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龙图腾网获悉东方电气启能(深圳)科技有限公司申请的专利一种基于极端随机树建模的电站锅炉燃烧参数自寻优方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118673953B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410489953.2，技术领域涉及：G06N3/006；该发明授权一种基于极端随机树建模的电站锅炉燃烧参数自寻优方法及系统是由陈建均;陈婷婷;蒋程程;龙贻林设计研发完成，并于2024-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于极端随机树建模的电站锅炉燃烧参数自寻优方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于极端随机树建模的电站锅炉燃烧参数自寻优方法，包括如下步骤：S1、系统软、硬件布置与通信环境搭建和功能调试；S2、试验数据异常剔除，选取试验锅炉建模参数相关数据；S3、建立以极端随机树模型为基础的NOx排放、CO排放、烟气温度、再热蒸汽温度、氧量偏差五个预测模型；S4、引入炉膛温度数据，提升五个预测模型的预测效果；S5、衡量五个预测模型精度，量化其训练和测试效果；S6、基于锅炉燃烧特性模型的动态控制优化。本发明提出的基于极端随机树的指标预测方法，构建NOx浓度、CO浓度、空预器出口烟气温度、再热蒸汽温度、省煤器出口左右两侧氧量偏差五个指标的预测模型，引入炉膛温度，进一步提升模型的预测精度。

本发明授权一种基于极端随机树建模的电站锅炉燃烧参数自寻优方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于极端随机树建模的电站锅炉燃烧参数自寻优方法，其特征在于：包括如下步骤： S1、系统软、硬件布置与通信环境搭建和功能调试； S2、试验数据异常剔除，选取试验锅炉建模参数相关数据； S3、建立以极端随机树模型为基础的NOx排放、CO排放、烟气温度、再热蒸汽温度、氧量偏差五个预测模型； S4、引入炉膛温度数据，提升五个预测模型的预测效果； S5、衡量五个预测模型精度，量化其训练和测试效果； S6、基于锅炉燃烧特性模型的动态控制优化； 所述步骤S6中，动态控制优化包括初步优化和在线闭环控制两部分，初步优化是从采集的历史数据中，以NOx最低为目标筛选出运行人员最优的操作组合，标定给煤量-二次风、负荷-燃烬风、负荷-氧量定值共6组参考曲线，作为闭环参数自寻优的寻优基础，然后，在初步优化的基础上，根据限幅限速要求构建优化问题求解范围以及多目标寻优函数，并考虑停磨问题，使系统只优化投运磨之间的给煤配置，不改变锅炉总煤量； 所述步骤S6中初步优化主要步骤为： A1：去除由于测量、变送异常造成的无效数据点； A2：选取运行和试验数据中的稳态工况段； A3：选择合适的取值上下限和步长； A4：将稳态工况段按给煤机煤量指令或总煤量指令按一定步长进行划分并归类； A5：在每一个煤量指令区间选取锅炉效率最高的若干个控制量组合； A6：以若干个组合的控制量平均值作为数据点连接得到优化后运行指导曲线，得到初步优化结果； 所述步骤S6中在线闭环控制主要步骤为： T1：目标函数： s.t.MVmin＜MV＜MVmax8 ΔMVmin＜ΔMV＜ΔMVmax9 NOxk+j|k≤NOxmax，j＝1,2,…,N10 Trhmin≤Trhk+j|k≤Trhmax，j＝1,2,…,N11 式中，ηk+j|k是对未来N个时刻锅炉效率的预测值，由所建立的锅炉效率非线性模型获得，N为预测步数，N应选择足够大使之能够覆盖从控制量变化到输出变量过渡过程结束的整个时段；MV代表氧量定值、燃烬风门开度、二次风门开度和煤量需求偏置等控制变量；式8和式9是对各控制变量的上下限约束和变化速率约束；式10是对NOx排放的约束，NOxk+j|k是对未来N个时刻NOx的预测值，由所建立的NOx非线性模型获得，NOxmax是NOx排放上限，可由运行人员根据机组负荷进行设置和修改；式11是对再热汽温的约束，Trhk+j|k是对未来N个时刻再热汽温的预测值，由所建立的再热汽温非线性模型获得，Trhmax是再热汽温上限，Trhmin是再热汽温下限，可由运行人员根据机组负荷进行设置和修改； T2：约束条件设定说明： 对于O2定值和各二次风门，原DCS控制逻辑已经设定了由锅炉厂或调试单位给出的随机组负荷变化的开环控制曲线；考虑到其合理性和安全性，在设定O2定值和各二次风门上下限约束的时候，以该曲线为基准上下变化1％和10％作为寻优区间；该区间大小根据实际情况进行调整；另外还要考虑到磨煤机启停对二次风门控制的影响，当某台磨煤机停运，则需将对应的二次风门关小至5％开度； T3：基于非支配排序的霸王龙优化算法NSTROA的优化问题求解； T4：基于多个智能优化算法和等式约束处理停磨情况； 燃烧优化的控制策略，是基于各操作变量到各优化变量的非线性动态模型，采用多目标预测控制方法，在满足生产约束条件下提供操作变量的最佳组合，根据优化的燃烧参数计算优化偏置，并送DCS实现闭环优化控制，最终实现锅炉燃烧的动态优化；该问题表述为： 式12中，不等式约束①由控制量增量约束转化得到，约束②为控制量的上下限约束条件。

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