基于火焰光谱检测的炉内煤种辨识与锅炉优化控制技术研究

发布时间：2017-10-30 15:06

  本文关键词：基于火焰光谱检测的炉内煤种辨识与锅炉优化控制技术研究

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【摘要】：随着《巴黎气候变化协定》的即将生效,当前节能减排的大环境对能源行业发展格局形成了很大冲击,作为温室气体排放大户的燃煤电厂,急需进一步提高锅炉运行效率以缓解减排压力。而近几年,机组本体设备与辅助系统工艺改进方面的节能潜力已几乎耗尽,目前最有前景的研究方向就是利用先进控制技术实现锅炉的优化运行,而锅炉优化控制的技术瓶颈则在于炉内参数的在线测量与先进控制算法对复杂工况的适应性。本文针对这两项技术需求,开展了以下研究工作:1)通过火焰发射光谱的基础理论与测量机理研[,利用Na、K、Li等碱金属元素含量与比例对煤种的标识意义,提出了基于煤粉火焰光谱中碱金属原子发射光谱强度关系特征的煤种辨识方法,从机理上对测量与环境因素进行消去与补偿,获得稳定的特征量,实验结果表明特征量可复现、可区分、工况适应性满足煤种辨识要求。2)根据煤种辨识的机理特征向量,结合一系列辅助特征参数,采用SVM算法实现煤种辨识方法的算法设计、系统开发与应用测试,验证了基于炉内火焰发射光谱特征的煤种辨识方法的准确性。3)开展基于最小二乘支持向量机算法(LSSVM)的锅炉效率软测量研[,以及基于T-S模糊建模与遗传寻优的锅炉效率优化控制算法,提出并实现以下技术路线:利用DCS与煤种辨识系统实时获取足够量的锅炉燃烧参数与煤种参数,选取平稳工况以正平衡法计算离散的锅炉效率,用于锅炉效率软测量建模,并以此模型实现锅炉效率的连续测量与优化控制。4)提出了新型结构的带参考模型与扰动模型的广义预测控制(RDM-GPC)算法与带导前扰动模型的预测函数控制(LDM-PFC)算法,经对比仿真测试,在模型适应性、响应速度与控制精度方面都有明显优势,控制方案可用于煤粉锅炉的主蒸汽温度与压力等重要性能参数的优化控制。5)开发了用于优化控制算法集成应用的热工优化控制平台(TOP)系统,提出了递进式安全控制机制,以及上位高级运算与下位实时控制的灵活配置方式,为优化控制系统高效灵活应用创造了良好条件。
【关键词】：火焰发射光谱 碱金属 煤种辨识 锅炉效率 软测量 优化控制 预测控制 控制平台
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TK227
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-8
• Abstract8-19
• 第1章 绪论19-40
• 1.1 研究背景与思路19-24
• 1.1.1 课题研究背景19-21
• 1.1.2 基本研究思路21-24
• 1.2 相关技术研究综述24-38
• 1.2.1 炉内燃烧相关检测技术研究24-27
• 1.2.2 煤质检测与煤种辨识相关技术研究27-33
• 1.2.3 火焰发射光谱相关检测技术研究33-34
• 1.2.4 炉内参数软测量相关技术研究34-36
• 1.2.5 先进控制与过程优化相关技术研究36-38
• 1.3 论文研究内容及结构组织38-40
• 第2章 火焰光谱煤种检测机理研究与实验40-72
• 2.1 引言40-42
• 2.2 理论基础42-45
• 2.2.1 原子发射光谱定量的基本原理43-44
• 2.2.2 火焰辐射强度和温度测量的基本原理44-45
• 2.3 密度补偿法煤种辨识机理与实验45-58
• 2.3.1 实际火焰测量与煤种辨识原理45-46
• 2.3.2 实验装置与实验煤种46-48
• 2.3.3 实验结果与讨论48-57
• 2.3.4 实验结论57-58
• 2.4 密度消去法煤种辨识机理与实验58-71
• 2.4.1 基本算法原理58-61
• 2.4.2 实验与结果分析61-68
• 2.4.3 数据学习与结果输出68-70
• 2.4.4 实验结论70-71
• 2.5 本章小结71-72
• 第3章 光谱法煤种辨识系统开发与测试72-114
• 3.1 引言72
• 3.2 支持向量机方法简介72-77
• 3.2.1 线性最优分类面73-74
• 3.2.2 广义线性最优分类面74-76
• 3.2.3 核函数76
• 3.2.4 LibSVM软件76-77
• 3.3 运行环境及硬件系统开发77-83
• 3.3.1 系统运行环境77-78
• 3.3.2 火焰检测探头78-80
• 3.3.3 硬件系统结构80-83
• 3.4 辨识系统软件设计与开发83-95
• 3.4.1 软件功能和运行平台83-84
• 3.4.2 开发工具84
• 3.4.3 软件结构84-85
• 3.4.4 模块设计85-95
• 3.5 支持向量机辨识试验与分析95-108
• 3.5.1 数据采集95-97
• 3.5.2 煤种分类97-98
• 3.5.3 数据预处理98-99
• 3.5.4 特征量提取99-103
• 3.5.5 模型训练和测试103-108
• 3.6 辨识系统在线测试108-113
• 3.6.1 煤种分类109
• 3.6.2 模型训练与测试109-112
• 3.6.3 在线煤种辨识测试112-113
• 3.7 本章小结113-114
• 第4章 锅炉效率在线估算与寻优控制114-143
• 4.1 引言114-115
• 4.2 LSSVM的原理与锅炉效率模型115-122
• 4.2.1 最小二乘支持向量回归机原理116-118
• 4.2.2 锅炉热效率机理模型118-122
• 4.3 锅炉热效率软测量模型建立及应用测试122-131
• 4.3.1 软测量模型整体方案122-124
• 4.3.2 软测量模型的建立与实现124-127
• 4.3.3 软测量模型的测试127-128
• 4.3.4 锅炉热效率实时计算128-131
• 4.4 基于T-S模糊建模的锅炉效率寻优控制131-142
• 4.4.1 锅炉燃烧效率的T-S模糊模型131-136
• 4.4.2 锅炉效率T-S模糊模型参数辨识136-138
• 4.4.3 锅炉效率优化138-140
• 4.4.4 数据仿真结果140-142
• 4.5 本章小结142-143
• 第5章 预测算法研究与过程优化控制143-177
• 5.1 引言143-144
• 5.2 基于GPC的过程优化控制方法研究144-153
• 5.2.1 GPC的基本实现方法144-146
• 5.2.2 常规GPC控制结构与系统仿真146-147
• 5.2.3 带参考模型的GPC结构与仿真对比147-150
• 5.2.4 基于扰动模型的新型GPC优化控制方法150-153
• 5.3 基于PFC的过程优化控制方法研究153-171
• 5.3.1 PFC的基本实现方法153-155
• 5.3.2 带扰动信号的预测函数控制原理155-156
• 5.3.3 基于导前扰动模型的新型PFC汽温优化控制方法156-161
• 5.3.4 基于导前扰动模型的新型PFC协调优化控制方法161-171
• 5.4 基于Markov参数的模型失配检测方法171-176
• 5.4.1 子空间法余差模型参数辨识171-173
• 5.4.2 模型失配量化指标设计173-174
• 5.4.3 模型失配检测应用仿真174-176
• 5.5 本章小结176-177
• 第6章 系统集成应用软硬件平台开发177-185
• 6.1 引言177-178
• 6.2 TOP优化平台的结构设计与安全机制178-180
• 6.2.1 平台系统的原理结构178-179
• 6.2.2 平台系统的安全控制机制179-180
• 6.3 TOP优化平台的系统集成与开发180-182
• 6.4 TOP优化平台组件的应用测试182-184
• 6.4.1 汽温优化控制组件的应用测试182-183
• 6.4.2 协调优化控制组件的应用测试183-184
• 6.5 本章小结184-185
• 第7章 总结与展望185-188
• 7.1 全文总结185-186
• 7.2 研究展望186-188
• 参考文献188-202
• 攻读博士学位期间主要的研究成果202

【参考文献】

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本文编号：1118113