電站鍋爐燃燒系統(tǒng)軟測(cè)量及穩(wěn)態(tài)優(yōu)化研究.pdf

1、隨著火電行業(yè)對(duì)節(jié)能降耗減排的關(guān)注，電站鍋爐燃燒優(yōu)化課題越來越受到人們的重視。燃燒過程中某些重要工況參數(shù)(例如飛灰含碳量)目前無法直接精確測(cè)量，需要通過軟測(cè)量建模技術(shù)加以解決；實(shí)施穩(wěn)態(tài)優(yōu)化時(shí)也首先要建立目標(biāo)函數(shù)(例如熱效率、NOx排量)與鍋爐運(yùn)行參數(shù)間的數(shù)學(xué)模型。鍋爐燃燒過程具有強(qiáng)非線性、多變量等特點(diǎn)，傳統(tǒng)的線性建模方法無法滿足要求，迫切需要研究和應(yīng)用新型的建模方法。 本文首先介紹了一種適合小樣本學(xué)習(xí)、計(jì)算速度快的最小二乘支持向量

2、機(jī)(LSSVM)回歸方法，建立了飛灰含碳量LSSVM軟測(cè)量模型；隨后將局部學(xué)習(xí)思想引入軟測(cè)量研究，并采用一種改進(jìn)的核函數(shù)實(shí)現(xiàn)了模型參數(shù)自動(dòng)優(yōu)化，仿真研究表明局部LSSVM軟測(cè)量模型具有更高的預(yù)測(cè)精度。 采用主元分析(PCA)對(duì)LSSVM建模數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，可以消除變量間線性相關(guān)性、簡化LSSVM模型結(jié)構(gòu)，構(gòu)成PCA-LSSVM軟測(cè)量方法。鑒于工業(yè)數(shù)據(jù)中存在的異常點(diǎn)會(huì)影響PCA和LSSVM回歸結(jié)果，本文提出一種基于魯棒化PCA的加

3、權(quán)LSSVM(RPCA-WLSSVM)軟測(cè)量方法，仿真研究表明該軟測(cè)量模型具有更好的預(yù)測(cè)精度和魯棒性。 最后，本文基于LSSVM建模和序貫二次規(guī)劃算法進(jìn)行了穩(wěn)態(tài)燃燒優(yōu)化研究。首先進(jìn)行飛灰含碳量單目標(biāo)優(yōu)化實(shí)驗(yàn)，并分析了優(yōu)化結(jié)果的合理性；針對(duì)提高熱效率和降低NOx排放之間存在矛盾，提出一種多目標(biāo)燃燒優(yōu)化方案：分別建立熱效率、NOx與鍋爐運(yùn)行參數(shù)之間的LSSVM模型，基于評(píng)價(jià)函數(shù)法構(gòu)造混合優(yōu)化目標(biāo)，采用序貫二次規(guī)劃算法計(jì)算可調(diào)參數(shù)最優(yōu)