火电机组锅炉优化配煤研究

发布时间：2017-07-27 08:25

  本文关键词：火电机组锅炉优化配煤研究

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【摘要】：我国煤炭分布和区域经济发展不匹配,煤炭运输能力不足,造成燃煤电厂燃用煤种混杂,实际燃用煤种偏离设计值较大,而且各地的煤炭类别及其发热量、挥发分、硫分、灰分和灰熔融性等指标的差异很大。实际上,有很多单煤的性能不能完全满足不同动力煤用户的需要。动力配煤是以煤种的煤质条件不同为基础,取长补短,以满足锅炉燃烧稳定、降低污染物排放、发电经济等条件,从而满足电厂的需求。电厂目前没有煤质元素成分的测定手段,本文利用神经网络这个万能逼近器来解决这个问题,以煤质的工业成分、元素成分分别作为神经网络的输入和输出来建立模型,采用RBF神经网络和BP神经网络两种神经网络分别建模,测试相对误差都较小,两种模型都适用于工程实际。在动力配煤模型中,锅炉热力计算具有重要作用。本文采用VC++开发了通用锅炉热力计算软件。以某电厂600MW燃煤超临界机组的锅炉为对象,用通用锅炉热力计算软件进行了热力计算,验证了软件的有效性。基于锅炉热力计算,进行了锅炉煤种适用性分析。分析结果表明,对同一的负荷,煤种对锅炉的适用性能不同,为动力配煤模型的建立提供了重要参考。本文分析了现有的动力配煤模型,提出了一种基于锅炉热力计算的动力配煤数学模型,并用遗传算法优化技术求解。该模型以混煤总费用最低为优化目标函数,同时考虑了锅炉燃烧混煤后,主汽温、再热汽温、送风机出力、引风机出力、磨煤机出力等参数的运行约束,克服了现有动力配煤数学模型存在的不足。论文给出了某600MW机组锅炉动力配煤的计算实例,说明了所提方法的有效性。本文同时进行了动力配煤系统的初步分析和设计。分析了斗前掺混、同磨制粉,和分磨制粉、分管送粉、炉内掺烧两种掺混方式的优点以及不足,并根据这两种不同掺混方式设计了相应的配煤控制系统。
【关键词】：神经网络 锅炉热力计算 动力配煤 遗传算法
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM621.2
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-12
• 1.1 研究背景及意义8
• 1.2 国外研究现状8-9
• 1.3 国内研究现状9-11
• 1.4 本论文的研究内容11-12
• 第二章 基于神经网络的煤质元素成分预测建模12-27
• 2.1 引言12
• 2.2 煤的元素成分和工业成分12-13
• 2.3 人工神经网络13-19
• 2.4 建立神经网络的煤质元素成分预测模型19-26
• 2.5 本章小结26-27
• 第三章 通用锅炉热力计算原理及其软件实现27-54
• 3.1 引言27
• 3.2 锅炉热力计算过程以及通用软件实现27-41
• 3.3 锅炉热力计算算例41-46
• 3.4 锅炉煤种适用性计算与分析46-53
• 3.5 本章小结53-54
• 第四章 动力配煤模型54-72
• 4.1 引言54
• 4.2 动力配煤煤质参数线性可加性讨论54-55
• 4.3 煤质燃烧特性判别指标55-59
• 4.4 现有动力配煤数学模型综述59-63
• 4.5 基于锅炉热力计算的动力配煤模型及遗传算法求解63-68
• 4.6 动力配煤计算示例68-70
• 4.7 本章小结70-72
• 第五章 动力配煤系统的分析和设计72-77
• 5.1 引言72
• 5.2 煤场管理72-73
• 5.3 混煤的掺混方式及控制系统设计73-76
• 5.4 本章小结76-77
• 第六章 总结与展望77-79
• 6.1 总结77
• 6.2 展望77-79
• 致谢79-80
• 作者在硕士研究生阶段发表的论文80-81
• 参考文献81-84

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本文编号：580529