CN110568766A - 一种基于燃烧层温度的锅炉控制***及在线优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于燃烧层温度的锅炉控制***及在线优化方法,属于工业锅炉燃烧优化控制技术领域。该控制***包括锅炉燃烧层温度采集模块、锅炉燃烧层温度特征分析模块、锅炉燃烧状态分析模块、锅炉运行经济性评估模块、锅炉运行控制模块和锅炉燃烧在线优化模块。通过燃烧层温度采样***拓展锅炉燃烧状态检测空间,基于大数据和深度学习算法理论,进行锅炉温度特征分析及锅炉燃烧状态分析、评估及优化,并建立在线优化控制模型,实现锅炉的安全、稳定、精细化燃烧和优化运行的目的。
Description
技术领域
本发明属于工业锅炉燃烧优化控制技术领域,涉及一种火力发电厂的锅炉控制方法,尤其涉及一种基于燃烧层温度的锅炉控制***及在线优化方法。
背景技术
煤粉锅炉是电力行业重要的运行设备,通过给煤粉锅炉输送通过磨煤机磨制好的煤粉配以合适的风量,在锅炉炉膛进行燃烧,经过处理后的水吸收热量变成一定温度和压力的蒸汽,从而推动汽轮发电机进行发电。受入炉煤质、锅炉设备、控制***条件等因素影响,锅炉运行稳定性受到极大干扰,加之,随着环境问题日益严峻,节能减排越发受到重视。锅炉燃烧优化运行直接关系到锅炉运行的安全性、可靠性、经济性等,锅炉燃烧不稳定会引起蒸汽参数发生波动,进而影响汽机控制,造成锅炉热效率下降,甚至引起炉膛灭火、***等事故,造成巨大的经济损失。因此,安全、稳定、高效、绿色的锅炉运行控制***具有重要意义。
通常,煤粉锅炉运行的优化工况通过燃烧器处的火焰图像或温度分析获得,但存在图像特征不理想,温度不能真实反映炉膛燃烧状况等不足,无法满足优化运行的条件,因此,本发明采用基于燃烧层温度的锅炉控制***,将拓展锅炉燃烧状态检测空间,解决目前存在的不足,实现锅炉精细化燃烧和优化运行,提高锅炉运行效率,降低污染物排放。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于针对以上现有技术存在的不足,提出一种基于燃烧层温度的锅炉控制***及在线优化方法,通过燃烧层温度采样***拓展锅炉燃烧状态检测空间,基于大数据和深度学习算法理论,进行锅炉温度特征分析及锅炉燃烧状态分析、评估及优化,并建立在线优化控制模型,实现锅炉的安全、稳定、精细化燃烧和优化运行的目的。
为解决上述技术问题,本发明提供了一种基于燃烧层温度的锅炉控制***及在线优化方法,包括锅炉燃烧层温度采集模块、锅炉燃烧层温度特征分析模块、锅炉燃烧状态分析模块、锅炉运行经济性评估模块、锅炉运行控制模块和锅炉燃烧在线优化模块。
所述锅炉燃烧层温度采集模块输出端与所述锅炉燃烧层温度特征分析模块输入端相连,所述锅炉燃烧层温度特征分析模块输出端与所述锅炉燃烧状态分析模块输入端相连,所述锅炉燃烧状态分析模块输出端和所述锅炉运行控制模块输出端均与所述锅炉运行经济性评估模块输入端相连,所述锅炉燃烧在线优化模块一输出端与所述锅炉运行控制模块输入端相连,所述锅炉燃烧在线优化模块另一输出端与所述锅炉运行经济性评估模块输入端相连。
所述锅炉燃烧层温度采集模块包括温度采集传感器、故障检测和自愈恢复模块;所述锅炉燃烧层温度特征分析模块的输入端为专家知识历史库、锅炉负荷信号、入炉煤质分析值、燃烧器状态信号,输出端为锅炉燃烧层温度特征和所述锅炉燃烧状态分析模块输入端;所述锅炉燃烧状态分析模块的输入端还包括专家知识历史库、排烟温度信号、烟气氧含量信号、NOx含量信号,输出端为锅炉燃烧状态信号;所述锅炉运行经济性评估模块输入端为锅炉负荷信号、锅炉燃料输入信号、助燃风量信号、给水流量信号、炉膛温度检测信号、蒸汽压力信号、蒸汽流量信号、过热器温度信号、烟气含氧量信号、氮氧化物信号、飞灰含碳量值、排渣量信号、排烟温度信号,输出端为锅炉效率信号;所述锅炉运行控制模块包括锅炉负荷控制回路、主汽温度控制回路、炉膛负压控制回路、锅炉经济运行控制回路;所述锅炉燃烧在线优化模块包括控制回路参数在线优化模块和锅炉经济运行在线优化模块。
所述温度采集传感器为热电偶、热电阻、红外双波段探测器;所述故障检测和自愈恢复模块包括温度采集传感器故障检测模块、故障报警模块、信号自动滤波处理模块、采集装置自动吹灰模块及自动断电重启模块。
所述锅炉燃烧层温度特征分析模块采用基于大数据的机器学习算法,获得锅炉燃烧层温度梯度和锅炉燃烧状态特征。
所述锅炉燃烧状态分析模块采用基于大数据的深度学习算法,获得锅炉燃烧状态参数。
所述锅炉运行经济性评估模块采用采用基于大数据的深度学习算法,获得锅炉效率。
所述锅炉负荷控制回路采用智能PID控制算法,所述主汽温度控制回路采用前馈控制算法,所述炉膛负压控制回路采用模型预测控制算法,所述锅炉经济运行控制回路采用递归神经网络控制算法。
所述控制回路参数在线优化模块采用蚁群控制算法,所述锅炉经济运行在线优化模块采用支持向量机和粒子群优化算法。
本发明通过燃烧层温度采样***拓展锅炉燃烧状态检测空间,基于大数据、机器学习、深度学习等算法理论,进行锅炉温度特征分析及锅炉燃烧状态分析、评估及优化,并建立在线优化控制模型,实现锅炉的安全、稳定、精细化燃烧和优化运行的目的。
附图说明
图1为本发明控制流程框图。
具体实施方式
下面结合附图1和具体实施例对本发明做进一步的说明。
本发明提供了一种基于燃烧层温度的锅炉控制***及在线优化方法,包括锅炉燃烧层温度采集模块A、锅炉燃烧层温度特征分析模块B、锅炉燃烧状态分析模块C、锅炉运行经济性评估模块D、锅炉运行控制模块E和锅炉燃烧在线优化控制模块G。
锅炉燃烧层温度采集传感器采用红外双波段CCD相机,内置防抖程序、防尘装置和自动吹灰模块及自动断电重启设置,其获得温度信号经过滤波处理,得到燃烧层温度Tn(n为锅炉燃烧层温度数量);锅炉燃烧层温度特征分析模块B的专家知识历史库H1为机器学***均值,燃烧器状态信号Sm(m为燃烧器数量)为当前实时锅炉燃烧器工作状态,正常工作、未运行和故障。锅炉燃烧状态分析模块C的专家知识历史库H2为深度学习所用算法知识和模型,排烟温度信号T_gas、烟气氧含量信号O2_gas和NOx含量信号NOx_gas为锅炉运行实时数据;锅炉运行经济性评估模块D的输入信号为锅炉燃料输入信号Coal_all、助燃风量信号Air_all、给水流量信号Water_all、炉膛温度检测信号T_average、蒸汽压力信号P_steam、蒸汽流量信号F_steam、过热器温度信号T_superheater、烟气含氧量信号O2_gas、氮氧化物信号NOx_gas、飞灰含碳量值J_ash、排渣量信号F_ash,计算所得锅炉效率信号𝜂。锅炉运行控制模块E中锅炉负荷控制回路采用智能PID控制算法,其中控制器比例系数P的取值范围为20~30,积分系数I的取值范围为10~20,微分系数D的取值范围为0~5;主汽温度控制回路采用前馈控制器,将燃烧层温度Tn作为前馈项,其系数取值范围为0.01~0.03;炉膛负压控制回路采用模型预测控制算法;锅炉经济运行控制回路采用递归神经网络控制算法。锅炉燃烧在线优化模块G的控制回路参数在线优化模块采用蚁群优化算法,锅炉经济运行在线优化模块采用支持向量机和粒子群优化算法。
Claims (5)
1.一种基于燃烧层温度的锅炉控制***及在线优化方法,其特征在于,包括锅炉燃烧层温度采集模块、锅炉燃烧层温度特征分析模块、锅炉燃烧状态分析模块、锅炉运行经济性评估模块、锅炉运行控制模块和锅炉燃烧在线优化模块
所述锅炉燃烧层温度采集模块输出端与所述锅炉燃烧层温度特征分析模块输入端相连,所述锅炉燃烧层温度特征分析模块输出端与所述锅炉燃烧状态分析模块输入端相连,所述锅炉燃烧状态分析模块输出端和所述锅炉运行控制模块输出端均与所述锅炉运行经济性评估模块输入端相连,所述锅炉燃烧在线优化模块一输出端与所述锅炉运行控制模块输入端相连,所述锅炉燃烧在线优化模块另一输出端与所述锅炉运行经济性评估模块输入端相连;
所述锅炉燃烧层温度采集模块包括温度采集传感器、故障检测和自愈恢复模块;所述锅炉燃烧层温度特征分析模块的输入端为专家知识历史库、锅炉负荷信号、入炉煤质分析值、燃烧器状态信号,输出端为锅炉燃烧层温度特征和所述锅炉燃烧状态分析模块输入端;所述锅炉燃烧状态分析模块的输入端还包括专家知识历史库、排烟温度信号、烟气氧含量信号、NOx含量信号,输出端为锅炉燃烧状态信号;所述锅炉运行经济性评估模块输入端为锅炉负荷信号、锅炉燃料输入信号、助燃风量信号、给水流量信号、炉膛温度检测信号、蒸汽压力信号、蒸汽流量信号、过热器温度信号、烟气含氧量信号、氮氧化物信号、飞灰含碳量值、排渣量信号、排烟温度信号,输出端为锅炉效率信号;所述锅炉运行控制模块包括锅炉负荷控制回路、主汽温度控制回路、炉膛负压控制回路、锅炉经济运行控制回路;所述锅炉燃烧在线优化模块包括控制回路参数在线优化模块和锅炉经济运行在线优化模块。
2.根据权利要求1所述的一种基于燃烧层温度的锅炉控制***及在线优化方法,其特征在于,所述温度采集传感器为热电偶、热电阻、红外双波段探测器;所述故障检测和自愈恢复模块包括温度采集传感器故障检测模块、故障报警模块、信号自动滤波处理模块、采集装置自动吹灰模块及自动断电重启模块。
3.根据权利要求1所述的一种基于燃烧层温度的锅炉控制***及在线优化方法,其特征在于,所述锅炉燃烧层温度特征分析模块采用基于大数据的机器学习算法,获得锅炉燃烧层温度梯度和锅炉燃烧状态特征;所述锅炉燃烧状态分析模块采用基于大数据的深度学习算法,获得锅炉燃烧状态参数;所述锅炉运行经济性评估模块采用采用基于大数据的深度学习算法,获得锅炉效率。
4.根据权利要求1所述的一种基于燃烧层温度的锅炉控制***及在线优化方法,其特征在于,所述锅炉负荷控制回路采用智能PID控制算法,所述主汽温度控制回路采用前馈控制算法,所述炉膛负压控制回路采用模型预测控制算法,所述锅炉经济运行控制回路采用递归神经网络控制算法。
5.根据权利要求1所述的一种基于燃烧层温度的锅炉控制***及在线优化方法,其特征在于,所述控制回路参数在线优化模块采用蚁群控制算法,所述锅炉经济运行在线优化模块采用支持向量机和粒子群优化算法。
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