导读:本文包含了锅炉燃烧过程优化论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:热电锅炉,燃烧优化,量子遗传算法
锅炉燃烧过程优化论文文献综述
金晓明,张泉灵,童不凡[1]（2019）在《基于改进量子遗传算法的热电锅炉燃烧过程优化》一文中研究指出在改进量子遗传算法测量过程的基础上,对锅炉热效率与NOX的多模型进行迭代寻优,获得烟气氧量的最优设定值;在燃烧控制中,利用模型预测控制跟踪优化层给出的氧量设定值,同时对主蒸汽压力进行区间控制,从而使得优化目标与控制目标同时达到最优。(本文来源于《第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）摘要集》期刊2019-07-31）
周承翰[2]（2019）在《浅谈锅炉燃烧过程的智能控制与优化》一文中研究指出现如今,经过实际的探析和研究发现世界上存储量最大的化石燃料是煤炭,而煤炭作为储量如此之巨的燃料能源,在能源领域中的地位举重若轻。而电力企业作为我国供能的主要部门,是促进我国经济发展的命脉。在我国火力发电又是电厂运行的重要方式之一,通过煤粉锅炉进行发电,能够使其经济和效率上都能得到保证。因此,本文将对锅炉燃烧过程的智能控制与优化进行研究。(本文来源于《化学工程与装备》期刊2019年06期）
朱钰森[3]（2017）在《热电锅炉燃烧过程建模与运行优化研究》一文中研究指出热电锅炉燃烧既要实现过程的自动控制,保证其在稳定、安全的状态下实现化学能——热能的能量转换,又要实现过程的优化操作,能够使得整个机组在运行过程中保持良好的效益。随着对火电厂污染物排放控制的进一步要求,燃烧过程更要在注重经济效益的同时,达到规定的环保指标。综合来看,热电锅炉燃烧过程是典型的多目标控制和优化相互耦合的复杂工业过程,针对如何更好地解决该过程优化与控制一体化问题,本文从以下叁个方面展开研究:(1)数据整合方法研究。主要研究了基于数据驱动的建模前的整合方法,引入推荐引擎中的协同过滤(CF)算法思想来补全热电锅炉燃烧样本中的低位发热量缺失数据,并利用主成分分析(PCA)来处理样本的高维度问题;分别利用聚类算法和统计学方法对二元样本进行了离群数据分析,并结合两者优势,提出了一种FCM-MD算法来识别燃烧数据集中的离群样本,能有效地判别出样本集中边缘离群点与中心离群点。(2)热电锅炉燃烧热效率与NOx排放量的建模研究。针对热电锅炉燃烧过程存在非线性、多工况、多耦合等特点,本文提出了一种FCM-LSSVM-WC多模型建模方法。通过结合基于平均影响度的模糊C均值聚类、最小二乘支持向量机和子模型加权连接来对锅炉热效率与NOx排放量进行建模研究,使得在建模过程中既能对锅炉燃烧工况进行分类处理,又能根据同一规则将多模型输出进行连接,保证了建模过程的连贯性与统一性,为实现热电锅炉燃烧优化建立模型基础。(3)热电锅炉燃烧过程的优化与控制研究。参考优化与控制一体化技术的思想,使得燃烧过程控制的输出变量尽可能地维持在优化级给出的设定值上。通过加入精英算子的量子遗传算法(QGA)来对建立的锅炉热效率与NOx多模型进行迭代寻优,获得某工况下烟气氧量的最优设定值;在燃烧控制中,利用模型预测控制跟踪优化层给出的氧量设定值,同时对主蒸汽压力进行区间控制,从而使得优化目标与控制目标同时达到最优。(本文来源于《浙江大学》期刊2017-03-01）
何睿[4]（2016）在《锅炉监控系统开发及燃烧过程优化控制研究》一文中研究指出锅炉,是非常常见的供热供暖设备,广泛的应用于人类的生产生活中。然而锅炉燃烧过程一旦没有得到有效的控制,就会造成燃烧效率低下,产生一定的经济损失,或者排出的烟气含碳量过高,对环境造成破坏和污染。如果没有控制得当,甚至会发生危险,危及人员生命及财产安全。因此几十年来,人们对于锅炉的控制技术的研究一直没有停止过。本文针对辽河油田采油厂某锅炉房的2台蒸汽锅炉和3台热水锅炉为控制对象,阐述了锅炉组过程工艺及该锅炉组控制系统的相关设备与作用。建立了叁层具有分布式结构的冗余监控系统,给出了总体控制方案。完成了下位机硬件组态、网络组态以及上位机监控系统的开发。其中,采用具有冗余功能的SIEMENS公司S7-400H系列PLC作为主控制器,与ET200远程I／O站结合,构成现场控制级；监控级应用西门子公司的WinCC人机交互软件来开发监控画面,实现了过程参数的实时显示与数据处理、数据记录、历史曲线及报警记录等功能。同时,针对当前锅炉燃烧控制系统大多采用的工程整定PID控制器存在的不足,研究了基于非线性优化方法的模糊PID控制器。模糊PID控制器虽然在性能要优于传统PID,然而对于PID控制参数的初值设定,仍然需要工程技术人员具备一定的经验或时间来找到一组合适的初值。本文将PID控制参数初值的设定,看作为一个带约束的非线性规划问题,用基于序列二次规划算法来解决这一初值设定问题,提出了基于非线性优化算法来设定控制参数初值的模糊PID控制器。并与传统工程整定法的PID控制器进行了仿真对比研究。通过仿真实验,验证了本文非线性优化模糊PID控制器,具有良好的控制效果及抗干扰性,对于系统建模误差有较强的鲁棒性,具有工程实用意义。(本文来源于《大连理工大学》期刊2016-05-01）
谢磊,毛国明,金晓明,苏宏业[5]（2016）在《循环流化床锅炉燃烧过程预测控制与经济性能优化》一文中研究指出针对循环流化床锅炉燃烧过程多变量耦合、时滞、非线性等复杂过程特性和经济运行要求,提出了一种结合经济性能优化与多变量控制的双层预测控制策略,可在实现主蒸汽压力、料床温度和烟气含氧量约束控制的基础上,优化燃烧过程的经济性能。工业应用实例表明,该控制策略不仅能有效提高燃烧过程主要工艺参数的平稳性,而且能降低单位蒸汽的燃煤消耗量,具有显着的经济效益。(本文来源于《化工学报》期刊2016年03期）
谢磊,金晓明,苏宏业[6]（2015）在《循环流化床锅炉燃烧过程预测控制与经济性能优化》一文中研究指出针对循环流化床锅炉燃烧过程多变量耦合、时滞、非线性等复杂过程特性和经济运行要求,提出了一种结合经济性能优化与多变量控制的双层预测控制策略,可在实现主蒸汽压力、料床温度和烟气含氧量约束控制的基础上,优化燃烧过程的经济性能。工业应用实例表明,该控制策略不仅能有效提高燃烧过程主要工艺参数的平稳性,而且能降低单位蒸汽的燃煤消耗量,具有显着的经济效益。(本文来源于《第26届中国过程控制会议（CPCC2015）论文集》期刊2015-07-31）
敖培,李贺,李明,杨百顺,李延强[7]（2014）在《基于粒子群优化的锅炉燃烧过程控制》一文中研究指出为了克服在对锅炉燃烧过程进行控制时传统控制参数整定方法费时且不能保证获得最佳的性能的问题,本文提出一种基于粒子群优化的锅炉燃烧控制方法,即以各系统误差性能指标ITAE和为适应度,运用PSO自动获取各控制器最优参数。仿真结果表明,采用本文方法可以使整个系统达到较好的控制性能。(本文来源于《数字技术与应用》期刊2014年11期）
杜和冲[8]（2014）在《1000MW超超临界锅炉八角切圆燃烧过程优化》一文中研究指出根据1 000 MW超超临界八角切圆锅炉的运行特性,在不同负荷点下,采取变配风方式、降低一次风参数以及合适的氧量控制等措施对锅炉进行燃烧优化调整试验。优化试验结果表明,燃烧优化后降低了送风机、引风机、一次风机的耗电量以及NOx排放质量浓度;锅炉的整体经济性得到提高,并增加了受热面管屏的安全裕量。(本文来源于《广东电力》期刊2014年05期）
刘永超[9]（2014）在《基于人工蜂群算法的循环流化床锅炉燃烧过程优化研究》一文中研究指出随着人们对电能需求的增加，还有国家节能减排政策的实施，发电企业面临着巨大的压力，在保证提高热效率、增加发电量的同时，也要降低发电锅炉废弃污染物的排放。电站锅炉燃烧优化技术在提高热效率的同时，降低了污染物的排放量，成为一个重要的研究课题。本文针对某电厂300WM循环流化床锅炉，对人工蜂群算法进行了改进，还对燃烧优化问题进行了研究，并应用到了以下两方面：1)结合最小二乘支持向量机，以锅炉的现场运行数据为输入量，建立了锅炉燃烧NOx排放和热效率的综合模型；2)对锅炉可调参量进行了优化，获得各参量的最佳配比，使锅炉在这种工况下工作，既能降低NOx排放浓度，也能提高锅炉热效率。将改进的人工蜂群算法与基本的人工蜂群算法和粒子群算法进行比较，说明基于改进人工蜂群算法所建立的模型能够很好的预测NOx的排放浓度，具有很强的辨识能力和泛化能力，同时也表明了改进人工蜂群算法计算速度快的优点及优化数据上的优势。通过仿真试验，优化后NOx排放浓度得到明显降低，锅炉热效率也得到相应的提高，说明采用改进人工蜂群算法优化模型参数，进而建立的最小二乘支持向量机模型有很高的的精度和泛化能力，体现了其工程实用价值。(本文来源于《燕山大学》期刊2014-05-01）
王博,贾彦伏,刘光远[10]（2013）在《电站锅炉燃烧优化过程的数据建模研究》一文中研究指出各燃煤电厂均面临着节能和降低NO_x排放量的双重压力,而通过燃烧调整来降低NO_x排放量及煤耗是公认的最佳解决方法。现利用BP神经网络与遗传算法相结合的方法为某300 MW电站锅炉建立燃烧模型,并对输入、输出数据寻优,从而为锅炉优化运行提供指导。(本文来源于《机电信息》期刊2013年15期）
锅炉燃烧过程优化论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
现如今,经过实际的探析和研究发现世界上存储量最大的化石燃料是煤炭,而煤炭作为储量如此之巨的燃料能源,在能源领域中的地位举重若轻。而电力企业作为我国供能的主要部门,是促进我国经济发展的命脉。在我国火力发电又是电厂运行的重要方式之一,通过煤粉锅炉进行发电,能够使其经济和效率上都能得到保证。因此,本文将对锅炉燃烧过程的智能控制与优化进行研究。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
锅炉燃烧过程优化论文参考文献
[1].金晓明,张泉灵,童不凡.基于改进量子遗传算法的热电锅炉燃烧过程优化[C].第30届中国过程控制会议（CPCC2019）摘要集.2019
[2].周承翰.浅谈锅炉燃烧过程的智能控制与优化[J].化学工程与装备.2019
[3].朱钰森.热电锅炉燃烧过程建模与运行优化研究[D].浙江大学.2017
[4].何睿.锅炉监控系统开发及燃烧过程优化控制研究[D].大连理工大学.2016
[5].谢磊,毛国明,金晓明,苏宏业.循环流化床锅炉燃烧过程预测控制与经济性能优化[J].化工学报.2016
[6].谢磊,金晓明,苏宏业.循环流化床锅炉燃烧过程预测控制与经济性能优化[C].第26届中国过程控制会议（CPCC2015）论文集.2015
[7].敖培,李贺,李明,杨百顺,李延强.基于粒子群优化的锅炉燃烧过程控制[J].数字技术与应用.2014
[8].杜和冲.1000MW超超临界锅炉八角切圆燃烧过程优化[J].广东电力.2014
[9].刘永超.基于人工蜂群算法的循环流化床锅炉燃烧过程优化研究[D].燕山大学.2014
[10].王博,贾彦伏,刘光远.电站锅炉燃烧优化过程的数据建模研究[J].机电信息.2013