一种锅炉燃烧优化控制方法

摘要

本发明实施例提出种锅炉燃烧优化控制方法，包括：选取训练样本以建立训练样本集；采用训练样本集，建立基于最小二乘支持向量机的锅炉燃烧模型；针对所述锅炉燃烧模型，通过粒子群或遗传算法寻优获取最优的样本集以作为规则库；基于该规则库，通过模糊关联规则挖掘算法从库中提取为锅炉的可变参数的最优值与锅炉的不可变参数之间的关系模型并转化为模糊关联规则库。上述方案提出了一种锅炉燃烧优化控制方法，能够更为精确且高效地对锅炉的燃烧进行控制，可以找到锅炉的可调整参数的最优值，以针对锅炉随时进行调整来达到最优效率。

主权项

一种锅炉燃烧优化控制方法，其特征在于，包括：步骤1、选取训练样本以建立训练样本集；步骤2、采用训练样本集，建立基于最小二乘支持向量机的锅炉燃烧模型；步骤3、针对所述锅炉燃烧模型，通过粒子群或遗传算法寻优获取最优的样本集以作为规则库，其中所述规则库中的每一规则表示为DVs，MVs_opt，CV_opt;其中DVs为锅炉的不可变参数，MVs_opt为锅炉的可变参数的最优值，CV_opt为最优目标值；步骤4、基于该规则库，通过模糊关联规则挖掘算法从库中提取为锅炉的可变参数的最优值MVs_opt与锅炉的不可变参数DVs之间的关系模型并转化为模糊关联规则库。