加入爐膛溫度信息的電站鍋爐燃燒優(yōu)化.pdf_第1頁(yè)
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1、在可預(yù)見(jiàn)未來(lái)的幾十年內(nèi),煤炭仍將是我國(guó)主要的一次能源。以煤炭為主的一次能源格局,決定了在我國(guó)的電力工業(yè)中,燃煤火力發(fā)電占有主導(dǎo)地位。常規(guī)性的鍋爐燃燒優(yōu)化調(diào)整往往針對(duì)重要控制參數(shù),給出特定工況點(diǎn)的優(yōu)化策略,缺乏普遍適用性。
   基于模型預(yù)測(cè)和多目標(biāo)尋優(yōu)技術(shù)的燃燒優(yōu)化系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的閉環(huán)控制,達(dá)到經(jīng)濟(jì)與環(huán)保的多重優(yōu)化目標(biāo),得到了廣泛的應(yīng)用。
   本文利用一套爐膛燃燒溫度場(chǎng)檢測(cè)系統(tǒng)開(kāi)展了鍋爐多工況燃燒試驗(yàn)檢測(cè),獲得了沿爐膛

2、高度斷面溫度分布、燃燒效率和Nox 排放量等數(shù)據(jù)。基于多工況燃燒試驗(yàn)檢測(cè)結(jié)果,加入爐膛斷面溫度信息,建立了燃燒效率與Nox 排放量的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。模型預(yù)測(cè)的燃燒效率和Nox 排放量與試驗(yàn)值的相對(duì)誤差分別小于1%和5%。
   基于已建立的預(yù)測(cè)模型,分別采用遺傳算法和顆粒群算法進(jìn)行了鍋爐高燃燒效率和低Nox 排放量的單目標(biāo)以及多目標(biāo)燃燒優(yōu)化。多目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果表明,采用加入爐膛溫度信息的預(yù)測(cè)模型的優(yōu)化結(jié)果更加符合實(shí)際情況;在

3、134MW、154MW、172MW 時(shí),遺傳算法優(yōu)化后的鍋爐燃燒效率分別上升了0.84%、1.37%和2.61%,Nox 排放量分別下降了18%、6%、18%。最后采用數(shù)值模擬方法對(duì)優(yōu)化過(guò)程和結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證。斷面平均溫度數(shù)值模擬結(jié)果與試驗(yàn)值誤差小于8%,表明數(shù)值模擬能夠比較準(zhǔn)確地模擬鍋爐燃燒過(guò)程。鍋爐Nox 排放和燃燒效率數(shù)值模擬值能與優(yōu)化結(jié)果的變化趨勢(shì)較好吻合,也說(shuō)明優(yōu)化結(jié)果是合理的。
   本文的研究表明:基于爐膛燃燒溫度場(chǎng)

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