王锡辉，王志鹏，陈厚涛，朱晓星，刘武林，寻 新

(1.国网湖南省电力有限公司电力科学研究院, 高效清洁火力发电技术湖南省重点实验室, 长沙 410007；2.湖南省湘电试验研究院有限公司, 长沙 410007)

电站锅炉的燃烧是一个复杂的物理化学过程，基于完整的化学反应[1-2]、传热传质模型[3]或直接数值模拟[4]进行燃烧诊断多偏向理论研究，其工程实用效果尚不理想。与内燃机缸内燃烧[5]或单个火焰[6]的燃烧诊断不同，电站锅炉燃烧诊断更加注重整体宏观特性，目的是获取一些对运行调整有意义的信息[7]，如火焰稳定性、均匀性、污染物排放特性等，以便进行燃烧优化[8]。基于特征信息而不深究燃烧过程的物理化学规律，得出具有统计意义的结论正是基于特征量分析的模式识别技术的特点[9-12]。当前文献对基于特征量分析的电站锅炉燃烧诊断技术中应用的各种算法的基本理念、数学原理及应用特点缺乏深入的对比研究，如何根据实际情况选取合适的技术路线缺乏综述性评价。鉴于此，现概述各类别燃烧诊断技术，详细介绍基于特征量分析的电站锅炉燃烧诊断技术的流程、特征量的提取、各种算法的详细数学原理与实现以及用于燃烧诊断时的综合性能评价，以期推动模式识别技术在火力发电智能诊断、控制等领域的广泛应用，丰富电厂智能化、智慧化建设的技术手段。

1 燃烧诊断技术概述

根据一次测量元件的类型来划分，电站锅炉燃烧诊断技术分为三大类。……