基于粒子群算法的甲醇锅炉燃烧控制系统

作     者：刘玉芝 康晓锐 翟宽宽 金格 赵哲 LIU Yuzhi;KANG Xiaorui;ZHAI Kuankuan;JIN Ge;ZHAO Zhe

作者机构：石家庄铁道大学电气与电子工程学院河北石家庄050043 

出 版 物：《合肥工业大学学报（自然科学版）》 (Journal of Hefei University of Technology：Natural Science)

年 卷 期：2021年第44卷第5期

页      面：607-611,631页

学科分类：080703[工学-动力机械及工程] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51807124) 河北省自然科学基金资助项目(E2018210144) 河北省高等学校科学技术研究资助项目(ZD2018217) 河北省分布式能源应用中心资助项目(SG20182050) 

主　　题：反平衡法 甲醇锅炉 模拟退火粒子群优化(SAPSO) 最佳过量空气系数 

摘      要：为解决锅炉热效率难以达到最优的现象以及解决因远离市区而供热资源不便获得等问题,文章设计了一种基于模拟退火粒子群优化(simulated annealing particle swarm optimization,SAPSO)算法且带有突变更新策略的甲醇锅炉过量空气系数控制系统。该设计首先利用反平衡法研究了甲醇锅炉热效率与过量空气系数的关系,并对标准粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)、变异粒子群优化(mutation particle swarm optimization,MPSO)与SAPSO算法进行比较,将结果更优化的SAPSO搜寻到的最佳过量空气系数作为输入,与甲醇锅炉控制系统中的燃料量相结合,共同调整进气量的大小。结果表明,带有突变更新策略的SAPSO算法不仅加快收敛速度,进一步缓解了锅炉大滞后的特点,而且在外界环境变化的情况下,依旧能保持在最佳燃烧状态。