1、题,表示氧量次风各风门开度二次风各风门开度燃尽风各风门开度次风压二次风压总燃料量各层煤粉流量燃烧器摆角等组成优化向量表示机组负荷燃煤热值等不可控干扰向量表示飞灰含碳量排烟温度等可控干扰向量表示机组除效率和氮氧化物之外其它约束关系和表示优化操作向量约束范围。通过对这两目标进行加权，我们还可以得到偏重提高效率或者是偏重降低排放优化控制结果。正交试验多因素试验方法，适用于多因素多指标因素间存在交互作用及具有随机误差试验，具有试验工作量小信息量丰富试验方案程序化特点，能够实现对各影响因素进行组合简化试验。将这种试验方法应用于锅炉燃烧优化，能够掌握了解多种因素共同影响，通过合理试验次数分析各因素及其交互作用对试验指标影响，并按其重要程度找出主次关系，确定最佳运行参数。模型自适应技术锅炉燃烧是个。

2、效提高机组运行效率,降低发电成本,显著降低锅炉污染物排放，并能够监督保障锅炉安全运行。三国内外在相关领域研究和应用现状燃烧优化控制研究和应用现状早在上世纪八十年代末，美国和日本专家就声波测量炉膛烟气温度进行了研究。声波电站锅炉燃烧是个复杂物理化学过程,涉及到燃烧学流体力学热力学传热传质学等学科领域任何与燃烧相关参数检测与燃烧相关设备改造,都可以称为燃烧优化,包括控制逻辑优化控制模型设计。从锅炉燃烧优化技术角度看,锅炉燃烧优化技术可以分为三类第类通过在线检测锅炉燃烧重要参数,指导运行人员调节锅炉燃烧,这类燃烧优化技术目前在国内占据着主导地位。第二类燃烧优化技术是在基础上,作为锅炉运行监督控制系统,通过采用先进控制逻辑控制算法或人工智能技术,实现锅炉燃烧优化随着先进控制和人工智能技术逐步成熟和在工业上成功应用,这类燃烧优化。

3、度关系如下,其中,声音在介质中传播速度气体常数气体绝热指数气体分子量气体温度温度显示炉膛声波发射器声波接收器测点分布图现场安装测点平面二维温度场分布图温度场立体显示图图声波测温系统框图声波测温系统主要有下列核心技术接线盒主机锅炉声源传声器导管输入出系统信号调理器功率放大器显示器多接收器处理技术个声波发生器发出声波可以有多个接收器同时监听，个控制平台可采用多达个发生器和接受器,比起个发生器对个接受器系统来说，不仅简化了系统，更重要是大大减少了锅行得到改进，如提高锅炉效率及减少污染排放，同时满足运行安全性限制要求。燃烧优化系统采用遗传算法来获得最佳定值。是种优化技术，它对生物遗传演化和自然选择进行模拟。本质上，创建计算家族允许交配以及随机变异，将每代中适应性最强基因传给下代。随着时间推移，确定最强或最佳定值族。多目标优化。

4、中国电力企业联合会年全国机组煤耗评比数据，最佳供电煤耗是。机组世界先进水平供电煤耗是。我国当前供电煤耗相当于发达国家年左右平均水平。大部分电厂发电煤耗还有很大提升空间。另方面，我国目前大气污染状况很严重，氮氧化物二氧化碳排放量分别居世界第位和第二位，因此造成了高昂经济成本和环境成本。研究表明大气污染造成经济损失占。造成严重大气污染主要原因也在于我国以燃煤为主能源结构，煤炭能源占整个能源左右，大气污染中烟尘和二氧化碳排放量二氧化硫氮氧化物来自于燃煤。截至年底，中国环境统计煤炭消费总量达到了亿吨，其中火电燃煤量达亿吨，占总煤炭消费以上，成为最大消费途径。燃煤价格上涨和污染排放限制,使国内燃煤电站面临着提高锅炉效率与降低污染排放双重要求，迫切需要面向节能降耗与降低污染安全运行生产过程优化控制与调度方法。锅炉燃烧优化技术能够有。

5、点整个燃烧优化控制系统由声波测温诊断系统和基于人工智能建模优化控制算法软件包构成，其核心结构如图所示。左侧上部,是广泛存在于图燃烧优化系统软件结构或中机组常规运行数据，左侧下部,是声波测温得到炉膛温度场数值，中间部分是基于常规运行数据和声波测量数据多目标燃烧优化软件。其中前两部分都通过开放协议送达优化部分，后两部分则是本项目所独有技术，而第二部分则是火电厂极其重要而有难度很大种热工测量技术重大突破，它推广应用必将对我国电站锅炉安全节能和减排产生重大影响。下面就对后两部分略做介绍。声波测温工作原理早在上世纪八十年代末，美国和日本专家就声波测量炉膛烟气温度进行了研究。声波测温原理是基于声音传播速度直接随介质温度而变化。图为声波测温系统原理图。图声波测温系统原理图由热力学中气体方程和声学中声波波动方程推导出声波传播速度和介质。

6、线性动态过程，如果只是建立线性模型或者稳态模型,往往不能进行很好燃烧优化。入炉煤种不稳定，再加上锅炉检修积灰结渣等因素影响,使得在性能试验数据基础上建立锅炉模型失配严重,所以如何利用最新燃烧数据进行模型在线自适应修正和建模显得格外重要，也是成功进行燃烧优化关键。相对于国外燃煤电站锅炉,我国电站锅炉具有煤质多变，负荷变化大特点，导致些进口燃烧优化控制软件在国内应用存在适应性差问题。锅炉燃烧优化系统采用自适应技术，根据锅炉最新燃烧过程更新样本数据，在线修正燃烧优化数学模型，将运行中出现新工况点加入模型，使模型随着时间推移得到不断扩充和完善，同时保证模型与变化锅炉特性相匹配，使燃烧优化系统滚动更新，保证优化效果长期有效。总体方案首先利用历史数据站存储大量来自运行数据，建立锅炉操作变量如氧量设定磨煤机偏置风量偏移量等干扰变量与。

7、术发展迅猛。第三类燃烧优化技术在设备层面,通过对燃烧器受热面等改造实现锅炉燃烧优化调整。上述三类技术在实际中各有优点和应用但其中第二类技术不需要对锅炉设备进行任何改造,能够充分利用锅炉运行数据,在控制基础上,通过先进建模优化控制技术应用,直接提高锅炉运行效率,降低排放,具有投资少风险小效果明显优点,因而成为很多电厂首选燃烧优化技术。近几年来，随着锅炉燃烧在线检测诊断技术发展，许多以前难以测得重要燃论完善数学模型与功能强大软件进步实用化，另个关键问题是缺乏对炉膛燃烧区域火焰中心直接数据获取比如温度场以及浓度值。由于无法实现对炉膛燃烧参数进行精确测量，无法对炉内燃烧状况进行实时监测和诊断，这导致现有燃烧优化项目完成并投入运行之后取得效果基本上都不是很显著。众所周知，依靠传统测量仪表例如氧化锆探头探头无法在炉膛燃烧区域直接测。

8、积灰结渣等因素影响,使得在性能试验数据基础上建立锅炉模型失配严重,所以如何利用最新燃烧数据进行模型在线自适应修正和建模显得格外重要，也是成功进行燃烧优化关键。相对于国外燃煤电站锅炉,我国电站锅炉具有煤质多变，负荷变化大特点，导致些进口燃烧优化控制软件在国内应用存在适应性差问题。锅炉燃烧优化系统采用自适应技术，根据锅炉最新燃烧过程更新样本数据，在线修正燃烧优化数学模型，将运行中出现新工况点加入模型，使模型随着时间推移得到不断扩充和完善，同时保证模型与变化锅炉特性相匹配，使燃烧优化系统滚动更新，保证优化效果长期有效。总体方案首先利用历史数据站存储大量来自运行数据，建立锅炉操作变量如氧量设定磨煤机偏置风量偏移量等干扰变量与反应锅炉燃烧经济性安全运行污染物排放控制目标量如锅炉效率飞灰含碳排放等之间多变量非线性动力学模型。采用基。

9、，获得数据。因为它们在摄氏炉温下都会熔化。要想获得这些数据，现有做法是在锅炉尾部烟道空气预热器附近安装氧化锆探头，获取间接数据，再结合热力试验经验公式从而修正推算出炉膛燃烧区域温度浓度。由于炉膛漏风氧化锆仪表随机误差以及其它锅炉缺陷，注定这种推算值与实际测量值有很大偏差，锅炉燃烧优化系统采用这种有很大误差数据后，必然导致优化效果大打折扣。炉膛内是否均衡燃烧是实现锅炉最优效率最优经济指标绝对前提，而这又追溯到风粉是否在燃烧前均匀混合如何取得最优风粉比动态值。而这些重要数据缺乏给实时燃烧优化控制带来极大难题与挑战。依照传统优化调节方法与测量手段，在做优化调整之前无法得知这些工况具体数据，而调整之后又无法及时准确地验证优化效果。在声波测温诊断系统发明之后，这些问题便迎刃而解。它可以在较短时间内告诉我们锅炉优化调整效果。五技术。

10、风压总燃料量各层煤粉流量燃烧器摆角等组成优化向量表示机组负荷燃煤热值等不可控干扰向量表示飞灰含碳量排烟温度等可控干扰向量表示机组除效率和氮氧化物之外其它约束关系和表示优化操作向量约束范围。通过对这两目标进行加权，我们还可以得到偏重提高效率或者是偏重降低排放优化控制结果。正交试验多因素试验方法，适用于多因素多指标因素间存在交互作用及具有随机误差试验，具有试验工作量小信息量丰富试验方案程序化特点，能够实现对各影响因素进行组合简化试验。将这种试验方法应用于锅炉燃烧优化，能够掌握了解多种因素共同影响，通过合理试验次数分析各因素及其交互作用对试验指标影响，并按其重要程度找出主次关系，确定最佳运行参数。模型自适应技术锅炉燃烧是个非线性动态过程，如果只是建立线性模型或者稳态模型,往往不能进行很好燃烧优化。入炉煤种不稳定，再加上锅炉检。

11、神经网络建模与多目标遗传算法优化系锅炉燃烧优化系统在线进行过程优化,同时在线模型参数可以根据新稳态实时数据或测试数据滚动更新，及时修正更新在线模型参数。离线建模调试结束后，可在线内，因此，目前常见辐射式温度计主要是红外式温度计，它测量表面或区域红外光强度。由于炉膛烟气是气态发光，温度分布不均匀，成分不固定，再加上飞灰颗粒辐射存在，因此，组成光谱波长和穿透力等不确定，从而导致被测区域不确定，测量误差大。由于上述缺点影响了辐射式温度计在锅炉炉膛烟气温度测量领域应用。飞灰颗粒辐射光谱测量这类温度测量系统是利用图像检测炉膛烟气中主要是飞灰颗粒辐射可见光包栝定波长红外光，以提高温度测量上限，经计算机进行极其复杂图象处理，从而得到炉膛内烟气温度分布。由于受飞灰颗粒成分浓度和分布影响，镜头污染以及复杂图象处理算法等影响，测量误差大被。

12、应锅炉燃烧经济性安全运行污染物排放控制目标量如锅炉效率飞灰含碳排放等之间多变量非线性动力学模型。采用基于神经网络建模与多目标遗传算法优化系锅炉燃烧优化系统在线进行过程优化,同时在线模型参数可以根据新稳态实时数据或测试数据滚动更新，及时修正更新在线模型参数。离线建模调试结束后，可在线利用器对个接受器系统来说，不仅简化了系统，更重要是大大减少了锅行得到改进，如提高锅炉效率及减少污染排放，同时满足运行安全性限制要求。燃烧优化系统采用遗传算法来获得最佳定值。是种优化技术，它对生物遗传演化和自然选择进行模拟。本质上，创建计算家族允许交配以及随机变异，将每代中适应性最强基因传给下代。随着时间推移，确定最强或最佳定值族。多目标优化问题,表示氧量次风各风门开度二次风各风门开度燃尽风各风门开度次风压二。

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