2017 电力行业节能技术研讨会 208 燃烧效率提供了优化算法，其可平衡 q2－排烟损失 与 q4－未燃尽损失（CIA，飞灰含碳量） ，寻求最佳 的配风、配煤方式，以达到最高的锅炉燃烧效率。 4 燃烧优化闭环控制原理 锅炉燃烧优化闭环控制器是一个基于实际运行 情况的带有预测功能的，模块化的多输入多输出 （MIMO） ，且具有自适应的优化闭环控制器。其内部 是由 n 个多输入单输出（MISO）控制器有机组合的 MIMO。每一个（MISO）控制器均基于线性/非线性控 制矩阵，控制矩阵由两部分组成，其一为差值矩阵， 另一各是绝对矩阵。 基于现代控制论之上的优化闭环控制器，工程 师按优化要求确定控制目标最佳值（CV） ，根据实时 的系统干扰量（DV）来进行优化运算，计算出可变 量（MV） 。而此可变量（MV）即锅炉燃烧优化闭环控 制器优化控制器的输出量，将作用于 DCS 使锅炉的 燃烧系统达到一个优化状态。 锅炉燃烧优化闭环控制器的其他特点为： 1.先进的控制理念，适用于复杂的系统，完全 闭环运行，使机组始终维持在最优化调整状态； 2.内置强大的数学分析工具，可更深入了解系 统特性，进行各类挖潜； 3.采用模块化设计，简化了施工安装步骤，大 大缩短了投资回报周期； 4.有别与现在常用的神经网络优化控制方法， 具体如下表 1。 锅炉燃烧优化闭环控制器能在复杂的生产过程中 理解和控制多变量之间的相互关系和作用，且具有自适 应功能，在实际应用过程中，模型能适应生产过程的动 态变化。锅炉燃烧优化闭环控制器使用交互变量，适用 于大延迟，积分特性和反相响应等技术模拟和控制复杂 的生产过程，尤其在各变量间存在不同时间死区的情况 下。很多现有的过程控制系统存在着不稳定的临界控制 部分，这是非常难处理的，总需要工程师再调整，或者 需要运行人员人工手调，机组运行不能在最优化点运行。 锅炉燃烧优化闭环控制器能够对锅炉燃烧进行优化闭 环控制，使机组保持系统在优化状态下运行。 表 1 锅炉燃烧优化闭环控制器与纯神经网络相比较 锅炉燃烧优化闭环控制器神经网络 1基于动态过程模型基于数据样本 2产生各参量间的关系产生神经网络模型 3包括直接确定“时间延迟” 没有 “时间延迟” 处理 功能 4 模型能够同当前的生产过 程紧密相连，并可用已知 的生产过程知识为依据对 模型进行校验 模型不具有确认当前 工况功能， 因此不能同 当前的生产过程紧密 相连 5模型有在线自适应功能 模型没有在线自适应 功能 6 仅用一些数据就能增加模 型功能 增加模型功能需大量 数据 7 通常项目的执行时间为数 周 通常项目的执行时间 为几个月 燃烧优化闭环控制系统的系统组态不直接改变 现有的 DCS 的控制理念。以偏置（或设定指令）方 式加入原先的 PID 控制回路，即用燃烧优化闭环控 制系统来替代运行人员的手动偏置，或者在确保安 全的条件下亦可采用指令形式，直接对现场设备或 运行参数进行控制。所有这些控制偏置/指令将在允 许的特定范围内改变锅炉的运行参数，这不会直接 改变锅炉协调控制的负荷情况。这些控制偏置/指令 按电厂的实际控制情况，为燃烧优化闭环控制系统 设计特殊的跟踪逻辑，本系统在闭环方式下实现无 扰切换。系统通过调整或改善排烟温度、过热器出 口温度、过热器减温水量、再热器出口温度、锅炉 氧量、飞灰含碳量、锅炉结焦等措施实现闭环控制， 提高机组效率。燃烧优化闭环控制器是一个基于实 际运行情况的带有预测功能的，且具有自适应的优 化闭环控制器。 为确保锅炉燃烧优化闭环控制器优化程序的正 常稳定运行，我们将设置多重可调变量的信号保护， 这些保护包括信号量程的保护，信号变化速率的保