一种基于神经网络的锅炉燃烧智能控制方法

摘要

一种基于神经网络的锅炉燃烧智能控制系统及方法，该控制系统包括DCS侧人机交互接口、双向控制通讯链路和智能燃烧控制系统主机；双向控制通讯链路采用双路冗余配置，将智能燃烧控制系统主机与电站固有DCS系统连接，电站固有DCS系统内通过组态画面及逻辑设置，配置DCS侧人机交互接口；本发明还提供了控制方法；充分利用锅炉燃烧调整原理和经验，避免过分依赖样本数量的问题，将氧量给定、各层二次风门开度、燃尽风门开度都纳入在线燃烧优化的控制范围，实现炉侧的全面闭环控制。此外，由于锅炉系统涉及设备和工况繁多，在出现特殊情况，使燃烧优化的个别控制回路需切换为手动并进行人工干预时，该系统仍能对剩余控制回路进行优化，提高系统的工况适应能力。

主权项

一种基于神经网络的锅炉燃烧智能控制系统的控制方法，所述控制系统包括DCS侧人机交互接口(1)、双向控制通讯链路(2)和智能燃烧控制系统主机(3)；所述双向控制通讯链路(2)采用双路冗余配置，将智能燃烧控制系统主机(3)与电站固有DCS系统(4)连接，电站固有DCS系统(4)内通过组态画面及逻辑设置，配置DCS侧人机交互接口(1)；所述智能燃烧控制系统主机(3)通过双向控制通讯链路(2)从电站固有DCS系统(4)获得制粉、燃烧和风烟系统实时参数及用户通过智能控制系统的DCS侧人机交互接口(1)下发的操作指令状态，并反馈锅炉一次风挡板、二次风挡板、燃尽风挡板及氧量和一次风压智能优化控制指令到电站固有DCS系统(4)，通过电站固有DCS系统(4)的执行机构进行控制操作；所述智能燃烧控制系统主机(3)内部采用神经网络模型(5)为核心，利用智能优化算法，给予神经网络模型(5)生成优化控制指令；其特征在于：所述控制方法为：所述智能燃烧控制系统主机(3)通过双向控制通讯链路(2)从电站固有DCS系统(4)获得的各种实时参数，经信号有效性验证后，确认所有关键信号都在正常的合理范围内即可进行滤波后更新当前设备状态参数，供训练和优化模块使用；用户选择投入全部或部分智能优化控制回路，通过双向控制通讯链路(2)从电站固有DCS系统(4)送入智能燃烧控制系统主机(3)，对于投入智能优化的回路将根据锅炉运行原理和燃烧调整经验设置目标优化搜索空间，供智能优化算法进行优化，对于没有投入智能优化的回路，从滤波后的设备状态参数中取得对应执行机构反馈作为输入参数，送入神经网络模型；智能优化算法根据预先设定的优化搜索空间不断生成新的优化控制目标参数序列，送入神经网络模型(5)，与其他状态参数和未投入自动优化的反馈信号作为神经网络模型(5)的输入，通过神经网络模型(5)的计算得到用于衡量锅炉性能的效率或损失指标，并形成智能算法所需适应度，供智能算法进行智能寻优，并最终找到优化空间内最优的一组投入优化回路的操作指令，输出至电站固有DCS系统(4)进行控制；由于所建立模型为稳态模型，需采用相对稳定工况的数据作为训练的样本，因此滤波后的设备参数还经过样本收集程序，将大于给定负荷变化率的工况点剔除，在信号相对稳定的时间段采集训练样本，供系统核心人工神经网络的训练和更新。