專利名稱：一種生物質(zhì)爐燃燒優(yōu)化的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于信息與控制技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種生物質(zhì)爐的燃燒優(yōu)化的方法。
背景技術(shù)：
生物質(zhì)爐燃燒優(yōu)化的方法是節(jié)能減排的重要技術(shù)手段，其目標(biāo)是在一定的負(fù)荷(生物質(zhì)燃料給料速度)條件下，通過調(diào)整生物質(zhì)爐配風(fēng)的運行參數(shù)而獲得高效率、低污染排放的運行狀態(tài)。生物質(zhì)爐的配風(fēng)參數(shù)的搭配對生物質(zhì)爐燃燒狀態(tài)有直接的影響，不同的配風(fēng)、氧量等操作參數(shù)的配置會直接導(dǎo)致不同的燃燒效率及污染氣體的排放量的情況。對于給定的生物質(zhì)爐，在一定的負(fù)荷條件下，針對不同的燃燒狀態(tài)特征指標(biāo)，存在一種最優(yōu)的配風(fēng)方案，能夠使相應(yīng)燃燒狀態(tài)的特征指標(biāo)最優(yōu)化，但是，生物質(zhì)爐的操作參數(shù)間有著復(fù)雜的耦合關(guān)系，要找到最優(yōu)的配風(fēng)并不容易。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進步，自動化程度也在不斷提高，但是生物質(zhì)爐燃燒優(yōu)化控制問題還沒有很好的得到解決。實際中生物質(zhì)爐的燃燒優(yōu)化主要是靠工作人員經(jīng)驗運行，因此實際運行中的參數(shù)配置還存在較大的提升空間，而且不能實現(xiàn)根據(jù)生物質(zhì)爐燃燒的實時變化情況進行在線的優(yōu)化。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目標(biāo)是針對生物質(zhì)爐燃燒優(yōu)化中的難題，提出一種具有自學(xué)習(xí)能力的燃燒優(yōu)化方法，優(yōu)化內(nèi)容兼顧了經(jīng)濟性和環(huán)保性。本發(fā)明方法通過機器學(xué)習(xí)，在大量不同的運行參數(shù)組合中，挖掘出運行參數(shù)與燃燒狀態(tài)的特征指標(biāo)間的關(guān)系模型，再結(jié)合優(yōu)化算法進行生物質(zhì)爐的燃燒優(yōu)化是非常有潛力的方法。如何使該方法真正達(dá)到生物質(zhì)爐燃燒生產(chǎn)實際的要求，是困擾工程技術(shù)人員的難題，主要難題包括，如何提高模型的預(yù)測和泛化能力，如何提高模型的增量學(xué)習(xí)能力，如何豐富燃燒優(yōu)化的目標(biāo)，使之達(dá)到兼顧各項指標(biāo)的更全面的優(yōu)化的目的等。本發(fā)明方法的具體步驟是
步驟(I).采集生物質(zhì)爐運行參數(shù)及相關(guān)的表征生物質(zhì)爐燃燒狀態(tài)的特征指標(biāo)，建立數(shù)據(jù)庫；具體的生物質(zhì)爐運行參數(shù)通過生物質(zhì)爐運行數(shù)據(jù)庫獲取，或直接通過儀器測量采集，不同的生物質(zhì)燃料(生物質(zhì)燃料的原料和來源不同)要分開采集數(shù)據(jù)，以便有針對性的分別建模。所述的生物質(zhì)爐運行參數(shù)數(shù)據(jù)包括生物質(zhì)燃料的工業(yè)分析指標(biāo)，一次風(fēng)速、二次風(fēng)速，氧量，燃盡風(fēng)速，生物質(zhì)燃料給料速度；所述的表征生物質(zhì)爐燃燒狀態(tài)的特征指標(biāo)的數(shù)據(jù)包括煙氣的NOx濃度和生物質(zhì)爐燃燒效率，其獲得的方法為成熟技術(shù)；
這個過程是積累數(shù)據(jù)的階段，為后邊的數(shù)據(jù)挖掘建模做準(zhǔn)備；
步驟(2).建模數(shù)據(jù)選擇，針對給定的生物質(zhì)爐，選擇100組以上數(shù)據(jù)作為建模數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)要包括不同生物質(zhì)燃料給料速度的情況。步驟(3).采用最小二乘支持向量機方法針對建模數(shù)據(jù)建模，建立生物質(zhì)爐燃燒狀態(tài)的特征指標(biāo)與各爐運行參數(shù)間的模型；具體建模方法如下
用于建模樣本的輸入?yún)?shù)及表征生物質(zhì)爐燃燒狀態(tài)特征的輸出參數(shù)可以表示為
，其中A表示第i組作為輸入數(shù)據(jù)的生物質(zhì)爐運行參數(shù)向量，$表示第$組作為輸
出參數(shù)的表征生物質(zhì)爐燃燒狀態(tài)特征的參數(shù)，N為樣本數(shù)量，以實際運行數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)建立運行操作參數(shù)與生物質(zhì)爐不同燃燒狀態(tài)指標(biāo)間的模型；
采用最小二乘支持向量機算法建模，最小二乘支持向量機核函數(shù)選為徑向基函數(shù)
權(quán)利要求
1.一種生物質(zhì)爐燃燒優(yōu)化的方法，其特征在于該方法的具體步驟是 步驟(I).采集生物質(zhì)爐運行參數(shù)及相關(guān)的表征生物質(zhì)爐燃燒狀態(tài)的特征指標(biāo)，建立數(shù)據(jù)庫； 所述的生物質(zhì)爐運行參數(shù)數(shù)據(jù)包括生物質(zhì)燃料的工業(yè)分析指標(biāo)、一次風(fēng)速、二次風(fēng)速、氧量、燃盡風(fēng)速、生物質(zhì)燃料給料速度；生物質(zhì)爐運行參數(shù)通過生物質(zhì)爐運行數(shù)據(jù)庫獲取，或直接通過儀器測量采集，不同的生物質(zhì)燃料分開采集數(shù)據(jù)，分別建模； 所述的表征生物質(zhì)爐燃燒狀態(tài)的特征指標(biāo)的數(shù)據(jù)包括煙氣的NOx濃度和生物質(zhì)爐燃燒效率； 步驟(2).建模數(shù)據(jù)選擇，針對給定的生物質(zhì)爐，選擇100組以上數(shù)據(jù)作為建模數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)要包括不同生物質(zhì)燃料給料速度的情況； 步驟(3).采用最小二乘支持向量機方法針對建模數(shù)據(jù)建模，建立生物質(zhì)爐燃燒狀態(tài)的特征指標(biāo)與各爐運行參數(shù)間的模型；具體建模方法如下 用于建模樣本的輸入?yún)?shù)及表征生物質(zhì)爐燃燒狀態(tài)特征的輸出參數(shù)可以表示為，其中&表示第。組作為輸入數(shù)據(jù)的生物質(zhì)爐運行參數(shù)向量 '表亍第組作為輸出參數(shù)的表征生物質(zhì)爐燃燒狀態(tài)特征的參數(shù)，N為樣本數(shù)量，以實際運行數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)建立運行操作參數(shù)與生物質(zhì)爐不同燃燒狀態(tài)指標(biāo)間的模型； 采用最小二乘支持向量機算法建模，最小二乘支持向量機核函數(shù)選為徑向基函數(shù)
全文摘要
本發(fā)明涉及一種生物質(zhì)爐的燃燒優(yōu)化的方法。目前不能根據(jù)生物質(zhì)爐燃燒的實時變化情況進行在線優(yōu)化。本發(fā)明方法首先采集生物質(zhì)爐運行參數(shù)及相關(guān)的表征生物質(zhì)爐燃燒狀態(tài)的特征指標(biāo)，建立數(shù)據(jù)庫；然后針對給定的生物質(zhì)爐，選擇數(shù)據(jù)作為建模數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)要包括不同生物質(zhì)燃料給料速度的情況；采用最小二乘支持向量機方法針對建模數(shù)據(jù)建模，建立生物質(zhì)爐燃燒狀態(tài)的特征指標(biāo)與各爐運行參數(shù)間的模型，再利用蟻群優(yōu)化算法結(jié)合所建模型，針對模型對應(yīng)的生物質(zhì)燃料及不同的生物質(zhì)爐燃燒狀態(tài)特征指標(biāo)或指標(biāo)組合，進行生物質(zhì)爐燃燒參數(shù)配置的優(yōu)化。本發(fā)明方法可有效提高生物質(zhì)爐燃燒優(yōu)化的效率和全面性，既可以實施離線優(yōu)化也可以進行在線實時燃燒優(yōu)化。
文檔編號G06F17/30GK102750424SQ201210245039
公開日2012年10月24日 申請日期2012年7月16日 優(yōu)先權(quán)日2012年7月16日
發(fā)明者楊慧敏, 王俊宏, 王春林, 薛安克, 鐘哲科, 陳云 申請人:杭州電子科技大學(xué)