[发明专利]锅炉燃烧优化系统及方法在审
申请号: | 201910857796.5 | 申请日: | 2019-09-11 |
公开(公告)号: | CN111260107A | 公开(公告)日: | 2020-06-09 |
发明(设计)人: | 罗相建;孟佐泳;金贤植;朴志焄 | 申请(专利权)人: | 斗山重工业建设有限公司 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06;G06N3/00 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 舒艳君;王海奇 |
地址: | 韩国庆*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 锅炉 燃烧 优化 系统 方法 | ||
1.一种锅炉控制系统,其特征在于,包括:
作业管理部,对与锅炉的当前运行状态相关的信息进行采集并判断是否执行对上述锅炉的燃烧优化;
预处理部,对从上述锅炉采集到的数据进行预处理并将经过预处理的数据提供到建模部以及优化演算部;
优化演算部,从建模部接收锅炉燃烧模型并利用上述锅炉燃烧模型执行锅炉燃烧优化演算;
建模部,以从上述预处理部接收到的经过预处理的数据为基础生成锅炉燃烧模型;以及
输出控制部,从上述优化演算部接收基于演算结果的最佳值,并通过将上述最佳值反映到锅炉控制逻辑来对锅炉运行进行控制。
2.根据权利要求1所述的锅炉控制系统,其特征在于:
上述优化演算部通过将从上述预处理部接收到的经过预处理的数据适用于上述锅炉燃烧模型并将对上述锅炉燃烧模型进行反复模拟的结果适用于燃烧优化算法来计算出最佳值。
3.根据权利要求2所述的锅炉控制系统,其特征在于:
上述燃烧优化算法是比例-积分-微分算法、自由度算法、模型预测控制算法、自适应算法、模糊算法、H-无穷算法、基于线性变参数模型的算法以及遗传算法中的一个。
4.根据权利要求2所述的锅炉控制系统,其特征在于:
上述优化演算部对多个锅炉内控制对象的最佳值进行计算,
在此,在将上述控制对象分割成包含任意数量的控制对象的单位来计算出不同单位的最佳值。
5.根据权利要求4所述的锅炉控制系统,其特征在于:
在将上述控制对象分割成大单位、中单位或小单位来计算出不同单位的最佳值。
6.根据权利要求1所述的锅炉控制系统,其特征在于:
上述优化演算部根据从用户接收到的目的来适用上述燃烧优化算法。
7.根据权利要求6所述的锅炉控制系统,其特征在于:
上述优化演算部接收在最优先考虑成本的成本优化、最优先考虑减少污染物质的污染物质优化、以及最优先考虑锅炉设备保护的设备保护优化中由用户选择的目的。
8.根据权利要求1所述的锅炉控制系统,其特征在于:
在执行锅炉燃烧优化演算之前,
上述优化演算部从多个算法中筛选出能够执行上述燃烧优化演算的多个算法并选择其中的一个算法作为用于执行上述燃烧优化演算的燃烧优化算法。
9.根据权利要求8所述的锅炉控制系统,其特征在于:
上述优化演算部对所筛选出的多个上述算法执行性能模拟,并根据上述性能模拟执行结果来选择呈现出最高效率性的算法作为燃烧优化算法。
10.一种锅炉控制方法,其特征在于,包括:
对与锅炉的当前运行状态相关的信息进行采集并判断是否执行对上述锅炉的燃烧优化的步骤;
对从上述锅炉采集到的数据进行预处理的步骤;
以上述经过预处理的数据为基础生成锅炉燃烧模型的步骤;
利用上述锅炉燃烧模型执行燃烧优化演算并计算出最佳值的步骤;以及
通过将上述最佳值反映到锅炉控制逻辑来对锅炉运行进行控制的步骤。
11.根据权利要求10所述的锅炉控制方法,其特征在于:
在上述计算出最佳值的步骤中,
通过将上述经过预处理的数据适用于上述锅炉燃烧模型并将对上述锅炉燃烧模型进行反复模拟的结果适用于燃烧优化算法来计算出最佳值。
12.根据权利要求11所述的锅炉控制方法,其特征在于:
上述燃烧优化算法是比例-积分-微分算法、自由度算法、模型预测控制算法、自适应算法、模糊算法、H-无穷算法、基于线性变参数模型的算法以及遗传算法中的一个。
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