基于数据驱动的锅炉燃烧系统动态建模与优化控制方法研究

发布时间：2017-10-13 05:22

  本文关键词：基于数据驱动的锅炉燃烧系统动态建模与优化控制方法研究

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【摘要】：火电厂燃煤锅炉在我国发电行业仍占据主导地位,同时燃烧排放的污染物NOx也成为大气污染的主要来源,因此锅炉燃烧优化有着重要的研究意义。随着DCS系统的应用与普及,海量现场数据得以保存,这也给应用数据驱动的方法实现燃烧优化提供了有利的条件。锅炉燃烧系统是个复杂非线性系统,锅炉效率和NOx排放的影响因素众多且相互耦合,存在着冗余变量的干扰。本文引入了基于互信息的多变量相关性分析方法,对各变量与锅炉效率和NOx排放的相关性进行了分析,并提出基于互信息的分步式特征选择算法(MISFSA),分别选择出锅炉效率和NOx排放的特征变量子集。建立准确的锅炉燃烧系统预测模型是锅炉燃烧优化的基础。由于电站锅炉实际运行长期处于变工况状态,因此建立的燃烧优化模型应能准确反映系统的动态特性。鉴于电站锅炉的复杂非线性,本文采用支持向量回归机(SVMR)和非线性自回归滑动平均模型(NARMAX)相结合的方法实现基于特征变量子集的燃烧优化系统动态建模,并采用粒子群算法(PSO)实现阶次和模型参数的整体寻优。针对粒子群算法易陷入局部最优和出现早熟收敛的缺点,提出一种基于适应度分群的分群粒子群算法(GPSO),有效提高了算法搜索能力。为实现锅炉燃烧系统的优化控制,采用所提出的GPSO算法作为优化方法,基于建立的燃烧系统动态模型,实现了锅炉燃烧过程的全局寻优。最后对燃烧系统的闭环控制方案进行了初步研究,实现二次风门开度、燃尽风门开度的分层控制。
【关键词】：锅炉燃烧优化 互信息 特征选择 动态建模 粒子群算法
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM621.2
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-14
• 1.1 研究背景与意义8-9
• 1.2 锅炉燃烧优化系统的国内外研究现状9-12
• 1.2.1 基于数据驱动的锅炉燃烧特性建模研究现状9-10
• 1.2.2 锅炉燃烧优化智能算法研究现状10-11
• 1.2.3 锅炉燃烧优化系统研究现状11-12
• 1.3 本文主要研究内容和结构安排12-14
• 第二章 锅炉燃烧优化特征变量子集研究14-32
• 2.1 引言14
• 2.2 锅炉效率和NO_x排放影响因素分析14-17
• 2.2.1 NO_x的生成机理14-15
• 2.2.2 NO_x排放影响因素分析15-16
• 2.2.3 锅炉效率影响因素分析16-17
• 2.3 基于互信息的特征变量选择方法研究17-25
• 2.3.1 互信息相关概念17-18
• 2.3.2 基于互信息的特征选择准则18-19
• 2.3.3 基于互信息的分步式特征选择算法19-23
• 2.3.4 仿真验证23-25
• 2.4 锅炉燃烧优化特征变量子集选择25-31
• 2.4.1 数据采集与预处理25-27
• 2.4.2 基于互信息的相关性分析27-30
• 2.4.3 燃烧优化特征变量选择30-31
• 2.5 本章小结31-32
• 第三章 基于特征变量子集的锅炉燃烧优化系统动态建模32-55
• 3.1 引言32-33
• 3.2 基于SVMR的NARMAX动态模型33-36
• 3.2.1 SVMR原理33-34
• 3.2.2 NARMAX模型34-35
• 3.2.3 SVMR-NARMAX的模型结构35-36
• 3.2.4 SVMR-NARMAX模型的精度评价指标36
• 3.3 SVMR-NARMAX动态模型的参数优化36-46
• 3.3.1 粒子群算法与改进36-38
• 3.3.2 分群粒子群(GPSO)算法38-41
• 3.3.3 基于GPSO算法的动态模型参数优化仿真研究41-46
• 3.4 锅炉燃烧优化系统动态建模46-54
• 3.4.1 基于SVMR-NARMAX的锅炉燃烧系统动态建模46-48
• 3.4.2 基于GPSO算法的动态模型参数优化48-50
• 3.4.3 燃烧优化系统动态建模仿真结果50-54
• 3.5 本章小结54-55
• 第四章 基于GPSO算法的锅炉燃烧优化控制方法研究55-65
• 4.1 引言55
• 4.2 基于GPSO的锅炉燃烧优化方法55-57
• 4.2.1 锅炉燃烧优化问题要点55-56
• 4.2.2 基于GPSO的锅炉燃烧优化计算流程56-57
• 4.3 锅炉燃烧优化闭环控制方法57-60
• 4.3.1 锅炉燃烧优化闭环控制系统的组成57-58
• 4.3.2 锅炉燃烧优化闭环控制系统的实施方案58-60
• 4.4 仿真结果60-64
• 4.5 本章小结64-65
• 第五章 总结与展望65-67
• 5.1 总结65-66
• 5.2 展望66-67
• 参考文献67-72
• 致谢72-73
• 作者在攻读硕士学位期间发表的论文73
• 作者在攻读硕士学位期间参与的专利设计73
• 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目73

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3 谢

本文编号：1023055