(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202110815901.6 (22)申请日 2021.07.19 (71)申请人 上海梅山钢铁股份有限公司 地址 210039 江苏省南京市雨 花台区中华 门外新建 (72)发明人 邢莉华　顾蓉　艾军　 (74)专利代理 机构 南京众联专利代理有限公司 32206 代理人 顾进 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06F 111/06(2020.01) G06F 119/02(2020.01) (54)发明名称 一种母管制锅炉烟气超净排放节能优化控 制方法 (57)摘要 本发明涉及一种母管制锅炉烟气超净排放 节能优化控制方法， 所述方法包括以下步骤： 步 骤1、 通过数据挖掘分析来进行锅炉燃烧的协调 分配， 步骤2、 在步骤1的前提下， 利用粒子群算法 PSO进行迭代寻优求解锅炉燃烧运行下的系数 解： 包括煤气量权重系数， 负荷分担系数， 煤气品 种配比系数， 步骤3、 实现SO2设定值自动生成， 采 用动态规划算法进行实时计算SO2设定值， 步骤 4、 采用模糊控制的策略， 根据实 际工况进行PID 的P和I参数的调整， 使PID调节能力更 强， 具备自 适应能力。 权利要求书3页 说明书7页 附图3页 CN 114417689 A 2022.04.29 CN 114417689 A 1.一种母管制锅炉烟气超净排放节能优化控制方法， 其特征在于， 所述方法包括以下 步骤： 步骤1、 通过 数据挖掘分析来进行锅炉燃烧的协调分配， 步骤2、 在步骤1的前提下， 利用粒子群算法PS O进行迭代寻优求解锅炉燃烧运行下的系 数解： 包括煤气量权 重系数， 负荷分担系数， 煤气品种配比系数， 步骤3、 实现SO2设定值自动生成， 采用动态规划算法进行实时计算SO2设定值， 步骤4、 采用模糊控制的策略， 根据实际工况进行PID的P和I参数的调整， 使PID调节能 力更强， 具 备自适应能力。 2.根据权利要求1所述的母管制锅炉烟气超净排放节能优化控制方法， 其特征在于， 步 骤1、 通过 数据挖掘分析来进行锅炉燃烧的协调分配， 具体如下： 选择稳定工况下不同时段的历史数据， 包括煤气总用量C； 各台锅炉煤气用量数据C1， C2，……， Cn； 各台锅炉的负荷数据N1， N2， ……， Nn； 各台煤气炉SO2实际生成量数据f(1)， f (2)，……， f(n)； 各台煤气炉的负荷分担系数为ηn， 各台煤气炉煤气量的权重系数K11， K21，……， Kn1； 负荷分担系数的权重K12， K22， ……， Kn2； 各台煤气炉煤气品种配比系数分 别为λn， 煤气品种配比系数权重K13， K23， ……， Kn3,参数需要根据实际运行情况进行调整 和设置， 各台炉子煤气用量最小值分别为Cmin(1)， Cmin(2)， ……， Cmin(n)； 各台炉子煤气 用量最大值 分别为Cmax(1)， Cmax(2)， ……， Cmax(n)， 其中n表示煤气炉数量， n＝{1， 2， 3， ， ， k}； 煤气用量Max， Mi n需要在锅炉设计参数的基础上， 结合实际运行 数据进行修改， η1+ η2+…+ ηn＝1            (2) C1+C2+…+Cn＝C           (3) λ1+λ2+…+λn＝1            (4) Cmin(n)≤Cn≤Cmax(n)        (5) 0＜ ηn＜1               (6) 0＜ λn＜1               (7)。 3.根据权利要求2所述的母管制锅炉烟气超净排放节能优化控制方法， 其特征在于， 步 骤2， 利用粒子群算法P SO进行迭代寻优求 解锅炉燃烧运行 下的系数解， 在上述公式(1) ‑(7)的限制下， 基于历史数据的前提下， 利用粒子群算法PSO进行迭代 寻优求解锅炉燃烧运行下的系数解， 包括煤气量权重系数， 负荷分担系数， 煤气品种配比系 数， 使得SO2的生成量尽量小， 即 具体为初始 化PSO算法的所有参数， 设置 最大迭代次数为20000次， 加速因子c1为1.4和c2为1.4， 惯性权重w为0.8， 种群规模siz epop 为200， 限制速度， 变量的取值范围[ ‑1,1]， 函数维度dim为6， 待优化的函数， 目标函数的自 变量个数为3， 位置信息为整个变量搜索空间， 初始位置以及初始化速度为0和 0.1,种群中 每一个粒子在搜索空间中单独的寻找最优解， 并将其记为当前粒子的个体极值， 并将个体 的极值与其他粒子进行共享， 找寻最优的那个个体极值作为整个粒子群的当前全局最优 解， 粒子群中所有的粒子根据自己找到的当前个体极值和整个粒子群共享的当前全局最优 解来调整自己的速度和位置， 直到找到函数的最优解： Kn1， ηn以及 λn， 并且将求得的这组解权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114417689 A 2作为运行的分配依据， 在此依据下， 进 行实际燃烧过程的分配调整， 并将燃烧分配调整运行 后所产生的SO2实际值作为 步骤四中的输入PV。 4.根据权利要求3所述的母管制锅炉烟气超净排放节能优化控制方法， 其特征在于， 步 骤3、 实现SO2设定值自动生成， 采用动态规划算法进行实时计算SO2设定值， 具体如下： SO2 设定值自动生成,具体为： 为了防止SO2的测量值在动态运行过程中发生波动超过环保指标 限制， 将0时刻的SO2初始浓度设定为35mg/Nm3， 将当前小时按照1分钟时间间隔划分为60 段， 记录当前小时下0 ‑1min的SO2的浓度为PVso2(k)， 同时设置当前时刻的遗忘因子σk， 定义 1‑2min时段SO2的浓度为PVso2(k+1)， 设置对应时刻的遗忘因子为σk+1， 依次时间段进行类推 定义59‑60min时段SO2浓度为PVso2(k+59)， 设置对应时刻的遗忘因子为σk+59， 将0‑n时段的 SO2实际浓度值进 行加权平均后得到看作一个整体， 将下一时刻未知的SO2浓度值当作另一 个部分， 使得两者加权平均之后的浓度值为35， 因此第n ‑(n+1)min时段SO2浓度的设定值 其中n表示时段且n∈(1,6 0]。 5.根据权利要求3或4所述的母管制锅炉烟气超净排放节能优化控制方法， 其特征在 于， 步骤4、 采用模糊控制的策略， 根据 实际工况进行PID的P和I参数的调整， 模糊控制策略 具体实施为： 记录步骤2的SO2浓度测量值PV以及步骤3中的SO2浓度设定值SP， 令误差e＝ SP‑PV， 并且将误差e做微分处理得到Δe， 作为模糊控制参数模型的输入， 基于现场的实际 运行， 设定SO2浓度边界值为35mg/Nm3， 定义偏差e的变化范围分别为 ‑5～0、‑10～‑5、‑15 ～‑10、‑20～‑15、‑25～‑20， 把‑5，‑10，‑15，‑20用模糊集:正常(ZO)、 负小(NS)、 负中(NM)、 负大(NB)表示； 定义偏差变化Δe的变化范围分别为0.2～1、 0.05～0.2、 0～0.05、 ‑0.05‑ 0、‑0.2～‑0.05、‑1～‑0.2， 把0.2， 0.05， 0， ‑0.05，‑0.2用模糊集： 正大(PB)、 正小(PS)、 正 常 (ZO)、 负小(NS)、 负大(NB)表示； 隶属度函数部分选择高斯型， 因此设置误差e在它的对应区 间左右侧隶属度分别为a和1 ‑a， 设置误差变化Δe在它的对应区间左右侧隶属度分别为b和 1‑b， 则模糊规则下输出值的隶属度为分别为a ×b， a×(1‑b)， (1‑a)×b， (1‑a)×(1‑b)； 对 于控制输出部分， 考虑用PI控制即可达到较好效果， 因此PID参数的变化情况只取ΔKp， Δ Ki， 将P的变化范围ΔKp定为： ‑1～‑0.5、‑0.5～‑0.15、‑0.15～0、 0～0.15、 0.15～0.5、 0.5 ～1， 把‑0.5、‑0.15、 0、 0.15、 0.5用Δ Kp的模糊集负大(NB)、 负小(NS)、 正 常(ZO)、 正小(PS)、 正大(PB)来表示， 将I的变化范围ΔKi定为： ‑8～‑3、‑3～‑1、‑1～0、 0～1、 1～3、 3～8， 把 ‑ 3、‑1、 0、 1、 3用ΔKi的模糊集： 负大(NB)、 负小(NS)、 正常(ZO)、 正小(PS)、 正大(PB)来表示， 模糊规则根据实际情况进行确定， 具体见表1， 表 2； 表1： 模糊控制ΔKp规则权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114417689 A 3