电站锅炉燃烧优化混合模型预测

发布时间：2017-10-28 14:30

  本文关键词：电站锅炉燃烧优化混合模型预测

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【摘要】：对某台600 MW燃煤锅炉进行400、500和600 MW这3个负荷段下的热态正交试验,采用人工神经网络建立煤热值辨识模型、燃烧优化直接模型和混合模型。将煤热值辨识模型作为锅炉燃烧混合模型的输入变量,混合模型的输出量为排烟温度、飞灰含碳以及NOx排放,大大提高了燃烧优化混合模型的预测精度。数据测试和定量分析表明:建立的煤热值模型平均相对误差最大为3.725%,可以作为燃烧优化模型的输入量。混合模型锅炉热效率和NOx排放的预测精度相对于直接模型分别提高了20.73个百分点和29.89个百分点,说明混合模型是有效的,具有较高的精度。实现了炉膛温度、NOx排放量、排烟温度、飞灰含碳量参数的软测量和锅炉热效率的预测。
【作者单位】： 华北电力大学能源与动力工程学院;中机国能电力工程有限公司;
【关键词】： 电站锅炉 神经网络 燃烧优化 煤热值 NOx排放
【分类号】：TM621.2
【正文快照】： 测量和锅炉热效率的预测。0引言在我国,由于电站锅炉燃烧优化试验间隔较长,设备改造频繁,燃烧的煤种不稳定,运行中结渣、积灰、漏风等问题使运行工况偏离试验工况,导致电站锅炉普遍存在运行效率偏低、NOx排放偏高、运行成本偏高。所以建立准确的锅炉燃烧优化在线预测模型,是指

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本文编号：1108667