大型火电机组燃烧系统的建模与控制方法研究

摘要

锅炉燃烧系统作为大型火电机组的能源动力来源，其控制水平直接决定了火电机组运行的安全性与经济性。为了提高燃烧系统的控制品质，需要在了解其热工特性的基础上建立较为精确的数学模型。鉴于燃烧系统具有多参数、强耦合、时变和非线性等特点，传统辨识方法难以准确辨识出热工对象模型。而群智能优化算法具备通用性强、全局优化性能高、适合于并行处理等优点，在辨识热工对象时能得到较为可靠的模型。本文以群智能算法中的人工蜂群算法为工具，对1000MW超超临界机组燃烧系统的建模与优化控制进行研究，主要工作如下： （1）基于现场历史数据利用人工蜂群算法辨识燃烧系统 选择某一工况下的历史数据，对所选数据进行预处理后，利用人工蜂群算法对燃料量与主汽压、送/引风量与炉膛负压、燃料量/风量与烟气含氧量之间的关系进行辨识。并采取同一负荷下不同运行数据对所得模型进行验证，证明了本文方法的有效性。 （2）采用人工蜂群算法整定PID控制器参数 针对辨识所得到的模型，分别采用人工蜂群算法和专家经验公式整定PID控制器参数，对该模型施加一定的扰动信号观察控制效果。在保持输入信号与扰动信号不变的情况下，通过修改模型参数以验证系统在参数不确定情况下的鲁棒性。仿真结果表明，经人工蜂群算法优化控制器参数后的系统控制品质更佳。

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第1章 绪论

1.1 课题研究背景

1.1.1 燃烧系统建模的必要性

1.1.2 燃烧系统辨识建模的可行性

1.2 燃烧系统特性分析

1.2.1 电站锅炉工作原理

1.2.2 燃烧系统分析及控制任务

1.3 国内外研究现状

1.3.1 燃烧系统建模研究现状

1.3.2 燃烧系统控制研究现状

1.4 本文主要内容与结构安排

第2章 系统辨识方法

2.1 系统辨识原理

2.2 模型结构选取

2.3 数据选取及处理

2.4 最小二乘法

2.5 本章小结

第3章 基于人工蜂群算法的燃烧系统建模

3.1 引言

3.2 人工蜂群算法

3.3 燃烧系统建模

3.3.1 燃料量与主汽压关系建模

3.3.2 引风量与炉膛负压关系建模

3.3.3 送风量与烟气含氧量关系建模

3.4 本章小结

第4章 燃烧系统优化控制

4.1 引言

4.2 基于人工蜂群算法的燃烧系统优化控制

4.2.1 主汽压系统的优化

4.2.2 负压系统的优化

4.2.3 烟气含氧量系统的优化

4.3 本章小结

第5章 结论与展望

5.1 主要研究成果

5.2 后期工作展望

参考文献

攻读硕士学位期间参加的科研情况

致谢