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随着我们国家社会和经济的全面发展,能源的节约和高效利用逐步成为当今的热点话题。众所周知,作为能源消耗大户的发电行业,提高机组运行的经济性,降低发电的成本,在线监测机组运行状态并对其进行实时地优化控制调整具有重要的意义。论文依据我国火电燃煤机组运行的特点,研究了锅炉燃烧系统的建模、优化与控制的相关问题。仿真结果可以表明,论文的研究成果可以对锅炉燃烧进行有效的综合优化控制,实现了锅炉的高效低污染运行。论文的主要工作如下:(1)采用人工神经网络建模方法建立锅炉燃烧系统的稳态模型,仿真结果表明了这种建模方法具有较高的锅炉效率预测精度和NOx排放预测精度。(2)基于所建立的神经网络模型,采用遗传算法对典型的燃烧工况进行了寻优,获得了典型工况下的最佳燃烧模式,并以此作为初始的专家规则库。(3)提出了基于模糊关联规则的燃烧优化控制方法,仿真结果表明,该方法与遗传算法寻优方法相比,具有相同的优化结果以及更快的优化速度,解决了燃烧优化系统实时性差的问题。