CN104750066A - 燃气轮机燃烧过程控制和优化系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种燃气轮机燃烧过程控制和优化系统，能够解决现有的燃烧过程实时控制与优化存在困难的问题。所述系统包括：在线监控单元、分析预测单元和策略评判单元；在线监控单元通过监测设备采集的燃烧过程的数据信息，并将采集到的燃烧过程的数据信息实时反馈给分析预测单元进行数据处理和分析，对燃烧过程出现的问题发出警报，同时根据策略评判单元给出的控制策略进行在线调整以完成在线控制与优化；分析预测单元，通过分析在线监控单元反馈的燃烧过程的数据信息，对燃烧过程进行预测；策略评判单元，用于根据分析预测单元的预测结果和预设的燃烧性能评判准则，确定出该预测结果所对应的控制策略，并将所述控制策略实时反馈给在线监控单元。

Description

燃气轮机燃烧过程控制和优化系统

技术领域

本发明涉及燃气轮机控制领域，具体涉及一种燃气轮机燃烧过程控制和优化系统。

背景技术

燃烧过程主要在燃气轮机燃烧室中进行，燃烧室位于压气机和透平之间，是燃气轮机的三大部件之一。燃气轮机燃烧室通过将来自于压气机的压缩空气与燃料喷嘴喷入的燃料混合并进行有效燃烧，把储藏在燃料中的化学能转化为热能，形成高温燃气进入透平中膨胀做功。同时，燃烧室还是燃气轮机的主要调节部件(燃机最基本的调节手段是改变进入燃烧室的燃料供应量)，在机组负荷变动时既要保证自身的运行效率，还要保证整个机组顺利而高效的运行。从结构上看，燃烧室并不复杂，但从其工作过程来看，却远比燃气轮机其他部件复杂，它涉及气体流动、传热、传质及化学反应等一系列非常复杂的过程。而且，为了降低氮氧化物排放并提高燃烧效率，燃气轮机燃烧室越来越多的采用预混燃烧方式；但是预混燃烧的稳定范围比较窄，燃烧过程更容易发生振荡，使得系统性能下降并降低燃烧室的使用寿命。

燃烧过程的控制与优化就是要最大程度的避免和控制燃烧振荡现象的产生，并使得燃烧效率和燃气轮机整体效率达到最高。在实际中，由于燃烧过程涉及众多繁琐的化学反应及机理、并且内部气体流动、传热、传质等过程非常复杂，给燃烧过程的控制与优化带来了很大的困难。因此，如何能够依据燃烧过程监测信息精确估算出燃烧室各项参数，并根据该估算结果来控制与优化燃烧过程成为亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种燃气轮机燃烧过程控制和优化的系统，以解决现有的燃烧过程实时控制与优化存在困难的问题。

为此目的，本发明提出一种燃气轮机燃烧过程控制和优化系统，包括：

在线监控单元、分析预测单元和策略评判单元；

所述在线监控单元通过监测设备采集在燃气轮机的燃烧室中进行的燃烧过程的数据信息，并将采集到的所述燃烧过程的数据信息实时反馈给所述分析预测单元进行数据处理和分析，对燃烧过程出现的问题发出警报，同时根据所述策略评判单元给出的控制策略进行在线调整以完成在线控制与优化；

所述分析预测单元，通过分析所述在线监控单元反馈的燃烧过程的数据信息，对燃烧过程进行预测；

所述策略评判单元，用于根据所述分析预测单元的预测结果和预设的燃烧性能评判准则，确定出该预测结果所对应的控制策略，并将所述控制策略实时反馈给所述在线监控单元。

本发明实施例燃气轮机燃烧过程控制和优化系统，采用在线监测手段保证燃烧过程的实时性，根据实时监测信息，通过燃烧过程预测，并根据燃烧过程预测结果确定出相应的控制策略，进而采取相应的控制策略，实现了燃烧过程调整的智能化和自适应性，保证了燃烧过程的稳定性和高效性，同时，降低了燃烧过程事故率。

附图说明

图1为本发明一种燃气轮机燃烧过程控制和优化系统一实施例的方框结构示意图；

图2为本发明一种燃气轮机燃烧过程控制和优化系统另一实施例中的燃烧室的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明实施例公开一种燃气轮机燃烧过程控制和优化系统，包括：

在线监控单元1、分析预测单元2和策略评判单元3；

所述在线监控单元1通过监测设备采集在燃气轮机的燃烧室中进行的燃烧过程的数据信息，并将采集到的所述燃烧过程的数据信息实时反馈给所述分析预测单元2进行数据处理和分析，对燃烧过程出现的问题发出警报，同时根据所述策略评判单元3给出的控制策略进行在线调整以完成在线控制与优化；

所述分析预测单元2，通过分析所述在线监控单元1反馈的燃烧过程的数据信息，对燃烧过程进行预测；

所述策略评判单元3，用于根据所述分析预测单元2的预测结果和预设的燃烧性能评判准则，确定出该预测结果所对应的控制策略，并将所述控制策略实时反馈给所述在线监控单元1。

本发明实施例燃气轮机燃烧过程控制和优化系统，采用在线监测手段保证燃烧过程的实时性，根据实时监测信息，通过燃烧过程预测，并根据燃烧过程预测结果确定出相应的控制策略，进而采取相应的控制策略，实现了燃烧过程调整的智能化和自适应性，保证了燃烧过程的稳定性和高效性，同时，降低了燃烧过程事故率。

可选地，在本发明燃气轮机燃烧过程控制和优化系统的另一实施例中，所述分析预测单元包括：数据处理模块、特征分析模块和模型预测模块；

其中，所述数据处理模块，用于对所述在线监控单元反馈的燃烧过程的数据信息进行预处理；

所述特征分析模块，用于从经所述数据处理模块预处理后的所述在线监控单元反馈的燃烧过程的数据信息中提取出燃烧过程的燃烧特征，并对所述燃烧过程的燃烧特征进行分析，确定出燃烧过程的健康状况；

所述模型预测模块，用于建立燃烧过程的动态仿真模型，并通过将经所述数据处理模块预处理后的所述在线监控单元反馈的燃烧过程的数据信息输入所述燃烧过程的动态仿真模型中确定出模拟输出数据；

所述策略评判单元，用于根据所述特征分析模块确定出的燃烧过程的健康状况，所述模型预测模块确定出的模拟输出数据以及预设的燃烧性能评判准则，确定出对应的控制策略，并将所述控制策略实时反馈给所述在线监控单元。

可选地，在本发明燃气轮机燃烧过程控制和优化系统的另一实施例中，所述策略评判单元还用于根据所述特征分析模块确定出的燃烧过程的健康状况，所述模型预测模块确定出的模拟输出数据以及预设的燃烧性能评判准则作出相应的燃烧过程操作。

可选地，在本发明燃气轮机燃烧过程控制和优化系统的另一实施例中，所述燃烧过程操作包括：燃烧故障报警、振荡报警、燃料流量自动调整和燃料温度补偿。

可选地，在本发明燃气轮机燃烧过程控制和优化系统的另一实施例中，所述数据处理模块还用于存储相似工作状况下的燃烧过程的正常燃烧特征范围；

其中，所述特征分析模块，具体用于从经所述数据处理模块预处理后的所述在线监控单元反馈的燃烧过程的数据信息中提取出燃烧过程的燃烧特征，通过将所述燃烧过程的燃烧特征与所述相似工作状况下的燃烧过程的正常燃烧特征范围进行比对，确定出燃烧过程的健康状况。

可选地，在本发明燃气轮机燃烧过程控制和优化系统的另一实施例中，所述燃烧过程的燃烧特征包括：

各燃烧室脉动值、排气温度分散度、进口压力值和/或燃料温度值。

可选地，在本发明燃气轮机燃烧过程控制和优化系统的另一实施例中，所述模型预测模块以机理分析为基础，结合经验模型，采用模块化建模方法建立燃烧过程的动态仿真模型；

其中，所述燃烧过程的动态仿真模型包括：

工质热力性质计算模型、燃烧反应模型、燃烧效率计算模型和/或阻力特性计算模型。

可选地，在本发明燃气轮机燃烧过程控制和优化系统的另一实施例中，所述在线监控单元，用于将所述策略评判单元给出的控制策略转化为可执行的控制调整信号，将所述可执行的控制调整信号传入相对应的控制执行机构，以使所述控制执行机构根据传入的所述可执行的控制调整信号进行在线调整以完成在线控制与优化。

下面对本发明燃气轮机燃烧过程控制和优化系统的一实施例进行详细介绍。

如图2(21：燃料喷嘴；22：扩压器；23：旋流器；24：一次空气射流孔；25：主燃区；26：火焰筒；27：掺混空气射流孔；28：掺混区)所示，首先为了减少总压损失和保证稳定燃烧，来自于压气机的压缩空气通过扩压器22将出口的气流速度降低，然后部分空气通过旋流器23和一次空气射流孔24的空气与燃料喷嘴21喷入的燃料混合燃烧，燃烧过程主要在旋流器形成的回流区(主燃区25)中进行，同时为了避免火焰筒26筒壁被高温火焰烧坏，一部分冷却空气通过多排空气射流孔，射入火焰筒的内壁表面，形成冷却空气保护膜，冷却高温的火焰筒壁。而由火焰筒尾部的掺混射流孔27喷射的冷却空气与由燃烧区流来的高温燃气进行混合(掺混区28)，以使燃气温度能够比较均匀的降低到进入透平的温度设计值。需说明的是，该图2只是示意性的简图，实际的燃烧室还包括其它系统部件，例如燃料分配系统、管道系统、点火器等，但其皆为本领域的技术人员熟知，并且不影响本发明的控制与优化系统，因此在此不加赘述。

如图1所示，本发明的燃气轮机燃烧过程控制和优化系统，该系统包括：

燃烧过程分析预测单元：分析预测单元首先对过程采集数据进行筛选、存储及预处理，然后提取和分析燃烧过程的主要特征、再通过燃烧过程仿真模型构建燃烧过程状态预测信息，最后结合燃烧特征分析和模型预测结果信息，给出燃烧过程调整的方向和依据。分析预测单元主要分为：数据处理模块、特征分析模块和模型预测模块三个模块。其中，数据处理模块负责采集数据的筛选和预处理；特征分析模块完成对燃烧过程主要特征的提取和分析；模型预测模块通过建立燃烧过程模型，构建其内部状态信息，实现燃烧过程的预测分析。所述的分析预测单元的主要功能和需完成的任务包括：

(1)采集数据的处理：由数据处理模块负责，主要完成燃烧过程中采集数据的筛选、存储、转换和传输。

(2)燃烧特征的分析：由特征分析模块负责，主要基于燃烧过程监测数据，采用信号统计处理方法(包括主元分析、小波分析、阶比分析等)提取与燃烧过程密切相关的特征量，以这些特征量的变化来判别燃烧过程状况，并根据不同的燃烧状态给出相应的及时分析。其中，具体包括(但不局限于)：

①各燃烧室脉动值：依据各燃烧室相对应的脉动值，判断其是否在合理区间内，记录其波幅及频率、持续时间和变化趋势(通过脉动值加速度反映)；对于异常脉动值的出现，通过分析、对比(与存储的相似工作状况下正常参数值进行比较)判断当前燃烧过程的燃烧状况，推断燃烧脉动异常发生的具体位置，并给出相应的故障类型，如燃烧脉动过大、脉动传感器故障、信号采集卡故障等。

②排气温度分散度：判断分散度是否在允许值内，记录其动态变化过程，通过分析比较判断燃烧过程的健康状况，推测燃烧异常燃烧室的大致位置，并给出具体故障类型，如：燃烧故障、热电偶故障等。

③进口压力值：判断进口压力值是否在合理范围内，记录其波动幅度变化，通过分析对比判断燃烧过程的健康状况。

④燃料温度值：判断燃料温度值是否在合理范围内，记录其变化趋势，进一步计算分析当量韦伯指数指数是否满足设计值，判断燃烧过程的健康状况。

(3)燃烧模型的预测：由模型预测模块负责，通过建立燃烧过程的动态仿真模型，并将采集的燃烧室实时输入数据输入燃烧过程仿真模型中获取模拟输出数据，实现对燃烧过程的预测。

(4)对于燃烧特征分析，主要以特征的监测信号不同的安全域(包括时域信号幅值、频率峰值、突变值、频域信号能量谱密度等)和相似工作状况下正常特征信号范围(由数据处理模块存储的)作为特征分析的参照，以此判断燃烧过程的健康状况。对于燃烧模型预测，主要基于燃烧过程仿真模型和实时输入数据，获得模拟输出数据来预测燃烧过程内工作状态参数(主要是过程中不可测或难以获得的状态参数)，以此来进一步分析燃烧过程状况。最后，综合燃烧特征分析和模型预测结果信息，给出燃烧过程调整的方向和依据。

所述的燃烧过程仿真模型以机理分析为基础，结合经验模型，采用模块化建模方法进行仿真建模。燃烧过程仿真模型主要包括：工质热力性质计算模型、燃烧反应模型、燃烧效率计算模型、阻力特性计算模型。下面分别对燃烧过程中各主要模型的建立进行说明。

关于工质热力性质计算模型，涉及到的热力性质参数是空气(燃气)定压比热容及焓值、燃料的显热及低热值。对于定压比热容的计算，考虑其随温度和气体组分的变化关系，首先利用式(1)来计算每种组分的定压比热容，然后通过式(2)来计算得到混合气体的定压比热容。

$c_{p,k}^o=\underset{i=1}{\overset{10}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_{k,i}{\left(\frac{T}{T_r}\right)}^{b_i}---\left(1\right)$

式中：系数k为不同的组分；T_r为参考温度，且T_r＝273.15K；α_k,i和b_i(i∈{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10})为相应的计算系数；T为气体的温度；为组分的定压比热容。

$c_{p,\mathrm{mix}}^o=\underset{k=1}{\overset{8}{\mathrm{\Σ}}}{x}_k{c}_{p,k}^o--\left(2\right)$

式中：x_k为气体组分的质量分数；为混合气体的定压比热容。上述式(1)和(2)在一定的温度范围内能够精确计算空气(燃气)的定压比热容。

对于焓值的计算，利用式(1)，通过对温度T的积分可进一步得到焓值。每种组分焓值可由式(3)计算得到。

$h_k^o={\mathrm{\α}}_{k,I}+\underset{i=1}{\overset{10}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_{k,i}\frac{T_r}{b_i+1}{\left(\frac{T}{T_r}\right)}^{b_i+1}---\left(3\right)$

式中：系数k为不同的组分；T_r为参考温度，且T_r＝273.15K；α_k,Ι,α_k,i和b_i(i∈{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10})为相应的计算系数；T为气体的温度；为组分的焓值。进而，可通过式(4)计算得到空气的焓值。

$h_{\mathrm{mix}}^o=\underset{k=1}{\overset{8}{\mathrm{\Σ}}}{x}_k{h}_k^o---\left(4\right)$

式中：x_k为气体组分的质量分数；为空气的焓值。

对于燃料显热的计算，利用公式(5)来计算燃料中每种组分的显热，然后通过公式(6)来计算得到燃料的显热。

$\begin{array}{c}{h}_k^s=[(-A_{k,1}/T_f+A_{k,2}\ln \left(T_f\right)+A_{k,3}{T}_f+A_{k,4}{\left(T_f\right)}^2/2+A_{k,5}{\left(T_f\right)}^3/3\\ +A_{k,6}{\left(T_f\right)}^4/4+A_{k,7}{\left(T_f\right)}^5/5+A_{k,8})\×R-\mathrm{\Δ}{h}_k^f]/({\mathrm{MW}}_k\×2.326)\end{array}---\left(5\right)$

式中：系数k为不同的组分，A_k,j(j∈{1,2,3,4,5,6,7,8})和为计算系数，T_f为燃料温度；MW_k为各组分的摩尔质量；为各组分的显热。

$h_{\mathrm{mix}}^s=\underset{k=1}{\overset{8}{\mathrm{\Σ}}}{x}_k{h}_k^s---\left(6\right)$

式中：x_k为各组分的质量分数；为混合气体的显热。

对于燃料低热值的计算，利用公式(7)来计算燃料的低热值。

$\mathrm{LHV}=\underset{k=1}{\overset{8}{\mathrm{\Σ}}}{x}_k{L}_k---\left(7\right)$

式中：x_k为燃料各组分的质量分数，L_k为组分的燃烧热，LHV为燃料的低热值。

关于燃烧反应模型，真实的燃烧是一个非常复杂的过程，涉及众多繁琐的化学反应和机理，只有对其进行适当简化后才能进行模拟。根据实际需要和具体要求，燃烧反应简化的内容、程度及方法不尽相同。在此实例中，以达到能反映燃烧产物类型及组分的变化、燃烧后温度的提升、燃烧中损失对燃烧反应进行适当简化，然后进行建模。

对于燃烧温度的计算，基于质量和能量平衡方程，可得燃烧室出口温度的一阶常微分方程：

$\frac{M_g}{y{G}_{b3}}\·\frac{d{T}_{b3}}{\mathrm{dt}}=\frac{[G_{b2}{H}_a+G_f(H_f^s+{\mathrm{\η}}_b\mathrm{LHV})-G_{b3}{H}_g}{G_{b3}{c}_g}---\left(8\right)$

式中：t为时间，y为计算系数，η_b为燃烧效率，M_g为燃烧室内燃气质量，G_b3为出口燃气流量，T_b3为燃烧室出口温度，G_b2为入口空气流量，H_a为入口空气焓值，G_f为燃料流量，为燃料的显热，LHV为燃料的低热值，G_b3为出口燃气流量，H_g为出口燃气焓值，c_g为出口燃气定压比热容。

对于燃烧压力的计算，考虑燃烧过程中压力损失，可得燃烧室出口燃气压力p_b3

$p_{b3}=p_{b2}-{\mathrm{\φ}}_b\frac{{\mathrm{\ρ}}_{b2}{\mathrm{Ma}}_{b2}}{2}---\left(9\right)$

式中：p_b2为燃烧室进口空气压力，φ_b为燃烧室流阻损失系数，ρ_b2为燃烧室入口空气密度，Ma_b2为燃烧室入口空气平均流速。同时，考虑燃烧室容积效应，根据质量守恒定律，可得：

$G_{b3}=G_{b2}-\frac{V_b}{\mathrm{mR}{T}_{b3}}\·\frac{d{p}_{b3}}{\mathrm{dt}}---\left(10\right)$

式中：G_b2、G_b3分别为燃烧室入口空气流量和出口燃气流量，V_b为燃烧室体积，T_b3、p_b3分别为燃烧室出口温度和压力，R为气体常数，m为过程系数(由比热比k来近似)。

对于燃烧室中燃烧反应，可认为是碳氢化合物与氧气之间进行的一种快速、发光、发热的氧化反应。碳氢燃料中的C、H原子以及少量的S原子在燃烧时与氧分子发生下列反应：

C+O₂→CO₂

2H+O→H₂O

S+O₂→SO₂

上述反应式只是表示了总的结果，实际过程要复杂的多，有许多中间步骤和中间产物。燃烧单位燃料实际所供给的空气量与完全燃烧单位燃料所需的理论空气量的比值称为过量空气系数α。在燃机运行中，过量空气系数α都是比较高的，因此燃烧室的燃烧效率可以达到很高。经过燃烧室之后，不仅流量生了变化，而且成分也相应地发生变化。于是，利用总反应(C、H、S原子与氧分子之间的反应)和质量平衡方程来计算燃烧室出口燃气成分。

关于燃烧效率计算模型，主要有相似准则、基于经验(运行或试验)总结和基于燃空比(效率)修正的方法。此实例中，以相似准则方法为例进行说明。根据燃烧室试验数据和相似准则理论，燃燃烧效率的一通用计算公式为：

${\mathrm{\η}}_b=f\left(\mathrm{\θ}\right)=f\left(\frac{p_{b2}^{1.75}{S}_m{D}_m\mathrm{EXP}(T_{b2}/300)}{G_{b2}}\right)---\left(11\right)$

式中：θ为效率相似准则， $\mathrm{\θ}=p_{b2}^{1.75}{S}_m{D}_m\mathrm{EXP}(T_{b2}/300)/G_{b2};$ S_m为燃烧室最大截面积；D_m为燃烧室最大截面直径；G_b2、T_b2、p_b2分别为燃烧室入口空气流量、温度和压力。对于具体的燃烧室，f(θ)的具体形式可根据不同入口空气流量G_b2、温度T_b2、压力p_b2下的燃烧效率η_b的试验数据，通过相关数学方法(插值、拟合、回归等)得到。

关于阻力特性计算模型，流动损失系数φ

$\mathrm{\φ}=\frac{p_{b2}-p_{b3}}{{\mathrm{\ρ}}_{b2}M{a}_{b2}/2}---\left(12\right)$

式中：p_b2、p_b3分别为燃烧室进口空气压力和出口燃气压力，ρ_b2为燃烧室入口空气密度，Ma_b2为燃烧室入口空气平均流速。

根据经验(运行或试验)总结，在燃烧工况下，燃烧室的流阻损失系数φ_b可表示为

${\mathrm{\φ}}_b={\mathrm{\φ}}_c+\mathrm{\γ}(\frac{T_{b3}}{T_{b2}}-1)---\left(13\right)$

式中：φ_c为燃烧室冷吹风试验的流阻损失系数(在冷吹风时φ_c＝φ)，T_b2、T_b3分别为燃烧室进出口温度，γ为一反映燃烧室结构差异的系数。在燃烧室进入燃烧工况后，由于热阻的影响，φ_b将开始随着燃气加热程度(T_b3/T_b2)的增加而逐渐变大，符合实际燃烧室动态变化过程。

策略评判单元：策略评判单元能够通过与分析预测单元的信息交互，依据燃烧过程特征分析和模型预测结果信息，基于预先定义的燃烧性能评判准则，给出燃烧室燃烧故障报警、燃烧振荡报警、燃料流量自动调整和燃料温度补偿等，不同的燃烧过程特征和预测信息对应不同的控制策略。其中，燃烧性能评判准则可根据具体运行情况而进行调整，具体包括(但不局限于)：

①对于各燃烧室脉动值，定义不同的值区间对应不同的控制策略，从而根据当前脉动值所处的值区间，采集相应的控制策略来稳定燃烧过程，减少燃烧脉动。

②对于排气温度分散度，定义不同计算的分散度对应不同的限制值，进而根据当前计算的分散度是否超过相应的限制值，而采取相应的控制策略。

③对于进口压力值，定义进口压力值的合理值区间，根据当前进口压力值是否在区间内，而采取相应的控制策略。

④对于燃料温度值，利用其计算燃料的韦伯指数，通过定义不同的韦伯指数对应不同的控制策略，而根据当前燃料温度值计算得到韦伯指数，采取相应的控制策略。

在线监控单元：在线监控单元利用各类监测传感器进行燃烧过程状态的监测，将监测的数据实时传入分析预测单元的数据处理模块进行分析与预处理，对燃烧过程出现的问题发出警报，并根据策略评判单元给出的控制策略进行动态补偿、修正等在线调整以完成在线控制与优化。所述的在线监控单元的主要功能和需完成的任务包括：

(1)监测：利用振动传感器、脉动压力传感器、温度传感器、流量传感器和火焰探测器等监测燃烧过程中燃烧火焰、温度、脉动压力的变化，燃料温度、压力、流量的变化等，得到监测数据。

(2)策略信息处理：基于当前燃烧过程的监测信息，将策略评判单元给出的控制策略信息转化为可执行的控制调整信号，实时传入控制执行机构。

(3)在线控制：依据给定的当前燃烧过程控制调整信号，各控制执行机构将自动进行动态补偿、修正等在线调整以完成燃烧过程在线控制与优化。

虽然结合附图描述了本发明的实施方式，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。

Claims (8)

1.一种燃气轮机燃烧过程控制和优化系统，其特征在于，包括：

在线监控单元、分析预测单元和策略评判单元；

所述在线监控单元通过监测设备采集在燃气轮机的燃烧室中进行的燃烧过程的数据信息，并将采集到的所述燃烧过程的数据信息实时反馈给所述分析预测单元进行数据处理和分析，对燃烧过程出现的问题发出警报，同时根据所述策略评判单元给出的控制策略进行在线调整以完成在线控制与优化；

所述分析预测单元，通过分析所述在线监控单元反馈的燃烧过程的数据信息，对燃烧过程进行预测；

所述策略评判单元，用于根据所述分析预测单元的预测结果和预设的燃烧性能评判准则，确定出该预测结果所对应的控制策略，并将所述控制策略实时反馈给所述在线监控单元。

2.根据权利要求1所述的燃气轮机燃烧过程控制和优化系统，其特征在于，所述分析预测单元包括：数据处理模块、特征分析模块和模型预测模块；

其中，所述数据处理模块，用于对所述在线监控单元反馈的燃烧过程的数据信息进行预处理；

所述特征分析模块，用于从经所述数据处理模块预处理后的所述在线监控单元反馈的燃烧过程的数据信息中提取出燃烧过程的燃烧特征，并对所述燃烧过程的燃烧特征进行分析，确定出燃烧过程的健康状况；

所述模型预测模块，用于建立燃烧过程的动态仿真模型，并通过将经所述数据处理模块预处理后的所述在线监控单元反馈的燃烧过程的数据信息输入所述燃烧过程的动态仿真模型中确定出模拟输出数据；

所述策略评判单元，用于根据所述特征分析模块确定出的燃烧过程的健康状况，所述模型预测模块确定出的模拟输出数据以及预设的燃烧性能评判准则，确定出对应的控制策略，并将所述控制策略实时反馈给所述在线监控单元。

3.根据权利要求2所述的燃气轮机燃烧过程控制和优化系统，其特征在于，所述策略评判单元还用于根据所述特征分析模块确定出的燃烧过程的健康状况，所述模型预测模块确定出的模拟输出数据以及预设的燃烧性能评判准则作出相应的燃烧过程操作。

4.根据权利要求3所述的燃气轮机燃烧过程控制和优化系统，其特征在于，所述燃烧过程操作包括：燃烧故障报警、振荡报警、燃料流量自动调整和燃料温度补偿。

5.根据权利要求2所述的燃气轮机燃烧过程控制和优化系统，其特征在于，所述数据处理模块还用于存储相似工作状况下的燃烧过程的正常燃烧特征范围；

其中，所述特征分析模块，具体用于从经所述数据处理模块预处理后的所述在线监控单元反馈的燃烧过程的数据信息中提取出燃烧过程的燃烧特征，通过将所述燃烧过程的燃烧特征与所述相似工作状况下的燃烧过程的正常燃烧特征范围进行比对，确定出燃烧过程的健康状况。

6.根据权利要求2所述的燃气轮机燃烧过程控制和优化系统，其特征在于，所述燃烧过程的燃烧特征包括：

各燃烧室脉动值、排气温度分散度、进口压力值和/或燃料温度值。

7.根据权利要求2所述的燃气轮机燃烧过程控制和优化系统，其特征在于，所述模型预测模块以机理分析为基础，结合经验模型，采用模块化建模方法建立燃烧过程的动态仿真模型；

其中，所述燃烧过程的动态仿真模型包括：

工质热力性质计算模型、燃烧反应模型、燃烧效率计算模型和/或阻力特性计算模型。

8.根据权利要求1所述的燃气轮机燃烧过程控制和优化系统，其特征在于，所述在线监控单元，用于将所述策略评判单元给出的控制策略转化为可执行的控制调整信号，将所述可执行的控制调整信号传入相对应的控制执行机构，以使所述控制执行机构根据传入的所述可执行的控制调整信号进行在线调整以完成在线控制与优化。