锅炉燃烧控制系统建模与仿真摘要当前，随着我国社会主义进入新的发展时期，经济发展的同时需要注重对环保的要求，对于火电行业来说同样如此，即保证电厂经济利益的同时要做好环保措施。电厂中主要通过对锅炉燃烧系统的控制来实现对氮氧化物排放的控制，针对该系统的多输入多输出的多变量非线性特点，神经网络对其进行仿真模拟不能很好的针对电厂多变的工况进行模拟，所以应当建立可对电厂锅炉燃烧系统的动态特征进行仿真模仿的建模方法。因此，本文研究特采用非线性动态系统来进行建模并完善。本研究主要包括以下的内容：对华电某 300MW 机组锅炉系统的锅炉参数与燃烧器布置等指标按照历史经验数据进行稳态建模，经过数据采集、数据预处理和指标的优化和筛选，建立神经网络稳态模型，通过对煤耗与 NOx 排放量这两个指标综合性分析来对不同神经元网络建模训练算法做出评估，并找到最优算法；针对系统的非线性动态特征，采用数据驱动原理来进行仿真模拟，提出过程定义、辨识方法与增益计算方法；由于锅炉燃烧系统的数据具有显著动态性特征，本研究采用了混合模型来进行仿真模拟，混合模型是基于前向神经网络与一阶自回归两种模型基础上改进而来，可更好的对系统数据的动态特征进行描述，同时也给出了训练算法的推导过程与结果；通过遗传算法来对整个模拟过程进行寻优处理，然后分析出模型基于两个典型负荷情况下的模拟结果，并对其做出结果分析和对比。研究结果表明，本文提出的混合模型可以用来评估并优化火电厂锅炉燃烧系统以保证其能够在提升热效率的同时有效地降低污染物排放水平。经研究可证明，混合模型可更好的运用到锅炉燃烧系统中，仿真结果更真实有效。关键词：混合模型；环保效益；神经网络；动态建模AbstractAt present, with the development of our country socialism in the new period, the economic development of the need to pay attention to the requirement of environmental protection at the same time, the same is true for thermal power industry, which ensure the economic interests of the power plant to the environmental protection measures at the same time. Mainly through the control of the boiler combustion system in power plant to realize the control of nox emissions, for multiple input multiple ou...
