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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN105674326A(43)申请公布日2016.06.15(21)申请号201610021248.5(22)申请日2016.01.13(71)申请人北京市环境保护科学研究院地址100037北京市西城区阜外大街北二巷申请人北京环科环保技术公司清华大学(72)发明人宋光武焦伟红潘涛金大建卓建坤宋少鹏冯复兴姚强(74)专利代理机构北京中济纬天专利代理有限公司11429代理人张晓霞(51)Int.Cl.F23N5/00(2006.01)权利要求书2页说明书5页附图3页(54)发明名称一种工业燃气锅炉多目标多约束燃烧优化方法(57)摘要本发明公开了一种工业燃气锅炉多目标多约束燃烧优化方法,包括如下步骤:S100:采集燃气锅炉运行中的可调参数和表征燃烧状态的特征指标作为基础数据;S200:建立燃气锅炉燃烧的数学模型;S300:确定目标函数和约束条件;S400:根通过遗传算法搜索出各负荷下可调参数的最佳组合。提高了锅炉低氮技术的匹配度,并实现燃气锅炉的高效、节能、低污染运行。CN105674326ACN105674326A权利要求书1/2页1.一种工业燃气锅炉多目标多约束燃烧优化方法,其特征在于,包括如下步骤:S100:采集燃气锅炉运行中的可调参数和表征燃烧状态的特征指标作为基础数据,所述可调参数包括总燃料量、二次燃料比例、氧含量和烟气循环率,所述特征指标包括NOx浓度值、CO浓度值和火焰长度值;S200:用基础数据建立燃气锅炉燃烧的数学模型,所述数学模型包括;NOx的SVM模型、CO的SVM模型和火焰长度的SVM模型;S300:确定目标函数和约束条件,所述目标函数为:min:NOx+a(CO-CO’)+b(L-L’);所述约束条件为:四个可调参数的调节范围;其中,CO’为锅炉运行允许的最大值,CO为采集的浓度值,a、b为加权系数,当CO>CO’时,a取103,当CO≤CO’时,a=0;L’是炉膛允许的最大火焰长度,L为采集到的火焰长度,当L>L’时,b取103,当L≤L’时,b=0;S400:根据所建立的数学模型、目标函数和约束条件,通过遗传算法搜索出各负荷下可调参数的最佳组合。2.根据权利要求1所述的工业燃气锅炉多目标多约束燃烧优化方法,其特征在于,优选的,所述烟气循环率β由下式计算:其中:β是烟气循环率,γ′O是风道含氧量,V烟是理论烟气量,γO是烟气含氧量,V空是理论空气量,V′烟是实际烟气量。3.根据权利要求1所述的工业燃气锅炉多目标多约束燃烧优化方法,其特征在于,所述NOx浓度值是将烟气分析仪测得的NOx浓度值折算至氧含量为3.5%时的值,折算公式:其中氧含量为烟气分析仪测得的烟气氧含量。4.根据权利要求1所述的工业燃气锅炉多目标多约束燃烧优化方法,其特征在于,所述步骤S200具体包括:S201:数据预处理,将可调参数总燃料量、二次燃料比例、氧含量和烟气循环率和特征指标NOx浓度值、CO浓度值和火焰长度的值全部做归一化处理;S202:选取训练集,以总燃料量、二次燃料比例、氧含量和烟气循环率为输入,对应的NOx浓度值、CO浓度值和火焰长度的值为输出,通过matlab加载工具箱libsvm-faruto分别训练NOx的SVM模型、CO的SVM模型和火焰长度的SVM模型,其中工具箱libsvm-faruto中核函数参数g和惩罚因子c,采用工具箱默认值;S203:通过试算法调整核函数参数g和惩罚因子c。5.根据权利要求4所述的工业燃气锅炉多目标多约束燃烧优化方法,其特征在于,所述步骤S203包括:以训练集以外数据作为测试集,用所建模型预测测试集的输入所对应的输出作为预测值,对比预测值与实际值,计算预测值与实际值的相关系数、平均误差和最大误差;若相关系数、平均误差和最大误差大于相应设定阈值时,则通过试算法调整g和c,通过2CN105674326A权利要求书2/2页网格寻优方法确定g、c的较优范围,在此范围内任选5-10组g、c组合,返回步骤S202,直至模型预测效果满足需要。3CN105674326A说明书1/5页一种工业燃气锅炉多目标多约束燃烧优化方法技术领域[0001]本发明涉及锅炉,特别涉及一种工业燃气锅炉多目标多约束燃烧优化方法。背景技术[0002]燃料分级和烟气再循环是燃气锅炉NOx燃烧控制的常用方法。目前,一二次燃料比例、烟气循环量及过剩空气系数等运行参数的确定仍是人工调试,费时耗力,通常难以找到最佳运行工况且无法实现多目标优化。目前涉及多目标燃烧优化的方法限于锅炉效率和NOx排放两个优化目标,多数适用于燃煤锅炉,鲜有燃气锅炉的燃烧优化方法。就国内情况而言,燃气锅炉采取低氮技术大多通过低氮改造实现,在原有锅炉上更换燃烧器或加烟气再循环,不改造炉膛,火