仿人智能协调控制在循环流化床锅炉燃烧控制系统中的应用

针对循环流化床锅炉燃烧系统中主蒸汽压力和床体温度的强耦合问题,提出了基于仿人智能协调控制,并在此基础上与仿人智能模糊控制相结合的解耦控制策略,并将此控制策略应用于燃烧系统进行仿真;仿真结果表明,该策略有效地解决了循环流化床锅炉燃烧系统的非线性、大滞后和强耦合问题,实现了燃烧系统中主蒸汽压力和床体温度的解耦控制,并且在施加扰动后,体现出了一定的抗干扰能力,能收到良好的控制效果。     

CFB机组燃烧过程的非线性动态参数预测模型仿真

针对循环流化床(CFB)锅炉复杂特性下建模困难的情况,借助神经网络良好的非线性映射能力,利用山西某电厂300MW循环流化床机组的运行数据,研究了锅炉燃烧过程的主要参数关系,建立了给煤对主汽压力以及一、二次风对床温参数的非线性动态辨识模型。仿真结果显示预测与实际值误差较小,说明所建立的模型能反映研究对象的实际运行状况,预测模型可以作为下一步预测控制的基础。     

440t/h循环流化床锅炉燃烧系统的动态模型及仿真

大型循环流化床锅炉运行过程是一个复杂的物理化学过程，目前对其动态特性的认识还不够深入，运行过程中还存在着N2O排放量相对较高、排灰口结焦等问题。针对目前对N2O研究较少的特点，该文在考虑了循环流化床锅炉的热力参数分布性和燃料颗粒宽筛分分布特性的基础上，充分考虑了N2O的生成与还原，并采用可调小室的方法和颗粒分档的方法建立了对象的动态模型，采用吉尔算法对该刚性系统模型进行求解。在仿真模型的基础上，以440t／h循环流化床锅炉为对象进行了一系列的动态仿真试验，实验结果证明了该模型的正确性。该模型有利于了解循环流化床锅炉运行的动态特性，对大型循环流化床锅炉的运行、设计具有一定的指导意义。     

130t/h循环流化床锅炉燃烧控制系统应用

锅炉机组燃烧控制系统以130t/h循环流化床为例,阐述了循环流化床燃烧技术机理及其优点的广范应用;借助计算机组态技术,设计燃烧控制系统模型,模拟锅炉燃烧系统运行工况,采用高压罗茨风机转速调节返料风挡板返料量.改变料层厚度的方法调节床温,分析适应锅炉负荷变化燃烧调整.通过风与煤的搭配调节锅炉负荷实现锅炉循环量的改变,建立了稳定的物料循环将大量热量带到整个炉膛.从而使炉膛上下温度梯度减少,增大了负荷调节的范围达到调节锅炉负荷的目的;减少运行人员误操作事故,避免突发事件.     

循环流化床锅炉燃烧系统的多模态仿人智能控制

针对循环流化床锅炉燃烧被控对象的非线性、时变、大滞后及多变量强耦合的特点,将基于多模态仿人智能控制的解耦控制策略应用于该系统中;根据智能逻辑选择回路的逻辑信号,对相应的仿人智能模糊控制器进行选通,从而实现主蒸汽压力和床体温度之间的动态解耦;仿真结果证明,该策略基本上消除了主蒸汽压力和床体温度之间的耦合,响应曲线过渡平稳,响应较快,能收到良好的控制效果;为解决循环流化床锅炉燃烧控制参数强耦合问题提供了一种新的尝试和途径。     

对循环流化床锅炉的探讨

本文主要论述了循环流化床锅炉在国内的发展历程和发展现状,着重探讨了循环流化床锅炉的特点和基本特征,并针对循环流化床锅炉在运行当中容易出现的问题提出了需要注意和解决的方法,尤其是对循环流化床锅炉的燃烧原理、炉膛内部的物料流动结构做了比较深入的探讨,并对机组在点火启动、给煤、燃烧控制(一次风、二次风)、分离器、返料器、排渣等分系统做了比较细致的描述.     

350MW循环流化床锅炉机组负荷动态优化控制方法

为进一步提升燃煤电厂锅炉的工况效率及机组运行的环保性和经济性,本文研究设计了一种350MW循环流化床锅炉机组负荷动态的优化控制方法。通过收集统计350MW循环流化床锅炉机组燃烧系统的烟气含氧量、煤量、送风量、燃料量、主汽压、炉膛负压以及引风量等数据,实施数据滤波提取处理,再利用系统辨识原理构建锅炉机组燃烧系统工况模型。最后基于遗传算法与人工神经网络构建锅炉机组燃烧系统模型的负荷优化控制模型,实现了对锅炉机组负荷动态的优化控制。测试结果表明,运用此优化控制方法,锅炉效率的提升率高于91%,具有较高的实际应用价值。     

循环流化床锅炉燃烧系统的自抗扰控制器优化设计

循环流化床锅炉燃烧系统是典型的具有非线性、大滞后、强耦合特性的系统, 很难建立准确的数学模型,常规的控制方法难以取得良好的控制效果. 自抗扰控制器具有结构简单, 不依赖被控对象具体模型等优点, 易于工业现场应用. 本文为某国产75 t/h循环流化床锅炉燃烧系统设计自抗扰控制器, 使用非支配排序果蝇算法对控制器参数进行基于ITAE指标、调节时间和最大控制量的多目标优化. 用所设计控制器进行仿真研究, 并与非优化的自抗扰控制器和基于预期动态的PI控制器进行比较. 结果表明, 所设计控制器效果最优, 可以更有效地对通道间的耦合 进行估计和补偿, 具有更强的解耦能力.     

300MW循环流化床锅炉主蒸汽温度系统辨识

利用最小二秉法和BP神经网络方法对莱电厂循环流化床锅炉主蒸汽温度对象进行建模并比较.建模结果表明:BP神经网络辨识方法用于循环流化床锅炉主蒸汽对象动态建模是一种可行的方法.     

先进控制在循环流化床锅炉燃烧优化控制方面的应用

随着热电企业供需关系的逐步改变,以及循环流化床锅炉自动化程度的不断提高,热电企业对分散控制系统DCS及其自动化控制提出了更多的要求,要求锅炉运行各项指标更经济、自动化水平更高,以提高锅炉系统运行的安全系数、增强企业的整体效益和竞争力。目前由于循环流化床锅炉大滞后、多变量耦合的燃烧特性,常规PID控制策略很难实现其燃烧过程的自动化控制,导致锅炉的自动投入率极低、管网系统波动大、多台锅炉之间的协调控制无法实现,不能满足企业对供电供热系统的调度要求,因此需要一种新的控制理论来实现。利用大连凯博科技发展有限公司专利技术无辨识自适应预估控制器实现对循环流化床锅炉燃烧过程的自动控制,并对锅炉燃烧过程中的煤量和风量进行优化,及时、准确的对锅炉给煤、密相床温,炉膛负压以及风量的预估计算和控制,实现了燃烧过程的自动控制和过程优化,达到了提高锅炉效益,减少煤耗的目的。通过在山东海化集团240T/H循环流化床锅炉的实际应用,实现自动控制时,主蒸汽压力的平稳度提高20%以上,节煤1%以上。