基于數(shù)據(jù)驅動的供熱鍋爐運行優(yōu)化研究.pdf

1、供熱企業(yè)屬能源高耗產業(yè)，由于管理粗放、自動化水平較低以及操作者素質參差不齊，在具體運行管理上又常常因為缺乏有效的“抓手”而難以進行針對性的指導。因此，研究供熱鍋爐的運行優(yōu)化，人機智能互助采取正確的操作決策以實現(xiàn)鍋爐運行的高效節(jié)能具有現(xiàn)實意義。鍋爐燃燒是典型的復雜工業(yè)過程，具有多輸入輸出、強非線性和耦合性、無自平衡以及大滯后等特點，在優(yōu)化過程中很難利用傳統(tǒng)的機理分析得到精準的數(shù)學模型。隨著供熱企業(yè)自動化程度的提升以及信息技術的廣泛應用，海

2、量的鍋爐運行數(shù)據(jù)得以采集和保存;但由于缺乏有效的數(shù)據(jù)分析與處理，大量隱含信息沒有得到有價值的挖掘利用。本文基于鍋爐運行機理設計了以數(shù)據(jù)驅動為基礎的供熱鍋爐操作參數(shù)的優(yōu)化方法，主要內容有:
　　本文首先梳理鍋爐工藝流程和燃燒熱平衡方程，引入基于數(shù)據(jù)驅動的鍋爐運行操作模式優(yōu)化框架。確定了以鍋爐出口煙溫、爐膛負壓和鍋爐含氧量為狀態(tài)參數(shù)，以引風轉速、鼓風轉速、爐排轉速和給煤轉速為操作參數(shù)的操作模式框架，建立以高位鍋爐熱效率為優(yōu)化工藝目標的

3、模式庫。其次，運用時序分析法對運行積累的大量數(shù)據(jù)進行預處理，選取最大Lyapunov指數(shù)法和C-C法對各時序參數(shù)進行混沌性分析并做出預測，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡學習優(yōu)化模式庫中鍋爐熱效率和工藝參數(shù)之間的函數(shù)關系并以此作為操作模式優(yōu)化的目標函數(shù)。最后，提出基于混沌算法的運行操作模式優(yōu)化方法，以BP神經(jīng)網(wǎng)絡建立的鍋爐熱效率和工藝參數(shù)函數(shù)關系作為目標函數(shù)，運用混沌變量的全局搜索遍歷性把混沌運動的遍歷范圍“擴大”到待優(yōu)化的操作參數(shù)取值范圍內，然后利用