基于火焰光譜檢測的爐內(nèi)煤種辨識與鍋爐優(yōu)化控制技術(shù)研究.pdf

1、隨著《巴黎氣候變化協(xié)定》的即將生效，當(dāng)前節(jié)能減排的大環(huán)境對能源行業(yè)發(fā)展格局形成了很大沖擊，作為溫室氣體排放大戶的燃煤電廠，急需進(jìn)一步提高鍋爐運(yùn)行效率以緩解減排壓力。而近幾年，機(jī)組本體設(shè)備與輔助系統(tǒng)工藝改進(jìn)方面的節(jié)能潛力已幾乎耗盡，目前最有前景的研究方向就是利用先進(jìn)控制技術(shù)實(shí)現(xiàn)鍋爐的優(yōu)化運(yùn)行，而鍋爐優(yōu)化控制的技術(shù)瓶頸則在于爐內(nèi)參數(shù)的在線測量與先進(jìn)控制算法對復(fù)雜工況的適應(yīng)性。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴通過火焰發(fā)射光譜的基礎(chǔ)理論與測量

2、機(jī)理研究，利用Na、K、Li等堿金屬元素含量與比例對煤種的標(biāo)識意義，提出了基于煤粉火焰光譜中堿金屬原子發(fā)射光譜強(qiáng)度關(guān)系特征的煤種辨識方法，從機(jī)理上對測量與環(huán)境因素進(jìn)行消去與補(bǔ)償，獲得穩(wěn)定的特征量，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明特征量可復(fù)現(xiàn)、可區(qū)分、工況適應(yīng)性滿足煤種辨識要求。⑵根據(jù)煤種辨識的機(jī)理特征向量，結(jié)合一系列輔助特征參數(shù)，采用SVM算法實(shí)現(xiàn)煤種辨識方法的算法設(shè)計(jì)、系統(tǒng)開發(fā)與應(yīng)用測試，驗(yàn)證了基于爐內(nèi)火焰發(fā)射光譜特征的煤種辨識方法的準(zhǔn)確性。⑶開展基于最

3、小二乘支持向量機(jī)算法（LSSVM）的鍋爐效率軟測量研究，以及基于T-S模糊建模與遺傳尋優(yōu)的鍋爐效率優(yōu)化控制算法，提出并實(shí)現(xiàn)以下技術(shù)路線：利用DCS與煤種辨識系統(tǒng)實(shí)時(shí)獲取足夠量的鍋爐燃燒參數(shù)與煤種參數(shù)，選取平穩(wěn)工況以正平衡法計(jì)算離散的鍋爐效率，用于鍋爐效率軟測量建模，并以此模型實(shí)現(xiàn)鍋爐效率的連續(xù)測量與優(yōu)化控制。⑷提出了新型結(jié)構(gòu)的帶參考模型與擾動(dòng)模型的廣義預(yù)測控制（RDM-GPC）算法與帶導(dǎo)前擾動(dòng)模型的預(yù)測函數(shù)控制（LDM-PFC）算法，經(jīng)