本发明涉及一种能够控制发电厂内的锅炉装置以优化条件燃烧的系统以及利用如上所述的系统对锅炉燃烧进行优化的方法，尤其涉及一种能够为了对锅炉的燃烧进行优化而演算出优化值或设定点的系统及其方法(systemandmethodforoptimizingboilercombustion)。
背景技术：
通常，火力发电厂在其内部配备锅炉，从而利用在如煤炭等燃料燃烧时发生的发热反应对水进行加热并借此生成用于驱动涡轮机的蒸汽。在锅炉燃烧时会生成如氮氧化物、二氧化碳等废气，而在运营发电厂的过程中为了对如上所述的废气进行管理而需要耗费不少的费用，因此最近正在持续性地努力开展在通过对燃烧环境进行控制来减少废气排放的同时提升锅炉的燃烧效率的相关研究。
此外，在现有火力发电厂的锅炉控制即燃烧控制采用的是在由具有多年经验的熟练专业人士参考试运行期间内的性能测试数据对锅炉的燃烧环境变量进行调整之后正式开始锅炉运行的方式，或者采用在锅炉的运行开始之后对偏移值进行微细调整的方式。因此，在采用现有的锅炉运行方式时，在锅炉运行的过程中很难将其控制成最佳的燃烧状态，所以通常来讲相对于最佳控制区间，能够维持锅炉装置的稳定性的稳定燃烧控制受到更多重视。通过如上所述的运营方式，目前很难准确地实现最佳的锅炉燃烧环境。
为了解决如上所述的问题，最近正在积极开展通过实时地获取和分析锅炉的运行数据并根据分析结果自动地对锅炉的各种控制变量进行调整从而对锅炉的燃烧控制进行优化的相关研究。
本发明正是源自于如上所述的研究，涉及一种为了将发电厂的锅炉燃烧效率最大化并减少废气排放而能够计算出锅炉内的至少一个控制对象的最佳设定点的系统以及执行上述系统的方法。
技术实现要素：
本发明涉及一种用于对发电厂内的锅炉进行控制的系统及其方法，其目的尤其在于为了在将锅炉的燃烧效率最大化的同时将包含如氮氧化物以及碳氧化物在内的废气排放最小化而计算出控制对象的最佳设定点值。
此外，本发明的目的在于通过将人工智能算法应用于锅炉燃烧控制来使得系统自主地通过学习以及建模生成最适合于锅炉燃烧的模型，并由系统参考以如上所述的方式生成的模型计算出对锅炉的燃烧环境进行控制所需要的最佳设定点。
为了解决如上所述的现有问题，本发明的锅炉燃烧优化演算系统能够包括：建模部，生成锅炉燃烧模型；优化演算部，从上述建模部接收锅炉燃烧模型并利用上述锅炉燃烧模型执行锅炉燃烧优化演算；以及输出控制部，从上述优化演算部接收基于演算结果的最佳值，并通过将上述最佳值反映到锅炉控制逻辑来对锅炉运行进行控制。
此外，上述锅炉燃烧优化演算系统的特征在于：上述优化演算部是利用燃烧优化算法执行燃烧优化演算的。
此外，上述锅炉燃烧优化演算系统的特征在于：上述优化演算部通过执行上述燃烧优化演算来计算出配备于锅炉内的至少一个以上的控制对象的设定点，其中，上述燃烧优化演算根据从用户接收到的目的来使用不同的逻辑。此时，上述目的能够包括最优先考虑成本的利益最大化目的、最优先考虑减少污染物质的污染物质最小化目的、以及最优先考虑锅炉设备保护的设备保护目的中的一个。
此外，在上述锅炉燃烧优化演算系统中，上述燃烧优化演算能够通过如下所述的目的函数f执行，
目的函数：
f＝cobj1*(factor1) cobj2*(factor2) cobj3*(factor3)，
其中，c：不同目的的加权值；factor：用于计算出不同目的的任意值的公式集合
此外，本发明的特征在于：在由用户选择了一个目的的情况下，包含于上述目的函数内的多个加权值中的与所选择的上述目的对应的加权值被设定为大于与用户没有选择的目的对应的加权值的值。此时，与用户没有选择的上述目的对应的加权值的值大于0为宜。
此外，在上述锅炉燃烧优化演算系统中，上述优化演算部能够对当前正在运行的上述锅炉的运行数据或状态数据中的至少一个进行采集，并基于所采集到的运行数据或状态数据中的至少一个进一步判断是否执行上述锅炉燃烧优化。此外，此时的上述运行数据能够包括发电功率、指令值、或瞬时值中的至少一个，上述状态数据能够包括上述锅炉功率的变动、燃料变动与否、上述锅炉内各个部件的温度，或上述锅炉内各个部件的压力中的至少一个。此外，上述优化演算部能够利用基于锅炉运行数据的分析方法、基于状态二进值的分析方法、或基于早期记录和存储的专业人士的知识和经验的分析方法中的至少一个，来判断是否执行上述锅炉燃烧优化。
此外，本发明的又一实施例的锅炉燃烧优化演算方法能够包括：生成锅炉燃烧模型的步骤；利用所生成的锅炉燃烧模型执行燃烧优化演算并计算出最佳值的步骤；以及通过将上述最佳值反映到锅炉控制逻辑来对锅炉运行进行控制的步骤。
此外，上述锅炉燃烧优化演算方法的特征在于：上述执行燃烧优化演算并计算出最佳值的步骤能够包括：计算出配备于锅炉内的至少一个以上的控制对象的设定点的步骤，其中，上述燃烧优化演算根据用户所选择的目的来使用不同的逻辑。
此外，此时的上述目的，能够包括最优先考虑成本的利益最大化目的、最优先考虑减少污染物质的污染物质最小化目的、以及最优先考虑锅炉设备保护的设备保护目的中的某一个。
此外，在上述锅炉燃烧优化演算方法中，上述燃烧优化演算能够通过如下所述的目的函数f执行，
目的函数：
f＝cobj1*(factor1) cobj2*(factor2) cobj3*(factor3)，
其中，c：不同目的的加权值；factor：用于计算出不同目的的任意值的公式集合。
此外，在上述锅炉燃烧优化演算方法中，在由用户选择了一个目的的情况下，包含于上述目的函数内的多个加权值中与上述所选择的目的对应的加权值能够被设定为大于与用户没有选择的目的对应的加权值的值，并且，与用户没有选择的上述目的对应的加权值的值能够大于0。
此外，上述锅炉燃烧优化演算方法还能够包括：对当前正在运行的上述锅炉的运行数据或状态数据中的至少一个进行采集的步骤；以及基于上述所采集到的运行数据或状态数据中的至少一个判断是否执行上述锅炉燃烧优化的步骤。此时，上述运行数据能够包括发电功率、指令值、或瞬时值中的至少一个，上述状态数据能够包括上述锅炉功率的变动、燃料变动与否、上述锅炉内各个部件的温度、或上述锅炉内各个部件的压力中的至少一个。
此外，在适用本发明之又一实施例的存储有用于执行锅炉燃烧优化演算方法的指令的计算机可读取存储介质中，上述锅炉燃烧优化演算方法能够包括：生成锅炉燃烧模型的步骤；利用所生成的锅炉燃烧模型执行燃烧优化演算并计算出最佳值的步骤；以及通过将上述最佳值反映到锅炉控制逻辑而对锅炉运行进行控制的步骤。
通过本发明，能够在提升发电厂内锅炉的燃烧效率的同时将引起环境污染的废气排放最小化。此外，还能够在相当程度上节省为了对废气进行处理而消耗的成本，从而大幅降低发电厂的运营成本。
此外，能够实现比现有的由熟练的专业人士对锅炉燃烧环境进行调整的情况更加优秀的燃烧环境且能够参考通过人工智能学习的结果物，因此即使是非熟练的作业人员也能够顺利地将锅炉调整至优化的状态。
附图说明
图1是对火力发电厂的概括性的构成进行图示的示意图。
图2是对适用本发明的锅炉控制系统的构成进行图示的框图。
图3是用于对控制系统内的构成中的尤其是优化演算部的功能进行说明的示意图。
图4是对优化演算部的详细构成进行图示的示意图。
具体实施方式
与本发明的目的和技术构成及其效果相关的具体事项，将通过结合适用本发明之说明书的附图进行的详细说明得到进一步明确。接下来，将结合附图对适用本发明的实施例进行详细的说明。
不应将在本说明书中公开的实施例理解为或用于对本发明的范围进行限定。对于本领域的一般技术人员，包含本说明书中的实施例在内的说明能够具有多种不同的应用。因此，在本发明的详细说明中所记载的任意实施例只是用于更好地对本发明进行说明的示例性内容，并不是为了将本发明的范围限定于特定的实施例。
在附图中图示并在下述内容中进行说明的功能块只是可能的实现例。在其他实现例中，能够在不脱离详细说明的思想以及范围的前提下使用其他功能块。此外，本发明的一个以上的功能块以单独的块进行表示，但是本发明的功能块中的一个以上能够是用于执行相同功能的多种硬件以及软件构成的组合。
此外，包含某一个构成要素的表达属于“开放型”表达，只是单纯地表示相应的构成要素存在，并不应该理解为排除其他追加的构成要素。
进而，当记载为某一个构成要素与其他构成要素“连接”或“接触”时，虽然能够与其他构成要素直接连接或接触，但也能够理解为中间有其他构成要素存在。
接下来，将结合附图对本发明所提案的锅炉控制系统及其方法进行详细的说明。
首先，图1是对火力发电厂的概括性的构成进行图示的示意图，尤其是用于对本发明中的控制对象即锅炉的位置以及作用进行说明。火力发电厂通常是利用煤炭或石油的火力生成蒸汽驱动蒸汽涡轮机发生旋转并借此生成电能，尤其是其中的锅炉属于为了向蒸汽涡轮机供应高温高压的蒸汽而燃烧燃料并烧制热水的核心构成。作为锅炉的主要构成，包括用于收容水和蒸汽的锅炉主体、燃料燃烧装置、以及火炉，其中，能够通过利用控制系统调整燃烧装置以及火炉等来对温度以及压力等进行调节。
此外，对发电厂内的锅炉控制属于最核心的部分，因为在过去对锅炉进行操作时需要经历非常复杂的过程，因此为了正常运行必须配备熟练的专业人士，但是最近通过在锅炉的运行过程中采用自动控制方式，能够实现即使是在没有人员一一进行手动操作的情况下也可以高效运行的系统。此外，通过采用如上所述的自动控制方式，还能够实现在过去不可能实现的对锅炉的实时控制，而最近为了提升锅炉的燃烧效率，正在积极开展能够以较短的周期对锅炉的当前状态进行检查并根据当前状态对各个控制对象分别进行控制的逐渐接近于实时控制的相关研究。
本发明通过在目前为止的锅炉控制系统及方法中追加：(i)利用人工智能的锅炉燃烧模型的生成和更新；以及(ii)通过参考当前正在运行的锅炉的状态而查找出不同控制对象的最佳设定点(setpoint)的优化演算过程，由此提供一种能够在与现有方式相比进一步提升燃烧效率的同时还能够减少所排出的废气量的锅炉控制系统及方法。
图2是对适用本发明的锅炉控制系统进行图示的框图。如图2所示，锅炉控制系统大体上包括作业管理部10、预处理部20、优化演算部30、建模部40、以及输出控制部50，接下来将对各个构成进行详细的说明。作为参考，在图2的锅炉控制系统中为了便于理解发明的内容而按照所执行的功能或步骤划分指定了图示块，上述锅炉控制系统能够由配备有用于执行演算的中央处理单元(cpu)以及能够对用于执行演算的程序以及数据进行存储的存储器(memory)的装置实现，上述作业管理部乃至输出控制部50的构成能够在利用计算机可读取的语言设计的程序上实现并通过上述中央处理单元(cpu)执行。进而，锅炉控制系统能够通过硬件(hardware)、固件(firmware)、软件或上述之结合实现，在利用硬件实现时能够由专用集成电路(asic，applicationspecificintegratedcircuit)或数字信号处理器(dsp，digitalsignalprocessor)、数字信号处理设备(dspd，digitalsignalprocessingdevice)、可编程逻辑设备(pld，programmablelogicdevice)以及现场可编程门阵列(fpga，fieldprogrammablegatearray)等构成，在利用固件或软件实现时能够由包含用于执行如上所述的功能或动作的模块、步骤或函数等的固件或软件构成。
接下来，将重新参阅图2对各个构成进行说明。
首先，作业管理部10(taskmanager)确定锅炉的当前运行状态并判断是否执行锅炉燃烧优化。具体来讲，上述作业管理部10能够对当前正在运行的锅炉的运行数据以及状态数据(状态二进值)进行采集，并以此为基础判断是否能够对锅炉执行燃烧优化，即，是否需要对锅炉执行燃烧优化。锅炉的运行数据包括从安装在当前正在运行的锅炉内的各种传感器接收到的测定值或能够通过相应的锅炉控制系统进行监控的控制值，而作为如上所述的运行数据的实例，能够包括如发电功率(mw)、指令值以及瞬时值等。状态数据包括用于指示锅炉功率的变动、燃料的变动与否、各个部件的温度以及压力等的值。
上述作业管理部10将以在上述过程中采集到的运行数据以及状态数据为基础判断是否需要执行或是否能够执行燃烧优化，而在如上所述的判断过程中还将考虑如锅炉系统的健全性(例如硬件的正常工作与否、系统资源现状以及是否可以正常通信等)、锅炉内的不同模块的健全性(例如软件的正常工作与否以及锅炉燃烧模型的存在与否等)。例如，作业管理部10能够在发电功率急剧变化的区间内判定发电厂没有处于稳定状态，更具体来讲，能够在30分钟之内发生的几十兆瓦的发电功率变动大于基准值时，例如如果在发电功率为500mw时30分钟内的发电功率变动大于50mw以上，则作业管理部10能够将其判定为不稳定状态并不执行优化。
此外，在是否需要执行或是否能够执行上述燃烧优化的判断过程中大体上能够使用3种分析方法，其中能够包括基于锅炉运行数据的分析方法、基于状态二进值的分析方法、以及基于早期记录和存储的专业人士的知识和经验的分析方法。在上述作业管理部10判定燃烧优化的执行与否的过程中，能够仅使用上述分析方法中的某一个或对两种以上进行组合使用。作为参考，基于早期记录和存储的专业人士的知识和经验的分析方法是指，以预先存储的在由熟练的专业人士对锅炉运行进行操作时的操作当时的状况以及在不同状况下的专业人士的操作内容为基础的方式，例如，以预先存储的在锅炉燃烧室内的温度为a值时将供应燃料量调整为b值的内容以及在锅炉燃烧室内的温度为c值时将风门角度调整为d值的内容等作为参考的分析方法。
接下来，预处理部20(datapre-processingunit)是用于事先对适合于执行后续说明的建模的数据即适合于由建模部40学习的数据进行过滤的构成。通常，能够从锅炉采集到的输入以及与上述输入相关的输出数据的量非常庞大，而上述数据中会有相互的关联性较低或不符合状况的错误值混入，因此可能会导致在建模时的准确度下降的问题。预处理部20可以说是通过事先对如上所述的不必要的数据进行过滤而用于在后续的过程中由建模部40生成模型时提升其准确度的构成。
预处理部20大体上执行信号重建、过滤、以及极端值处理功能。信号重建是指在从锅炉部采集到的信号中有部分缺失的情况下对其进行重建或在锅炉发生异常或故障的情况下对相应的信号进行重建的功能，过滤是指利用基于基础知识的逻辑对上述经过重建的信号中超出正常数据范围的数据进行过滤或去除信号中的噪声，进而仅提取出需要在建模、优化演算以及输出控制中使用的数据的功能，而极端值处理是指利用基于数据的逻辑对超出趋势的数据进行处理的功能。
此外，预处理部20还能够根据设计师的意图或用户的需要进一步执行如标记聚类功能以及数据采样功能，此时，标记聚类是指通过从锅炉的各个控制对象所对应的标记中删除不需要的标记信息并仅提取出相关性较高的标记信息而构成一个数据集团的构成，数据采样是指通过对数据的模式进行演算并按照采样算法对数据进行采样而输出建模所需要的学习数据。
如上所述，预处理部20用于在对与锅炉的运行相关的数据进行采集之后将其加工成适合于在后续过程中进行建模的状态。
接下来，优化演算部30(optimizer)是用于在后续说明的建模部40生成了锅炉燃烧模型的前提下利用上述锅炉燃烧模型计算出可以实现最佳燃烧状态的输入的构成。优化演算部30大体上执行从用户接收所选择的优化目的的功能、从建模部40接收锅炉燃烧模型的功能以及利用上述锅炉燃烧模型执行锅炉燃烧优化演算的功能。
首先，关于从用户接收所选择的优化目的的功能，用户即对锅炉控制系统进行操作的人员能够在执行燃烧优化之前选择需要更偏重于哪一种目的执行燃烧优化，上述优化演算部30能够通过为用户提供用于从多个目的进行选择的用户界面而接收用户的选择。多个目的中，能够包括例如最优先考虑成本(cost)的成本优化、最优先考虑减少污染物质的污染物质优化、以及最优先考虑设备保护的设备保护优化。但是，这仅属于一个实施例，优化对象中还能够包括考虑到其他目的的多种选项。优化演算部30能够根据从用户接收到的所选择的目的分别适用不同的逻辑执行优化演算。
接下来，关于从建模部40接收锅炉燃烧模型的功能，优化演算部30为了执行优化演算而必须使用锅炉燃烧模型，此时，锅炉燃烧模型是指锅炉的燃烧模型，能够由包含人工神经网络的数学模型的组合构成，这能够是建模部40经过反复学习生成的结果。
最后，关于执行锅炉燃烧优化演算的功能，优化演算部30能够通过适用上述用户所选择的目的以及上述所接收到的锅炉燃烧模型执行模拟而计算出最佳的输入值作为最终输出值，此时所使用的算法或控制器，能够利用如比例-积分-微分(pid，proportional-integral-derivative)算法、自由度(dof，degreeoffreedom)算法、模型预测控制(mpc，modelpredictivecontrol)算法、自适应(adaptive)算法、模糊算法、h-无穷(h-infinity)算法、基于线性变参数(lpv(linearparametervarying)model-based)模型的算法、粒子群优化算法(particleswarmoptimization)以及遗传算法(geneticalgorithm)等。
如上所述，优化演算部30能够通过根据用户所选择的目的以及从建模部40接收到的锅炉燃烧模型执行优化演算而最终计算出锅炉燃烧控制所需要的最佳的输入值。
接下来，建模部40用于最终生成能够在上述优化演算部30执行演算时使用的锅炉燃烧模型，本发明的建模部40的特征在于，利用人工神经网络生成锅炉燃烧模型。
人工神经网络是指通过以数学方式对由神经细胞构成的大脑的信息处理结构进行建模而模拟出归纳式学习能力的数据处理方法论中的一种，其基本目的在于对输入值与输出值之间的相关关系进行模式化并通过所推导出的模式预测出与新的输入值相关的输出值。人工神经网络由用于执行神经细胞作用的节点(node)的并列连接结构(层；layer)构成，通常以具有输入层-隐含层-输出层(inputlayer-hiddenlayer-outputlayer)的串联连接的结构构成，也能够通过配备多个隐含层而对复杂的输入输出的相关关系进行处理。在利用如上所述的人工神经网络时，即使是在无法明确了解物理特性或关系的情况下也能够仅通过输入以及输出实现相关关系的学习，还能够在不执行多个输出值预测以及对非线性行为的单独的线性假定的情况下推导出输入与输出之间的相关关系。
此外，本发明的建模部40能够从上述的预处理部20接收与锅炉燃烧相关的输入值以及输出值，作为输入数据的实例，能够包括如1级空气与2级空气的风门角度、燃烧用空气喷嘴(ofa)的风门角度、供碳器的供碳量、以及外部气体温度等，作为输出数据的实例，能够包括如锅炉功率、锅炉内燃烧气体的温度以及压力、氮氧化物、一氧化碳、燃烧气体内的氧气量、以及再加热器喷雾流量等。
如上所述，建模部40利用人工神经网络生成与实际的锅炉运行状态接近的锅炉燃烧模型，通过如上所述的方式生成的锅炉燃烧模型被供应到优化演算部30。
接下来，输出控制部50是用于最终执行锅炉的燃烧控制的构成，大体上执行在锅炉控制之前确定当前的锅炉运行状态的功能以及通过将在上述过程中利用优化演算部30计算出的最佳值关联到当前的锅炉控制逻辑而反映出上述最佳值的功能。
首先，关于确定锅炉运行状态的功能，输出控制部50在实际执行锅炉控制之前需要确定当前的锅炉状态如何，即使是在利用优化演算部计算出最佳值的情况下，如果立即将其反映到锅炉的运行状态上，则有可能导致锅炉进入不稳定的状态或发生错误，因此应该在事先确定当前的锅炉状态之后适当地分步反映上述最佳值。
此外，输出控制部50通过将在上述过程中利用优化演算部30计算出的最佳值输入到当前正在运行的锅炉而实际执行锅炉燃烧效率的最大化，此时，输出控制部50能够通过对在上述过程中计算出的最佳值执行动态偏差跟踪(dynamicbiastracking)而实时地反映到当前的锅炉燃烧逻辑。例如，在假定上述最佳值为锅炉燃烧室内温度值t100的情况下，如果当前锅炉的锅炉燃烧室内温度为t1，输出控制部50需要执行从t1升温至t100的控制过程，但是因为急剧的温度变更会诱发其他问题，因此需要阶段性地对其进行控制。在上述情况下，输出控制部50能够将升温至t100的温度变更过程分割成多个短周期执行，例如，输出控制部50能够阶段性地在第1短周期从t1升温至t20，在第2短周期从t20升温至t40，在第3短周期从t40升温至t60，在第4短周期从t60升温至t80，最后在第5短周期从t80升温至t100。上述周期短于利用上述优化演算部30计算出最佳值的周期，例如，在假定优化演算部30以5分钟为周期计算出最佳值的情况下，上述输出控制部50能够以10秒的短周期执行锅炉运行控制。如上所述的分成短周期执行锅炉运行控制的方式在本发明的详细说明中将被定义为动态偏移跟踪，这是为了能够在实时地确定锅炉的运行状态的同时在不会使锅炉的运行发生急剧变更的情况下稳定地反映出最佳值。
在上述内容中，参阅图2对适用本发明的锅炉控制系统的各个独立构成以及各个独立构成的锅炉控制方法进行了说明。
图3用于对上述构成中的尤其是优化演算部30进行更为详细的说明，参阅图3，优化演算部30的内部是通过锅炉燃烧模型以及燃烧优化算法最终计算出最佳值。所提及的燃烧优化算法能够理解为是用于执行燃烧优化的步骤、方法、以及指令的集合，燃烧优化算法还能够利用如燃烧优化技术、燃烧优化控制(控制器)等术语进行替代。
其中，锅炉燃烧模型是利用在上述内容中进行说明的建模部40生成，这是通过人工神经网络进行学习的结果，与其相关的信息已在上述内容中进行了说明，所以在此将省略其详细的说明。
此外，在本发明中进行说明的燃烧优化算法能够存在多种不同的类型，作为本发明的详细说明中的一实施例，能够是指利用粒子群优化技术的控制。但是需要理解的是，适用本发明的系统并不是必须将粒子群优化算法作为燃烧优化算法使用，还能够将如比例-积分-微分(pid，proportional-integral-derivative)、自由度(dof，degreeoffreedom)、模型预测控制(mpc，modelpredictivecontrol)等其他类型的算法作为燃烧优化算法使用。
作为参考，粒子群优化算法属于群智能技法(swarmintelligencetechnique)，是一种从如鱼群或鸟群等动物的社会学行为模式获得灵感而开发出的概率性全局优化技法。粒子群优化算法是一种对称之为粒子(particle)的多个个体以各个粒子信息以及群整体信息为基础在给定的探索区域内查找出最佳解的方式进行模拟的算法，这与其他试探式优化技法相比具有能够仅通过四则运算实现探索的容易实现的优点，尤其是因为不使用倾斜度信息而具有能够轻易地对无法执行微分的自然现象进行分析的优点。
优化演算部30能够理解为是在存在如上所述的一个锅炉燃烧模型的前提下，向上述锅炉燃烧模型输入多个控制变量之后，将上述控制变量视为一个粒子并利用粒子群优化算法反复执行逐渐收敛获得最佳值的过程。
图4是对上述优化演算部30的详细构成进行图示的示意图。参阅图4，在上述优化演算部30的详细构成中包括目的选择部301、模型选择部303、以及最佳值计算部305。接下来，将对各个详细构成进行详细说明。作为参考，优化演算部30的各个详细构成是为了帮助理解本发明而按照优化演算部30所执行的功能对其构成进行划分的结果，需要理解的是，在实际实现各个详细构成时，能够通过利用上述说明的中央处理单元(cpu)执行存储在存储器中的计算机可读取的代码的方式实现。
首先，目的选择部301能够通过用户界面为用户即对相应的锅炉进行操作的人员提供可以选择需要按照哪一种目的执行优化演算的多个目的列表，并在上述用户选择特定目的之后对其进行接收。优化演算部30的目的在于通过后续说明的最佳值计算部305最终计算出一个值，此时上述最佳值计算部305将根据用户所选择的目的利用不同的逻辑执行演算。
本发明的目的选择部301能够为用户提供包含根据锅炉的不同状况最优先考虑费用的优化目的(利益最大化；profitmax)、最优先考虑减少污染物质的优化(污染物质最小化；emissionmin)、最优先考虑设备保护的优化(设备保护；equipmentdurability)等至少3种目的的列表，并从用户接收对其中的某一个的选择输入。
接下来，模型接收部303是用于接收上述建模部40所生成的锅炉燃烧模型的详细构成，上述模型接收部303能够按照预先设定的周期或无固定周期地接收锅炉燃烧模型。建模部40能够持续性地生成新的锅炉燃烧模型，在积累多个建模部40之后，从中提供对与当前锅炉运行环境或当前锅炉运行状态最为类似的运行状态进行模拟的锅炉燃烧模型，模型接收部303能够接收由建模部40提供的锅炉燃烧模型。
接下来，最佳值计算部305基于在上述过程中用户所选择的目的以及从建模部40接收到的锅炉燃烧模型，来计算出锅炉内的至少一个控制对象的最佳值即设定点。
最佳值计算部305将根据用户所选择的目的分别使用不同的逻辑。例如，在选择利益最大化目的的情况下，将通过设备效率改善而以包含燃料成本以及废气(emission)处理成本在内的总费用最小化为目标，其中还包括减少再加热器喷雾(reheaterspray)的总量以及燃烧气体内的氧气量。与此不同，在选择污染物质最小化目的的情况下，将以燃烧气体内的氮氧化物(nox)以及一氧化碳(co)量的最小化为目标，而在选择设备保护目的的情况下，将以可能在锅炉内发生的不同空间温度偏差以及再加热器喷雾的不同空间喷射量偏差的最小化为目标。
此外，本发明的特征在于，即使是在用户选择了某一个模式的情况下，最佳值演算部305也并不是仅执行与上述所选择的模式对应的目的相关的演算，对于没有选择的其他模式中的目的也会减少比重一起进行演算。换言之，即使是在用户选择了利益最大化目的的情况下，最佳值演算部305并不是仅仅考虑与上述目的对应的演算变量，还能够在包括与其他两个目的即污染物质最小化以及设备保护目的对应的演算变量的状态下执行用于计算出最佳值的演算。这是为了防止当在仅考虑与某一个目的对应的演算变量的情况下执行用于计算出最佳值的演算时可能会因为在相应的演算中没有考虑的其他演算变量而导致锅炉运行状态发生恶化的现象。
此外，如上所述的实施例尤其是三种类型的目的只是多种目的中的若干种实施例，上述目的能够根据锅炉控制系统的设计者的意图更加多样化。
参阅上述说明，通过最佳值计算部305执行的演算能够按照如下所述的一般化的目的函数f执行，
f＝cobj1*(factor1) cobj2*(factor2) cobj3*(factor3)。
在上述公式中，c是指与用户所选择的特定目的对应的加权值，各个加权值的值能够根据用户所选择的目的而发生变化。例如，在用户选择第1目的的情况下，cobj1能够具有相对大于cobj2以及cobj3的值，而在用户选择第2目的的情况下或选择第3目的的情况下，cobj2以及cobj3的值能够分别具有相对大于其他常数的值。作为参考，上述目的函数f中的factor1、factor2以及factor3分别是指用于根据不同的目的计算出实际值的公式，例如，上述factor1中能够包括用于计算出所供应的燃烧成本的公式、用于计算出使用再加热喷雾的成本的公式等，factor2中能够包括用于计算出污染物质排放量的公式，而factor3中能够包括用于对安装于锅炉内的各种部件的寿命进行预测的公式。
在上述内容中，对锅炉控制系统及其方法进行了介绍。本发明并不限定于如上所述的特定的实施例以及应用例，具有本发明所属技术领域之一般知识的人员能够在不脱离权利要求书所请求的本发明之要旨的范围内对本发明进行各种变形实施，而如上所述的变形实施应理解为包含在本发明的技术思想或前景内。
1.一种锅炉燃烧优化演算系统，其特征在于，包括：
建模部，生成锅炉燃烧模型；
优化演算部，从上述建模部接收锅炉燃烧模型并利用上述锅炉燃烧模型执行锅炉燃烧优化演算；以及
输出控制部，从上述优化演算部接收基于演算结果的最佳值并通过将上述最佳值反映到锅炉控制逻辑来对锅炉运行进行控制。
2.根据权利要求1所述的锅炉燃烧优化演算系统，其特征在于：
上述优化演算部是利用燃烧优化算法执行燃烧优化演算的。
3.根据权利要求1所述的锅炉燃烧优化演算系统，其特征在于：
上述优化演算部通过执行上述燃烧优化演算来计算出配备于锅炉内的至少一个以上的控制对象的设定点，其中，上述燃烧优化演算根据从用户接收到的目的来使用不同的逻辑。
4.根据权利要求3所述的锅炉燃烧优化演算系统，其特征在于：
上述目的包括最优先考虑成本的利益最大化目的、最优先考虑减少污染物质的污染物质最小化目的、以及最优先考虑锅炉设备保护的设备保护目的中的一个。
5.根据权利要求3所述的锅炉燃烧优化演算系统，其特征在于：
上述燃烧优化演算通过如下所述的目的函数f执行，
目的函数：
f＝cobj1*(factor1) cobj2*(factor2) cobj3*(factor3)，
其中，c：不同目的的加权值；factor：用于计算出不同目的的任意值的公式集合。
6.根据权利要求5所述的锅炉燃烧优化演算系统，其特征在于：
在由用户选择了一个目的的情况下，
包含于上述目的函数内的多个加权值中与上述所选择的目的对应的加权值被设定为大于与用户没有选择的目的对应的加权值的值。
7.根据权利要求6所述的锅炉燃烧优化演算系统，其特征在于：
与用户没有选择的上述目的对应的加权值的值大于0。
8.根据权利要求1所述的锅炉燃烧优化演算系统，其特征在于：
上述优化演算部对当前正在运行的上述锅炉的运行数据或状态数据中的至少一个进行采集，并基于所采集到的运行数据或状态数据中的至少一个进一步判断是否执行上述锅炉燃烧优化。
9.根据权利要求8所述的锅炉燃烧优化演算系统，其特征在于：
上述运行数据，包括发电功率、指令值、或瞬时值中的至少一个，
上述状态数据包括上述锅炉功率的变动、燃料变动与否、上述锅炉内各个部件的温度、或上述锅炉内各个部件的压力中的至少一个。
10.根据权利要求8所述的锅炉燃烧优化演算系统，其特征在于：
上述优化演算部利用基于锅炉运行数据的分析方法、基于状态二进值的分析方法、或基于早期记录和存储的专业人士的知识和经验的分析方法中的至少一个，来判断是否执行上述锅炉燃烧优化。
11.一种锅炉燃烧优化演算方法，其特征在于，包括：
生成锅炉燃烧模型的步骤；
利用所生成的锅炉燃烧模型执行燃烧优化演算并计算出最佳值的步骤；以及
通过将上述最佳值反映到锅炉控制逻辑来对锅炉运行进行控制的步骤。
12.根据权利要求11所述的锅炉燃烧优化演算方法，其特征在于：
上述执行燃烧优化演算并计算出最佳值的步骤，包括：
计算出配备于锅炉内的至少一个以上的控制对象的设定点的步骤，其中，上述燃烧优化演算根据用户所选择的目的来使用不同的逻辑。
13.根据权利要求12所述的锅炉燃烧优化演算方法，其特征在于：
上述目的包括最优先考虑成本的利益最大化目的、最优先考虑减少污染物质的污染物质最小化目的、以及最优先考虑锅炉设备保护的设备保护目的中的一个。
14.根据权利要求13所述的锅炉燃烧优化演算方法，其特征在于：
上述燃烧优化演算，是通过如下所述的目的函数f执行，
目的函数：
f＝cobj1*(factor1) cobj2*(factor2) cobj3*(factor3)，
其中，c：不同目的的加权值；factor：用于计算出不同目的的任意值的公式集合。
15.根据权利要求14所述的锅炉燃烧优化演算方法，其特征在于：
在由用户选择了一个目的的情况下，
包含于上述目的函数内的多个加权值中与上述所选择的目的对应的加权值被设定为大于与用户没有选择的目的对应的加权值的值。
16.根据权利要求15所述的锅炉燃烧优化演算方法，其特征在于：
与用户没有选择的上述目的对应的加权值的值大于0。
17.根据权利要求11所述的锅炉燃烧优化演算方法，其特征在于，还包括：
对当前正在运行的上述锅炉的运行数据或状态数据中的至少一个进行采集的步骤；以及
基于上述所采集到的运行数据或状态数据中的至少一个判断是否执行上述锅炉燃烧优化的步骤。
18.根据权利要求17所述的锅炉燃烧优化演算方法，其特征在于，还包括：
上述运行数据，包括发电功率、指令值或瞬时值中的至少一个，
而上述状态数据，包括上述锅炉功率的变动、燃料变动与否、上述锅炉内各个部件的温度、或上述锅炉内各个部件的压力中的至少一个。
19.一种存储有用于执行锅炉燃烧优化演算方法的指令的计算机可读取存储介质，其特征在于：
上述锅炉燃烧优化演算方法，包括：
生成锅炉燃烧模型的步骤；
利用所生成的锅炉燃烧模型执行燃烧优化演算并计算出最佳值的步骤；以及
通过将上述最佳值反映到锅炉控制逻辑而对锅炉运行进行控制的步骤。
技术总结