(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 202111280607.6 (22)申请日 2021.10.2 9 (71)申请人 江苏方天电力技 术有限公司 地址 211102 江苏省南京市江宁区苏源大 道58号 (72)发明人 陈波　曹歌瀚　黄亚继　徐文韬　 岳俊峰　王亚欧　李雨欣　 (74)专利代理 机构 北京德崇智捷知识产权代理 有限公司 1 1467 代理人 郝雅洁 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 7/02(2006.01) G06F 111/04(2020.01)G06F 111/06(2020.01) G06F 119/08(2020.01) (54)发明名称 基于历史工况的锅炉燃烧在线 优化方法 (57)摘要 本发明涉及一种基于历史工况的锅炉燃烧 在线优化方法， 包括以下步骤： 明确优化目标为 锅炉效率与NOx排放浓度； 采集锅炉的运行数据， 进行剔除异常值与判别稳态工况； 然后采用K均 值聚类方法以表征锅炉外部约束条件的负荷、 相 对煤质系数为划分指标， 对锅炉运行工况进行划 分； 最后采用多目标模糊优化方法对锅炉效率与 NOx排放浓度进行优化。 该方法在确定K均值聚类 的K值时采用手肘放确定K值， 并通过数据分布预 先判断参与分类的数据范围， 提高了手肘法的准 确性。 本方法采用的算法时间复杂度低、 运行效 率高， 适用于超 超临界锅炉燃烧的在线 优化。 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 CN 114186476 A 2022.03.15 CN 114186476 A 1.一种基于历史工况的锅炉燃烧在线优化方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： 步骤S1： 定义 运行优化目标为锅炉效率与NOx排 放浓度； 步骤S2： 采集与锅炉效率及NOx排放浓度相 关的运行数据， 剔除异常值、 判别稳态工况 后得到有效样本； 步骤S3： 确定表征锅炉运行工况的划分指标， 采用K均值聚类算法对所述有效样本进行 聚类划分， 得到分别以负荷、 相对煤质系数为划分标准的计算样本； 步骤S4： 在所述计算样本中， 选取特定负荷区间及煤质区间的数据， 确定与锅炉效率和 NOx排放量密切相关的运行参数作为目标参数， 并计算相应的性能指标； 采用多目标模糊优 化方法计算获得关于锅炉效率与NOx排放浓度多目标优化问题的满意解， 以满意解为优化 初始值， 对锅炉运行的性能指标进行在线优化。 2.根据权利要求1所述的基于历史工况的锅炉燃烧在线优化方法， 其特征在于， 所述S3 中， 在K均值聚类算法迭代计算时， 采用手肘法确定K值， 即计算不同K值下样本聚类后的误 差平方和S SE， 然后取肘部的值作为 最终聚类的K值； SSE采用下式计算： 其中， SSE表示所有样本的聚类误差， 表征聚类效果； Ci是第i个簇， p是Ci中的样本点， mi 是Ci的质心， 是Ci中所有样本的均值。 3.根据权利要求2所述的基于历史工况的锅炉燃烧在线优化方法， 其特征在于， 所述步 骤S4中， 多目标模糊优化方法具体包括： 步骤S41： 计算子目标的有约束极大值Fkmax和极小值Fkmin； 步骤S42： 利用各约束的极大值Fkmax和极小值Fkmin， 计算子目标的隶属函数： 对需要取极小值的指标： 对需要取极大值的指标： 上两式中， 为所构造的单个优化目标的隶属函数， Fk(X)为样本值， Fkmin、 Fkmax分 别为样本区间内某个优化目标的极大值与极小值， r取值小于1， r＝1， 1/2， 1/ 3...... 步骤S43： 构造n个待优化目标的模糊判决 其中， ∩代 表模糊集 合， 所述模糊判决的隶属函数为： 上式中， Λ为取最小值；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114186476 A 2步骤S44： 取n个待优化目标的隶属度值的最大值， 求得多目标优化问题的满意 解X＊， 上式中， λ*即为多目标优化问题的有效解。 4.根据权利要求1所述的基于历史工况的锅炉燃烧在线优化方法， 其特征在于， 所述步 骤S2中， 采用3σ 原则剔除异常值； 利用滑动窗口法判别稳态工况。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114186476 A 3