锅炉燃烧优化控制最新产品—RMPOS简介

RMPOS是北京西玛通科技有限公司开发的最新高科技产品。它基于先进的神经网络技术、现代控制理论和非线性算法，通过建立多目标的动态优化控制器，智能优化调整DCS设定参数和控制偏差，实现锅炉燃烧优化控制，从而提高锅炉热效率，降低污染物排放，具有显著的经济效益和社会环保效益。 

一、系统特点和优化结果

A.系统特点：

● 系统配置简单：只需要一台PC机和系统数据通讯工具

● 由于是软件产品，没有损耗，维护工作量小

B.典型的优化结果：

•  提高锅炉燃烧效率0.5% ~ 2.5%，节省燃料费用
• NOx排放减少10% ~ 50%，同时降低SOx和COx的排放，有利于环境保护
•  降低飞灰含碳量
•  改善再热蒸汽温度控制品质，减少两侧偏差
• 提高运行自动化水平
• 减轻运行人员的劳动强度
•  延长设备的使用寿命
•  减少事故，提高安全生产率

二、经济性分析

对于一台30万千瓦的燃煤机组，经过系统优化控制，如果将锅炉热效率提高1%，一年获得的直接经济效益为138.00万元，这还不包括附带的间接收益。同时这个项目还有良好的社会效益，节约了宝贵的煤炭资源，减少了空气污染，有利于环境保护。

三、电厂的应用实例：优化系统投入前后锅炉热效率提高约2%

四、RMPOS工程背景

电厂是一个复杂的系统，随时可能发生机组负荷和其它干扰因素变化，依靠人工很难连续将机组控制在最佳运行状态，这其中最典型的就是锅炉燃烧控制。燃料费用是主要的发电成本，烟气排放又是电厂主要污染源，如何连续熟练地调整如风量、风箱与炉膛的压差和其它变量，始终将锅炉控制在最佳运行状态，这对于运行人员的技术水平和工作量的要求都是非常高的。其实，DCS系统中有几千点的数据，部分用来参与控制，部分仅供运行人员监视机组的运行状态，它们的作用并没有真正发挥出来。锅炉运行效率是一个复杂的曲面，影响因素很多，而且这些因素随时发生变化，靠运行人员连续寻找曲面的最高点是不可能的，即使运行人员知道这个最高点，要求他同时调整许多参数，这也是不现实的，有了RMPOS优化控制系统的帮助，就可以方便的做到这一点。

五、RMPOS原理

人工神经网络是模拟生物大脑神经元细胞的结构和功能而构成的一种信息处理系统，具有自学习、自识别、自适应的特性，可以以任意精度逼近任意非线性连续函数，拥有很强的适用于复杂环境和多目标控制要求的能力，适用于复杂系统的优化控制。                               

六、结构和工作过程

RMPOS作为二级控制系统，除必需的数据通讯外，不需要增加新的硬件。RMPOS从DCS控制系统中实时获得参数，经过分析优化，得出影响锅炉热效率控制参数的设定值或者控制偏差，并将这些参数的推荐值以开环或闭环方式返回给DCS。每15秒参数返回一次，完全满足现场的实时动态控制要求。另外，为了保证安全生产，系统还具有数据有效性验证的功能，如果有输入参数偏离正常值，系统会自动退出，并给出报警提示。