[發明專利]一種優化鍋爐負荷分配方法

有效

• 申請號: 201210245047.5
• 申請日: 2012-07-16
• 公開（公告）號: CN102799778A
• 公開（公告）日: 2012-11-28
• 發明（設計）人: 王春林;葛銘;賴曉平;左燕;周紹生
• 申請（專利權）人: 杭州電子科技大學
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 杜軍

技術領域

本發明屬于信息與控制技術領域，涉及一種優化鍋爐負荷分配方法。

背景技術

鍋爐負荷是影響鍋爐燃燒效率的重要因素，一般燃煤鍋爐在其他條件不變的情況下，燃燒效率與負荷(允許的負荷范圍內)間的關系為一條單峰的類似拋物線形的曲線，因此存在效率最高的負荷點。對于鍋爐總臺數為???????????????????????????????????????????????()臺的情況，在保證總負荷的條件下，可以提高總的鍋爐效率，總效率的提高主要依靠負荷在各臺鍋爐上的分配情況。如果在各臺鍋爐上分配的負荷處于燃燒效率高的點，則各臺鍋爐燃燒效率能達到較高的水平，進而使總的鍋爐效率達到在給定的負荷條件下最高。每臺鍋爐都有自己獨特的燃燒效率與負荷間的關系曲線，因此進行提高總燃燒效率的負荷分配，首先要獲得每臺鍋爐的燃燒效率與負荷間的特性關系，然后再進行總負荷的有效分配。然而，要獲得較為準確的每臺鍋爐的燃燒效率與負荷間的特性關系，并在總負荷一定的情況下，為每臺鍋爐分配好負荷，并不是一件容易的事情。目前，還沒有很好的解決方法。

實際生產中主要是靠工作人員經驗，其目標也只是維持生產正常進行，并沒有優化分配負荷的概念，因此其生產過程中燃燒效率還有很大的可提升空間。

發明內容

本發明的目的是針對多臺負荷分配，提出一種優化鍋爐負荷分配方法，優化內容兼顧了各臺鍋爐的燃燒效率和總燃燒效率的情況。

本發明方法通過數據挖掘，應用機器學習的方法，挖掘出各鍋爐燃燒效率與負荷間的特性關系模型，再結合優化算法對負荷分配進行優化是非常有潛力的方法。如何使該方法真正達到生產實際的要求，是該技術的關鍵，主要難題包括，如何提高模型的預測和泛化能力，如何實現有約束條件的優化分配。

本發明的具體步驟是：

步驟(1).針對鍋爐總臺數為()臺的生產單位，分別采集各臺鍋爐生產過程中，負荷及與之相對應的鍋爐效率數據，建立數據庫；具體的鍋爐運行負荷參數及相應得效率數據，通過鍋爐實時運行數據庫獲取，或直接通過儀器設備測量采集；

步驟(2).分別對每臺鍋爐采用支持向量機方法建模，建立各鍋爐的負荷與各燃燒效率間的模型，共建立個模型；具體建模方法如下：

用于建模樣本的輸入參數及輸出參數表示為，其中表示第組作為輸入數據的鍋爐的運行負荷參數，表示第組作為輸出參數的鍋爐的燃燒效率，為樣本數量，以實際運行數據為基礎，建立各臺鍋爐的負荷與燃燒效率間的模型。

采用支持向量機方法建模，支持向量機核函數選為徑向基函數

參數σ為徑向基函數的寬度，為映射函數，設所求的目標函數為：，為模型輸出的鍋爐燃燒狀態的特征指標預測值，為權重系數向量，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C為懲罰系數，C?>0。該最小化問題為一個凸二次規劃問題，引入拉格朗日函數：

?????

其中、、、為拉格朗日乘數，≥0、≥0、≥0、≥0。

在鞍點處，函數L是關于w、b、ξ_i、ξ_i^*的極小點，也是、、、的極大點，最小化問題轉化為求其對偶問題的最大化問題。

拉格朗日函數L在鞍點處是關于w、b、ξ_i、ξ_i^*極小點，得：

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

可得拉格朗日函數的對偶函數：

???????????

此時，

按照庫恩-塔克(KKT)條件定理，在鞍點有下式成立：

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

由上式可見，α_i·α_i^*=0,α_i和α_i^*都不會同時為非零，可得：

??

從上式可求出b，獲得模型。