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。

摘要：针对锅炉的优化运行问题,根据锅炉运行的实际原理对相关参数进行合理筛选,通过搜集相关资料进行公式推导,分别建立过量空气系数模型和锅炉效率优化模型,得到最佳过量空气系数。使用Matlab等软件得到影响锅炉效率的各种热量损失与过量空气系数的关系,分析过量空气系数和各种运行参数对锅炉效率的影响,并对锅炉运行方式进行优化设计。