数据驱动的火电厂智慧输灰系统全局优化控制研究OA

针对燃煤电厂正压浓相输灰系统固定时间控制适应性差、能耗高的问题,以某2×660 MW机组为研究对象,提出融合神经网络动态预测与多种智能算法的全局优化控制模型。应用灰色关联分析法筛选关键运行参数,构建神经网络预测模型,并在此基础上融合模糊逻辑、遗传算法及粒子群优化算法,构建覆盖“空压机集群-输灰单元-管路补气”3个子系统的闭环智能控制体系。结果表明,该系统投用率达98%以上,输灰单元输送频次降低44%~47%,输送气耗降低20%以上,空压机电耗节约21.65%,实现了输灰系统安全高效经济运行。