基于智能算法的350MW直流锅炉燃烧优化与节能运行研究

一、燃烧优化模型构建

1.1 燃烧优化的目标函数定义

目标函数要涵盖热效率，污染物排放量，运行成本等诸多指标，从而做到燃烧过程的最优化。目标函数可以设成最大化热效率，最小化氮氧化物 （NOX） ）和硫氧化物（SOx）的排放量，还要把运行成本控制在可接受范围之内，利用拉格朗日乘数法，可以把这些约束条件变成目标函数的一部分，变成一个带约束的优化问题。在实际应用中，可以参照某知名电厂的案例，该电厂通过改良燃烧参数，把 NOx 排放量削减了 15% ，而且把热效率提升了 3% ，明显改善了经济效益和环保性能。

1.2 约束条件的设定与分析

约束条件的设定与分析极为关键，第一，要保证模型在符合环保标准的情况下进行优化，按照《中华人民共和国大气污染防治法》里关于氮氧化物，硫化物排放的规定，设置相应的排放约束。第二，锅炉运行的经济性也需考虑进去，把燃料消耗量当作约束条件之一，从而达到燃烧效率最大化的目的。第三，锅炉的安全稳定运行同样重要，把燃烧温度，压力等关键参数控制在安全范围之内。

二、智能算法在燃烧优化中的应用

2.1 算法选择与优化策略

在进行基于智能算法的 350MW 直流锅炉燃烧优化与节能运行的研究时，算法的选择与优化策略是重点部分，由于燃烧优化模型的复杂性，因此选择合适的智能算法是关键。比如遗传算法具有全局搜索能力，能避免陷入局部最优解，适用于大规模非线性优化问题。粒子群优化（PSO）算法也简单高效，在燃烧优化中常用到，它模仿鸟群觅食行为，找到最优解。实际应用时可以从比较不同算法在模拟实验中的表现，比如收敛速度快慢，得到解的质量好坏以及解是否稳定等等方面去挑选出最合适的算法用于当前燃烧优化模型上。针对优化策略的拟定也需要结合锅炉运作的现实情况来操作，像加入机器学习技术之后能够针对锅炉运作的数据做深入地学习，进而预估并且改进燃烧过程中的关键参数内容，譬如空气过剩系数还有燃料流量等，这样做的目的便是为了达成节能减耗的效果。

2.2 模拟实验与算法性能评估

在智能算法支撑的 350MW 直流锅炉燃烧改善与节能运转研究里，模拟实验以及算法表现评价乃是检验改善模型是否有效的关键部分，通过细致规划的实验，模仿了锅炉在多种工况下燃烧的情形，获取了大量关于燃烧效率、排放水准、热损等重要指标的数据资料，并依靠这些数据创建了燃烧改善的目标函数，又在一定限制之下选取了合适的算法并制订了策略。拿遗传算法和粒子群改善算法做对比试验，用迭代计算的办法，评判出算法在寻找最优解时的收敛速度和解的品质，实验表明，粒子群改善算法在此次研究的限定条件之下，可以更快地趋向于全局最优解。

三、节能运行策略与案例分析

3.1 节能运行策略的制定

节能运行策略的制定是达成高效能源利用的关键，其一策略的制定要依赖详尽的数据分析，锅炉的热效率、燃料消耗率、排放水平等指标均需包含在内，借助收集的历史运行数据并融合燃烧优化模型，可创建起一个体现锅炉运行特性的分析模型。策略制定期间，采用智能算法，诸如遗传算法或者粒子群优化算法，对锅炉的运行参数执行全局搜索，从而找出最适宜的运行点，这些算法能应对复杂的非线性问题，在多维参数空间当中寻找到最理想的节能运行方案，节能运行策略的制定也要顾及实际操作的可行性。案例分析时，可以选定某个锅炉运行周期，然后用所制定的策略，依靠实际运行数据来检验策略是否有效，如比较使用节能策略前后燃料消耗量以及发电效率，就能评判节能效果如何，节能运行策略的制订还要考虑到系统集成及优化控制，通过系统集成方案设计，可以保证锅炉控制系统同燃烧优化模型做到无缝衔接。在此基础上实行优化控制策略，而且依照即时回馈做调整，从而符合不同的运行状况和负荷变动，这样一种动态调整方式能够保障锅炉处于最佳节能运行状态的各个工况之下。

3.2 典型案例分析与效果评估

针对 350MW 直流锅炉燃烧优化和节能运行展开研究的时候，通过对典型实例的剖析表明智能算法在实际应用中存在显著效果，譬如在某火力发电厂的案例里，凭借构建以热效率最大化为目标函数的燃烧优化模型，再加上锅炉运行的约束条件，比如温度、压力以及排放标准等，便达成对燃烧过程实施精确调控的目的。应用遗传算法去制订优化策略，不但可以提升燃烧效率，还能削减氮氧化物排放量，做到环保又节能。从模拟实验来看，优化以后的运行策略下，锅炉热效率增长了 3% ，而氮氧化物排放量下降了 15% ，经济效益和环境效益都被大幅度提高。

四、系统集成与优化控制

4.1 系统集成方案设计

系统集成方案设计方面，把智能算法当作核心，通过数据搜集，即时观察和回馈控制，达成对燃烧过程的精准掌控并加以改良。如采用先进的预估控制算法，融合锅炉运作的历史数据以及即时数据，塑造起可以预估燃烧效率和排放水准的模型，以此为基础，通过模拟试验来验证算法的可行性，保证在各种工况之下，锅炉的燃烧效率和节能效果都能做到最好。从案例分析来看，按照系统集成方案去执行之后，在一定的运行条件之下，锅炉的热效率改善了 2% ，氮氧化物排放量削减了 15% ，明显提升了能源利用效率并且减小了污染。

4.2 优化控制策略的实施与动态调整

改良运作策略的执行和调整为重要部分，创建准确的燃烧改善模型，目的在于削减燃料耗费，保证排放标准的达成。采用先进智能算法，像遗传算法、粒子群改良或者深度学习模型，来做到对锅炉燃烧过程的即时改善。在模仿实验当中，这些算法经过持续迭代，改良了锅炉的运作参数，包含空气和燃料的比例，燃烧温度等等，进而提升了燃烧效率，缩减了能源的糟蹋。在实际应用时，要对优化控制策略进行调整，锅炉的动态特性以及外部环境变化都要考虑到，比如说按照季节改变燃烧策略，这样可以应对不同的热负荷需求，通过实时监测锅炉的运行数据，并且同以往的数据做对比，察觉到并修正偏差，保证燃烧过程始终处在最佳状态。同时节能运行策略的制定还要顾及设备老化，燃料品质发生变动这些情况，利用动态调节控制参数，做到了锅炉长时间稳定运行并且不断改善节能效果。通过对案例的分析可知，经过对优化控制的策略的实行，对某个 350MW 的直流锅炉来说，其热效率提升至 2%，氮氧化物排放降低了 15% ，这一成果体现了智能算法在燃烧优化上具有的巨大潜能，系统集成以及控制策略执行有效的体现。

参考文献：

[1] 左治华 . 火力发电厂集控运行节能降耗技术措施探析 [J]. 电力设备管理 ，2024（8）：246-248.

[2] 高荣， 卢勇 ， 郇宏章 ， 高卫东 . 燃烧过程特性对 350 MW 以上电站锅炉热效率的影响研究 [J]. 电工技术 ，2024（S2）：731-734.