循环流化床(CFB)锅炉作为一种煤的清洁燃烧技术,具有投资较少、运行费用低、煤种适应性好、燃烧效率高、污染物排放少、给煤点较少、灰渣可进行多种综合利用、负荷调节能力强等特点,是一种十分适合我国绿色能源发展战略和资源特点的燃烧技术,在我国拥有着非常广阔的市场和前景。由于CFB锅炉控制系统具有参数数量多、非线性、时变和多变量耦合等特点,与传统的煤粉炉相比,其热工控制更加复杂,导致对其机理分析建模精确度不足,且所建模型非常复杂,对于性能评估带来一些困难。目前针对CFB机组控制系统性能评估的研究成果较少,只能通过人工对运行数据进行分析来判断控制系统的性能,没有实现火电厂自动化。本文以300MW循环流化床锅炉机组作为对象,对循环流化床锅炉控制系统性能评估进行研究,主要开展以下研究内容:首先,分析了性能评估的研究现状,比较了权重选取的常用方法,并介绍了循环流化床锅炉的燃烧过程和控制系统的特点以及控制任务,说明了循环流化床锅炉控制系统性能评估的必要性,为本文下一步研究提供了充足的准备工作。其次,对循环流化床锅炉控制设备进行性能评估及预警。以给水泵作为研究对象,对其运行数据进行相关性分析,选取给水泵出口压力偏差、给水泵轴承振动等6个参数作为评价参数;采用了 LSTM预测算法对给水泵的运行数据进行预测,并基于滑动窗口算法,消除随机误差,大大降低了虚假报警的概率;建立了基于AHP与灰色关联度的模糊综合动态评价指标,既能从故障信息量和测量可靠性角度评价给水泵的运行状态,又能根据不同工况的运行数据动态赋权,实现对给水泵的运行状态的动态评估,提高了所建评估指标的科学性。利用Matlab进行仿真实验,与BP神经网络和RBF神经网络算法作对比,证明了基于滑动窗口 LSTM算法的模糊综合动态评价指标的可行性与准确性。最后,基于最小方差控制理论,建立了综合经济性与熵权法最小方差指标,对CFB锅炉机组燃烧控制系统进行评估。该指标实现了从经济性角度评价燃烧控制系统,同时根据不同工况的运行数据可对各参数权重不断调整。研究结果表明,相比于传统的性能评估方法,综合经济性与熵权法的最小方差指标能更适用于评价机组动态过程中的燃烧控制系统。