燃煤机组燃烧优化控制技术研究

燃煤机组燃烧优化控制技术研究

孟东

陕西渭河发电有限公司      陕西省咸阳市         712085

摘要：随着社会发展，对于能源需求也在不断增长，燃煤发电作为一种主要的能源供应方式，需要结合当前环保理念对其效率和环保性能进行优化处理。基于此，本文结合当前燃煤机组燃烧优化的传统控制技术，提出基于智能算法的燃烧优化控制策略，以此增强燃煤机组的燃烧效率和降低污染物排放，促使当前的燃煤发电项目进一步加强发电效率，为相关领域提供一定的参考与帮助。

关键词：燃煤机组；燃烧效率；优化控制

0引言

在众多能源形式中，煤炭一直是电力生产的主要燃料。但由于传统的燃煤发电过程存在效率低下和环境污染严重等问题，需要结合当前先进的智能技术对其进行优化处理，开发和应用更为高效的燃烧优化控制技术，全面提高燃煤机组的效率并减少污染物排放。

1燃煤机组燃烧优化控制技术

（1）神经网络控制技术：主要是利用神经网络模型模拟和预测燃烧过程。神经网络是一种由多个神经元组成的计算模型，可以学习和逼近复杂的非线性关系。通过对大量历史数据进行训练，神经网络模型可以学习到燃烧过程中的各种因素之间的关系，并能够根据输入的参数预测出相应的输出结果。在实际应用中，神经网络控制技术依赖于大量数据的支持。为训练出准确的神经网络模型，需要收集大量的燃烧过程数据，包括各种操作条件、传感器测量值和控制目标等。这些数据将被用于训练神经网络模型，使其能够准确地预测和控制燃烧过程。此外，由于神经网络模型通常包含大量的参数和层次结构，因此，在训练和预测过程中，需要进行大量的计算。此方面要求计算机系统具备足够的计算能力和存储空间，以支持神经网络模型的训练和应用。

（2）模糊控制技术：通过构建包含多个模糊规则的库执行其功能。此库是技术运作的基础，包含各种用于指导燃烧过程的规则。这些规则不是简单的二进制指令，而是采用模糊逻辑的概念，允许一定程度的不确定性和模糊性。这种独特的处理方式使得模糊控制技术能够在面对复杂和不断变化的燃烧环境时，提供一种灵活而有效的控制手段。例如，在调节燃料供应或空气流量以优化燃烧效率时，模糊控制技术能够根据当前的操作条件和历史数据，动态地调整控制策略。为了确保系统的性能，这些规则需要不断地更新和完善，以适应新的燃烧条件和技术发展。

（3）传统PID控制技术：PID代表比例（Proportional）、积分（Integral）和微分（Derivative），这三种控制模式共同构成了PID控制器的核心。比例控制是根据当前误差与设定值之间的比例关系调整输出；积分控制则是基于误差随时间的累积进行调整；而微分控制则是根据误差变化的速率进行预测性调整。这三种控制模式相互配合，使得PID控制器能够在各种工业应用中实现对过程变量的有效控制。在燃煤机组燃烧过程中，燃料供给量和空气流量是影响燃烧效率和稳定性的两个关键参数。通过调整这两个参数，PID控制器能够确保燃烧过程的稳定性，有效提高发电效率和降低环境污染[1]。

2基于智能算法的燃烧优化控制策略

2.1数据采集

    在数据采集阶段，传感器负责实时监测并记录下一系列关键参数，这些参数直接关系到燃烧效率和安全性。在此期间，传感器会持续不断地工作，捕捉燃料供给量、空气流量以及炉膛温度等数据。这些信息是评估燃烧状态的基础，通过对其实时监测，可以全面了解燃烧过程的每一个细节。

具体来说，燃料供给量直接关系到火焰的大小和热量的输出。而空气流量则影响着燃烧的效率和完全性，适量的空气能够保证燃料充分燃烧，减少有害气体的排放。至于炉膛温度，则是反映燃烧效果的关键因素，过高或过低的温度都可能影响燃烧的稳定性和效率。通过传感器对这些数据的实时采集，操作人员可以随时掌握燃烧过程中的变化，及时调整相关参数，优化燃烧效果[2]。

2.2数据处理

    在数据处理阶段，需要对原始数据进行清洗，去除可能存在的噪声、异常值和缺失值，以此提高数据的质量和准确性，为后续的特征提取打下基础。同时，还需要对数据进行标准化处理，使得不同特征的数据在同一尺度上进行比较和分析。通过对数据进行分析和挖掘，提取出与燃烧优化控制相关的特征。这些特征可以是温度、压力、流量等物理量，也可以是时间序列数据中的统计特征，如均值、方差等。选择合适的特征提取方法，将原始数据转化为更具有代表性的特征向量，为后续的智能算法提供更好的输入。

在完成了数据清洗和特征提取后，可利用智能算法进行燃烧优化控制策略的设计。智能算法可以根据输入的特征向量，通过学习和优化的方法，找到最优的控制策略。这些控制策略可以是调整燃烧参数、改变运行状态等操作，以实现燃烧效率的提升和能源消耗的降低。

2.3智能算法建模

    通常情况下，可以采用遗传算法、粒子群优化等智能算法建立数学模型。这些智能算法能够有效地模拟和优化燃烧过程，提高燃烧效率和稳定性。其中遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的搜索算法，主要模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异等操作，寻找最优解。在燃烧优化控制中，遗传算法可以用来优化燃烧参数，如燃料供给量、空气流量和温度等，实现最佳的燃烧效果。粒子群优化是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群觅食行为中的合作与竞争机制，寻找最优解。智能算法建模期间，存在如高维空间搜索、多目标优化和约束条件处理等难点。对此，可以采用混合算法、并行计算和自适应技术等手段，提高模型的性能和效率。

2.4优化控制

    将智能算法引入到燃烧优化控制中，对复杂的系统进行有效的控制。此过程智能算法会分析燃烧过程中的各种数据，包括燃料的性质、空气的流量、燃烧的温度等，然后根据数据计算出最佳的燃料供给量和空气流量。此过程是动态进行，随着燃烧条件的变化，智能算法会不断地调整参数，保证燃烧过程始终保持在最优状态。此外，智能算法还能够学习和适应燃烧过程中的新情况。例如，如果燃料的性质发生变化，或者燃烧设备的性能有所下降，智能算法都能够及时地调整控制策略，维护燃烧过程的稳定性和经济性[3]。

2.5结果评估

    在对智能算法的燃烧优化控制策略进行结果评估时，应重点关注以下几个核心方面：（1）经济效益。此方面可比较实施优化控制前后的生产成本，评估该策略在提升经济效率方面的成效。具体方式是通过计算节省下来的燃料消耗量和设备运行成本，促使经济效益的提升。（2）燃烧效率。分析优化控制前后的燃烧效率数据，验证该策略在提高燃烧效率方面的有效性。对此，应科学计算燃料消耗与产生能量之间的比值，以及单位时间内产生的热量等指标，以此做出精确评估。（3）污染物排放。对比优化控制前后的污染物排放情况，检验该策略在减少污染物排放方面的有效性。主要方法是检测燃烧产物中的有害物质含量，例如：一氧化碳、氮氧化物等，明确污染物是否符合环保效益的排放标准。（5）稳定性与安全性。对燃烧过程的实时监测，评估该策略在优化燃烧过程的稳定性和安全性方面的表现。在此过程中，应通过观察燃烧室内的压力、温度等关键参数是否保持在合理范围内波动，判断系统稳定性和安全性是否受到影响。

3结论

综上所述，对燃煤机组燃烧优化控制技术进行更为深入研究，可大幅度增强能源利用效率，并降低环境污染问题。在实际研究期间，应结合当前先进的智能等技术，对燃烧优化控制加以创新，使其实现更加清洁、高效的燃煤发电方式，为日后可持续发展奠定基础。

参考文献：

[1]束军,龚伟山,赵华,等.燃烧优化控制系统在电厂中的应用[J].冶金动力,2022,(06):54-56.

[2]张强,何陆灿,方亚雄.火电厂锅炉低氮燃烧改造与运行优化调整探究[J].中国设备工程,2023,(04):130-132.

[3]蒋明星.燃煤机组掺烧劣质煤及配风方式对锅炉运行经济性的影响[J].内蒙古煤炭经济,2023,(07):115-117.