中文摘要：

以低热值煤泥为燃料、采用循环流化床燃烧发电技术是解决洗煤泥问题最有效的途径。基于环保与成本考虑，需将煤泥加水成浆后通过管道输送方式以实现煤泥流化床给料。煤泥含水量、脱硫剂比例以及流化床温度、风煤比等均影响整个系统的运行功耗、效率与污染物排放。基于单一目标的燃烧操作优化对整体而言可能得到更差的结果。本课题以整个煤泥流化床系统综合经济效益最优为目标，根据煤泥管道输送系统、流化床燃烧与及污染物排放系统等各自特点分别建模，通过联立模块与序列二次规划算法进行整体寻优。为了满足在线优化与在线模型修正的要求，提出改进的支持向量机模型在线修正方法，实现数据准确性与求解效率的综合。为加快支持向量机中二次规划问题的求解效率，提出结合内点二次规划、历史模块信息与预自动微分求导技术的优化方法。解决煤泥流化床在线建模与优化过程中的关键问题。通过在线寻优，使得系统实时处于综合最优状态，达到高效节能与环保的目标。

结论摘要：

煤泥流化床锅炉燃烧发电是煤泥资源化利用最有效的方式之一。 系统在运行过程中存在最佳工作点，需要通过建模与优化控制实现系统综合性能最优。煤泥的管道输送系统存在最佳工作点，考虑到污染物排放问题以及锅炉的控制问题。建立了煤泥流化床锅炉管道输送最佳含水量模型并进行了优化模拟。采用知识与数据结合的方面建立了脱硫效率模型，获得了最佳工作点，不仅可以实现脱硫的优化运行，而且满足了环保和节能的双重要求。为了更好的控制流化床锅炉的运行状态，提出了基于模糊控制、预测控制和神经网络控制等多种方法，通过仿真与实验证明了方法的有效性。本项目的研究，对流化床锅炉的运行优化，降低能源消耗、污染物排放以及获得更加稳定的蒸汽质量具有重要理论与应用价值。