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600MW机组锅炉智能燃烧优化控制系统的开发和应用

发布时间：2011/3/7 阅读次数：2032 字体大小: 【小】【中】【大】

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控制算法包括以下三个主要特征：

l 预测模型：采用人工神经网络模型作为模型预测控制的基础模型。根据系统历史控制输入，现时刻控制输入和未来时刻的控制输入及历史输出信息，预测过程输出的未来值。

l 反馈校正：针对以人工神经网络作为内部模型的算法体系，利用神经网络可以在线训练的特点把有偏差的数据送入神经网络模型进行训练，从而减小模型预测偏差。

l 滚动优化：即采用滚动式的有限时域优化策略。优化策略不是一次离线完成的，而是反复在线进行的，即在每一采样时刻，优化性能指标只涉及从该时刻起到未来的有限时间段，而到下一个采样时刻，这一优化时段会同时向前推移。

假定一个多输入多输出的受控对象预测模型如下：

优化指标为：

其中q_i为各个输出受控量的加权系数，r_i是各个输入操作量的加权系数。

前面一个求和项实质上是保证最快逼近，提高性能。后一个求和项是确保控制输入震荡比较小，有利于系统稳定。

对应的系统框图如图所示：

图4 控制算法框图

在实际应用过程中，BP人工神经网络存在训练速度慢，对劣质样本的抗干扰能力弱，在线纠正速度慢等问题。针对这些工程中的实际问题，优化控制软件包对这些算法进行了多项重要改进。包括对训练样本进行自适应聚类，以聚类中心来代表一个区域的样本。采用了马夸特全局收敛的训练算法，极大的提高了训练速度，提高了在线采集样本纠正模型的能力。

4 应用结果

根据中华人民共和国国家标准GB10184-88《电站锅炉性能试验规程》，采用反平衡法计算锅炉效率，2号锅炉燃烧优化控制系统自2005年12月26日投运以来，与未投入前状态比较：

Ø 锅炉效率提高0.339-0.42百分点，相对提高.0.367%-0.455%。

Ø 送引风机能耗降低约3.01％-4.85％。

Ø ＮＯｘ减少约10％-20％。

Ø 综合降低发电煤耗1.72g/kwh。

5 结语

平电公司2号锅炉智能燃烧优化控制系统一年多的应用表明，针对我国电力市场的特点，研究、开发和应用符合我国电站锅炉实际运行情况的，具有自主知识产权的燃烧优化控制软件是实现燃煤电厂节能环保、安全经济运行的一个重要技术手段，具有显著的经济效益和社会效益，值得推广和应用。

参考文献

[1] 武宝会,师建斌.用DCS实现锅炉燃烧优化的闭环控制［J］.中国电力,.2001,24(10):48～50.
[2] 张毅,丁艳军,张鸿泉等.环保与经济相协调的锅炉运行优化控制［J］.动力工程,2005(5):676～679.

作者简介：

陈涛，工程师，安徽淮南平圩发电有限责任公司生技部,单位地址：安徽淮南平圩发电有限责任公司（232089）,联系电话：（0554）2522152

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