高锅炉运行效率，降低排放，具有投资少风 险小效果明显的优点，因而成为很多电厂首选的燃烧优化技术。近几年来，随着锅炉燃 烧在线检测诊断技术的发展，许多以前难以测得重要燃烧参数例如炉膛燃烧截面的 浓度与温度分布值都变成了实实在在精确的在线数据被送到以及燃烧优化软 件。应用实践证明，第类与第二类技术的结合可以取得事半功倍的效果。第类技术直 接服务于第二类技术。 世纪年代末期和年代初期，随着我国电厂节能降耗措施的推行，电厂开 始普遍关注锅炉燃烧优化技术，通过燃烧优化降低锅炉煤耗，提高火电厂发电效率。世 纪年代中期和末期，随着测量技术的发展，许多企业研制开发了系列重要的影响锅 炉燃烧参数的在线测量仪表，如飞灰含碳量在线检测装置煤粉浓度细度在线检测装置 煤质成分在线检测装置锅炉火焰监测系统等。同期，随着人工智能技术的发展，在分散 控制系统层面上控制逻辑的优化，先进的人工智能技术在锅炉燃烧优化上应用的研究 也开始受到了广大科研人员的关注。世纪年代末期，随着社会对环境的关注，电站 锅炉燃烧优化已由最初的以安全性经济性为目标的优化发展到经济性安全性环保并 举的时期。电子信息技术人工智能技术给电站锅炉燃烧优化注入了新的活力，锅炉燃烧 优化技术进入新的快速发展时期。 我国研究电站锅炉燃烧优化技术的高校研究所企业工程公司有近千家，这近千 家单位可分为两类。企业工程公司为类，大都从实用角度出发，重点研究开发影响锅 炉燃烧参数的测量监测仪表。高校科研院所侧重于从理论角度出发，重点研究新的控 制技术在电站锅炉燃烧优化上的应用。不过这样划分并不绝对。现在，这样的界限并不是 很明显。高校科研院所也开始研制影响锅炉燃烧参数检测监测的产品。而企业工程 公司也开始关注新的控制技术在锅炉燃烧优化上的应用。 国外的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 好的成绩。如德国西门子公司的产品美国公司的。 但是国外产品对于中国市场来说存在两个方面的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的服务需求。 炉膛温度测量技术的现状和缺点 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 的测量装置，但由于其固有的缺点，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，这些技术存在的缺点是 接触式伸缩式温度计 目前及以上机组的锅炉均配供有价格昂贵的测量炉膛出口烟气温度的伸缩式 温度计，但由于探针深入炉膛很长，笨重易变形卡涩，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，目前常见的辐射式温度计主要 是红外式温度计，它测量表面或区域的红外光强度。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的存在，因此，组成的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的应用。 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的可见光包栝 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的图象处理，从而得到炉 膛内烟气的温度分布。由于受飞灰颗粒成分浓度和分布的影响，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的不确定性。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。从而使这类系统在炉膛烟温测量的工程 实际应用中受到限制。 四项目的理论和实践依据 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的前提下，追求 尽可能高的锅炉效率或者在保证锅炉效率定的前提下，采用尽可能低的污染排放控制 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。 燃烧优化的目标是在锅炉的负荷煤种以及其它相关设备和参数的约束下，实时寻找 最优的锅炉配风配煤以及有关参数的设定值，以达到最佳的燃烧运行方式，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，实现锅炉的经济 环保运行。 锅炉的燃烧效率和污染物排放特性主要是由两个方面决定的 锅炉的设计制造水平 锅炉的操作运行水平 由此相应地有锅炉燃烧优化技术的两种主要方式 改造锅炉的设计制造水平。燃烧优化技术在设备层面，通过对燃烧器受热面等的改 造实现锅炉的燃烧优化调整。 提高锅炉的运行操作水平。通过在线检测锅炉燃烧的重要参数，指导运行人员调节锅 炉燃烧。同时在的基础上，作为锅炉运行的监督控制系统，通过采用先进的控制逻辑 控历史数据，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的关系模型，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的配风配煤运行方式，以此作为专家燃烧 运行经验，指导锅炉燃烧调整，实现锅炉燃烧系统的优化运行。 神经网络强大的非线性映射能力，使其成为复杂系统致逼近建模的首选工具。基于 历史数据和试验数据，使用神经网络算法建立机组在不同的干扰量负荷，环境温度下， 锅炉各可调量，如次风压，二次风压及不同的二次风门开度组合，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的非线性动态模型。 利用神经网络对锅炉燃用煤种锅炉运行参数之间的函数关系锅炉的低排放特 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的关系，从而明确如何调节输入变量数值来改变输出 值，更好的达到调节目的。 在锅炉燃烧特性建模完成的基础上，利用遗传算法模拟退火方法等全局寻优算法在 可行域内对锅炉的最佳燃烧工况进行寻优，获得不同煤种下各燃烧参数的最佳设定值，可 以指导实现燃烧优化控制。系统可实现低高效燃烧的在线控制，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的控制定值，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的限制要求。 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的基因传给下代。随着时间的推移，确定最强的 或最佳的定值族。 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 二次风压总燃料量各层煤粉流量燃烧器摆角等组成的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的其它约束关系和表示优化操作向量的约束范围。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的优化控 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的试 验，具有试验工作量小信息量丰富试验方案程序化的特点，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的共同影 响，通过合理的试验次数分析各因素及其交互作用对试验指标的影响，并按其重要程度找 出主次关系，确定最佳的运行参数。 模型的自适应技术 锅炉燃烧是个非线性的动态过程，如果只是建立线性模型或者稳态模型，往往不能进 行很好的燃烧优化。入炉煤种的不稳定，再加上锅炉检修积灰结渣等因素的影响，使得 在性能试验数据基础上建立的锅炉模型失配严重，所以如何利用最新的燃烧数据进行模型 的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的关键。相对于国外燃煤 电站锅炉，我国电站锅炉具有煤质多变，负荷变化大的特点，导致些进口的燃烧优化控制 软件在国内应用存在适应性差的问题。 锅炉燃烧优化系统采用自适应技术，根据锅炉最新的燃烧过程更新样本数据，在线修 正燃烧优化数学模型，将运行中出现的新的工况点加入模型，使模型随着时间的推移 得到不断的扩充和完善，同时保证模型与变化的锅炉特性相匹配，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的大量来自的运行数据，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 污染物排放的控制目标量如锅炉效率飞灰含碳排放等之间的多变量非线性动 力学模型。 采用基于神经网络建模与多目标遗传算法优化的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的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 响锅炉燃烧特性的