锅炉燃烧系统变分模态分解建模方法研究

建立准确的燃烧系统模型是实现锅炉燃烧优化的基础。针对现有建模方法多步预测精度不足的问题,提出一种锅炉燃烧系统变分模态分解(VMD)建模方法。该方法将传统单个模型的预测方式转换为基于数据分解的混合模型预测方式。首先,采用VMD将输出信号分解为多个规律变化的平稳序列,以降低数据的复杂度。然后,针对每个模态信号,利用在线最小二乘支持向量机算法和时间序列预测算法分别建立预测模型。最后,通过合成得到最终的预测结果。仿真结果表明,该方法有效提升了燃烧模型的单步和多步预测精度,可以为实现锅炉闭环燃烧优化控制奠定良好基础。该方法有助于解决常规燃烧系统建模方法中只关注单步预测误差而忽视多步预测误差的问题。

基于EMD的锅炉燃烧系统自适应动态 模型优化研究

锅炉燃烧系统的建模是实现锅炉节能减排的基础,为实现燃煤锅炉节能减排,针对现有建模方法多步预测精度不足问题,采用经验模态分解算法把复杂的输出信号转化为多个具有周期性规律或趋势相对平稳的模态信号,降低数据复杂度,基于K近邻联合互信息法得出迟延时间,提出基于动态时间规整距离进行在线更新的最小二乘支持向量机算法,并进行锅炉燃烧系统的建模,基于锅炉实际运行数据的仿真结果表明,该方法可以有效提高模型的自适应能力和多步预测精度,为后续实现闭环燃烧优化控制打下了良好基础。

基于人工智能的火电厂锅炉燃烧系统故障预测与诊断

火力发电厂锅炉系统的可靠性和效率直接影响整个发电系统的性能和稳定性,因此提出一种基于人工智能的火电厂锅炉燃烧系统故障预测与诊断方法,结合自适应控制的智能冷却系统和数字孪生技术,实现对锅炉温度的精确控制和故障预测。智能冷却系统通过比例-积分-微分(Proportional Integral Derivative,PID)控制算法动态调节冷却介质的流量,保持锅炉在最佳温度范围内运行。利用数字孪生技术构建锅炉系统的虚拟模型,与实际系统实时同步,进行状态监测和故障预测。结果表明,该系统能够快速响应温度变化,保持系统稳定,有效预防故障的发生,提高了锅炉系统的运行效率和可靠性。

基于大数据挖掘的锅炉燃烧系统经济性分析与多目标优化

随着数字化时代的来临,大数据技术在各个领域中的应用越来越广泛,锅炉燃烧系统作为工业生产中不可或缺的能源转化设备,其经济性和高效性对于企业的运营和环境保护都至关重要,基于大数据挖掘的锅炉燃烧系统经济性分析与多目标优化成为一个备受关注的研究方向。基于此,本文简单讨论基于大数据挖掘的锅炉燃烧系统经济性分析与多目标优化价值,深入探讨优化要点,以供参考。

火电厂锅炉燃烧系统局限性及改造策略研究

以火电厂某型亚临界锅炉为研究对象,发现其在运行时存在NOx排放量偏高、燃烧区易结渣、煤粉细度和均匀性不足、燃烧不充分等局限,针对以上问题改造锅炉燃烧系统以及其他配套功能,具体措施包括优化煤质、使用乏风送粉系统代替热风送粉系统、校正磨煤机出力、改造锅炉燃烧器、改进煤粉燃烧方式。

锅炉燃烧系统运行优化的措施研究

随着火力发电厂在电力市场中的应用越来越广泛,对其进行了长期的研究。在变负荷、变煤种的运行背景下,燃烧系统的性能好坏,不但直接影响到企业的经营消耗与收益,还直接影响到锅炉的使用寿命。为此,要在深度调峰条件下,积极进行锅炉的燃烧优化,以便让操作人员能够获得更多的燃烧调节经验,优化技术应用,推动火力发电厂的长期发展。

多变量预测控制在锅炉燃烧系统中的应用

针对锅炉燃烧系统多变量、强耦合、强干扰、大滞后的复杂特性,采用基于状态空间模型的预测控制算法设计多输入多输出预测控制器,以一个控制目标为主,同时协调处理多个控制目标的优化方法,很好地实现了锅炉燃烧控制的三大主要任务,从而为这一复杂系统的过程控制提供了一种新的思路;文中还详细研究了预测控制器关键参数对控制性能的影响规律,据此优选参数,可以获得很好的控制效果。

循环流化床锅炉燃烧系统的自抗扰控制器优化设计

循环流化床锅炉燃烧系统是典型的具有非线性、大滞后、强耦合特性的系统,很难建立准确的数学模型,常规的控制方法难以取得良好的控制效果.自抗扰控制器具有结构简单,不依赖被控对象具体模型等优点,易于工业现场应用.本文为某国产75 t/h循环流化床锅炉燃烧系统设计自抗扰控制器,使用非支配排序果蝇算法对控制器参数进行基于ITAE指标、调节时间和最大控制量的多目标优化.用所设计控制器进行仿真研究,并与非优化的自抗扰控制器和基于预期动态的PI控制器进行比较.结果表明,所设计控制器效果最优,可以更有效地对通道间的耦合进行估计和补偿,具有更强的解耦能力.

基于CARIMA模型的自适应预测函数控制在锅炉燃烧系统中的应用

针对目前火电厂锅炉燃烧控制系统的大滞后、强耦合、变工况等突出问题,提出了一种基于卡尔曼(CARIMA)模型的自适应预测函数控制方法。该方法先利用预测模型得到系统未来时刻输出,然后将设定输出值和预测值间的预测误差变化率作为自适应控制器的输入,控制器利用最小二乘算法推理得到控制输出。当被控对象模型参数未知或渐时变时,该方法通过实时辨识过程模型的参数来实时修正预测函数控制器的参数,这样可以进一步提高预测函数控制方法的控制品质,提高锅炉的燃烧效率。仿真实验表明,自适应预测函数控制是一种计算简单、鲁棒性和适应性较强、控制精度高的控制方法。

锅炉燃烧系统的模糊预测控制

将模糊控制和预测控制相结合,提出了一种新型的模糊预测控制方案,应用于非线性、大延迟、强耦合的锅炉燃烧系统中,并运用风/煤比模糊自寻优控制方法来提高锅炉燃烧的效率。通过仿真实验,结果表明该方案的适应性和鲁棒性都很强,具有很大的工程实用价值。

基于迭代启发式动态规划的锅炉燃烧系统的优化控制

对锅炉燃烧系统进行径向基函数(RBF)神经网络建模,利用基于RBF神经网络的迭代启发式动态规划(HDP)算法对锅炉燃烧系统进行优化控制,并对神经网络初始权值和效用函数进行改进后与传统的HDP算法进行比较分析。

基于isPSO的锅炉燃烧系统PIDNN解耦控制

针对传统的解耦方法对实际工业生产过程中的多变量、非线性、强耦合系统解耦效果不理想的问题,提出了改进的简化粒子群(isPSO)算法与PID神经网络(PIDNN)相结合的方法。PIDNN训练用于消除回路间的耦合,其连接权值由简化粒子群算法学习优化。该isPSO算法能克服PIDNN易陷入局部收敛的缺点,而且与基本PSO算法相比,搜索到最优值的概率更高。采用的小步长线性递减惯性权重和增加的极值扰动算子,则加速了对PIDNN权值的优化。通过对强耦合对象火电厂锅炉燃烧系统的仿真表明,该方法具有更好的控制品质:鲁棒性强、跟踪快、解耦效果好,为实际应用中强耦合系统的改进提供了理论依据。

锅炉燃烧系统自动控制节煤率的计算方法

利用分散控制系统(DCS)的强大数据采集和历史数据存储功能,提出了一种电站锅炉燃烧系统实现自动控制后的节煤率计算方法,该方法计算简单、实用、准确。

基于遗传算法优化的锅炉燃烧系统鲁棒控制器设计

采用辐射能信号的H∞鲁棒控制,对解决燃烧系统的大时滞、大惯性和非线性问题,有较好的表现。但在控制器设计过程中,加权函数的选取是一个难点,多依靠设计人员的经验反复尝试,一般也得不到最优的结果。加入了遗传优化算法,运用其全局搜索优化特点进行加权函数的选取,从而设计基于遗传算法优化的锅炉燃烧控制系统的H∞鲁棒控制器。仿真表明,采用遗传算法获取加权函数是可行的,可获得较为理想的系统控制性能和鲁棒性。

神经网络在锅炉燃烧系统辨识中的应用

对典型的多输入多输出、非线性、动态、有时延的供暖锅炉进行了仿真研究,建立,了基于动态BP网络和Elman网络的辨识模型,并对辨识结果进行了误差分析,结果表明:神经网络在锅炉燃烧系统具有比较高的辨识精度,有着广阔的应用前景。

模糊预测控制在热电厂锅炉燃烧系统中的应用

本文将模糊控制和预测控制结合起来,设计了一种适用于蒸汽压力调节的模糊预测控制器,并运用风/煤比模糊自寻优控制器来提高热电厂锅炉燃烧的效率。通过仿真研究,验证了此控制器的适应性和鲁棒性。

基于在线支持向量机的锅炉燃烧系统动态建模

通过燃烧优化提高电站锅炉效率并降低NO_x排放,是实现电厂节能减排的重要手段。目前大多数的燃烧优化方法都是基于锅炉燃烧系统的稳态模型,因而难以实现动态变负荷情况下的燃烧优化。针对该问题,提出了一种改进的在线自适应最小二乘支持向量机动态建模算法。该算法首先进行离线的支持向量筛选,不仅减少了建模所需样本数,也确保了支持向量的稀疏性;然后,采用替换、新增、删除3种支持向量的在线更新策略,使算法能够更好地适应对象特性的变化。将上述算法应用于建立某600 MW机组锅炉燃烧系统的动态模型。仿真结果表明,所建模型能够准确反映锅炉效率和NO_x排放随负荷变化的动态特性。相比原有基于在线最小二乘支持向量机建立的稳态模型,其具有更高的精度和预测能力。同时,该模型结构简单、在线计算量小,为进一步研究锅炉燃烧动态优化控制策略奠定了基础。

关于锅炉燃烧系统的优化控制研究

在锅炉燃烧效率的优化中,由于锅炉燃烧系统存在多变量、大滞后、强耦合以及其它扰动变量等问题,传统的PID控制和预测控制存在明显缺点,造成多变量解耦控制理想完全解耦难以实现,模型失配等问题。为提高锅炉燃烧系统动态和稳态性能,提出了一种新型多变量PID控制和预测函数控制(PFC)结合的控制策略。PFC性能指标引入预测输出误差项,利用PID指标改变传统PFC优化过程。仿真结果分析显示,改进PID预测函数控制器具有较好的稳定性和较高的效率。同时上述控制策略对于混合锅炉燃烧系统控制具有较高的实际应用意义。

锅炉燃烧系统专家模糊控制的实现

专家模糊控制系统是基于模糊集理论和专家系统的一种新型智能控制系统，它集中了两种控制策略的优点，使得系统的性能大大提高。本文看重阐述锅炉燃烧系统专家模糊控制方案的设计与实现，实际运行结果证实了该方案的可行性。

多变量解耦内模控制研究及在锅炉燃烧系统中的应用

针对锅炉燃烧系统存在的多变量耦合及大时滞的特点,提出了多变量解耦内模控制算法。使燃烧控制中受控变量—蒸汽压力、烟气成分(经济燃烧指标)和炉膛负压与操纵变量—燃料量、送风量和引风量组成的燃烧系统控制方案满足:燃料与送风量之间保持一定的比值从而保证燃烧的经济性和锅炉的安全运行;引风量与送风量相适应,保证炉膛负压在一定的范围内。仿真结果表明了算法的可行性和有效性。