CN113418208A - 一种基于炉膛温度场的锅炉燃烧优化方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于炉膛温度场的锅炉燃烧优化方法及系统，包括以机组分散控制系统采集到的锅炉二次风门开度、燃料量、风量、锅炉负荷计算得到炉膛同一平面温度分布的四个典型值；并采用标准差代表炉膛同一平面温度分布的均衡性品质得到温度场均衡性值；采用以锅炉各角二次风门开度指令为输入变量，以温度场均衡性值最优为目标的寻优计算得到二次风门开度修正指令；以机组分散控制系统采集到的锅炉负荷、二次风门开度、燃料量、风量、氧量、燃烬风门开度计算得到二次风门开度指令、燃烬风门开度指令、燃料量指令和氧量设定值，及二次风门开度优化指令。实现锅炉燃烧过程的多目标优化，同时兼顾锅炉运行的可靠性、经济性和环保性能。

Description

一种基于炉膛温度场的锅炉燃烧优化方法及系统

技术领域

本发明属于火力发电技术领域，涉及一种燃煤煤粉锅炉燃烧优化的方法及系统，也可用于循环流化床锅炉。

背景技术

火力发电厂锅炉燃烧系统作为发电厂最为复杂的被控对象之一，其优化控制一直以来是发电厂优化运行的重点之一，当前的燃烧优化多采用结合大量试验数据和专业人员的专家经验，进行开环的燃烧优化控制，与当下智能智慧发电的燃烧优化闭环控制需求还存在一定距离。

目前，以炉膛温度测量数据为基础建立的炉膛温度场在工程中多用来指导运行人员进行燃烧调整，并未真正做到纳入燃烧控制系统中，不能发挥炉膛温度场指导燃烧的真正目的，本发明则指出一种基于炉膛温度场的锅炉燃烧优化方法及系统，可以实现相关预测模型的在线更新，同时实现了燃烧控制的闭环优化。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有的技术缺陷，提供一种基于炉膛温度场的锅炉燃烧优化方法及系统，实现锅炉燃烧过程的多目标优化，同时兼顾锅炉运行的可靠性、经济性和环保性能，对优化过程中用到的炉膛温度场预测模型和锅炉燃烧预测模型进行在线更新，确保优化系统的长期有效性。

为了达到上述目的，本发明的技术方案如下：

一种基于炉膛温度场的锅炉燃烧优化方法，包括以下步骤：

以机组分散控制系统采集到的锅炉二次风门开度、燃料量、风量、锅炉负荷计算得到炉膛同一平面温度分布的四个典型值；并采用标准差代表炉膛同一平面温度分布的均衡性品质得到温度场均衡性值；采用以锅炉各角二次风门开度指令为输入变量，以温度场均衡性值最优为目标的寻优计算得到二次风门开度修正指令；

以机组分散控制系统采集到的锅炉负荷、二次风门开度、燃料量、风量、氧量、燃烬风门开度经过寻优计算得到二次风门开度指令、燃烬风门开度指令、燃料量指令和氧量设定值；二次风门开度修正指令和二次风门开度指令计算得到二次风门开度优化指令。

作为本发明的进一步改进，所述机组分散控制系统采集的数据还包括CO测量值。

作为本发明的进一步改进，还包括炉膛温度场预测模型更新步骤，炉膛温度场预测模型更新步骤具体包括：

通过实际温度场典型点温度值同炉膛温度场预测模型输出的典型点温度值的对比分析，当实际值与预测模型输出值偏差大于一定值时，动态对温度场预测模型进行更新。

作为本发明的进一步改进，实际温度场典型点温度值利用炉膛测温系统实际数值，由炉膛数值模拟计算得出；炉膛温度场典型点的选取采用代表炉膛内同一截面燃烧平衡的四个区域的典型点；炉膛温度场数值模拟以测温系统实际数据为基础，通过网格划分，采用炉膛温度场重建算法来实现；温度场典型点的选取采用可代表炉膛内同一截面燃烧平衡的四个区域的典型点。

作为本发明的进一步改进，还包括锅炉燃烧预测模型在线更新步骤，锅炉燃烧预测模型在线更新步骤具体包括：

经过对燃烧预测模型输出同锅炉实际对象输出值的对比分析，当两者输出值偏差大于设置值时，动态对锅炉燃烧预测模型进行更新；两个对象输出值对比分析的输出值选取锅炉效率、NO_X浓度、过热蒸汽温度偏差以及再热蒸汽温度偏差。

作为本发明的进一步改进，所述二次风门开度优化指令、燃烬风门开度指令、燃料量指令和氧量设定值输入锅炉燃烧预测模型经过对锅炉效率、NO_X浓度、过热蒸汽温度偏差以及再热蒸汽温度偏差进行多变量寻优计算得到。

作为本发明的进一步改进，多变量寻优计算采用以下方法计算：

式中：

η[i]—寻优个体i对应的锅炉效率；

NO_X[i]—寻优个体i对应的NO_X排放量；

ΔT₁[i]，ΔT₂[i]—寻优个体i对应的过热和再热蒸汽温度偏差量；

s.t.i—代表寻优个体i对应的各参数输出值。

一种基于炉膛温度场的锅炉燃烧优化系统，包括：

锅炉燃烧优化控制子系统，用于以机组分散控制系统采集到的锅炉二次风门开度、燃料量、风量、锅炉负荷计算得到炉膛同一平面温度分布的四个典型值；并采用标准差代表炉膛同一平面温度分布的均衡性品质得到温度场均衡性值；采用以锅炉各角二次风门开度指令为输入变量，以温度场均衡性值最优为目标的寻优计算得到二次风门开度修正指令；

和炉膛温度场优化控制子系统，用于以机组分散控制系统采集到的锅炉负荷、二次风门开度、燃料量、风量、氧量、燃烬风门开度经由寻优计算得到二次风门开度指令、燃烬风门开度指令、燃料量指令和氧量设定值；二次风门开度修正指令和二次风门开度指令计算得到二次风门开度优化指令。

作为本发明的进一步改进，还包括：

炉膛温度场预测模型在线更新子系统，用于通过实际温度场典型点温度值同炉膛温度场预测模型输出的典型点温度值的对比分析，当实际值与预测模型输出值偏差大于一定值时，动态对温度场预测模型进行更新。

作为本发明的进一步改进，还包括：

锅炉燃烧预测模型在线更新子系统，用于经过对燃烧预测模型输出同锅炉实际对象输出值的对比分析，当两者输出值偏差大于设置值时，动态对锅炉燃烧预测模型进行更新；两个对象输出值对比分析的输出值选取锅炉效率、NO_X浓度、过热蒸汽温度偏差以及再热蒸汽温度偏差；

所述二次风门开度优化指令、燃烬风门开度指令、燃料量指令和氧量设定值输入锅炉燃烧预测模型经过对锅炉效率、NO_X浓度、过热蒸汽温度偏差以及再热蒸汽温度偏差进行多变量寻优计算得到。

本发明的有益效果：

本发明提供的基于炉膛温度场的锅炉燃烧优化方法，充分发挥了炉膛温度场参与锅炉燃烧优化控制的优点，一方面确保了炉膛燃烧的均衡性，为后续锅炉输出的过热蒸汽和再热蒸汽平衡提供保证；另一方面结合炉膛温度场对锅炉风门开度的快速响应性，实现锅炉燃烧优化的类串级控制，兼顾的燃烧优化控制的快速性和精确性；通过对炉膛温度场预测模型和锅炉燃烧预测模型的在线更新，实现了锅炉燃烧优化所需模型的长期有效性，确保优化后机组的运行稳定性和经济性。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种基于炉膛温度场的锅炉燃烧优化方法及系统的基本结构流程示意图；

图2为本发明实施例提供的代表炉膛内同一截面燃烧平衡的四个区域的典型点示意图；

图3为本发明实施例提供的炉膛温度场预测模型在线更新系统实施流程示意图；

图4为本发明实施例提供的锅炉燃烧预测模型在线更新系统实施流程示意图。

具体实施方式

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、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，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，本发明一种基于炉膛温度场的锅炉燃烧优化方法，包括炉膛温度场优化控制步骤、锅炉燃烧优化控制步骤、炉膛温度场预测模型在线更新步骤及锅炉燃烧预测模型在线更新步骤。

炉膛温度场优化控制步骤包括数据采集、温度场预测模型典型点预测计算、温度场均衡性值计算、锅炉二次风门开度修正指令计算功能。

温度场预测模型典型点预测计算功能是以机组分散控制系统(DCS)采集到的锅炉二次风门开度、燃料量、风量、锅炉负荷作为炉膛温度场预测模型的输入值，经炉膛温度场预测模型计算后得到可代表炉膛同一平面温度分布的四个典型值；温度场均衡性值计算过程采用标准差来代表炉膛同一平面温度分布的均衡性品质；锅炉二次风门开度修正指令采用以锅炉各角二次风门开度指令为输入变量，以温度场均衡性值最优为目标的寻优计算得到；此处的锅炉二次风门开度修正指令的寻优过程可采用先进的统计回归、蚁群算法、遗传算法等寻优计算算法。

锅炉燃烧优化控制步骤包括数据采集、锅炉燃烧模型输出参数预测、锅炉燃烧各主要操作量最佳输出指令计算功能。

锅炉燃烧模型输出参数预测功能是以机组分散控制系统(DCS)采集到的锅炉负荷、二次风门开度、燃料量、风量、氧量、燃烬风门开度作为锅炉燃烧预测模型的输入，经锅炉燃烧预测模型计算后输出二次风门开度指令、燃烬风门开度指令、燃料量指令和氧量设定值。特别的，在配有锅炉CO检测装置的机组中，该模型可以引入CO测量值作为模型输入之一，可有效提升燃烧优化效果。

经过优化计算过程最终作为锅炉实际对象输入的二次风门开度指令、燃烬风门开度指令、燃料量指令和氧量设定值经由以经过兼顾锅炉效率、NO_X浓度、过热蒸汽温度偏差以及再热蒸汽温度偏差的多变量寻优计算得到，寻优计算选用当前先进的智能化寻优算法，可选用统计回归、蚁群算法、遗传算法等多变量寻优计算算法。

炉膛温度场预测模型更新步骤主要包括炉膛测温系统、炉膛温度场数值模拟计算、炉膛温度场预测模型重建更新功能。

炉膛温度场预测模型在线更新步骤通过实际温度场典型点温度值同炉膛温度场预测模型输出的典型点温度值的对比分析，当实际值与预测模型输出值偏差大于一定值时，动态对温度场预测模型进行更新，确保模型准确。

实际温度场典型点温度值利用炉膛测温系统实际数值，由炉膛数值模拟计算得出；炉膛温度场典型点的选取采用可代表炉膛内同一截面燃烧平衡的四个区域的典型点。炉膛测温系统可选用红外测温、可视化火焰检测以及声波测温等手段，其中以声波测温较为方便和经济，炉膛温度场数值模拟以测温系统实际数据为基础，通过网格划分，可采用先进的炉膛温度场重建算法来实现。温度场典型点的选取采用可代表炉膛内同一截面燃烧平衡的四个区域的典型点。特别的，考虑到本发明所述方法及系统的性价比，可选用在炉膛上层每个炉墙设置两点的声波测温元件，建立炉膛同一截面的温度场；当不考虑性价比时，也可采用在沿炉膛高度方向设置三层声波测温元件，即每一面炉墙设置六点声波测温，建立三维的炉膛燃烧温度场。

炉膛温度场预测模型建立过程采用机组长期运行的大量数据，利用大数据的方法，选用神经网络、支持向量机等先进的建模算法，同时结合大量的校验数据对所建模型的准确性进行校验，确保最初所建温度场预测模型的准确性。

锅炉燃烧预测模型在线更新步骤主要包括锅炉效率计算、可测参数采集、锅炉燃烧预测模型重建更新功能；经过对燃烧预测模型输出同锅炉实际对象输出值的对比分析，当两者输出值偏差大于一定值时，动态对锅炉燃烧预测模型进行更新，确保模型可靠准确；两个对象输出值对比分析的输出值选取锅炉效率、NO_X浓度、过热蒸汽温度偏差以及再热蒸汽温度偏差。

燃烧预测模型建立过程采用机组长期运行的大量数据，利用大数据的方法，选用神经网络、支持向量机等先进的建模算法，同时结合大量的校验数据对所建模型的准确性进行校验，确保最初所建温度场预测模型的准确性；建模过程中的锅炉效率值通过简化的锅炉正反平衡校验计算得出。

本发明提供一种基于炉膛温度场的锅炉燃烧优化系统，所述系统应用于火力发电厂燃烧优化控制系统，保证锅炉燃烧优化控制的快速、稳定和经济性，确保火力发电机组满足机组多种工况下的最优运行，如图1所示，所述系统包括炉膛温度场优化控制子系统、锅炉燃烧优化控制子系统、炉膛温度场预测模型在线更新子系统及锅炉燃烧预测模型在线更新子系统；

炉膛温度场优化控制子系统包括数据采集、温度场预测模型典型点预测计算、温度场均衡性值计算、锅炉二次风门开度修正指令计算功能。

温度场预测模型典型点预测计算功能是以机组分散控制系统(DCS)采集到的锅炉二次风门开度、燃料量、风量、锅炉负荷作为炉膛温度场预测模型的输入值，经炉膛温度场预测模型计算后得到可代表炉膛同一平面温度分布的四个典型值；本发明提供了代表炉膛内同一截面燃烧平衡的四个区域的典型点示意图，具体如图2所示，将炉膛同一燃烧截面分为九个等分，取图示中的T1、T2、T3、T4四个点作为表征炉膛温度场的典型点，可以充分体现炉膛燃烧中心及其周边的燃烧均衡性。

为了方便体现锅炉炉膛燃烧的均衡性和炉膛温度场优化计算，本发明温度场均衡性值采用标准差来代表炉膛同一平面温度分布的均衡性品质，其计算公式如下：

式中：

y—温度场均衡性值，℃；

T_i(i＝1,2,3,4)—分别代表四个典型点T1、T2、T3、T4的温度值，℃；

T_i—代表四个典型点T1、T2、T3、T4的温度平均值，℃；

锅炉二次风门开度修正指令采用以锅炉各角二次风门开度指令为输入变量，以温度场均衡性值最优为目标的寻优计算得到；此处的锅炉二次风门开度修正指令的寻优过程可采用先进的统计回归、蚁群算法、遗传算法等寻优计算算法。

锅炉燃烧优化控制子系统包括数据采集、锅炉燃烧模型输出参数预测、锅炉燃烧各主要操作量最佳输出指令计算功能。

锅炉燃烧模型输出参数预测功能是以机组分散控制系统(DCS)采集到的锅炉负荷、二次风门开度、燃料量、风量、氧量、燃烬风门开度作为锅炉燃烧预测模型的输入，经锅炉燃烧预测模型计算后输出二次风门开度指令、燃烬风门开度指令、燃料量指令和氧量设定值。

经过优化计算过程最终作为锅炉实际对象输入的二次风门开度指令、燃烬风门开度指令、燃料量指令和氧量设定值经由以经过兼顾锅炉效率、NO_X浓度、过热蒸汽温度偏差以及再热蒸汽温度偏差的多变量寻优计算得到，寻优计算选用当前先进的智能化寻优算法，可选用统计回归、蚁群算法、遗传算法等多变量寻优计算算法。特别的，在配有锅炉CO检测装置的机组中，该模型可以引入CO测量值作为模型输入之一，可有效提升燃烧优化效果。

示例性的，本发明所述的燃烧优化多目标值可按如下计算公式计算：

式中：

η[i]—寻优个体i对应的锅炉效率，无量纲；

NO_X[i]—寻优个体i对应的NO_X排放量，mg/Nm₃；

ΔT₁[i]，ΔT₂[i]—寻优个体i对应的过热和再热蒸汽温度偏差量，℃；

s.t.i—代表寻优个体i对应的各参数输出值；

多目标优化计算时，以锅炉效率η最大，锅炉出口NO_X排放、过热和再热蒸汽温度偏差量最小为优化目标，选择满足锅炉出口NO_X排放及过热和再热蒸汽温度偏差量小于最大值的寻优个体作为最终的优化输出值。

炉膛温度场预测模型更新子系统主要包括炉膛测温系统、炉膛温度场数值模拟计算、炉膛温度场预测模型重建更新功能。

实际温度场典型点温度值利用炉膛测温系统实际数值，由炉膛数值模拟计算得出；炉膛温度场典型点的选取采用可代表炉膛内同一截面燃烧平衡的四个区域的典型点。炉膛测温系统可选用红外测温、可视化火焰检测以及声波测温等手段，其中以声波测温较为方便和经济，炉膛温度场数值模拟以测温系统实际数据为基础，通过网格划分，可采用先进的炉膛温度场重建算法来实现。温度场典型点的选取采用可代表炉膛内同一截面燃烧平衡的四个区域的典型点，具体典型点的选区如图2中T1、T2、T3、T4所示。特别的，考虑到本发明所述方法及系统的性价比，可选用在炉膛上层每个炉墙设置两点的声波测温元件，建立炉膛同一截面的温度场；当不考虑性价比时，也可采用在沿炉膛高度方向设置三层声波测温元件，即每一面炉墙设置六点声波测温，建立三维的炉膛燃烧温度场。

本发明提供了炉膛温度场预测模型在线更新系统的实施流程示意图，具体如图3所示，炉膛温度场预测模型在线更新系统通过实际温度场典型点温度值同炉膛温度场预测模型输出的典型点温度值的对比分析，当实际值与预测模型输出值偏差大于一定值时，动态对温度场预测模型进行更新；典型的，此处实际值与预测模型输出值偏差可以取实际测量值的3％，以满足工程实际应用。

炉膛温度场预测模型建立过程采用机组长期运行的大量数据，利用大数据的方法，选用神经网络、支持向量机等先进的建模算法，同时结合大量的校验数据对所建模型的准确性进行校验，确保最初所建温度场预测模型的准确性。

本发明提供了锅炉燃烧预测模型在线更新系统的实施流程示意图，具体如图4所示，锅炉燃烧预测模型在线更新子系统主要包括锅炉效率计算、可测参数采集、锅炉燃烧预测模型重建更新功能；经过对燃烧预测模型输出同锅炉实际对象输出值的对比分析，当两者输出值偏差大于一定值时，动态对锅炉燃烧预测模型进行更新，确保模型可靠准确；两个对象输出值对比分析的输出值选取锅炉效率、NO_X浓度、过热蒸汽温度偏差以及再热蒸汽温度偏差。

燃烧预测模型建立过程采用机组长期运行的大量数据，利用大数据的方法，选用神经网络、支持向量机等先进的建模算法，同时结合大量的校验数据对所建模型的准确性进行校验，确保最初所建温度场预测模型的准确性；建模过程中的锅炉效率值通过简化的锅炉正反平衡校验计算得出。特别的，在配有锅炉CO检测装置的机组中，该模型可以引入CO测量值作为模型输入之一，可有效提升燃烧预测模型精度和燃烧优化效果。

本发明实施例提供的一种基于炉膛温度场的锅炉燃烧优化系统，充分发挥了炉膛温度场参与锅炉燃烧优化控制的优点，综合考虑了炉膛温度场和锅炉燃烧对象的特性，从理论和工程实践角度给出了适合新形势下的锅炉燃烧优化方法和系统，该基于炉膛温度场的锅炉燃烧优化方法及系统具有如下技术特点：

1)本发明在炉膛温度场优化控制系统中，引入炉膛温度场典型点的取值以及代表炉膛燃烧均衡性的计算值，结合炉膛温度场对锅炉风门开度的快速响应性，实现锅炉燃烧优化的类串级控制，兼顾的燃烧优化控制的快速性和精确性，为后续锅炉输出的过热蒸汽和再热蒸汽平衡提供保证。

2)本发明的锅炉燃烧优化控制子系统兼顾锅炉效率和出口NO_X排放值、蒸汽温度偏差值进行多目标寻优，配合炉膛温度场优化的快速性，可有效提升锅炉燃烧优化后机组的运行稳定性和经济性。

3)本发明在炉膛温度场预测模型和燃烧预测模型建立过程中，采用大数据建模的方法，分别对表征炉膛燃烧均衡性的典型点温度值和锅炉燃烧效率、NO_X排放值、蒸汽温度偏差值进行建模，同时考虑到所述模型随时间的变化会有所变化，故在建模计算过程中提出对模型的自更新功能，做到模型相关预测数据的长期有效性。

综上所述，本发明一种基于炉膛温度场的锅炉燃烧优化方法及系统，包括炉膛温度场优化控制子系统、锅炉燃烧优化控制子系统、炉膛温度场预测模型及锅炉燃烧模型在线更新子系统。在炉膛温度场优化控制子系统中，引入温度场均衡性评判的计算值输出信号作为评判标准，对锅炉二次风门开度进行快速控制，确保锅炉炉膛燃烧温度场的均衡；在锅炉燃烧优化控制子系统，结合锅炉效率、NO_X排放情况、过热汽温偏差、再热汽温偏差信号的测量值，采用先进的多变量优化算法进行综合寻优，从而得出锅炉二次风门开度、燃烬风门开度、燃料量、氧量等的最佳需求值，实现锅炉的精确优化控制；分别利用温度场实际计算均衡性值同温度场均衡性预测模型输出值、锅炉实际运行数据输出值同锅炉燃烧模型输出值进行对比分析，采用动态修正算法对温度场均衡性预测模型和锅炉燃烧模型进行不断优化更新，确保锅炉燃烧模型的实时准确性。本发明可有效平衡锅炉效率、NO_X排放以及汽温偏差的多目标在线优化，同时可依据实际运行状况在线更新锅炉燃烧模型，实现锅炉燃烧系统的长期经济可靠运行。

以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims (10)

1.一种基于炉膛温度场的锅炉燃烧优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

以机组分散控制系统采集到的锅炉二次风门开度、燃料量、风量、锅炉负荷计算得到炉膛同一平面温度分布的四个典型值；并采用标准差代表炉膛同一平面温度分布的均衡性品质得到温度场均衡性值；采用以锅炉各角二次风门开度指令为输入变量，以温度场均衡性值最优为目标的寻优计算得到二次风门开度修正指令；

以机组分散控制系统采集到的锅炉负荷、二次风门开度、燃料量、风量、氧量、燃烬风门开度经过寻优计算得到二次风门开度指令、燃烬风门开度指令、燃料量指令和氧量设定值；二次风门开度修正指令和二次风门开度指令计算得到二次风门开度优化指令。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述机组分散控制系统采集的数据还包括CO测量值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

还包括炉膛温度场预测模型更新步骤，炉膛温度场预测模型更新步骤具体包括：

通过实际温度场典型点温度值同炉膛温度场预测模型输出的典型点温度值的对比分析，当实际值与预测模型输出值偏差大于一定值时，动态对温度场预测模型进行更新。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

实际温度场典型点温度值利用炉膛测温系统实际数值，由炉膛数值模拟计算得出；炉膛温度场典型点的选取采用代表炉膛内同一截面燃烧平衡的四个区域的典型点；炉膛温度场数值模拟以测温系统实际数据为基础，通过网格划分，采用炉膛温度场重建算法来实现；温度场典型点的选取采用可代表炉膛内同一截面燃烧平衡的四个区域的典型点。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

还包括锅炉燃烧预测模型在线更新步骤，锅炉燃烧预测模型在线更新步骤具体包括：

经过对燃烧预测模型输出同锅炉实际对象输出值的对比分析，当两者输出值偏差大于设置值时，动态对锅炉燃烧预测模型进行更新；两个对象输出值对比分析的输出值选取锅炉效率、NO_X浓度、过热蒸汽温度偏差以及再热蒸汽温度偏差。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

所述二次风门开度优化指令、燃烬风门开度指令、燃料量指令和氧量设定值输入锅炉燃烧预测模型经过对锅炉效率、NO_X浓度、过热蒸汽温度偏差以及再热蒸汽温度偏差进行多变量寻优计算得到。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，

多变量寻优计算采用以下方法计算：

式中：

η[i]—寻优个体i对应的锅炉效率；

NO_X[i]—寻优个体i对应的NO_X排放量；

ΔT₁[i]，ΔT₂[i]—寻优个体i对应的过热和再热蒸汽温度偏差量；

s.t.i—代表寻优个体i对应的各参数输出值。

8.一种基于炉膛温度场的锅炉燃烧优化系统，其特征在于，包括：

锅炉燃烧优化控制子系统，用于以机组分散控制系统采集到的锅炉二次风门开度、燃料量、风量、锅炉负荷计算得到炉膛同一平面温度分布的四个典型值；并采用标准差代表炉膛同一平面温度分布的均衡性品质得到温度场均衡性值；采用以锅炉各角二次风门开度指令为输入变量，以温度场均衡性值最优为目标的寻优计算得到二次风门开度修正指令；

和炉膛温度场优化控制子系统，用于以机组分散控制系统采集到的锅炉负荷、二次风门开度、燃料量、风量、氧量、燃烬风门开度经由寻优计算得到二次风门开度指令、燃烬风门开度指令、燃料量指令和氧量设定值；二次风门开度修正指令和二次风门开度指令计算得到二次风门开度优化指令。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，还包括：

炉膛温度场预测模型在线更新子系统，用于通过实际温度场典型点温度值同炉膛温度场预测模型输出的典型点温度值的对比分析，当实际值与预测模型输出值偏差大于一定值时，动态对温度场预测模型进行更新。

10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，还包括：

锅炉燃烧预测模型在线更新子系统，用于经过对燃烧预测模型输出同锅炉实际对象输出值的对比分析，当两者输出值偏差大于设置值时，动态对锅炉燃烧预测模型进行更新；两个对象输出值对比分析的输出值选取锅炉效率、NO_X浓度、过热蒸汽温度偏差以及再热蒸汽温度偏差；

所述二次风门开度优化指令、燃烬风门开度指令、燃料量指令和氧量设定值输入锅炉燃烧预测模型经过对锅炉效率、NO_X浓度、过热蒸汽温度偏差以及再热蒸汽温度偏差进行多变量寻优计算得到。

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