燃煤電站鍋爐智能吹灰優(yōu)化通用系統(tǒng)的研究與開發(fā).pdf

1、在燃煤電站，鍋爐受熱面的積灰和結(jié)渣是不可避免的現(xiàn)象。隨著燃煤電站機(jī)組容量的不斷增大，特別是超臨界燃煤鍋爐運行過程中的結(jié)渣、積灰等現(xiàn)象會對鍋爐的安全經(jīng)濟(jì)運行帶來嚴(yán)重影響。為提高機(jī)組的經(jīng)濟(jì)性和安全性，需要對鍋爐受污染的受熱面進(jìn)行吹掃，但對于常規(guī)的吹灰方案制定，大多電廠是根據(jù)鍋爐制造單位所提供的設(shè)計說明書中的要求或根據(jù)其它已投運電廠類似設(shè)備的運行經(jīng)驗制訂，這些做法實際上都帶有盲目性，人為因素起了相當(dāng)大的作用。為達(dá)到最佳的吹掃效果，優(yōu)化吹灰的研

2、究是非常有必要的。
　　 鍋爐受熱面的灰污監(jiān)測是指導(dǎo)優(yōu)化吹灰的基礎(chǔ)，本文按照鍋爐灰污的形成原理、增長形態(tài)和特性的不同，對鍋爐不同受熱面灰污的實時監(jiān)測模型進(jìn)行了研究，利用清潔因子作為灰污監(jiān)測的特征參數(shù)；針對對流受熱面建立了基于熱平衡的灰污監(jiān)測模型；針對空預(yù)器建立了基于煙氣壓差法的灰污監(jiān)測模型；而針對爐膛受熱面，建立了以爐膛熱有效系數(shù)為特征參數(shù)的爐膛灰污監(jiān)測模型。同時本文結(jié)合人工智能算法建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于遺傳算法優(yōu)化支持向

3、量機(jī)參數(shù)的鍋爐受熱面灰污監(jiān)測預(yù)測模型，得到了很好的預(yù)測精度。
　　 在理論研究的基礎(chǔ)上，本文開發(fā)了燃煤電站鍋爐智能吹灰優(yōu)化通用系統(tǒng)。系統(tǒng)將實時計算程序和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分別存儲到不同文件內(nèi)，針對不同容量機(jī)組的結(jié)構(gòu)參數(shù)和離線計算，分別進(jìn)行系統(tǒng)定義和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)錄入，實現(xiàn)了軟件開發(fā)的通用性和可移植性。最終完成了清潔因子實時監(jiān)測、參數(shù)修改、歷史曲線查詢、吹灰指導(dǎo)、煙溫實時監(jiān)測等功能，實現(xiàn)了受熱面污染程度的量化和可視化，為運行人員提供參考，指導(dǎo)吹灰