基于改進近似線性規(guī)劃的鍋爐蒸汽系統(tǒng)周期性清洗優(yōu)化調(diào)度.pdf

1、鍋水受熱產(chǎn)汽過程中，由于產(chǎn)生的大量水蒸汽中攜帶的雜質只占一小部分，因此鍋水中雜質的濃度將會增加數(shù)倍。隨著鍋爐表面附著物的生成，由于這些最先析出的附著物的結晶核心作用，導致鍋爐結垢的厚度會隨時間呈指數(shù)增加。另外由于水垢的導熱系數(shù)明顯小于鋼鐵的導熱系數(shù)，因此對長時間使用的鍋爐周期性的清洗維護是十分必要的。
　　 本文詳細介紹了鍋爐蒸汽系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度數(shù)學模型的建立過程，分析了該數(shù)學模型的特性，包括求解變量的類型與數(shù)量、目標函數(shù)的凸凹性和

2、約束條件構成的可行域的凸性。通過對各種傳統(tǒng)非線性規(guī)劃優(yōu)化算法比較后，擬使用近似線性規(guī)劃算法對鍋爐蒸汽系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度問題進行求解。在經(jīng)過大量非線性規(guī)劃問題實例測試后發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)近似線性規(guī)劃算法在求解和應用上存在的問題，因此本文提出了最速下降近似線性規(guī)劃算法，并用極具代表性的若干個測試實例對算法的求解精度和收斂速度進行了測試。測試結果表明，最速下降近似線性規(guī)劃算法已經(jīng)克服了傳統(tǒng)近似線性規(guī)劃算法在應用上存在的缺點，并且在各種類型的非線性規(guī)劃問題上

3、均表現(xiàn)出了高精度、收斂快的優(yōu)點，已經(jīng)能夠滿足實際應用的需求了。
　　 最后本文對現(xiàn)場采集的鍋爐蒸汽系統(tǒng)燃煤量數(shù)據(jù)進行擬合，求得兩臺鍋爐燃煤量的動態(tài)方程，確定了鍋爐蒸汽系統(tǒng)調(diào)度的數(shù)學模型，然后利用定量分析的方法得到一組調(diào)度方案，將定量分析得到的最優(yōu)區(qū)間數(shù)K的值作為最速下降近似線性規(guī)劃算法的初始K值，并通過與分支定界算法的結合，求得最優(yōu)調(diào)度方案。通過比較后發(fā)現(xiàn)，優(yōu)化算法的調(diào)度方案節(jié)能效果明顯，也再次驗證了最速下降近似線性規(guī)劃算法在實