电站锅炉燃烧系统案例推理自适应寻优方法及应用研究

摘要：

以提升火电机组调峰调频灵活性,促进可再生能源消纳为目标,针对某火电机组运行过程中燃烧稳定性、经济性等问题展开研究.采用自适应遗传算法优化核函数参数和正规化参数,建立最小二乘支持向量机(LS-SVM)锅炉燃烧过程模型.在建立模型的基础上,采用自适应遗传算法离线建立优化案例库.进而从便于工程应用角度提出一种基于案例推理(CBR)寻优方法,结合主、客观因素利用遗传算法优化案例推理特征权重,提高了检索精度,并自适应地从庞大的案例库中检索出与目标案例相匹配的案例.应用CBR自适应寻优算法,在保证机组稳定燃烧的同时,兼顾锅炉燃烧效率和NOx排放浓度,合理给出二、三次风门挡板开度指令及氧量定值,实现锅炉稳定经济燃烧.将系统整体运用到某350 MW燃煤发电机组,简化了优化计算的过程,寻优时间短,稳定性高,适合在线实时寻优.

关键词：自适应遗传算法、燃烧模型、案例推理、自适应寻优、锅炉效率、NOx排放

所属期刊栏目：40

分类号：TK227;TH89(蒸汽动力工程)

资助基金：国家重点研发计划2017YFB0902100

在线出版日期：2020-06-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：214-223