[發(fā)明專利]一種生物質(zhì)爐燃燒優(yōu)化的方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201210245039.0
• 申請(qǐng)日: 2012-07-16
• 公開（公告）號(hào): CN102750424A
• 公開（公告）日: 2012-10-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 薛安克;楊慧敏;陳云;鐘哲科;王俊宏;王春林
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 杭州電子科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F17/50
• 分類號(hào): G06F17/50;G06F17/30
• 代理公司: 杭州求是專利事務(wù)所有限公司 33200
• 代理人: 杜軍

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于信息與控制技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種生物質(zhì)爐的燃燒優(yōu)化的方法。

背景技術(shù)

生物質(zhì)爐燃燒優(yōu)化的方法是節(jié)能減排的重要技術(shù)手段，其目標(biāo)是在一定的負(fù)荷(生物質(zhì)燃料給料速度)條件下，通過調(diào)整生物質(zhì)爐配風(fēng)的運(yùn)行參數(shù)而獲得高效率、低污染排放的運(yùn)行狀態(tài)。生物質(zhì)爐的配風(fēng)參數(shù)的搭配對(duì)生物質(zhì)爐燃燒狀態(tài)有直接的影響，不同的配風(fēng)、氧量等操作參數(shù)的配置會(huì)直接導(dǎo)致不同的燃燒效率及污染氣體的排放量的情況。對(duì)于給定的生物質(zhì)爐，在一定的負(fù)荷條件下，針對(duì)不同的燃燒狀態(tài)特征指標(biāo)，存在一種最優(yōu)的配風(fēng)方案，能夠使相應(yīng)燃燒狀態(tài)的特征指標(biāo)最優(yōu)化，但是，生物質(zhì)爐的操作參數(shù)間有著復(fù)雜的耦合關(guān)系，要找到最優(yōu)的配風(fēng)并不容易。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，自動(dòng)化程度也在不斷提高，但是生物質(zhì)爐燃燒優(yōu)化控制問題還沒有很好的得到解決。

實(shí)際中生物質(zhì)爐的燃燒優(yōu)化主要是靠工作人員經(jīng)驗(yàn)運(yùn)行，因此實(shí)際運(yùn)行中的參數(shù)配置還存在較大的提升空間，而且不能實(shí)現(xiàn)根據(jù)生物質(zhì)爐燃燒的實(shí)時(shí)變化情況進(jìn)行在線的優(yōu)化。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目標(biāo)是針對(duì)生物質(zhì)爐燃燒優(yōu)化中的難題，提出一種具有自學(xué)習(xí)能力的燃燒優(yōu)化方法，優(yōu)化內(nèi)容兼顧了經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性。

本發(fā)明方法通過機(jī)器學(xué)習(xí)，在大量不同的運(yùn)行參數(shù)組合中，挖掘出運(yùn)行參數(shù)與燃燒狀態(tài)的特征指標(biāo)間的關(guān)系模型，再結(jié)合優(yōu)化算法進(jìn)行生物質(zhì)爐的燃燒優(yōu)化是非常有潛力的方法。如何使該方法真正達(dá)到生物質(zhì)爐燃燒生產(chǎn)實(shí)際的要求，是困擾工程技術(shù)人員的難題，主要難題包括，如何提高模型的預(yù)測(cè)和泛化能力，如何提高模型的增量學(xué)習(xí)能力，如何豐富燃燒優(yōu)化的目標(biāo)，使之達(dá)到兼顧各項(xiàng)指標(biāo)的更全面的優(yōu)化的目的等。

本發(fā)明方法的具體步驟是：

步驟(1).采集生物質(zhì)爐運(yùn)行參數(shù)及相關(guān)的表征生物質(zhì)爐燃燒狀態(tài)的特征指標(biāo)，建立數(shù)據(jù)庫；具體的生物質(zhì)爐運(yùn)行參數(shù)通過生物質(zhì)爐運(yùn)行數(shù)據(jù)庫獲取，或直接通過儀器測(cè)量采集,不同的生物質(zhì)燃料(生物質(zhì)燃料的原料和來源不同)要分開采集數(shù)據(jù)，以便有針對(duì)性的分別建模。

所述的生物質(zhì)爐運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)包括：生物質(zhì)燃料的工業(yè)分析指標(biāo),一次風(fēng)速、二次風(fēng)速，氧量，燃盡風(fēng)速，生物質(zhì)燃料給料速度；所述的表征生物質(zhì)爐燃燒狀態(tài)的特征指標(biāo)的數(shù)據(jù)包括煙氣的NOx濃度和生物質(zhì)爐燃燒效率，其獲得的方法為成熟技術(shù)；

這個(gè)過程是積累數(shù)據(jù)的階段，為后邊的數(shù)據(jù)挖掘建模做準(zhǔn)備；

步驟(2).建模數(shù)據(jù)選擇，針對(duì)給定的生物質(zhì)爐，選擇100組以上數(shù)據(jù)作為建模數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)要包括不同生物質(zhì)燃料給料速度的情況。

步驟(3).采用最小二乘支持向量機(jī)方法針對(duì)建模數(shù)據(jù)建模，建立生物質(zhì)爐燃燒狀態(tài)的特征指標(biāo)與各爐運(yùn)行參數(shù)間的模型；具體建模方法如下：

用于建模樣本的輸入?yún)?shù)及表征生物質(zhì)爐燃燒狀態(tài)特征的輸出參數(shù)可以表示為???????????????????????????????????????????????，其中表示第組作為輸入數(shù)據(jù)的生物質(zhì)爐運(yùn)行參數(shù)向量，表示第組作為輸出參數(shù)的表征生物質(zhì)爐燃燒狀態(tài)特征的參數(shù)，為樣本數(shù)量，以實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)建立運(yùn)行操作參數(shù)與生物質(zhì)爐不同燃燒狀態(tài)指標(biāo)間的模型；

采用最小二乘支持向量機(jī)算法建模，最小二乘支持向量機(jī)核函數(shù)選為徑向基函數(shù)：

為徑向基函數(shù)的寬度，該表示形式為標(biāo)準(zhǔn)形式；為映射函數(shù)，設(shè)所求的目標(biāo)函數(shù)為：，為模型輸出的燃燒狀態(tài)的特征指標(biāo)預(yù)測(cè)值，為權(quán)重系數(shù)向量，為截距；引入松弛因子ξ^*_i和ξ_i以及允許擬合誤差ε，ξ^*_i≥0、ξ_i≥0，模型通過在約束：

，條件下，最小化：

獲得，其中常數(shù)C為懲罰系數(shù)，C?>0；該最小化問題為一個(gè)凸二次規(guī)劃問題，引入拉格朗日函數(shù)：

?????

其中、、、為拉格朗日乘數(shù)，≥0、≥0、≥0、≥0。

在鞍點(diǎn)處，函數(shù)L是關(guān)于w、b、ξ_i、ξ_i^*的極小點(diǎn)，也是、、、的極大點(diǎn)，最小化問題轉(zhuǎn)化為求其對(duì)偶問題的最大化問題；

拉格朗日函數(shù)L在鞍點(diǎn)處是關(guān)于極小點(diǎn)，得：

????????????????????

可得拉格朗日函數(shù)的對(duì)偶函數(shù)：

???????????

此時(shí)，

按照庫恩-塔克(KKT)條件定理，在鞍點(diǎn)有下式成立：