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，急需進一步提高鍋爐運行效率以緩解減排壓力。而近幾年，機組本體設備與輔助系統(tǒng)工藝改進方面的節(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控制技術(shù)實現(xiàn)鍋爐的優(yōu)化運行，而鍋爐優(yōu)化控制的技術(shù)瓶頸則在于爐內(nèi)參數(shù)的在線測量與先進控制算法對復雜工況的適應性。
　　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、機理研究，利用Na、K、Li等堿金屬元素含量與比例對煤種的標識意義，提出了基于煤粉火焰光譜中堿金屬原子發(fā)射光譜強度關(guān)系特征的煤種辨識方法，從機理上對測量與環(huán)境因素進行消去與補償，獲得穩(wěn)定的特征量，實驗結(jié)果表明特征量可復現(xiàn)、可區(qū)分、工況適應性滿足煤種辨識要求。⑵根據(jù)煤種辨識的機理特征向量，結(jié)合一系列輔助特征參數(shù)，采用SVM算法實現(xiàn)煤種辨識方法的算法設計、系統(tǒng)開發(fā)與應用測試，驗證了基于爐內(nèi)火焰發(fā)射光譜特征的煤種辨識方法的準確性。⑶開展基于最

3、小二乘支持向量機算法（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，提出并實現(xiàn)以下技術(shù)路線：利用DCS與煤種辨識系統(tǒng)實時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模型的廣義預測控制（RDM-GPC）算法與帶導前擾動模型的預測函數(shù)控制（LDM-PFC）算法，經(jīng)