基于GA和模糊关联规则的锅炉脱硝经济性优化

崔　超，　刘吉臻，　杨婷婷

(华北电力大学 控制与计算机工程学院，北京 102206)

基于GA和模糊关联规则的锅炉脱硝经济性优化

崔超，刘吉臻，杨婷婷

(华北电力大学 控制与计算机工程学院，北京 102206)

摘要：在某660 MW火电机组的厂级监控信息系统(SIS)中选取历史运行数据，利用最小二乘支持向量机(LSSVM)方法建立脱硝经济性预测模型，并基于该模型采用遗传算法进行常运行负荷点的离线寻优以建立离线最优专家数据库(OOED).采用模糊关联规则挖掘(FARM)算法从OOED中提取各调整变量的最优设定值与机组负荷的关联关系，实现电网负荷调度指令下各参数的在线优化调整.结果表明：所提出的脱硝经济性优化方法的优化效果与遗传算法寻优结果接近，且优化时间短，适合火电机组的在线优化控制.

关键词：燃煤锅炉； 脱硝成本； 模糊关联规则； 遗传算法

随着环保力度的加大，NOx排放控制已经成为发电企业面临的重要问题.为了达到排放要求，电厂广泛采用低氮燃烧和选择性催化还原(SCR)相结合的联合烟气脱硝技术[1].低氮燃烧通过对锅炉燃烧器及其配风方式进行优化调整，从源头上降低NOx的生成，但是牺牲了锅炉效率，会使供电煤耗率升高.SCR通过向烟气中喷入还原剂NH3将NOx还原为N2和H2O，这种方法最有效，但成本高昂.因此，建立一套机组脱硝经济性优化系统，指导运行人员按照最经济的方式调整锅炉运行参数，在低氮燃烧和SCR脱硝上寻找费用的最佳点，实现经济效益的最大化……