锅炉燃烧优化控制技术是一种对发电厂实现高效燃烧和低污染排放控制的最节约成本、最有效的方法。提出一种基于量子遗传算法和神经网络的混合优化方法,借助发电厂锅炉燃烧特性试验数据,建立神经网络的锅炉燃烧模型,使用量子遗传算法优化锅炉燃烧的二次风门开度和燃烧器摆角度,从而调节各优化目标的最佳设定值,来实现锅炉燃烧对热效率和氮氧排放量的整体优化和控制。仿真结果表明,调节优化二次风门开度和燃烧器摆角度对锅炉燃烧效率和氮氧排放量有着较好的改善,证明该方法具有泛化能力好和求解速度快,对锅炉燃烧过程具有较好的预测控制效果。

锅炉炉内燃烧机理和监测,一直是从事热能工程的专家和技术人员长期研究和关注的重大课题.介绍并分析了现今电站锅炉运行中面临的问题,提出了一种基于炉内燃烧三维温度场可视化的解决方案,为更深层次地揭示锅炉燃烧的本质、实现燃烧优化控制提供了全新的研究途径.而且,通过三维温度场所获得的总辐射能,建立辐射能信号与机组负荷之间能量平衡的新的协调控制模型,可提高机组负荷控制水平.