【摘要】：循環(huán)流化床(CFB)鍋爐燃燒技術(shù)作為一種新型的燃燒方式,因為其燃燒效率高、燃料適應范圍廣、負荷調(diào)節(jié)性能好、爐內(nèi)組織脫硫等諸多優(yōu)點,在電力、供熱、工業(yè)蒸汽生產(chǎn)中得到了廣泛的應用。但是CFB鍋爐燃燒系統(tǒng)又是一個分布參數(shù)、非線性、時變、大滯后、多變量耦合的被控對象。燃燒控制難,自動投運率低。因此對CFB鍋爐燃燒系統(tǒng)優(yōu)化控制的研究有很大的實際意義。本文首先對循環(huán)流化床鍋爐燃燒系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和燃燒特性進行了分析,其主要特點包括大慣性、強耦合、非線性等,在此基礎上對燃燒系統(tǒng)主要熱工參數(shù)的控制方法進行了研究。如今雖然機理建模技術(shù)已經(jīng)非常成熟,但是機理建模得到的模型不適合于控制器優(yōu)化。因此在設計優(yōu)化控制策略前,利用機組歷史數(shù)據(jù)和仿真機系統(tǒng),對系統(tǒng)進行實驗建模。鑒于燃燒控制系統(tǒng)的實驗建模過程是一個需要辨識多維變量的復雜尋優(yōu)問題,文章采取了蟻群優(yōu)化算法,這為后面的實驗建模奠定了良好的基礎。在接下來的工作中,按照實驗建模的一般方法,利用上述蟻群優(yōu)化算法求得模型的傳遞函數(shù)并利用與辨識數(shù)據(jù)無關的其他數(shù)據(jù)來驗證所求模型傳遞函數(shù)的有效性。最后通過利用一次風調(diào)節(jié)的快速性來控制床溫,利用調(diào)節(jié)給煤機的供給速度來控制主汽壓,以此對原有DCS中床溫控制回路和主蒸汽壓力控制回路的SAMA圖進行優(yōu)化,并將前饋補償控制的原理運用在燃燒系統(tǒng)控制中。結(jié)合上述控制方案和辨識得到的對象模型,利用蟻群優(yōu)化算法,對控制器參數(shù)進行了優(yōu)化。通過對優(yōu)化前后的控制效果圖進行比較,優(yōu)化后的控制系統(tǒng)不僅能提高鍋爐控制系統(tǒng)的自動化水平,還對減排降耗提高能源利用率具有重要意義。
文內(nèi)圖片：
圖片說明：主蒸汽壓力前饋控制 SAMA 圖
[Abstract]:As a new combustion mode, circulating fluidized bed (CFB) boiler combustion technology has been widely used in electric power, heating and industrial steam production because of its high combustion efficiency, wide range of fuel adaptation, good load regulation performance, desulphurization in furnace tissue and so on. However, the combustion system of CFB boiler is a controlled object with distributed parameters, nonlinear, time-varying, large lag and multivariable coupling. Combustion control is difficult and automatic operation rate is low. Therefore, it is of great practical significance to study the optimal control of CFB boiler combustion system. In this paper, the structure and combustion characteristics of circulating fluidized bed boiler combustion system are analyzed, its main characteristics include large inertia, strong coupling, nonlinear and so on. On this basis, the control method of main thermal parameters of combustion system is studied. Although the mechanism modeling technology has been very mature, the model obtained by mechanism modeling is not suitable for controller optimization. Therefore, before designing the optimal control strategy, the experimental modeling of the system is carried out by using the historical data of the unit and the simulator system. In view of the fact that the experimental modeling process of combustion control system is a complex optimization problem that needs to identify multidimensional variables, ant colony optimization algorithm is adopted in this paper, which lays a good foundation for the later experimental modeling. In the next work, according to the general method of experimental modeling, the transfer function of the model is obtained by using the above ant colony optimization algorithm, and other data independent of the identification data are used to verify the effectiveness of the transfer function of the model. Finally, the SAMA diagram of the bed temperature control loop and the main steam pressure control loop in the original DCS is optimized by using the rapidity of the primary air regulation to control the bed temperature and the main steam pressure control circuit by adjusting the supply speed of the coal feeder, and the principle of feedforward compensation control is applied to the combustion system control. Combined with the above control scheme and the identified object model, the ant colony optimization algorithm is used to optimize the controller parameters. By comparing the control effect diagram before and after optimization, the optimized control system can not only improve the automation level of boiler control system, but also play an important role in reducing emission and energy utilization.
【學位授予單位】：華北電力大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP273;TM621.2

【參考文獻】

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本文編號：2511734