1、“.....高校科研院所也开始研制影响锅炉燃烧参数检测监测产品。而企业工程公司也开始关注新控制技术在锅炉燃烧优化上应用。国外人工智能控制算法已经在电站锅炉燃烧优化上实现了大规模工业应用，取得较好成绩。如德国西门子公司产品美国公司。但是国外产品对于中国市场来说存在两个方面问题是国外产品不太适应国内电厂实际运行情况二是国外产品价格昂贵，般在四五百万甚至千万人民币不等，而且其服务费用高昂，再加上路途遥远导致难以快速响应客户服务需求。炉膛温度测量技术现状和缺点正因为炉膛温度测量如此重要，长期来人们进行了大量研究，开发出了各种不同原理测量装置，但由于其固有缺点，应用情况直不佳，甚至大部分锅炉上至今仍是个空白，使锅炉燃烧监控失去了个重要依据。传统炉膛温度测量装置主要有接触式伸缩式温度计和非接触式两类，而非接触式常见有辐射式温度计和光谱图象检测系统，这些技术存在缺点是接触式伸缩式温度计目前及以上机组锅炉均配供有价格昂贵测量炉膛出口烟气温度伸缩式温度计，但由于探针深入炉膛很长......”。

2、“.....故障率高，因此，许多电厂实际上已停用。此外，探针受耐温限制，般仅在锅炉启动时伸入炉膛测量出口烟气温度，当烟温达到定值时，必须马上退出炉膛，因此，其允许使用温度范围和作用也有限。辐射式温度计众所周知炉膛烟气辐射大多不在可见光范围内，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，测量误差大被测量区域也存在很大不确定性。加上采光系统复杂，结焦或积灰使镜头保养困难，可靠性差，价格昂贵......”。

3、“.....四项目理论和实践依据锅炉燃烧优化本质上是个多目标优化问题。在保证污染排放不超标前提下，追求尽可能高锅炉效率或者在保证锅炉效率定前提下，采用尽可能低污染排放控制策略或者在锅炉效率和污染排放之间达到最佳折中，使综合成本最低。燃烧优化目标是在锅炉负荷煤种以及其它相关设备和参数约束下，实时寻找最优锅炉配风配煤以及有关参数设定值，以达到最佳燃烧运行方式，指导锅炉燃烧调整，提高锅炉燃烧运行效率，降低发电煤耗，同时减少污染物排放，实现锅炉经济环保运行。锅炉燃烧效率和污染物排放特性主要是由两个方面决定锅炉设计制造水平锅炉操作运行水平由此相应地有锅炉燃烧优化技术两种主要方式改造锅炉设计制造水平。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。提高锅炉运行操作水平。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。同时在基础上，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......”。

4、“.....这类燃烧优化技术发展迅速。就目前实现燃烧优化方法与手段而言，我们方面需要将先进控制理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量，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......”。

5、“.....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。五技术特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......”。

6、“.....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温度关系如下,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炉上安装发生器必须在水冷壁弯管开孔带来麻烦。通过特殊算法计算炉膛温度场图为典型个发射点，个接收点，锅炉炉膛温度测量系统配置图。图典型炉膛温度测量系统配置图发，收通过测量得到个通道上烟气平均温度，再经计算机特殊算法处理得到炉膛温度场分布图，并在显示器上呈现出来，指导运行人员操作......”。

7、“.....分析建立锅炉燃烧优化操作变量如氧量设定给煤机偏移量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。离线建模调试结束后，可在线更新模型并且利用模型进行动态优化控制，通过对风粉氧量等影响锅炉燃烧特性操作变量设定值或偏置进行动态优化调整，实现基于多目标锅炉安全运行低排放运行经济运行。优化结果可以开环操作指导闭环监督控制两种工作模式与机组控制系统相连接。图燃烧过程数学模型实现燃烧优化个关键问题是建立燃烧优化数学模型。由于锅炉炉内煤粉燃烧过程极其复杂，无法用理论方法建立燃烧模型。但是，锅炉燃烧特性必然反映在锅炉燃烧过程数据中，也就是说，锅炉实际燃烧运行数据中蕴涵了锅炉燃烧运行特性。基于数据黑箱建模技术是解决这问题有效方法。人工神经网络种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理算法数学模型。这种网络依靠系统复杂程度......”。

8、“.....从而达到处理信息目。人工神经网络具有自学习和自适应能力，可以通过预先提供批相互对应输入输出数据，分析掌握两者之间潜在规律，最终根据这些规律，用新输入数据来推算输出结果。图燃烧优化系统应用神经网络技术，根据锅炉燃烧过程历史数据，建立锅炉运行工况负荷煤种等配风配煤运行方式和燃烧性能之间关系模型，并采用非线性寻优技术，从模型中找出不同负荷不同煤种下最佳配风配煤运行方式，以此作为专家燃烧运行经验，指导锅炉燃烧调整，实现锅炉燃烧系统优化运行。神经网络强大非线性映射能力，使其成为复杂系统致逼近建模首选工具。基于历史数据和试验数据，使用神经网络算法建立机组在出结果。图燃烧优化系统应用神经网络技术，根据锅炉燃烧过程历史数据，建立锅炉运行工况负荷煤种等配风配煤运行方式和燃烧性能之间关系模型，并采用非线性寻优技术，从模型中找出不同负荷不同煤种下最佳配风配煤运行方式，以此作为专家燃烧运行经验，指导锅炉燃烧调整，实现锅炉燃烧系统优化运行。神经网络强大非线性映射能力......”。

9、“.....基于历史数据和试验数据，使用神经网络算法建立机组在不同干扰量负荷，环境温度下，锅炉各可调量，如次风压，二次风压及不同二次风门开度组合，燃烧器倾角，烟气含氧量给粉偏置等，与锅炉运行性能和效率之间非线性动态模型。利用神经网络对锅炉燃用煤种锅炉运行参数之间函数关系锅炉低排放特性飞灰含碳量特性等进行学习建模。确定输入之后，根据历史数据，训练获得神经网络模型。建立模型之后，可以根据模型分析输入变量与输出变量之间关系，从而明确如何调节输入变量数值来改变输出值，更好达到调节目。在锅炉燃烧特性建模完成基础上，利用遗传算法模拟退火方法等全局寻优算法在可行域内对锅炉最佳燃烧工况进行寻优，获得不同煤种下各燃烧参数最佳设定值，可以指导实现燃烧优化控制。系统可实现低高效燃烧在线控制，对提高锅炉燃烧优化控制水平，降低排放和提高锅炉效率具有重要意义。优化问题燃烧优化系统优化计算最佳控制定值，从而能让运行得到改进，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......”。