[發明專利]一種鍋爐燃燒多約束多目標優化專家系統及其優化方法

無效

• 申請號: 201010186048.8
• 申請日: 2010-05-28
• 公開（公告）號: CN102261671A
• 公開（公告）日: 2011-11-30
• 發明（設計）人: 王榮虎
• 申請（專利權）人: 王榮虎
• 主分類號: F23N5/00
• 分類號: F23N5/00
• 代理公司: 上海碩力知識產權代理事務所 31251
• 代理人: 郭桂峰

技術領域

本發明屬于能源、環保、信息等技術領域，涉及一種鍋爐燃燒優化專家系統，尤其涉及一種鍋爐燃燒多約束多目標優化專家系統；同時，本發明還涉及一種上述優化專家系統的優化方法。

背景技術

鍋爐燃燒過程中，影響其燃燒熱效率和污染物排放量的因素大部分相同，但對各個因素的具體要求卻往往是矛盾的。在已有的的風煤比尋優方法中，有的可以提高燃燒熱效率，卻增加了污染物的排放，加重了環境污染；有的集中在減少環境污染而忽略了鍋爐的燃燒熱效率。

目前采用的DCS控制調節往往無法完全針對鍋爐燃燒的特點控制最佳運行工況，?機組的運行性能在很大程度上取決于運行人員的經驗和操作，?鍋爐燃燒優化系統可以使鍋爐DCS的控制調節能力得以提高，減少操作人員的人為影響。

將人工智能方法引入了燃燒優化領域也是一種新穎的做法：電站鍋爐燃燒優化專家系統主要是利用鍋爐運行數據和一系列燃燒試驗數據，將燃燒過程視為一個“黑箱”，只關注輸入參數和輸出參數的關系，建立和測試針對機組的數學模型，通過仿真測試的模型將作為預測模型投入實際運行。

人工智能建模是通過對燃燒現象進行實時監視，對一個“控制專家”在解決燃燒優化問題時的思路、方法、經驗和策略的模擬。專家系統包括知識庫、推理機、動態數據庫和過程輸人輸出接口等基本組成部分。采用智能算法進行全局搜索以確定鍋爐各種操作參數的最佳值，使鍋爐內燃燒過程中的溫度、壓力、之間相互耦合，實現多元優化，達到整體最優。

通過使用上述技術能使得鍋爐燃燒優化系統中的鍋爐能效和污染物排放控制免除人工配置，能從繁多的實時技術數據中分析出最優配置方案，再進行自動調整，實現了實時的自動優化。

中國專利CN200710173267.0揭示了一種節能技術領域的燃煤工業鍋爐運行優化指導系統，包括：數據通訊接口、數據處理模塊、系統顯示模塊、鍋爐實時效率處理模塊和運行優化指導模塊。其中：數據通訊接口從鍋爐控制系統中接受實時運行數據并傳輸給數據處理模塊，數據處理模塊對接收的數據進行檢驗和濾波；鍋爐實時效率處理模塊處理得出鍋爐排煙熱損失、物理未完全燃燒熱損失和鍋爐實時效率，并傳輸給運行優化指導模塊和系統顯示模塊將實時風煤比與鍋爐最優風煤比上下限值進行比較，同時將實測排煙溫度與鍋爐排煙溫度高限值進行比較，并將比較結果傳輸到系統顯示模塊，發出運行指導操作指令；系統顯示模塊負責顯示數據。該技術方案沒有有效解決上述問題。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是：提供一種鍋爐燃燒多約束多目標優化專家系統，可實現鍋爐燃燒的整體優化。

另外，本發明還提供上述鍋爐燃燒多約束多目標優化專家系統的燃燒優化方法。

為解決上述技術問題，本發明采用如下技術方案：

一種鍋爐燃燒多約束多目標優化專家系統，用以優化鍋爐的燃燒工況；其包括：

分布式控制系統DCS，用于獲取鍋爐的實時工況數據，并控制調節鍋爐的工況參數；

工業煤種分析模塊，用于分析燃燒用煤的成分及性質；

環境污染物監測系統，用于獲取鍋爐的環境污染物排放數據；

自尋優系統，用于根據實時工況數據與環境污染物排放數據在鍋爐燃燒模型庫中尋找最接近的成熟案例；

歷史數據庫，用于儲存鍋爐燃燒參數歷史數據及對應的其他模塊記錄的歷史數據；

鍋爐燃燒模型庫，包括若干鍋爐的燃燒模型；

鍋爐優化專家系統服務端程序，用于尋找達到鍋爐目標工況的參數，并把調節后的工況參數輸出至DCS；

人機界面，用于參數配置的輸入與實時工況/歷史報表的輸出。

作為本發明的一種優選方案，所述自尋優系統包括：

案例推理模塊，用以根據DCS的工況數據與環境污染物監測系統的污染物排放數據，在所述鍋爐燃燒模型庫中的燃燒模型尋找最接近的成熟案例；

目標工況調節模塊，用以根據上述最接近的成熟案例調節控制參數，尋找達到鍋爐目標工況的參數。

作為本發明的一種優選方案，所述案例推理模塊包括

近似案例查詢單元，用以根據DCS的工況數據與環境污染物監測系統的污染物排放數據，在所述鍋爐燃燒模型庫中的燃燒模型尋找最接近的成熟案例；

最優解案例保存單元，用以保存經過目標工況調節模塊調節后得到的新的案例作為燃燒模型。

作為本發明的一種優選方案，所述案例推理模塊還包括成熟案例庫更新單元，用以更新所述鍋爐燃燒模型庫中的現有燃燒模型的參數、或增加新的燃燒模型。