1、“.....如飞灰含碳量在线检测装置煤粉浓度细度在线检测装置煤质成分在线检测装置锅炉火焰监测系统等。同期，随着人工智能技术的发展，在分散控制系统层面上控制逻辑的优化，先进的人工智能技术在锅炉燃烧优化上应用的研究也开始受到了广大科研人员的关注。世纪年代末期，随着社会对环境的关注，电站锅炉燃烧优化已由最初的以安全性经济性为目标的优化发展到经济性安全性环保并举的时期。电子信息技术人工智能技术给电站锅炉燃烧优化注入了新的活力，锅炉燃烧优化技术进入新的快速发展时期。我国研究电站锅炉燃烧优化技术的高校研究所企业工程公司有近千家，这近千家单位可分为两类。企业工程公司为类，大都从实用角度出发，重点研究开发影响锅炉燃烧参数的测量监测仪表。高校科研院所侧重于从理论角度出发，重点研究新的控制技术在电站锅炉燃烧优化上的应用。不过这样划分并不绝对。现在，这样的界限并不是很明显......”。

2、“.....而企业工程公司也开始关注新的控制技术在锅炉燃烧优化上的应用。国外的人工智能控制算法已经在电站锅炉燃烧优化上实现了大规模工业应用，取得较好的成绩。如德国西门子公司的产品美国公司的。但是国外产品对于中国市场来说存在两个方面的问题是国外产品不太适应国内电厂实际运行情况二是国外产品价格昂贵，般在四五百万甚至千万人民币不等，而且其服务费用高昂，再加上路途遥远导致难以快速响应客户的服务需求。炉膛温度测量技术的现状和缺点正因为炉膛温度测量如此重要，长期来人们进行了大量研究，开发出了各种不同原理的测量装置，但由于其固有的缺点，应用情况直不佳，甚至大部分锅炉上至今仍是个空白，使锅炉燃烧监控失去了个重要依据。传统炉膛温度测量装置主要有接触式伸缩式温度计和非接触式两类，而非接触式常见有辐射式温度计和光谱图象检测系统，这些技术存在的缺点是接触式伸缩式温度计目前及以上机组的锅炉均配供有价格昂贵的测量炉膛出口烟气温度的伸缩式温度计......”。

3、“.....笨重易变形卡涩，故障率高，因此，许多电厂实际上已停用。此外，探针受耐温限制，般仅在锅炉启动时伸入炉膛测量出口烟气温度，当烟温达到定值时，必须马上退出炉膛，因此，其允许使用温度范围和作用也有限。辐射式温度计众所周知炉膛烟气辐射大多不在可见光范围内，因此，目前常见的辐射式温度计主要是红外式温度计，它测量表面或区域的红外光强度。由于炉膛烟气是气态发光，温度分布不均匀，成分不固定，再加上飞灰颗粒辐射的存在，因此，组成的光谱波长和穿透力等不确定，从而导致被测区域不确定，测量误差大。由于上述缺点影响了辐射式温度计在锅炉炉膛烟气温度测量领域的应用。飞灰颗粒辐射光谱测量这类温度测量系统是利用图像检测炉膛烟气中主要是飞灰颗粒辐射的可见光包栝定波长红外光，以提高温度测量上限，经计算机进行极其复杂的图象处理，从而得到炉膛内烟气的温度分布。由于受飞灰颗粒成分浓度和分布的影响，镜头污染以及复杂图象处理算法等影响......”。

4、“.....加上采光系统复杂，结焦或积灰使镜头保养困难，可靠性差，价格昂贵。从而使这类系统在炉膛烟温测量的工程实际应用中受到限制。四项目的理论和实践依据锅炉燃烧优化本质上是个多目标优化问题。在保证污染排放不超标的前提下，追求尽可能高的锅炉效率或者在保证锅炉效率定的前提下，采用尽可能低的污染排放控制策略或者在锅炉效率和污染排放之间达到最佳折中，使综合成本最低。燃烧优化的目标是在锅炉的负荷煤种以及其它相关设备和参数的约束下，实时寻找最优的锅炉配风配煤以及有关参数的设定值，以达到最佳的燃烧运行方式，指导锅炉燃烧调整，提高锅炉燃烧运行效率，降低发电煤耗，同时减少污染物排放，实现锅炉的经济环保运行。锅炉的燃烧效率和污染物排放特性主要是由两个方面决定的锅炉的设计制造水平锅炉的操作运行水平由此相应地有锅炉燃烧优化技术的两种主要方式改造锅炉的设计制造水平。燃烧优化技术在设备层面，通过对燃烧器受热面等的改造实现锅炉的燃烧优化调整......”。

5、“.....通过在线检测锅炉燃烧的重要参数，指导运行人员调节锅炉燃烧。同时在的基础上，作为锅炉运行的监督控制系统，通过采用先进的控制逻辑控制算法或人工智能技术，实现锅炉的燃烧优化。随着技术的广泛推广先进控制和人工智能技术的逐步成熟及其在工业上成功的应用，这类燃烧优化技术发展迅速。就目前实现燃烧优化的方法与手段而言，我们方面需要将先进的控制理论完善的数学模型与功能强大的软件进步实用化，另个关键问题是缺乏对炉膛燃烧区域火焰中心的直接数据的获取比如温度场以及的浓度值。由于无法实现对炉膛燃烧参数进行精确测量，无法对炉内燃烧状况进行实时监测和诊断，这导致现有的燃烧优化项目完成并投入运行之后取得的效果基本上都不是很显著。众所周知，依靠传统的测量仪表例如氧化锆探头探头无法在炉膛燃烧区域直接测量，获得数据。因为它们在摄氏接。图燃烧过程数学模型实现燃烧优化的个关键问题是建立燃烧优化数学模型。由于锅炉炉内煤粉燃烧过程极其复杂......”。

6、“.....但是，锅炉的燃烧特性必然反映在锅炉的燃烧过程数据中，也就是说，锅炉实际燃烧运行数据中蕴涵了锅炉的燃烧运行特性。基于数据的黑箱建模技术是解决这问题的有效方法。人工神经网络种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。人工神经网络具有自学习和自适应的能力，可以通过预先提供的批相互对应的输入输出数据，分析掌握两者之间潜在的规律，最终根据这些规律，用新的输入数据来推算输出结果。图燃烧优化系统应用神经网络技术，根据锅炉燃烧过程历史数据，建立锅炉运行工况负荷煤种等配风配煤运行方式和燃烧性能之间的关系模型，并采用非线性寻优技术，从模型中找出不同负荷不同煤种下最佳的配风配煤运行方式，以此作为专家燃烧运行经验，指导锅炉燃烧调整，实现锅炉燃烧系统的优化运行。神经网络强大的非线性映射能力，使其成为复杂系统致逼近建模的首选工具......”。

7、“.....使用神经网络算法建立机组在不同的干扰量负荷，环境温度下，锅炉各可调量，如次风压，二次风压及不同的二次风门开度组合，燃烧器倾角，烟气含氧量给粉偏置等，与锅炉运行性能和效率之间的非线性动态模型。利用神经网络对锅炉燃用煤种锅炉运行参数之间的函数关系锅炉的低排放特性飞灰含碳量特性等进行学习建模。确定输入之后，根据历史数据，训练获得神经网络模型。建立模型之后，可以根据模型分析输入变量与输出变量之间的关系，从而明确如何调节输入变量数值来改变输出值，更好的达到调节目的。在锅炉燃烧特性建模完成的基础上，利用遗传算法模拟退火方法等全局寻优算法在可行域内对锅炉的最佳燃烧工况进行寻优，获得不同煤种下各燃烧参数的最佳设定值，可以指导实现燃烧优化控制。系统可实现低高效燃烧的在线控制，对提高锅炉燃烧优化控制水平，降低排放和提高锅炉效率具有重要意义。优化问题燃烧优化系统优化计算最佳的控制定值，从而能让运行得到改进......”。

8、“.....同时满足运行安全性的限制要求。燃烧优化系统采用遗传算法来获得最佳定值。是种优化技术，它对生物遗传演化和自然选择进行模拟。本质上，创建计算家族允许交配以及随机变异，将每代中适应性最强的基因传给下代。随着时间的推移，确定最强的或最佳的定值族。多目标优化问题,表示氧量次风各风门开度二次风各风门开度燃尽风各风门开度次风压二次风压总燃料量各层煤粉流量燃烧器摆角等组成的优化向量表示机组负荷燃煤热值等不可控干扰向量表示飞灰含碳量排烟温度等可控干扰向量表示机组除效率和氮氧化物之外的其它约束关系和表示优化操作向量的约束范围。通过对这两目标进行加权，我们还可以得到偏重提高效率或者是偏重降低排放的优化控制结果。正交试验多因素试验方法，适用于多因素多指标因素间存在交互作用及具有随机误差的试验，具有试验工作量小信息量丰富试验方案程序化的特点，能够实现对各影响因素进行组合简化试验......”。

9、“.....能够掌握了解多种因素的共同影响，通过合理的试验次数分析各因素及其交互作用对试验指标的影响，并按其重要程度找出主次关系，确定最佳的运行参数。模型的自适应技术锅炉燃烧是个非线性的动态过程，如果只是建立线性模型或者稳态模型,往往不能进行很好的燃烧优化。入炉煤种的不稳定，再加上锅炉检修积灰结渣等因素的影响,使得在性能试验数据基础上建立的锅炉模型失配严重,所以如何利用最新的燃烧数据进行模型的在线自适应修正和建模显得格外重要，也是成功进行燃烧优化的关键。相对于国外燃煤电站锅炉,我国电站锅炉具有煤质多变，负荷变化大的特点，导致些进口的燃烧优化控制软件在国内应用存在适应性差的问题。锅炉燃烧优化系统采用自适应技术，根据锅炉最新的燃烧过程更新样本数据，在线修正燃烧优化数学模型，将运行中出现的新的工况点加入模型，使模型随着时间的推移得到不断的扩充和完善，同时保证模型与变化的锅炉特性相匹配，使燃烧优化系统滚动更新，保证优化效果长期有效......”。