鍋爐燃燒優(yōu)化方法
【專利摘要】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；利用搜索公式對縮減后的第一代可行解進行調(diào)整，獲得第二代可行解；當某一影響參數(shù)的第二代可行解的選擇概率小于對應的第一代可行解的選擇概率時，所述影響參數(shù)的第一代可行解為最優(yōu)解；當某一影響參數(shù)的第二代可行解的選擇概率大于對應的第一代可行解的選擇概率時，繼續(xù)利用搜索公式對所述第二代可行解進行調(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題的特殊信息，只需要對問題進行優(yōu)劣的比較，通過局部尋優(yōu)行為，最終在群體中使全局最優(yōu)值突現(xiàn)出來，有著較快的收斂速度。
【專利說明】鍋爐燃燒優(yōu)化方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及工業(yè)控制領域，特別涉及一種燃煤鍋爐的鍋爐燃燒優(yōu)化方法。
【背景技術】
[0002] 隨著國際油價的不斷提高，電站鍋爐以煤代油和節(jié)油的需求日益增強，同時，燃燒產(chǎn)物所造成的大氣污染，以及燃用高硫煤時出現(xiàn)的高溫腐蝕所造成的損失也不容忽視。由此可見，我國電力企業(yè)在燃煤鍋爐方面所面臨的問題包括燃燒效率、穩(wěn)燃性能、環(huán)境污染、防止結渣和高溫腐蝕等。
[0003]同時，鍋爐作為電廠的3大核心設備之一，對于大型火力發(fā)電機組，鍋爐效率每提高1%，整套機組的效率可以提高0.3-0.4個百分點，供電煤耗可以降低0.7%-1%，因此，通過對鍋爐燃燒進行優(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)對電站煤粉鍋爐在燃燒技術方面提出的要求，近年來國內(nèi)外許多科研機構和企業(yè)都在不斷地進行研究，企圖通過建立合適的模型來優(yōu)化鍋爐的燃燒效率，降低環(huán)境污染。但對于鍋爐這樣一個涉及燃燒、傳熱、流體等多學科的系統(tǒng)，建立其機制模型非常復雜，很難獲得最優(yōu)解。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明解決的問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]為解決上述問題，本發(fā)明實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)一一對應；計算各個第一代可行解的適應度函數(shù)，根據(jù)所述適應度函數(shù)將第一代可行解的數(shù)量縮減；利用搜索公式對縮減后的第一代可行解進行調(diào)整，獲得第二代可行解；計算和比較第一代可行解和第二代可行解的選擇概率；當某一影響參數(shù)的第二代可行解的選擇概率小于對應的第一代可行解的選擇概率時，停止調(diào)整，所述影響參數(shù)的第一代可行解為最優(yōu)解；當某一影響參數(shù)的第二代可行解的選擇概率大于對應的第一代可行解的選擇概率時，繼續(xù)利用搜索公式對所述第二代可行解進行調(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、送風量、氧量、鍋爐進風溫度、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)一一對應； 計算各個第一代可行解的適應度函數(shù)，根據(jù)所述適應度函數(shù)將第一代可行解的數(shù)量縮減； 利用搜索公式對縮減后的第一代可行解進行調(diào)整，獲得第二代可行解； 計算和比較第一代可行解和第二代可行解的選擇概率； 當某一影響參數(shù)的第二代可行解的選擇概率小于對應的第一代可行解的選擇概率時，停止調(diào)整，所述影響參數(shù)的第一代可行解為最優(yōu)解； 當某一影響參數(shù)的第二代可行解的選擇概率大于對應的第一代可行解的選擇概率時，繼續(xù)利用搜索公式對所述第二代可行解進行調(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、送風量、氧量、鍋爐進風溫度、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，所述適應度函數(shù)為
5.如權利要求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度后，根據(jù)不同的適應度對可行解進行排序，去除適應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:當某一影響參數(shù)的調(diào)整次數(shù)達到預設次數(shù)時仍未獲得最優(yōu)解時，利用人工蜂群算法重新產(chǎn)生第一代可行解，并利用搜索公式對第一代可行解進行調(diào)整，直到獲得最優(yōu)解 。
【文檔編號】F23N5/00GK103629691SQ201310608508
【公開日】2014年3月12日 申請日期:2013年11月26日 優(yōu)先權日:2013年11月26日
【發(fā)明者】熊建國, 方磊, 范淑江, 陳浩, 嚴雨帆, 王茂貴, 謝毅, 張利, 許翀寰, 陳庭貴, 王冰, 劉東升 申請人:浙江工商大學