[發(fā)明專利]一種基于粒子群算法的鍋爐燃燒優(yōu)化方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201610019004.3
• 申請(qǐng)日: 2016-01-13
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN105605610A
• 公開(kāi)（公告）日: 2016-05-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張衛(wèi)東;張義卓;陳建良;孫博;傅桂元
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 上海交通大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): F23N5/00
• 分類(lèi)號(hào): F23N5/00
• 代理公司: 上海科盛知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31225
• 代理人: 應(yīng)小波

1.一種基于粒子群算法的鍋爐燃燒優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)鍋爐燃燒數(shù)據(jù)預(yù)處理；

2)建模參數(shù)確認(rèn)；

3)鍋爐燃燒模型建立；

4)鍋爐燃燒效率計(jì)算；

5)基于粒子群算法對(duì)鍋爐燃燒進(jìn)行優(yōu)化，通過(guò)改變?nèi)剂蠀?shù)和配風(fēng)參數(shù)來(lái)改變?nèi)紵屎团欧帕浚瑢?duì)鍋爐燃燒進(jìn)行優(yōu)化。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的鍋爐燃燒優(yōu)化方法，其特征在于，所述的鍋爐燃燒數(shù)據(jù)預(yù)處理具體為：在不同的鍋爐燃燒功率下提取間隔時(shí)間超過(guò)30min的鍋爐燃燒數(shù)據(jù)，再通過(guò)歸一化函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的鍋爐燃燒優(yōu)化方法，其特征在于，所述的建模參數(shù)確認(rèn)具體為：利用基于最小二乘的支持向量機(jī)方法建立鍋爐燃燒模型前，應(yīng)先確定核函數(shù)及其寬度Gamma和懲罰因子c，通過(guò)改變各參數(shù)變量發(fā)掘參數(shù)影響因素，先改變其中一個(gè)參數(shù)，順次改變其他參數(shù)，從而得到最優(yōu)效果。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的鍋爐燃燒優(yōu)化方法，其特征在于，所述的鍋爐燃燒模型建立具體為：根據(jù)步驟1)和步驟2)得到的數(shù)據(jù)和建模參數(shù)，確定燃燒模型結(jié)構(gòu)，可知輸入變量和輸出變量的個(gè)數(shù)，利用最小二乘支持向量機(jī)的方法對(duì)輸出變量煙氣溫度T_py、飛灰濃度C_fh和Nox排放量進(jìn)行測(cè)量，由于優(yōu)化的目標(biāo)是鍋爐的燃燒效率，利用簡(jiǎn)化公式計(jì)算出鍋爐的燃燒效率并建立預(yù)測(cè)模型。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的鍋爐燃燒優(yōu)化方法，其特征在于，所述的鍋爐燃燒效率計(jì)算具體為：由于鍋爐燃燒效率計(jì)算的復(fù)雜性，通過(guò)找到燃燒效率與四個(gè)因素變量之間的關(guān)系，得到鍋爐燃燒的簡(jiǎn)化算法，其中四個(gè)因素變量分別與過(guò)氧量α、煙氣溫度T_py、主燃煤量D和環(huán)境溫度T_a。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的鍋爐燃燒優(yōu)化方法，其特征在于，所述的鍋爐燃燒優(yōu)化具體為：首先輸入變量對(duì)輸出變量進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)，然后通過(guò)粒子群算法進(jìn)行優(yōu)化，得到相應(yīng)的控制參數(shù)，反饋回輸入變量，進(jìn)而得到更好地鍋爐燃燒效果。