一、技术产品名称与技术提供单位

技术产品名称：基于大数据的锅炉智能燃烧优化专家系统

技术产品提供单位：南京归图科技发展有限公司

二、技术产品适用领域

燃煤发电企业，300MW、600MW、1000MW机组均适用该产品。

三、主要技术原理与指标

技术原理：

该系统采用最小二乘支持向量机及模式识别等人工智能技术，能根据锅炉的负荷和煤质工况对燃烧运行参数进行在线优化，系统建立各操作变量（如：氧量定值偏置、燃烬风门开度、二次风门开度、给煤机偏置等）到优化各变量（如：飞灰含碳量、空预器出口温度、SCR入口NOx浓度、CO浓度、过热蒸汽温度、再热蒸汽温度、省煤器出口烟温等）的非线性动态模型。

系统采用多目标预测控制方法，直接对经济性指标（锅炉效率）、NOx排放，以及动态性能指标（过热汽温偏差、再热汽温偏差）进行优化，同时考虑机组负荷和主汽压力等可测扰动、煤质变化等不可测扰动，以及SCR运行成本等因素，最终获得控制量，实现闭环、动态燃烧优化。

实现锅炉燃烧系统闭环优化控制，可提高锅炉运行效率，降低烟气NOx排放，同时可降低的运行人员的劳动强度，提高锅炉燃烧系统的整体自动化运行水平

如下图所示，在每个控制周期，首先根据负荷和其他输入参数计算当前时刻锅炉效率和NOx的预测值，并与实测值进行比较，进而根据预测偏差的大小判断模型的精度是否满足要求。如果不满足要求则启动在线更新策略对模型进行更新；之后通过反馈校正环节对模型进行进一步校准；最后送入非线性滚动优化环节，通过在线求解约束非线性优化问题，得到氧量定值、燃烬风门开度、二次风门开度和给煤量偏置等相应的控制变量并输出，达到提高锅炉运行效率目的，实现燃煤锅炉的经济环保运行。

技术指标：

提高锅炉效率0.3%~2%。

四、典型应用案例和实施绩效

应用单位：黔西中水发电有限公司

项目概况：黔西电厂3号机组，机组容量300MW，燃烧优化采用南京归图科技公司的燃烧优化专家控制系统，基于燃烧调整试验结果和DCS系统历史数据，利用神经网络技术建立锅炉燃烧优化模型，基于在线煤质辨识和飞灰在线监测技术，采用多目标遗传算法，通过对容量风、二次风、三次风、燃尽风优化配比，控制最佳过剩空气系数，降低飞灰含碳量和排烟温度，实现提高炉效的目的。

设备情况：采用独立于DCS系统的优化控制系统一套，飞灰含碳量在线监测装置两套；

投资额度：专家系统500万元；施工周期：6个月；

节能效果：达到合同约定节能率0.3%以上。