicationeffectswereanalyzed；Theexperienceandlessonsweresummarized，whichcanprovidereferenceforfuturecombustionopti-mizingtechnologyapplication．Keywords：advancedprocesscontrol；combustionoptimization；neuralne

5、twork；closedloopcontrol0引言先進(jìn)控制(AdvancedProcessControl，APC)，簡稱先控，是對那些不同于常規(guī)控制，并具有比常規(guī)PID控制更好控制效果的控制策略的統(tǒng)稱。先控尤其適用于處理那些采用常規(guī)控制效果不好，甚至無法控制的復(fù)雜工業(yè)過程控制的問題。通過實(shí)施先進(jìn)控制，可以改善過程動態(tài)控制的性能、減少過程變量的波動幅度，使之能更接近其優(yōu)化目標(biāo)值，從而使生產(chǎn)裝置在接近其約束邊界的條件下運(yùn)行，最終達(dá)到增強(qiáng)裝置運(yùn)行的穩(wěn)定性和安全性、保證產(chǎn)品質(zhì)量的均勻性、提高目標(biāo)產(chǎn)品收率、

6、增加裝置處理量、降低運(yùn)行成本、減少環(huán)境污染等目的。針對電廠鍋爐的燃燒系統(tǒng)，為提高燃燒效率，減少污染物排放，降低發(fā)電成本，筆者先后在多家電廠應(yīng)用先控技術(shù)進(jìn)行燃燒優(yōu)化控制改造，在應(yīng)用中取得了一定的經(jīng)驗(yàn)與教訓(xùn)，為節(jié)能降耗作出了有益的探索與嘗試。l燃燒優(yōu)化應(yīng)用案例1．1以貝葉斯概率統(tǒng)計(jì)算法為基礎(chǔ)的先控該技術(shù)的基礎(chǔ)是貝葉斯概率統(tǒng)計(jì)算法，它采用貝葉斯統(tǒng)計(jì)和加權(quán)非線性回歸分析相結(jié)合的建模方法，可快速精確地辨識出鍋爐的運(yùn)行特性，并在最優(yōu)化原理指導(dǎo)下快速尋找到最佳的控制量組合。回歸模型是一個“黑箱”模型，所以為建立初

7、始回歸模型，需要做大量性能試驗(yàn)，一旦初始回歸模型建立并開始優(yōu)化后，每次優(yōu)化完成后都會對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并進(jìn)行相應(yīng)的模型修正。這樣，沒有起到優(yōu)化效果的控制量組合就會在下一次優(yōu)化時被舍棄，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)真正的持續(xù)優(yōu)化，而且對于新的運(yùn)行工況該系統(tǒng)也能進(jìn)行優(yōu)化。這種優(yōu)化性能得以實(shí)現(xiàn)的核心就在于運(yùn)用貝葉斯統(tǒng)計(jì)的建模方收稿日期：2012—08—24作者簡介：王興龍(1974一)，男，浙江新昌人，研究方向?yàn)榛痣姀S經(jīng)濟(jì)性運(yùn)行方面。一70一法。市場產(chǎn)品的代表有美國俄亥俄州Ultramax公司的Uhramax系統(tǒng)。在某電廠DAS

8、基礎(chǔ)上實(shí)施應(yīng)用該先控技術(shù)的鍋爐燃燒優(yōu)化系統(tǒng)。前期先根據(jù)優(yōu)化目標(biāo)，由經(jīng)驗(yàn)豐富的鍋爐人員結(jié)合優(yōu)化系統(tǒng)的要求做很多工況下的性能試驗(yàn)，然后從相應(yīng)的一大堆實(shí)時數(shù)據(jù)中進(jìn)行提煉分析，分別確定優(yōu)化系統(tǒng)的初始輸入、輸出參數(shù)，供系統(tǒng)在此范圍內(nèi)進(jìn)行辨識優(yōu)化。可以將優(yōu)化結(jié)果的可調(diào)參數(shù)(輸入?yún)?shù)中可以進(jìn)行操作調(diào)整的)返回給原控制系統(tǒng)進(jìn)行自動控制調(diào)整，就此形成閉環(huán)控制系統(tǒng)，也可不返回而僅提供給運(yùn)行人員進(jìn)行指導(dǎo)，則僅起開環(huán)指導(dǎo)作用‘1‘21。1．2以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ)的先控基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)先控