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加热炉燃烧过程智能优化控制策略的研究的开题报告一、课题背景及研究意义加热炉广泛应用于钢铁、有色金属、机械制造等领域，其高效、稳定的运行对保证产品质量和企业效益至关重要。
然而，由于电力价格上涨、原材料成本增加等因素，加热炉燃料成本占比逐渐增加，急需采取措施优化加热炉燃烧过程和降低能耗，提升炉内温度控制精度和稳定性，进一步提高生产效率和产品质量。
随着计算机、控制理论和传感器技术的进步，燃烧过程智能优化控制已成为燃烧优化的重要手段，具有较高的应用价值和研究价值。
该技术可通过对加热炉燃烧机理和燃烧参数进行建模和预测，自动化地调节空气、燃料流量和进料速度等关键参数，实现燃烧效率最大化、能源利用率最优化、减少污染排放等目的。
因此，本论文将基于燃烧过程智能优化控制理论和方法，研究加热炉燃烧过程的模型构建和参数优化，以提高加热炉的能源利用效率和产品质量，为加热炉的安全、高效、环保运行提供有力的技术支持。
二、研究内容和思路（一）研究内容1. 加热炉燃烧过程的原理和机理研究，包括燃烧反应、传热机制、污染物形成等；2. 加热炉燃烧过程的建模和仿真研究，确定关键参数和控制策略；3. 基于机器学习、神经网络等技术，利用传感器数据和历史数据进行燃烧过程的智能优化控制，实现炉内温度精确控制和燃烧效率优化；4. 加热炉燃烧过程的在线监测和故障诊断研究，实现快速响应和准确诊断。
（二）研究思路本研究将从以下几个方面入手：1. 研究加热炉燃烧机理和热传递机制，根据实际工况确定加热炉燃烧过程的数学模型和关键参数；2. 建立加热炉燃烧过程的仿真模型，并利用数据采集系统采集实际炉内数据进行模型验证和优化；3. 基于机器学习和神经网络等算法，对数据进行分析处理和建模，在线实现燃烧优化控制和故障诊断；4. 结合实际应用场景，进行算法优化和场馆调试，进一步完善智能控制系统，实现加热炉的高效、稳定、环保运行。
三、研究难点及解决方案（一）研究难点1. 加热炉燃烧过程涉及多个参数和复杂的非线性系统，建模和参数优化难度较大；2. 数据处理和模型训练过程需要处理大量的数据，需要设计适合的算法和模型；3. 燃烧过程的实时监测和调节需要较高的精度和速度，对控制系统的实时性和鲁棒性要求较高。
!"#!$%&$'(')*+&,-./&$01$21(3$&)%)()3%%(电站锅炉燃烧智能优化控制策略研究廖彭伟中国大唐集团科学技术研究院有限公司中南电力试验研究院"河南郑州"(#%%%%摘4要 目前新一代信息技术与火力发电技术正在深度融合!燃烧智能优化在火电站节能减排0少人值守等方面具有重要意义!是智慧电厂建设的关键一环"对大数据驱动下的燃烧智能优化以及开环*闭环控制策略分析后得到/在保证安全的前提下!燃烧智能优化将从历史经验向机器学习!开环控制向闭环控制逐渐过渡!最终实现锅炉燃烧参数自动调整!经济与环保性能提升的闭环优化控制"关键词 燃烧优化#历史经验#机器学习#开环#闭环中图分类号 C R)))44文献标识码 I)*+*,-./01213*4456*13(0789+3501:;3575<,3501(013-04=3-,3*6>0?&0@*-&4,13A054*-'5,0&*16@*5)*+*,-./,+0*1234+561/7+08793:/0;/<+=/</*075>,<+8+4+/"?/,*,@5/,-A534"(#%%%% B8+3-,.3!I>S=T:T->">UT-T VW T-T=<>/X-X Y/-Y X=;<>/X->T,U-X Z X W[<-\>UT=;<Z SX V T=W T-T=<>/X->T,U-X Z X W[<=T]T/-W\T T SZ[ /->T W=<>T\&#->T Z Z/W T->,X;]^:>/X-X S>/;/_<>/X-/:X Y W=T<>:/W-/Y/,<-,T/->T=;:X Y T-T=W[:<`/-W<-\T;/::/X-=T\^,>/X-"<-\^-<>2 >T-\T\,X->=X Z/->UT=;<Z SX V T=SZ<->:&#>/:<.T[Z/-./->UT,X-:>=^,>/X-X Y:;<=>SX V T=SZ<->:&I Y>T=<-<Z[_/-W>UT/->T Z Z/W T-> ,X;]^:>/X-X S>/;/_<>/X-<-\X ST-2Z X X S*,Z X:T\2Z X X S,X->=X Z:>=<>T W/T:\=/`T-][]/W\<><"/>/:X]></-T\!^-\T=>UT S=T;/:T X Y T-:^2 =/-W:<Y T>[">UT/->T Z 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S44当前人工智能的发展具有深度学习#群智开放#自主操控#人机协同等新特征"与移动互联网#大数据#超级计算等新理论#新技术呈现深度融合趋势$新一代人工智能技术是推动我国科技跨越发展#产业优化升级#生产力整体跃升的重要战略资源之一$工业智能的本质是人工智能通用技术在具备自感知#自决策#自学习#自适应#自执行能力的前提下"适应动态变化的工业环境"与工业场景#机理#知识进行结合"完成定制化工业任务"达到增强企业洞察力"提高工业生产效率或产品性能的目的"实现设计模式#生产决策#资源优化等智能化应用-$.$工业自动化领域有关数字化#智能化#智慧化电厂已经逐渐形成统一标准"中国智能电厂联盟制定了%智能电厂技术发展纲要(-)."纲要中对于燃烧在线优化技术指出!应通过机理分析和系统辨识相结合建模"用先进控制策略与技术"实现控制参数最优搜索和整定"完成过程重要参数的精细控制"最大限度地实现机组全负荷范围的控制"保证其安全性和经济性"包括燃烧在线优化等技术$在试点取得成功经验的基础上"先在一部分电厂配置锅炉燃烧优化控制系统"重视和着力对超低排放设备和系统的控制系统进行优化"并争取尽快推广应用"以满足火电厂超低排放的需求$!大数据驱动下的燃烧智能优化$&$基于历史经验的燃烧优化通过对锅炉运行燃烧机理分析"以煤质信息#负荷#环境变量#燃料量#设备状态等决定锅炉燃烧客观运行状态的特征参数为边界条件"可划分不同的运行工况$如式&$'所示"当特征参量数量越多时"运行工况的区分就越具体$A b&!"#$"%&'(")#*+"!,"*-"1'&$'式中"A表示某一运行工况区间/!"#$为燃煤发热量".N*.W/%&'(为机组负荷"c L/C T;S为环境温度"d/!,为燃料量">*U/*-表示某设备/的运行状态$B!科技风"#"$年%月科技创新图$基于历史经验的燃烧优化简要流程图当测点出现非正常干扰#损坏等异常情况时"数据所记录的内容将不能正常反映机组当前的工作情况"需要进行数据清洗$在机组升降负荷#汽水参数调整#风门调整和煤质变化等非稳态过程中往往伴随着参数的大幅波动"不能准确反映机组的真实特性"需要进行稳态判定$此外"在考虑经济性#环保性和安全性的同时"机组各项运行参数指标&例如主汽压力#主*再汽温度和减温水流量等'应满足设计要求"保障机组处于良好状态"因此需要进行约束判定$在划分不同工况的基础之上"根据设计的寻优模型深入挖掘和分析海量历史运行数据"进行数据清洗#稳态判定和约束判定等处理"以关键参数&锅炉热效率#氮氧化物排放#汽温#壁温和燃烧状态等'为目标进行寻优"建立以历史数据为基础的运行标杆库$当历史数据足够全面#数量足够多时"标杆库则更为完善"更加趋近于最优值$在初始运行标杆库基础之上"收集锅炉燃烧实时数据进行在线计算"将实际工况目标值与标杆库比对"获得不同煤种#不同负荷等条件下的锅炉的历史最佳燃烧工况以及各燃烧参数的最佳设定值"推送历史最优值参与机组运行调整$在推送历史最优值的基础上"运行人员可继续进行燃烧调整"不断通过判定因子对锅炉燃烧进行在线综合评价$若与标杆库对比后综合评价更优"则将此工况认定为新的标杆值并在标杆库中自动收录"强化巩固已有成果"最终实现锅炉燃烧愈来愈优$$&)基于机器学习算法的燃烧优化一方面"随着近些年来计算机软#硬件技术的突破"其算力也在不断提高"机器学习技术因此取得了长足进步$另一方面"电站锅炉的燃烧过程具有多输入多输出#大滞后#多干扰#强耦合等特点"是一个复杂的化学反应过程$当前的一些研究采用人工神经网络#支持向量机等技术建立锅炉燃烧模型"以期自动挖掘发现变量之间隐藏的关系"再利用粒子群优化算法#遗传算法#蚁群优化算法等智能优化算法"寻找锅炉燃烧系统各输入参数的最佳组合"用以对锅炉燃烧进行实时优化指导$余廷芳-(.等人建立了锅炉燃烧特性的G?神经网络模型"如图)所示"用以预测锅炉热效率和8"a排放质量浓度"利用遗传算法&K I'建立锅炉燃烧的优化模型"采用权重系数法实现锅炉热效率和8"a排放质量浓度多目标优化$张振星-3.利用支持向量回归机&BP c'建立8"a生成量和锅炉热效率模型并提出改进型8BK I2##多目标遗传算法"得出一组最优解集"同时满足锅炉效率的提高和8"a生成的降低这两个目标$闫水保-5.等人在最小二乘支持向量回归算法&@BBP E'基础上提出了约束支持向量回归算法"通过优化支持向量的选择策略增强算法泛化能力和对不良数据的抵御能力"用来建立一个有效的电站锅炉效率与8"a排放浓度预测模型$图)人工神经网络示意图+科技创新科技风 年 月44神经网络模型具有自学习功能"能高速寻找优化解"但基于经验风险最小化原则"依赖大数据样本"易陷入局部最优且训练速度慢$支持向量机在考虑有限样本情况时将问题转化为保障全局最优的凸二次规划问题"但超参数选择和求解规模受训练样本数量的影响较大$最小二乘支持向量回归是支持向量机的改进方法"采用简化模型进行训练"在小样本学习中表现较好"过学习现象不易发生"但是所有数据在决策函数中均有贡献"失去稀疏性"从而影响了模型的计算能力以及推广能力-0.$开环与闭环控制策略)&$传统热工控制的限制近些年火电行业的锅炉自动控制水平已经有了较大提高"但是采用的集控室分散控制系统&!A B'为逻辑组态方式"不能直接采用高级应用算法进行数据挖掘"机组的实时与历史数据无法得到充分#有效利用$运行操作人员的自身经验以及操作水平在很大程度上决定了锅炉的实际运行性能"难以实现锅炉燃烧系统的最优运行"不能根据锅炉负荷和煤种的变化自动优化调节配风#配煤燃烧运行参数&如各燃烧器负荷分配调整#总风量调整#一*二次风量分配调整等'$为满足燃烧智能优化等高级算法应用的需求以及对海量数据的快速处理"一般需要配套建设燃烧优化软件的运行平台"采用c X\]^:&或"?A'方式与机组!A B系统建立通信连接$系统工作站通过通信网络从!A B获取机组运行数据"系统优化结果通过通信网络送入!A B实现燃烧优化控制$燃烧优化系统架构如图(所示$图(燃烧优化系统架构示意图)&)开环与闭环控制燃烧优化控制系统可分为开环和闭环两种"其中开环是指!A B控制参数由运行操作员根据燃烧优化结果进行手动修改"而闭环是系统优化结果直接与!A B通信并对其控制参数进行调整的封闭系统"没有人员参与$从实现的角度来看"无论是基于历史经验还是机器学习算法的燃烧智能优化系统均能完成开环与闭环控制$安全#经济#环保往往是发电企业关心的主要方面"其中安全问题是放在首位的$开环与闭环控制相比较!一方面"开环控制由运行人员执行修改参数"在其经验判断进行人工二次核查后"可以避免高级算法可能推送的异常参数"安全性较闭环控制高"但是增加了人力干预且不符合未来智能化发展趋势$另一方面"以神经网络算法为例"其输入和输出均是可见和可被理解的"但是从输入输出的过程则缺乏透明度"是一个+黑箱,"由于计算结果的预测性质对闭环控制来说不可避免地会带来一定风险$结语基于历史经验的燃烧优化在保证安全性的前提下"提供了一套历史最优运行调整参数$基于机器学习算法的燃烧优化可以根据机组运行参数进行结果预测并计算得到实时最优解$开环控制的安全性比闭环控制高"闭环控制则无须人工干预$随着计算机技术的不断发展#机器学习算法的优化以及现场实践经验的积累"基于机器学习算法的燃烧优化与闭环控制将是今后一段时间的研究方向"燃烧智能优化也会从历史经验向机器学习"开环控制向闭环控制逐渐过渡$最终目标是兼顾安全#经济#环保性能"自动调整锅炉燃烧参数"实现燃烧闭环优化控制$参考文献&$'赵付青!刘欢!朱波!等&工业智能与工业互联网共性关键技术&N'&软件导刊!)%))!)$$$%%/$26&&)'中国自动化学会发电自动化专业委员会!电力行业热工自动化技术委员会&智能电厂技术发展纲要&c'&北京/中国电力出版社!)%$0&&('余廷芳!耿平!霍二光!等&基于智能算法的燃煤电站锅炉燃烧优化&N'&动力工程学报!)%$0!(0$%6%/5'325''70%1&&3'张振星&基于智能优化算法的电站锅炉燃烧优化&!'&华北电力大学!)%$5&&5'闫水保!冯灿!齐继鹏!等&基于约束支持向量回归的电站锅炉燃烧优化建模&N'&热能动力工程!)%)$!(0$$$%/$)02$()&&0'潘广强&基于机器学习的燃煤电站制粉及燃烧优化研究进展&N'&能源与节能!)%)$!$'5$$)%/$$(2$$5&作者简介 廖彭伟$$''(.4%!男!汉族!河南新蔡人!硕士!工程师!主要从事电站锅炉燃烧优化0性能试验和调试等工作",科技风 年 月科技创新。
加热炉智能燃烧控制技术应用随着人们对能源的需求不断增长，燃煤加热炉成为了重要的热源设备。
但是，传统的燃煤加热炉存在着很大的热损失和燃烧不完全的问题，给环境和能源的浪费带来了很大的影响。
为了能够更高效、更节能、更环保地使用燃煤加热炉，我们需要通过智能控制技术来提高燃烧效率，降低能源消耗与环境污染。
智能燃烧控制技术是指通过计算机控制和传感器实时反馈，对燃烧过程进行监控和控制，实现自适应控制和优化调节，从而实现高效、节能、环保的燃烧过程。
智能燃烧控制技术应用于加热炉中，可以实现以下几点优势：1、提高燃烧效率传统的燃煤加热炉的燃烧效率往往很低，烟气中含有大量的不完全燃烧物，这不仅浪费能源，还会对环境造成污染。
而应用智能燃烧控制技术后，可以通过实时监测燃烧状态和调节燃烧参数，使燃烧效率得到提高，烟气中的不完全燃烧物质得到减少，从而减少环境污染。
2、降低能源消耗智能燃烧控制技术能够精确地控制燃烧过程，避免燃烧部分区域过于富氧和贫氧，从而避免能源的浪费。
同时，智能燃烧控制技术还可以通过对加热炉进行全面监测和数据分析，识别出可能存在的问题和耗能的设备，及时进行修理和调整，从而降低能源的消耗。
3、降低维护成本智能燃烧控制技术可以实现远程控制和故障检测，使得维护人员可以在不必进入加热炉的情况下，了解燃烧设备的工作状态，并及时发现和解决故障。
这样就可以减少维护人员的工作量和维护成本，提高加热炉的可靠性和稳定性。
综上所述，智能燃烧控制技术在加热炉中的应用具有很大的优势。
通过智能控制技术，可以实现高效、节能、环保的燃烧过程，避免能源的浪费和环境污染，降低维护成本和提高加热炉的可靠性。
因此，将智能燃烧控制技术应用于加热炉中，不仅会对燃煤加热炉产生积极的影响，还将会给环境和社会带来很大的益处。
加热炉智能燃烧控制技术应用随着工业技术的不断发展，加热炉作为工业生产中不可或缺的设备，其智能化水平也在不断提升。
加热炉智能燃烧控制技术的应用，不仅可以提高生产效率，同时也能够降低能源消耗，减少对环境的影响，为工业生产带来更多的便利。
传统的加热炉燃烧控制主要依靠操作工人的经验和技术来进行调节，容易受到人为因素和环境变化的影响，难以实现精准的控制。
而采用智能燃烧控制技术，可以依靠先进的传感器和控制系统，实时监测和调节燃烧过程中的各项参数，提高燃烧效率，减少能源消耗，保障生产安全。
1. 智能调节燃烧温度通过在加热炉内安装温度传感器和火焰监测器，可以实时监测燃烧室内的温度和火焰状态，从而根据生产工艺的要求，自动调节燃烧温度和火焰大小，保障产品的质量和生产的稳定性。
2. 燃气与空气的精确配比智能燃烧控制系统可以根据实时的燃烧状态和工艺需求，精确调节燃气和空气的混合比例，确保燃烧过程中充分燃烧，减少能源的浪费，提高燃烧效率。
3. 燃烧过程中的自动控制传统的加热炉需要由操作工人不断地对燃烧过程进行手动调节，而智能燃烧控制技术可以实现燃烧过程的自动控制，大大降低了人力成本，并且可以通过预设好的工艺参数来实现更加精准的控制。
4. 安全监控与报警系统智能燃烧控制系统还可以监测加热炉燃烧过程中的各项参数，一旦发现异常情况，立即发出报警信号并采取自动控制措施，确保生产安全。
三、加热炉智能燃烧控制技术的优势1. 提高工业生产的稳定性和可靠性智能燃烧控制技术可以实现对加热炉燃烧过程的精准控制，保证了工业生产的稳定性和可靠性。
2. 降低能源消耗和成本通过精确调节燃烧过程中的各项参数，智能燃烧控制技术可以有效地降低能源的消耗，减少生产成本。
3. 减少环境污染智能化的燃烧控制技术可以提高燃烧效率，减少废气排放，降低对环境的影响。
4. 提高生产效率传统的加热炉需要耗费大量的人力进行燃烧控制，而智能燃烧控制技术可以实现自动控制，提高了生产效率。
加热炉智能燃烧控制系统的优化摘要加热炉是轧钢行业中的非常关键的设备之一，它的控制目标是在满足轧机开轧所需要的钢坯温度分布的条件下，实现最小的钢坯表面烧损和能耗的经济指标。
关键词加热炉；智能燃烧；空燃比1 存在的问题目前在某钢铁公司热轧厂加热炉控制中，以前的PID控制很难适应多变的加热炉工况，以数学模型为基础的控制方法在应用上得到了非常大的限制，很难满足温度控制准确度和升降温实时性要求，造成了炉温控制不均匀、煤气热值以及压力波动、空燃比无法自动寻优等问题，这些问题的存在影响了钢坯加热质量，使得钢坯氧化现象非常严重，煤气资源浪费，使得公司的效益受到了影响。
2 加热炉燃烧控制模型建立的思路目前的加热炉使用的控制方法关键是双交叉限幅PUD控制，这种方法对于燃烧过程的控制有一些作用，但无法拟制煤气热值以及压力波动形成的炉温控制不平衡，负载变化大时响应速度慢的问题。
因为加热炉燃烧体系自身非常复杂，扰动特别大，建立准确的数学模型是相当困难的，因此，用以前的控制方法无法达到良好的效果。
所以，为了确保加热炉的控制准确度以及速度，就需要对体系进行改良，建立加热炉优化控制体系，其控制结构见图1。
按照隔断炉温设定和实测炉温的偏差值以及偏差变化率，使用煤气流量模糊控制器，得到煤气流量设定值。
按照煤气流量设定值以及煤气热值利用最好的空燃比寻优器计算出最好的空燃比，然后，双交叉限幅模块根据煤气流量设定值、最好空燃比以及实测的煤气、空气的流量动态的调节阀门的开度，使煤气流量和空气流量在所规定的幅度内交替上升，确保空气、煤气的相互跟随关系。
最后按照实测的煤气热值以及烟道含氧量分别通过煤气流量专家修正模型以及空燃比专家修正模型来反馈修正煤气流量以及空燃比。
外环控制回路是炉温控制回路，关键作用是确保炉温稳定在给定的目标上，同时也对煤气流量的波动起到了拟定作用，这样就构成了基于温度和流量的反馈自动控制体系。
3 加热炉燃烧控制模型的设计3.1 最佳空燃比寻优器的设计先按照煤气的流量和实测的煤气热值状况计算得到每秒所燃烧煤气可以释放的热量，再按照热量经专家控制器来计算得到最好的空燃比，和煤气流量专家修正模型一样，最佳空燃比专家控制器也使用一样的结构，它的知识包括煤气热量、进行推理时用到的一些知识还有该行业专家的专门知识以及经验。
智慧窑炉解决方案及措施
1. 提供智慧窑炉解决方案和措施，以提高生产效率。
2. 建议采用智能控制系统，监测和优化窑炉的温度和燃料消耗。
3. 引入先进的传感技术，实时监测窑炉的运行状态，并提供数据分析和预警功能。
4. 制定智慧窑炉的运维计划，包括定期维护和检修，以确保其正常运行。
5. 提供远程监控功能，便于管理人员实时监测窑炉的运行情况，及时处理异常情况。
6. 开展员工培训，使其掌握智慧窑炉操作和维护的技能。
7. 配备复杂燃烧控制系统，减少能源的浪费，提高燃烧效率。
8. 利用人工智能算法，优化窑炉操作参数，降低能耗，提高产品质量。
9. 引入远程自动调节技术，实现智慧窑炉的智能化调整和优化。
10. 加强数据安全措施，确保智慧窑炉的运行数据受到保护，并防止数据泄露和攻击。
11. 运用大数据分析，提供更准确的生产预测和维护建议，帮助企业进行决策。
12. 引入物联网技术，实现智慧窑炉与其他设备的联动，提高生产的整体效率。
13. 设立智慧窑炉运营管理团队，负责窑炉的运行监控和问题处理。
14. 将智慧窑炉与企业内部的生产管理系统进行集成，实现数据共享和流程优化。
15. 推广智慧窑炉技术，促进其在行业内的应用，共同推动行业的升级和转型。
燃烧式工业窑炉温度单回路控制方案设计1. 引言燃烧式工业窑炉是工业生产中常见的设备，用于烧制各种材料或进行加热处理。
在燃烧过程中，准确控制窑炉的温度对于生产过程至关重要，能够影响产品的质量和产量。
设计一个高效、稳定的温度控制方案对于窑炉的生产效率和经济效益至关重要。
2. 温度控制的基本原理让我们从基本的温度控制原理开始。
燃烧式工业窑炉的温度控制，需要根据窑炉内部的温度变化情况，通过控制燃烧系统的供气、排气量和燃烧速度来实现。
而其中，控制燃烧系统的供气量是实现温度控制的关键。
3. 单回路控制方案设计在设计燃烧式工业窑炉的温度控制方案时，单回路控制是一种常见的方式。
简单来说，单回路控制就是通过窑炉内部的温度传感器收集窑炉温度信号，经过控制器处理后，再输出控制信号，调整燃烧系统的供气量，从而使窑炉的温度保持在设定值范围内。
4. 控制方案的优化然而，单回路控制方案也存在一些局限性，比如对窑炉内部环境变化的响应速度较慢，对窑炉温度的波动幅度不能完全控制等。
在实际应用中，需要对单回路控制方案进行优化。
可以采用先进的控制算法，如模糊控制、PID控制等，来提高控制系统的稳定性和响应速度。
另外，结合窑炉的实际工况，可以在控制系统中加入预测模型，从而实现对窑炉温度变化的提前预警和调整。
5. 个人观点和理解在我看来，针对燃烧式工业窑炉的温度控制，单回路控制方案是一种有效的方式，但需要在实际应用中不断优化和改进。
通过结合先进的控制算法和预测模型，能够更好地实现对窑炉温度的精准控制，从而提高生产效率和产品质量。
总结在燃烧式工业窑炉的温度控制方案设计中，单回路控制是一种常见的方式，但需要在实际应用中进行优化。
通过引入先进的控制算法和预测模型，能够提高控制系统的稳定性和响应速度，实现对窑炉温度的精准控制。
在文章中，我们从基本的温度控制原理出发，进一步探讨了单回路控制方案的设计和优化。
并结合个人观点和理解，对燃烧式工业窑炉的温度控制进行了全面的解析。
1技术实施方案1.1所在位置安全区1.2现场气候条件环境温度：-20～500C海拔高度：0～3000m。
1.3公用工程条件电源：220V AC, 50Hz。
容量4.5 KV A仪表空气：0.2～0.4MPa 干燥（＜-40℃常压露点）、干净（无尘，＜0.5μ）、无油（没有液滴）信号输入输出电缆：用于模拟量和继电器信号传输，连接距离为发射端至控制室信号柜。
公用工程（电、气）消耗量、外部连接尺寸等由开工会确定。
1.4工况数据（1）样气组分序号气样成分含量最小正常最大1 SO2<1000ppm2 Ar+N270%3 CO e50-2000ppm4 O2<5%5 H2O 13%6 飞灰N/A（2）分析部分分析对象序号测量对象测量量程仪表编号1 氧气(O2) 0-5%2 一氧化碳及氢气等（COe）0-2000ppm3 被分析烟气流量报警量（3）工况条件1. 测量点: 加热炉辐射区2. 测量点气样温度: 1300 ℃3. 测量点气样压力: 微负压5. 测量点管道直径: 3000mm6. 测量点气样固体物质含量: N/A1/82/82 设备选型及方案描述4.1产品范围4.1.1 数据运算及控制系统燃烧优化系统利用SVM 处理参数之间非线性关系能力强的特点，通过海量有效历史运行数据的训练，建立加热炉运行的数学模型，即寻找出在确定的边界条件下，加热炉各运行参数（操作参数）与炉效、NOx 排放浓度等控制目标之间的映射关系（模型用一定的网络结构来表示这种关系）；其次，利用遗传算法（GA ）全局快速寻优的特性实现可控运行参数的实时寻优，得到满足不同优化目标、不同边界条件下的最佳运行参数组合。
在此过程中，利用系统内置的专家经验确定重点搜索的参数以及搜索方向，以提高搜索效率；最后，通过修改运行氧量、一次风压等控制参数的设定值，分别实现提高锅炉效率、降低NOx 排放浓度等优化目标。
同一台加热炉可以根据不同的侧重点，制定出提高锅炉运行的安全性和稳定性等多种可操作性的多目标优化方案。
燃烧优化系统突破了传统的以短时间的试验数据拟合获得控制曲线的理念和方法，立足于全面优化的思想和技术路线，可实现多目标优化，并完全能够适应各种边界条件的变化，长期应用可带来良好的经济效益。
4.2自动化系统主要技术特点4.2.1以支持向量机（SVM ）为锅炉燃烧过程的数学建模工具对加热炉内燃料的燃烧过程进行合理建模，是燃烧优化的必要前提。
虽然通过机理研究，可以建立单个的燃烧模型，但大量的燃料在炉膛内的燃烧是一个复杂的物理化学过程，彼此之间相互干扰、相互影响，纯粹从机理上建立精确的炉膛燃烧数学模型几乎是不可能的，因此需要借助其他先进的技术手段实现。
系统采用一种新的机器学习算法——支持向量机（SVM ，Support Vector Machine ）为数学建模工具，利用其回归方法设计燃烧优化模型。
这一方法具有速度快、拟合精度高、推广位置 设备名称 分析内容数量 加热炉辐射区 在线烟气分析仪O2:0-5%COe:0-2000ppm4 平台分析自动化集成系统4 控制室 数据运算及总控制系统 1 维护及服务能力强和全局最优等特点。
和前向神经网络、径向基函数网络等方法比较，SVM算法的计算时间通常可减小1-2两个数量级，而所得回归函数的预测精度则会有较大幅度的提高。
4.2.2根据运行经验确定优化方向，以遗传算法（GA）为燃烧控制参数的寻优工具在建立了燃烧的数学模型后，需要在多约束条件下对其进行全局寻优，寻找到最佳的运行操作参数，从而达到提高燃烧效率、降低污染物排放的综合优化目标。
遗传算法（GA）是基于生物进化过程中优胜劣汰规则与群体内部染色体信息交换机制、处理复杂优化问题的一类通用性强的新方法。
GA利用简单的编码技术和算法机制来模拟复杂的优化过程，它只要求优化问题是可计算的，而对目标函数和约束条件的具体形式、优化变量的类型和数目不作限制，在搜索空间中进行自适应全局并行搜索，运行过程简单而计算结果丰富，特别适合于处理复杂优化问题。
鉴于遗传算法的上述优点，系统对遗传算法在加热炉燃烧优化领域的应用进行了深入研究，并选择了基于罚函数的小生境遗传算法进行燃烧优化模型的寻优工作。
小生境遗传算法通过选择、交叉、变异计算得到新群体后，求出每两个个体之间的海明距离，若该距离小于事先设定的值，则对其中适应度较小的值处以罚函数，进一步降低其适应值。
该算法使得较差的个体经过处理后其适应度更差，在后面的进化过程中被淘汰的概率增大，即在海明距离之内只保留一个优良个体，从而既维护了群体的多样性，也避免了大量重复的解充斥整个解空间。
基于罚函数的小生境遗传算法为系统的操作参数快速全局寻优提供了保证。
同时，为了提高算法的搜索效率，技术人员根据多年执行燃烧调整试验积累的丰富的现场经验，针对不同的炉型的特性，内置了一套专家系统。
专家系统首先根据优化目标和系统可控参数，确定重点控制参数及其优化方向，然后利用遗传算法快速全局寻优的特点，在很短的时间内获得最佳的控制参数组合。
4.2.3多目标优化，可适应不同机组的需求系统可实现全面或单项性能指标（不损害其它性能指标）的优化。
同一台加热炉可以根据不同的侧重点，制定多种具备可操作性的优化方案。
4.2.4实时优化，解决燃烧优化的“时效性”问题DCS逻辑中的控制曲线（如氧量控制曲线、一次风煤比控制曲线等）一般是由设备生产厂家根据以往的经验推荐的，或由调试专家按性能测试试验的结果得出，不论哪一种方法都是建立在当时的历史数据的基础上。
而机组的性能随着时间推移发生变化，以往再好的性能曲线到现在使用就无法保证仍然是最优的，即DCS的控制曲线存在着“时效性”问题。
系统实现了加热炉燃烧的实时优化。
系统连续采集一次分析及运行数据，存放于燃烧3/8优化服务器的内存中，模型会以最新的数据取代距离当前时间最久远的数据，保证了模型输入数据的时效性；模型以这些输入数据为判据，每分钟完成一次对可控参数的优化，保证了系统给出的锅炉燃烧控制参数偏置的时效性；同时，系统每隔一小时进行一次优化模型的重新训练和调整，保证了燃烧优化模型本身的时效性。
4.2.5具备自学习功能，能够适应边界条件的变化系统具备自学习功能，能够适应环境、燃料、设备性能劣化等边界条件的变化。
系统有两条进程同时发生作用：第一条进程主要完成实时优化功能，按预先设定的时间间隔定期从DCS采集加热炉运行数据，利用优化模型，实时调整控制参数的偏置值，从而实现各种优化目标；第二条进程负责优化模型的更新，根据最新的运行数据，每1个小时自动完成一次对燃烧优化模型的调整和修正，以保证其与机组当前的燃烧工况变化（如负荷变动、入炉燃料变化等）相匹配，实现优化系统对环境、燃料和其他外部条件的自适应。
值得一提的是，系统的自适应能力是可以突破一定范围限制的。
当加热炉运行的边界条件发生大幅度变化，如入炉燃料种类发生了重大改变，锅炉燃烧系统进行了较大幅度的改造等，系统自适应系统仍然将会在很大程度上发挥作用。
4.3系统控制逻辑4.3.1系统控制参数燃烧优化系统是一套闭环控制系统，其控制参数包括6项16个参数，分别为：运行氧量（1）、一次风压（1）、炉膛风箱差压（1）、燃料注入速率（5）、各层辅助风门开度（6）、各层过燃风开度（2）。
通常在加热炉的前提下，运行氧量和一次风压是主要使用的优化子系统。
4.3.2系统控制功能一旦某个优化子系统投入后，为防止出现“多头控制”的现象，该参数只能由燃烧优化系统自动控制，运行人员无法手动干预。
如运行氧量优化子系统投用后，运行人员暂时失去了对氧量的控制权，但可以从运行画面上实时查看当前系统提供的氧量设定值及其偏置。
同理，一次风压、炉膛风箱差压等优化子系统也是如此。
此外，从安全性角度出发，优化系统不控制设备的起停，只在现有运行设备的基础上进行优化。
4.3.3系统优化周期系统优化周期为1分钟，即每分钟从DCS中获取加热炉当前的运行参数，经数据校验、重构、燃烧优化模型寻优后，获得各控制参数的最佳组合，并以控制参数偏置的形式送回4/8DCS。
4.3.4系统负荷适用范围燃烧优化系统是基于锅炉稳定运行状态建立的燃烧优化模型，因此，在机组快速变工况过程中，燃烧优化系统将不再适用。
系统通过机组变负荷速率及连续变化时间判断机组运行状态。
当机组快速大幅度变工况时，系统将自动退出，并向运行人员发出提示。
当机组负荷重新稳定后，运行人员可以再次将优化系统投入使用（需手动进入）。
4.3.5系统投用条件每个优化子系统投入使用之前，要求相应的子系统必须已经投自动。
如氧量优化子系统投用的前提条件是送风自动和氧量自动的投入；一次风压优化子系统投用条件为一次风压自动的投入。
燃烧优化系统是闭环控制系统，需要与DCS实现双向通讯。
因此，系统投用与退出的安全性显得尤为重要。
为了确保系统投用与退出时不会影响加热炉运行的安全性和稳定性，系统专门设计了四层保护措施。
第一层：通过修改控制参数的设定值进行优化系统通过修改各控制参数的设定值（即目标值）进行优化，原DCS的具体执行机构、PID参数等均不作任何改变，这样，优化系统对机组DCS的运行特性的影响将降到最低。
第二层：通过偏置的方式修改控制参数的设定值系统通过增加偏置的方式修改控制参数的设定值，而不是直接给定一个设定值。
比如，当前的运行氧量设定值为4%，而系统的优化模型通过计算，得出的最有控制氧量为3.5%，则系统给出一个（-0.5%）的偏置，将控制参数的设定值修改为4－0.5=3.5%，从而实现对入炉总风量的调整。
第三层：对DCS接收的偏置设置安全上下限对于每个控制参数，优化系统同时在优化服务器端和DCS中设置安全上下限。
例如：运行氧量的偏置修改范围为[-1，1]（暂定），当DCS内置的当前负荷下对应的运行氧量为4时，优化系统最多只能在[3，5]的范围内调节。
超过这个范围将不被接受，从而保证系统运行的安全性。
第四层：对DCS接收的偏置进行变化速率校验系统对每个控制参数的变化速率进行校验，并设置变化率安全上限。
当优化系统提供的变化速率超过了设定的安全上限时，系统按照安全上限进行优化，以确保机组运行的稳定性。
5/84.4系统网络结构图1 燃烧优化（闭环）控制系统的网络结构示意图实时闭环燃烧优化系统的网络结构如图1所示。
燃烧优化服务器通过专用的接口机并联在机组过程控制网上。
由于系统需要与DCS实现双向通讯，且为同一安全级别，因此，燃烧优化系统与DCS之间不需要单向隔离装置或硬件防火墙隔离。
接口机上安装相应的OPC Sever通用接口软件，燃烧优化系统通过OPC Sever实现与DCS的双向通讯。
4.5系统逻辑结构系统建模是锅炉燃烧优化系统的核心工作之一，其逻辑框图如图1所示。
