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鍋爐燃燒優(yōu)化方法

文檔序號(hào):4540138閱讀:460來(lái)源:國(guó)知局
鍋爐燃燒優(yōu)化方法
【專(zhuān)利摘要】一種鍋爐燃燒優(yōu)化方法,包括:確定鍋爐燃燒的若干影響參數(shù);利用人工蜂群算法產(chǎn)生第一代可行解;利用搜索公式對(duì)縮減后的第一代可行解進(jìn)行調(diào)整,獲得第二代可行解;當(dāng)某一影響參數(shù)的第二代可行解的選擇概率小于對(duì)應(yīng)的第一代可行解的選擇概率時(shí),所述影響參數(shù)的第一代可行解為最優(yōu)解;當(dāng)某一影響參數(shù)的第二代可行解的選擇概率大于對(duì)應(yīng)的第一代可行解的選擇概率時(shí),繼續(xù)利用搜索公式對(duì)所述第二代可行解進(jìn)行調(diào)整,直到最終獲得最優(yōu)解;利用獲得的影響參數(shù)的最優(yōu)解控制鍋爐的燃燒。由于人工蜂群算法不需要了解問(wèn)題的特殊信息,只需要對(duì)問(wèn)題進(jìn)行優(yōu)劣的比較,通過(guò)局部尋優(yōu)行為,最終在群體中使全局最優(yōu)值突現(xiàn)出來(lái),有著較快的收斂速度。
【專(zhuān)利說(shuō)明】鍋爐燃燒優(yōu)化方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及工業(yè)控制領(lǐng)域,特別涉及一種燃煤鍋爐的鍋爐燃燒優(yōu)化方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著國(guó)際油價(jià)的不斷提高,電站鍋爐以煤代油和節(jié)油的需求日益增強(qiáng),同時(shí),燃燒產(chǎn)物所造成的大氣污染,以及燃用高硫煤時(shí)出現(xiàn)的高溫腐蝕所造成的損失也不容忽視。由此可見(jiàn),我國(guó)電力企業(yè)在燃煤鍋爐方面所面臨的問(wèn)題包括燃燒效率、穩(wěn)燃性能、環(huán)境污染、防止結(jié)渣和高溫腐蝕等。
[0003]同時(shí),鍋爐作為電廠的3大核心設(shè)備之一,對(duì)于大型火力發(fā)電機(jī)組,鍋爐效率每提高1%,整套機(jī)組的效率可以提高0.3-0.4個(gè)百分點(diǎn),供電煤耗可以降低0.7%-1%,因此,通過(guò)對(duì)鍋爐燃燒進(jìn)行優(yōu)化控制,可以使得鍋爐的燃燒效率高效、環(huán)境污染少。
[0004]為了滿足電力企業(yè)對(duì)電站煤粉鍋爐在燃燒技術(shù)方面提出的要求,近年來(lái)國(guó)內(nèi)外許多科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)都在不斷地進(jìn)行研究,企圖通過(guò)建立合適的模型來(lái)優(yōu)化鍋爐的燃燒效率,降低環(huán)境污染。但對(duì)于鍋爐這樣一個(gè)涉及燃燒、傳熱、流體等多學(xué)科的系統(tǒng),建立其機(jī)制模型非常復(fù)雜,很難獲得最優(yōu)解。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明解決的問(wèn)題是提供一種基于人工蜂群算法的鍋爐燃燒優(yōu)化方法,能快速地獲得影響鍋爐燃燒的各種參數(shù)的全局最優(yōu)值。
[0006]為解決上述問(wèn)題,本發(fā)明實(shí)施例提供一種鍋爐燃燒優(yōu)化方法,包括:確定鍋爐燃燒的若干影響參數(shù);利用人工蜂群算法產(chǎn)生第一代可行解,所述可行解與所述影響參數(shù)一一對(duì)應(yīng);計(jì)算各個(gè)第一代可行解的適應(yīng)度函數(shù),根據(jù)所述適應(yīng)度函數(shù)將第一代可行解的數(shù)量縮減;利用搜索公式對(duì)縮減后的第一代可行解進(jìn)行調(diào)整,獲得第二代可行解;計(jì)算和比較第一代可行解和第二代可行解的選擇概率;當(dāng)某一影響參數(shù)的第二代可行解的選擇概率小于對(duì)應(yīng)的第一代可行解的選擇概率時(shí),停止調(diào)整,所述影響參數(shù)的第一代可行解為最優(yōu)解;當(dāng)某一影響參數(shù)的第二代可行解的選擇概率大于對(duì)應(yīng)的第一代可行解的選擇概率時(shí),繼續(xù)利用搜索公式對(duì)所述第二代可行解進(jìn)行調(diào)整,獲得下一代可行解,直到最終獲得的可行解的選擇概率小于其上一代可行解的選擇概率,所述影響參數(shù)的上一代可行解為最優(yōu)解;利用獲得的影響參數(shù)的最優(yōu)解控制鍋爐的燃燒。
[0007]可選的,所述鍋爐燃燒的影響參數(shù)包括:燃料量、送風(fēng)量、氧量、鍋爐進(jìn)風(fēng)溫度、排煙溫度溫差、煤種特性的低位發(fā)熱量、含基炭百分比、含氧百分比和含氮百分比。
[0008]可選的,利用人工蜂群算法產(chǎn)生第一代可行解的公式為:
【權(quán)利要求】
1.一種鍋爐燃燒優(yōu)化方法,其特征在于,包括: 確定鍋爐燃燒的若干影響參數(shù); 利用人工蜂群算法產(chǎn)生第一代可行解,所述可行解與所述影響參數(shù)一一對(duì)應(yīng); 計(jì)算各個(gè)第一代可行解的適應(yīng)度函數(shù),根據(jù)所述適應(yīng)度函數(shù)將第一代可行解的數(shù)量縮減; 利用搜索公式對(duì)縮減后的第一代可行解進(jìn)行調(diào)整,獲得第二代可行解; 計(jì)算和比較第一代可行解和第二代可行解的選擇概率; 當(dāng)某一影響參數(shù)的第二代可行解的選擇概率小于對(duì)應(yīng)的第一代可行解的選擇概率時(shí),停止調(diào)整,所述影響參數(shù)的第一代可行解為最優(yōu)解; 當(dāng)某一影響參數(shù)的第二代可行解的選擇概率大于對(duì)應(yīng)的第一代可行解的選擇概率時(shí),繼續(xù)利用搜索公式對(duì)所述第二代可行解進(jìn)行調(diào)整,獲得下一代可行解,直到最終獲得的可行解的選擇概率小于其上一代可行解的選擇概率,所述影響參數(shù)的上一代可行解為最優(yōu)解; 利用獲得的影響參數(shù)的最優(yōu)解控制鍋爐的燃燒。
2.如權(quán)利要求1所述的鍋爐燃燒優(yōu)化方法,其特征在于,所述鍋爐燃燒的影響參數(shù)包括:燃料量、送風(fēng)量、氧量、鍋爐進(jìn)風(fēng)溫度、排煙溫度溫差、煤種特性的低位發(fā)熱量、含基炭百分比、含氧百分比和含氮百分比。
3.如權(quán)利要求1所述的鍋爐燃燒優(yōu)化方法,其特征在于,利用人工蜂群算法產(chǎn)生第一代可行解的公式為:

4.如權(quán)利要求3所述的鍋爐燃燒優(yōu)化方法,其特征在于,所述適應(yīng)度函數(shù)為
5.如權(quán)利要求4所述的鍋爐燃燒優(yōu)化方法,其特征在于,獲得每一種可行解的適應(yīng)度后,根據(jù)不同的適應(yīng)度對(duì)可行解進(jìn)行排序,去除適應(yīng)度較小的部分影響參數(shù),從而將第一代可行解的數(shù)量縮減。
6.如權(quán)利要求1所述的鍋爐燃燒優(yōu)化方法,其特征在于,所述搜索公式為
7.如權(quán)利要求1所述的鍋爐燃燒優(yōu)化方法,其特征在于,所述選擇概率為
8.如權(quán)利要求1所述的鍋爐燃燒優(yōu)化方法,其特征在于,還包括:當(dāng)某一影響參數(shù)的調(diào)整次數(shù)達(dá)到預(yù)設(shè)次數(shù)時(shí)仍未獲得最優(yōu)解時(shí),利用人工蜂群算法重新產(chǎn)生第一代可行解,并利用搜索公式對(duì)第一代可行解進(jìn)行調(diào)整,直到獲得最優(yōu)解 。
【文檔編號(hào)】F23N5/00GK103629691SQ201310608508
【公開(kāi)日】2014年3月12日 申請(qǐng)日期:2013年11月26日 優(yōu)先權(quán)日:2013年11月26日
【發(fā)明者】熊建國(guó), 方磊, 范淑江, 陳浩, 嚴(yán)雨帆, 王茂貴, 謝毅, 張利, 許翀寰, 陳庭貴, 王冰, 劉東升 申請(qǐng)人:浙江工商大學(xué)
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