本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的鍋爐燃燒系統(tǒng)動態(tài)建模與優(yōu)化控制方法研究

  更多相關(guān)文章： 鍋爐燃燒優(yōu)化 互信息 特征選擇 動態(tài)建模 粒子群算法

【摘要】：火電廠燃煤鍋爐在我國發(fā)電行業(yè)仍占據(jù)主導(dǎo)地位,同時(shí)燃燒排放的污染物NOx也成為大氣污染的主要來源,因此鍋爐燃燒優(yōu)化有著重要的研究意義。隨著DCS系統(tǒng)的應(yīng)用與普及,海量現(xiàn)場數(shù)據(jù)得以保存,這也給應(yīng)用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法實(shí)現(xiàn)燃燒優(yōu)化提供了有利的條件。鍋爐燃燒系統(tǒng)是個(gè)復(fù)雜非線性系統(tǒng),鍋爐效率和NOx排放的影響因素眾多且相互耦合,存在著冗余變量的干擾。本文引入了基于互信息的多變量相關(guān)性分析方法,對各變量與鍋爐效率和NOx排放的相關(guān)性進(jìn)行了分析,并提出基于互信息的分步式特征選擇算法(MISFSA),分別選擇出鍋爐效率和NOx排放的特征變量子集。建立準(zhǔn)確的鍋爐燃燒系統(tǒng)預(yù)測模型是鍋爐燃燒優(yōu)化的基礎(chǔ)。由于電站鍋爐實(shí)際運(yùn)行長期處于變工況狀態(tài),因此建立的燃燒優(yōu)化模型應(yīng)能準(zhǔn)確反映系統(tǒng)的動態(tài)特性。鑒于電站鍋爐的復(fù)雜非線性,本文采用支持向量回歸機(jī)(SVMR)和非線性自回歸滑動平均模型(NARMAX)相結(jié)合的方法實(shí)現(xiàn)基于特征變量子集的燃燒優(yōu)化系統(tǒng)動態(tài)建模,并采用粒子群算法(PSO)實(shí)現(xiàn)階次和模型參數(shù)的整體尋優(yōu)。針對粒子群算法易陷入局部最優(yōu)和出現(xiàn)早熟收斂的缺點(diǎn),提出一種基于適應(yīng)度分群的分群粒子群算法(GPSO),有效提高了算法搜索能力。為實(shí)現(xiàn)鍋爐燃燒系統(tǒng)的優(yōu)化控制,采用所提出的GPSO算法作為優(yōu)化方法,基于建立的燃燒系統(tǒng)動態(tài)模型,實(shí)現(xiàn)了鍋爐燃燒過程的全局尋優(yōu)。最后對燃燒系統(tǒng)的閉環(huán)控制方案進(jìn)行了初步研究,實(shí)現(xiàn)二次風(fēng)門開度、燃盡風(fēng)門開度的分層控制。
【關(guān)鍵詞】：鍋爐燃燒優(yōu)化 互信息 特征選擇 動態(tài)建模 粒子群算法
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TM621.2
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 研究背景與意義8-9
• 1.2 鍋爐燃燒優(yōu)化系統(tǒng)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-12
• 1.2.1 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的鍋爐燃燒特性建模研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.2 鍋爐燃燒優(yōu)化智能算法研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.3 鍋爐燃燒優(yōu)化系統(tǒng)研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排12-14
• 第二章 鍋爐燃燒優(yōu)化特征變量子集研究14-32
• 2.1 引言14
• 2.2 鍋爐效率和NO_x排放影響因素分析14-17
• 2.2.1 NO_x的生成機(jī)理14-15
• 2.2.2 NO_x排放影響因素分析15-16
• 2.2.3 鍋爐效率影響因素分析16-17
• 2.3 基于互信息的特征變量選擇方法研究17-25
• 2.3.1 互信息相關(guān)概念17-18
• 2.3.2 基于互信息的特征選擇準(zhǔn)則18-19
• 2.3.3 基于互信息的分步式特征選擇算法19-23
• 2.3.4 仿真驗(yàn)證23-25
• 2.4 鍋爐燃燒優(yōu)化特征變量子集選擇25-31
• 2.4.1 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理25-27
• 2.4.2 基于互信息的相關(guān)性分析27-30
• 2.4.3 燃燒優(yōu)化特征變量選擇30-31
• 2.5 本章小結(jié)31-32
• 第三章 基于特征變量子集的鍋爐燃燒優(yōu)化系統(tǒng)動態(tài)建模32-55
• 3.1 引言32-33
• 3.2 基于SVMR的NARMAX動態(tài)模型33-36
• 3.2.1 SVMR原理33-34
• 3.2.2 NARMAX模型34-35
• 3.2.3 SVMR-NARMAX的模型結(jié)構(gòu)35-36
• 3.2.4 SVMR-NARMAX模型的精度評價(jià)指標(biāo)36
• 3.3 SVMR-NARMAX動態(tài)模型的參數(shù)優(yōu)化36-46
• 3.3.1 粒子群算法與改進(jìn)36-38
• 3.3.2 分群粒子群(GPSO)算法38-41
• 3.3.3 基于GPSO算法的動態(tài)模型參數(shù)優(yōu)化仿真研究41-46
• 3.4 鍋爐燃燒優(yōu)化系統(tǒng)動態(tài)建模46-54
• 3.4.1 基于SVMR-NARMAX的鍋爐燃燒系統(tǒng)動態(tài)建模46-48
• 3.4.2 基于GPSO算法的動態(tài)模型參數(shù)優(yōu)化48-50
• 3.4.3 燃燒優(yōu)化系統(tǒng)動態(tài)建模仿真結(jié)果50-54
• 3.5 本章小結(jié)54-55
• 第四章 基于GPSO算法的鍋爐燃燒優(yōu)化控制方法研究55-65
• 4.1 引言55
• 4.2 基于GPSO的鍋爐燃燒優(yōu)化方法55-57
• 4.2.1 鍋爐燃燒優(yōu)化問題要點(diǎn)55-56
• 4.2.2 基于GPSO的鍋爐燃燒優(yōu)化計(jì)算流程56-57
• 4.3 鍋爐燃燒優(yōu)化閉環(huán)控制方法57-60
• 4.3.1 鍋爐燃燒優(yōu)化閉環(huán)控制系統(tǒng)的組成57-58
• 4.3.2 鍋爐燃燒優(yōu)化閉環(huán)控制系統(tǒng)的實(shí)施方案58-60
• 4.4 仿真結(jié)果60-64
• 4.5 本章小結(jié)64-65
• 第五章 總結(jié)與展望65-67
• 5.1 總結(jié)65-66
• 5.2 展望66-67
• 參考文獻(xiàn)67-72
• 致謝72-73
• 作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文73
• 作者在攻讀碩士學(xué)位期間參與的專利設(shè)計(jì)73
• 作者在攻讀碩士學(xué)位期間參與的科研項(xiàng)目73

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3 謝

本文編號：1023055