[發明專利]一種富氧燃燒鍋爐最佳工況的尋優方法

在審

• 申請號: 202111643650.4
• 申請日: 2021-12-29
• 公開（公告）號: CN114510885A
• 公開（公告）日: 2022-05-17
• 發明（設計）人: 李寧;趙建發;孫朝霞;王麗敏;白鑫;牛錦濤;劉雪玲
• 申請（專利權）人: 河北省特種設備監督檢驗研究院
• 主分類號: G06F30/28
• 分類號: G06F30/28;G06F30/23;G06F30/27;G06N3/12;G06F111/10;G06F113/08;G06F119/08;G06F119/14
• 代理公司: 北京思格頌知識產權代理有限公司 11635
• 代理人: 楊超;潘珺

1.一種富氧燃燒鍋爐最佳工況的尋優方法，基于Ansys Fluent和MATLAB協同仿真實現，包括如下的步驟：

步驟1：在Ansys Fluent中基于富氧燃燒鍋爐構造和尺寸，選擇流體動力學模型，確定進行數值模擬計算需要輸入的工況參數，確定通過數值模擬計算輸出的結果，所確定的通過數值模擬計算輸出的結果包括：鍋爐有效利用熱量、火焰中心位置、火焰最高溫度和鍋爐熱效率四個參數；

步驟2：利用MATLAB中的遺傳算法，步驟1所確定的需要輸入的工況參數，確定變量個數和限制范圍，生成初始種群，并設定Ansys Fluent數值模擬計算中的工況參數；

步驟3：在Ansys Fluent中構建鍋爐燃燒的數值模擬計算模型，利用所構建的數值模擬計算模型開始數值模擬計算并輸出計算結果；

步驟4：根據步驟3輸出的計算結果，在MATLAB中的遺傳算法中構建以鍋爐有效利用熱量、火焰中心位置、火焰最高溫度和鍋爐熱效率四個參數為優化目標參數的Pareto前沿多目標優化模型，設定終止條件，進行多目標優化計算；

步驟5：若不滿足步驟4所設定的終止條件，種群產生變異，并進行交叉選擇，根據已有結果篩除掉不利變異之后返回步驟3進行計算，直至滿足的終止條件，結束變異，輸出最優結果，獲得最佳工況參數。

2.根據權利要求1所述的富氧燃燒鍋爐最佳工況的尋優方法，其特征在于，步驟1中，所確定的進行數值模擬計算需要輸入的工況參數包括：O₂和CO₂的比例即k：(1-k)；一次風風量、二次風風量和三次風量的比例即a：b：(c＝1-a-b)。

3.根據權利要求2所述的富氧燃燒鍋爐最佳工況的尋優方法，其特征在于，步驟4中，構建Pareto前沿多目標優化模型的具體步驟如下：

(1)將鍋爐有效利用熱量、火焰中心位置、火焰最高溫度和鍋爐熱效率四個參數作為優化目標表示如下：

f_j,j＝1,2,3,4 (1)

其中，j表示優化目標參數序號，f₁,f₂,f₃,f₄分別表示鍋爐有效利用熱量、火焰中心位置、火焰最高溫度和鍋爐熱效率；

數值模擬計算得到的結果集表示如下：

f_ij,i＝1,2,3,…,n；j＝1,2,3,4 (2)

其中，i代表不同的種群個體，共有n個，f_i1,f_i2,f_i3,f_i4分別表示種群中不同個體的鍋爐有效利用熱量、火焰中心位置、火焰最高溫度和鍋爐熱效率取值；

(2)采用空氣燃燒得到的鍋爐有效利用熱量Q₀、火焰中心位置h₀、火焰最高溫度T₀和鍋爐熱效率η₀設定為目標值，分別表示如下：

(3)將目標值進行無量綱化處理，表示為對結果數據集進行無量綱化處理，表示為F_ij；

(4)計算工況參數下的計算結果與目標值之間的接近程度，越接近目標值，則代表越接近最優結果，接近程度計算如下所示：

設定終止計算值d^*，設置終止條件為計算結果與目標值之間的接近程度d_ij小于等于終止計算值d^*；滿足終止條件時，得到計算結果與目標值之間的最小距離；選擇最小距離S^*所對應的種群個體，以及其所對應的k、a、b和c值，獲得最佳工況參數。

4.根據權利要求3所述的富氧燃燒鍋爐最佳工況的尋優方法，其特征在于，步驟(3)進行目標值無量綱化處理的公式如下：

5.根據權利要求4所述的富氧燃燒鍋爐最佳工況的尋優方法，其特征在于，步驟(3)進行目標值無量綱化處理的公式如下：