火电厂全供应链主动配煤掺烧动态优化技术研究

发布时间：2017-10-30 00:33

  本文关键词：火电厂全供应链主动配煤掺烧动态优化技术研究

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【摘要】：我国燃煤火力发电厂燃料供应品种复杂,大多数均采用配煤掺烧技术以稳定煤质指标接近设计煤种。以往国内的燃煤掺烧研究多局限于被动式掺烧,而随着国内煤炭总体供应形势的变化,目前火力发电厂已摆脱了煤炭供应紧张的局面,因此可根据电厂自身环保、经济、安全的需求,主动地去选取相对合适的煤种。通过全供应链主动配煤掺烧,实现电厂环保指标、经济指标、安全指标的协同优化,进一步挖掘燃煤掺烧的环保、经济、安全潜力,丰富燃煤掺烧技术。提出了燃煤电厂主动配煤掺烧的全供应链管理和决策模型,管理流程包括了煤船调运管理、燃料验收管理、卸煤策划管理、煤场自燃管理;决策模型包括了采购决策模型、智能堆煤模型、智能配煤模型、煤仓动态监测模型。研究了电厂主动配煤掺烧决策的计算模型。首先,以锅炉对煤种和排放的要求为基础,以环保、经济、安全为目的构建了三个目标函数,建立了“煤-炉-排放”耦合的配煤数学模型。其次,将遗传算法应用到求解过程中,结果显示遗传算法的寻求效率很高,但求解结果往往存在误差,因此,实际应用中应基于求解空间的大小,选择合适的寻优算法。以广东红海湾发电有限公司火力发电厂超临界600MW机组前后墙对冲燃烧锅炉为研究对象,进行了不同配煤掺烧条件下的氧量优化试验。结果显示,氧量优化以后锅炉烟气CO浓度下降幅度显著,热效率相应提高0.5~1.0%。此外,实验结果表明HT-NR3型旋流燃烧器的低NOx效应过于显著,因此,需要在燃烧中对燃尽风比例进行合理优化调整。以模型和试验研究为基础,开发了火电厂全供应链配煤掺烧系统。首先,基于MVC架构搭建了系统的总体框架,并结合全供应链过程设计了系统的流程;然后,采用先进的编程技术开发了详细的功能模块,形成了整套软件系统;最后,将其应用于广东红海湾发电有限公司,创造了十分可观的经济效益、管理效益和社会效益。
【关键词】：火电厂 配煤掺烧 燃料管理 燃烧优化
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM621
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-18
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 国内外研究现状12-14
• 1.2.1 混煤燃烧特性的研究现状12-13
• 1.2.2 配煤模型的研究现状13-14
• 1.3 本文的研究内容和思路14-18
• 1.3.1 研究内容14-15
• 1.3.2 研究思路15-18
• 第二章 燃煤电厂全供应链管理方法18-32
• 2.1 燃煤全供应链18
• 2.2 燃料供应链的关键模型18-26
• 2.2.1 燃煤采购决策模型18-20
• 2.2.2 智能堆煤20-22
• 2.2.3 智能配煤22
• 2.2.4 煤仓动态模型22-26
• 2.3 燃料全供应链的关键管理环节26-31
• 2.3.1 煤船调运管理26-28
• 2.3.2 燃料验收28-29
• 2.3.3 卸煤管理29
• 2.3.4 自燃管理29-31
• 2.4 小结31-32
• 第三章 智能配煤模型及算法研究32-42
• 3.1 基于“煤-炉-排放”耦合特性的配煤模型32-35
• 3.1.1 约束条件32-33
• 3.1.2 目标函数33-35
• 3.2 寻求算法研究35-38
• 3.2.1 遗传算法求解35-36
• 3.2.2 遗传算法与穷举法对比36-38
• 3.3 智能配煤知识库38-41
• 3.3.1 智能数据库39
• 3.3.2 信息分享平台39-40
• 3.3.3 灰色关联分析模糊评价模型40-41
• 3.4 小结41-42
• 第四章 配煤掺烧的现场试验研究42-62
• 4.1 氧量对锅炉运行的影响42-50
• 4.2 氧量闭环优化的试验研究50-54
• 4.3 对冲燃烧锅炉分离燃尽风试验研究54-60
• 4.3.1 燃尽风对CO和NO_x浓度的影响55
• 4.3.2 氧量对CO和NO_x浓度的影响55-56
• 4.3.3 CO和NO_x排放浓度的相关性56-58
• 4.3.4 实验结果分析58-60
• 4.4 小结60-62
• 第五章 配煤掺烧全供应链动态优化系统开发与应用62-70
• 5.1 系统设计62-64
• 5.1.1 软件架构设计62
• 5.1.2 系统流程设计62-63
• 5.1.3 系统的软件架构63-64
• 5.2 系统开发及详细功能开发64-68
• 5.2.1 采购管理64
• 5.2.2 调运管理64-65
• 5.2.3 验收管理65-66
• 5.2.4 卸煤管理66
• 5.2.5 存煤管理66
• 5.2.6 配煤管理66
• 5.2.7 燃烧优化66-67
• 5.2.8 煤仓监视67-68
• 5.3 系统应用68-69
• 5.3.1 系统应用情况68-69
• 5.3.2 应用效益评价69
• 5.4 小结69-70
• 总结70-71
• 参考文献71-74
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果74-75
• 致谢75-76
• 附件76

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本文编号：1115358