燃煤电站锅炉水冷壁及对流受热面污染在线监测

发布时间：2017-09-27 19:14

  本文关键词：燃煤电站锅炉水冷壁及对流受热面污染在线监测

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【摘要】：不合理地吹灰影响着锅炉的安全经济运行,本文以支持向量机为基础,开发了一套燃煤电站锅炉水冷壁以及对流受热面污染的在线监测系统,指导锅炉运行人员优化吹灰,减少不合理吹灰造成的工质和能量的浪费,减轻不合理吹灰造成的受热面损害,提高锅炉运行的经济性和安全性。首先,本文详细阐述了支持向量机算法和遗传算法,为建立基于支持向量机的锅炉水冷壁污染在线监测模型和基于支持向量机的锅炉对流受热面污染在线监测模型作理论铺垫。然后,本文研究了锅炉水冷壁管子温度特性,在对水冷壁管子温度场进行解析解研究的基础上,本文以实际锅炉水冷壁为例,对水冷壁管子温度场进行了数值研究,得到了水冷壁管子背火侧温差与水冷壁管子上的热流密度成正相关的结论,并利用该结论,本文提出了一个表征水冷壁污染程度的特征参数——温压灰污系数,再以温压灰污系数为向导,建立锅炉水冷壁污染在线监测模型,并以实际锅炉为例,验证了支持向量机用于预测锅炉背火侧温差的可行性。在对对流受热面污染在线监测的研究中,本文通过分析传统的“热平衡法”对锅炉对流受热面的污染监测的劣势,从一个新的角度,本文提出了一个表征锅炉对流受热面污染程度的特征参数一—热量灰污系数,再以热量灰污系数为向导,建立了基于支持向量机的锅炉对流受热面污染在线监测模型,并以实际锅炉为例,验证了支持向量机用于预测锅炉对流受热面吸热量的可行性。最后,本文以基于支持向量机的锅炉水冷壁污染在线监测模型和基于支持向量机的锅炉对流受热面污染在线监测模型为基础,在Delphi平台上,并联合SQL数据库和Matlab进行编程,开发了一套锅炉水冷壁以及对流受热面污染在线监测系统。
【关键词】：电站锅炉 污染监测 吹灰优化 支持向量机 系统开发
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM621.2
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-19
• 1.1 结渣和积灰的机理11-14
• 1.1.1 煤灰在燃烧过程中的形态变化12
• 1.1.2 锅炉水冷壁的结渣过程12-13
• 1.1.3 锅炉对流受热面的积灰过程13-14
• 1.2 结渣和积灰的危害14-15
• 1.3 锅炉受热面污染在线监测的意义15
• 1.4 国内外研究状况15-17
• 1.4.1 国外研究动态16-17
• 1.4.2 国内研究动态17
• 1.5 本文研究内容17-19
• 第2章 支持向量机算法19-27
• 2.1 支持向量机的发展19
• 2.2 支持向量机的基础19-21
• 2.2.1 VC维19-20
• 2.2.2 推广性的界20
• 2.2.3 结构化风险最小原理20-21
• 2.3 支持向量机分类21-23
• 2.3.1 最优分类面21-22
• 2.3.2 广义最有分类面22-23
• 2.4 支持向量机回归23-25
• 2.4.1 支持向量机回归的理论23-24
• 2.4.2 支持向量机回归的实现24-25
• 2.4.3 支持向量机回归的大数据集训练方法25
• 2.5 遗传算法寻优25-27
• 2.5.1 种群初始化25
• 2.5.2 适应度函数25
• 2.5.3 选择操作25
• 2.5.4 交叉操作25-26
• 2.5.5 变异操作26-27
• 第3章 水冷壁污染在线监测研究27-44
• 3.1 水冷壁管子温度场的数学模型27-29
• 3.2 水冷壁管子温度场的解析研究29-31
• 3.2.1 辐射热流密度29-30
• 3.2.2 温度场数学模型分解30
• 3.2.3 温度场的近似解析解30-31
• 3.3 水冷壁管子温度场的数值研究31-36
• 3.3.1 数值计算32-33
• 3.3.2 结果分析33-36
• 3.4 水冷壁灰污特征参数36-38
• 3.4.1 水冷壁管子实际运行时背火侧温差36-37
• 3.4.2 水冷壁管子清洁时的背火侧温差37-38
• 3.5 锅炉水冷壁污染在线监测模型实现38-39
• 3.5.1 数据采集38
• 3.5.2 参数预处理38
• 3.5.3 支持向量机模型建立38-39
• 3.6 实例计算39-44
• 3.6.1 样本数据39-40
• 3.6.2 模型训练40-41
• 3.6.3 验证数据41-44
• 第4章 对流受热面污染在线监测研究44-58
• 4.1 热平衡法44-49
• 4.1.1 灰污特征参数44-45
• 4.1.2 实际换热系数45-47
• 4.1.3 清洁换热系数47-49
• 4.1.4 热平衡法的评价49
• 4.2 支持向量机法49-51
• 4.2.1 灰污特征参数49-50
• 4.2.2 实际吸热量50
• 4.2.3 清洁吸热量50-51
• 4.3 锅炉对流污染在线监测模型实现51-52
• 4.3.1 数据采集51
• 4.3.2 参数预处理51
• 4.3.3 支持向量机模型建立51-52
• 4.4 实例计算52-58
• 4.4.1 样本数据52-54
• 4.4.2 模型训练54-55
• 4.4.3 验证数据55-58
• 第5章 锅炉受热面污染在线监测系统的开发58-64
• 5.1 系统集成58-59
• 5.1.1 硬件系统58-59
• 5.1.2 软件系统59
• 5.2 程序构架59-61
• 5.2.1 Delphi主程序59-60
• 5.2.2 SQL数据库60
• 5.2.3 Matlab计算模块60-61
• 5.3 软件展示61-64
• 第6章 总结与展望64-66
• 6.1 本文的主要研究成果64-65
• 6.2 进一步的展望65-66
• 参考文献66-70
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果70-71
• 致谢71

【参考文献】

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 陈宝康;电站锅炉受热面污染监测及优化吹灰的理论与实验研究[D];华北电力大学（河北）;2004年

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 王宏武;基于聚类算法和支持向量机的燃煤结渣特性预测[D];华北电力大学;2014年

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本文编号：931433