一种多个多孔介质燃烧器协调优化运行的方法   0    0

本发明公开了一种多个多孔介质燃烧器协调优化运行的方法，目前实际的生产过程中对各台多孔介质燃烧器的运行，完全依据个人经验，这种情况下的燃烧效率有待提高。本发明方法具体是针对多孔介质燃烧器总台数为h(h＞1)台的生产单位，分别采集各台锅炉生产过程中，负荷及与之相对应的锅炉效率数据，利用数据挖掘技术和并行优化算法，针对每台多孔介质燃烧器的运行参数与燃烧效率间关系，建立特性模型，结合寻优算法对各台多孔介质燃烧器的运行参数优化，以达到最优的目标。

1.一种多个多孔介质燃烧器协调优化运行的方法，其特征在于，该方法的步骤包括：
步骤(1)针对多孔介质燃烧器总台数为h台的锅炉，h>1，分别对各个多孔介质燃烧器采集燃烧特性数据，包括：多孔介质燃烧器最大允许热负荷、一次风量、二次风量、氧量、燃气量、燃气工业分析指标，及与之相对应的燃烧热效率数据，建立数据库；具体的最大允许热负荷数据由设计产品说明书或运行手册获得，其它数据针对各多孔介质燃烧器作试验获得，具体运行参数数值通过实时运行监测系统获取，或直接通过仪器设备测量采集，燃烧热效率通过实验计算获得，实验和计算方法均有行业标准；
步骤(2)分别对每个多孔介质燃烧器采用基于数据的建模算法建模，建立各多孔介质燃烧器燃烧效率的模型，共建立h个模型m1,m2,m3,…,mh；
用于建模样本的输入参数及输出参数表示为 其中xi表示第i组作为输入数据
的多孔介质燃烧器的运行参数，包括：一次风量、二次风量、氧量、燃气量、燃气工业分析指标；yi表示第i组作为输出参数的多孔介质燃烧器的燃烧热效率，N为样本数量，N应大于40，以保证模型的预测能力，在实际数据基础上，建立各多孔介质燃烧器燃烧效率的模型；
所建模型应准确的预测给定多孔介质燃烧器运行参数情况下的相应燃烧热效率，误差应在3％以内；
步骤(3)利用遗传优化算法，结合步骤(2)所建各多孔介质燃烧器燃烧效率模型，进行多个多孔介质燃烧器协调优化运行，具体步骤如下：
a.定义遗传算法初始群体x向量的各维分量，分别为各多孔介质燃烧器运行参数：一次风量、二次风量、氧量、燃气量、燃气工业分析指标；
b.设定遗传算法的搜索目标和迭代次数，搜索目标为各多孔介质燃烧器的燃烧效率之和最高，即燃烧总效率最高；
c.根据锅炉的实际需求总热负荷Qz、各多孔介质燃烧器的最大允许热负荷qi,max，及各多孔介质燃烧器的最大允许热负荷之和
其中总热负荷Qz即各多孔介质燃烧器的实际热负荷之和， qi,z为第i个多孔
介质燃烧器的实际运行热负荷，实际运行热负荷由燃气量、燃气工业分析、一次风量和二次风量计算获得，计算方法为行业标准方法；反之，在已知热负荷及燃气工业指标的情况下，根据行业标准计算获得多孔介质燃烧器所需燃气量，根据燃气量及运行手册所规定的过量空气系数，获得氧量和一次风量及二次风量，进而确定多孔介质燃烧器的运行参数；
设定各多孔介质燃烧器的运行参数寻优范围，设Qk为已初始化好的各台多孔介质燃烧器参数所对应的总热负荷， k为一初始化好的多孔介质燃烧器个数，qk.k为已初始化好的各多孔介质燃烧器的初始化热负荷，已初始化好的多孔介质燃烧器最大允许热负荷为 当qi,k≥(Qz‑Qk)时，qi,k＝(Qz‑Qk)，qi,k为第i台多孔介质燃烧器的初始化热负荷，第i台多孔介质燃烧器之后的多孔介质燃烧器负荷为0，否则第i台多孔介质燃烧器所对应热负荷区间应为：[qi,max,Qmax‑Qz‑Qk,max+Qk]，在此区间上初始化第i台多孔介质燃烧器运行参数个体，使其对应热负荷区间为[qi,max,2Qz‑Qmax‑Qk]；依据以上的步骤初始化群体向量x，并通过步骤(2)所建各多孔介质燃烧器燃烧效率模型，根据初始群体中各多孔介质燃烧器的运行参数，获得各多孔介质燃烧器在初始群体负荷下的燃烧效率，然后根据上一步设定的搜索目标，用遗传算法进行迭代计算，搜索多孔介质燃烧器协调运行的状态；
d.当遗传算法完成迭代次数或找到设定要求的最优时，停止计算获得相应最优的群体向量，即获得最优的各多孔介质燃烧器的协调运行状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的采用基于数据的建模算法建模，建模算法包括支持向量机算法、神经网络算法或贝叶斯算法。