燃煤电站锅炉低NOx燃烧优化运行策略的研究

发布时间：2017-06-08 09:04

  本文关键词：燃煤电站锅炉低NOx燃烧优化运行策略的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】： 锅炉低NOx燃烧优化运行是指通过合理地组织炉内燃烧以实现低NOx排放和高效率燃烧,但炉内NOx生成的控制措施与炉内稳定燃烧及燃尽的技术原则存在不同,因此如何兼顾降低NOx排放量和提升锅炉效率使得锅炉排污和煤耗的综合成本最低是锅炉低NOx燃烧优化的目标。燃煤电站锅炉高效低NOx燃烧优化过程通常分为两个阶段:第一个阶段为建立NOx排放和锅炉效率预测模型,所建模型须能依据历史运行数据和当前运行状况映射出NOx排放和锅炉效率与锅炉各输入运行变量的变化关系;第二个阶段为利用约束优化技术求取低NOx排放的优化运行方案,然后依据此方案指导运行人员实时运行(开环模式)或在一定条件下通过集散控制系统(DCS)将优化运行方案自动输入到锅炉,调整可调运行参数(闭环模式)以实现低NOx燃烧优化运行。 本文首先对燃煤电站锅炉低NOx燃烧优化运行进行了探讨和综述,它包括电站煤粉炉NOx生成机理及主要控制方法、影响电站煤粉炉NOx排放特性的主要因素、煤粉炉燃烧时NOx生成量预测及模型优化算法。然后分别以300MW机组单炉体双炉膛八角切圆和300MW机组单炉堂四角切圆燃烧锅炉为研究对象,以现场热态燃烧调整试验数据为基础,利用基于贝叶斯规范化的L-M改进BP算法建立了NOx排放特性和锅炉效率与各操作运行变量之间的经验预测模型,并对所建模型进行了预测能力的测试,测试结果表明该模型可相对快速准确地预测出锅炉实时运行工况下的NOx排放量和锅炉效率值。 BP神经网络在非线性系统建模和控制方面得到广泛应用,且也已经被应用到燃煤电站锅炉NOx排放预测控制。但BP神经网络在获得训练成功的预测模型之前要求大量的、信息丰富的历史数据,它要求有计划地把锅炉实时运行数据添加到模型中,使模型不断更新以能够充分体现锅炉动态运行状况。而基于梯度下降法的BP学习算法具有建模耗费时间长和容易陷入“过拟合”的缺陷,从而限制了模型的更新和预测推广能力。为解决此问题,文中研究了利用具有计算速度快、泛化能力强的最小二乘支持向量机建立了NOx排放特性和锅炉效率的预测模型,并将其与利用BP神经网络建立的预测模型作了比较,结果表明前者既能够准确预测在不同运行工况下的NOx排放量又具有更强的泛化能力,与其它建模方法相比该方法更适合NOx排放的在线预测。 建立NOx排放特性和锅炉效率的预测模型后,文中结合所建模型和遗传算法实现了三种不同优化目标下的运行方案优化搜索,优化目标分别是:单独优化NOx排放量、单独优化锅炉效率及兼顾NOx排放量和锅炉效率实施综合优化。所得优化运行方案具有实际可操作性,可为锅炉低NOx燃烧优化运行的闭环/开环控制提供模型基础。
【关键词】：锅炉 氮氧化物 BP神经网络 支持向量机 遗传算法 燃烧优化
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：TK229.6
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-12
• 主要符号说明12-13
• 1. 绪论13-18
• 1.1 课题研究背景及意义13-15
• 1.2 本文主要研究内容15-18
• 2. 燃煤电站锅炉低NOX 燃烧优化运行综述18-35
• 2.1 煤燃烧时NOX 生成机理18-22
• 2.1.1 NOx 的生成机理18-19
• 2.1.2 煤燃烧时NOx 生成机理19-21
• 2.1.3 煤粉锅炉炉内燃烧时NOx 的生成机理21-22
• 2.2 复合式空气分级低NOX 优化燃烧技术22-24
• 2.2.1 空气分段燃烧降低NOx 排放技术22-23
• 2.2.2 复合式空气分段低NOx 燃烧技术的优化设计与应用23-24
• 2.3 影响燃煤电站锅炉NOX 排放特性的主要因素24-27
• 2.3.1 燃料特性影响25
• 2.3.2 过量空气系数/总空气量/过氧量对NOx 生成量的影响25
• 2.3.3 一次风率对NOx 生成量的影响25-26
• 2.3.4 燃尽风对NOx 生成量的影响26
• 2.3.5 负荷对NOx 生成量的影响26
• 2.3.6 煤粉细度对NOx 生成量的影响26
• 2.3.7 磨煤机组合方式对NOx 生成量的影响26-27
• 2.3.8 热二次风温对NOx 生成量的影响27
• 2.3.9 二次风配风方式对NOx 生成量的影响27
• 2.4 煤粉炉内燃烧时NOX 生成量的预测及优化算法综述27-34
• 2.5 本章小结34-35
• 3. BP 神经网络的建模原理及其在燃煤电站锅炉低NOX 燃烧优化建模中的应用35-74
• 3.1 人工神经网络概述35-36
• 3.2 BP 神经网络建模原理36-43
• 3.2.1 BP 网络拓扑结构36-38
• 3.2.2 BP 算法及其改进38-43
• 3.3 BP 网络的设计43-45
• 3.3.1 网络输入与输出层的设计原则43-44
• 3.3.2 隐层的设计技巧44-45
• 3.3.3 初始值的选取及预处理45
• 3.4 燃煤电站锅炉低NOX 燃烧优化模型的BP 网络实现45-71
• 3.4.1 案例1 - 利用BP 神经网络建立谏壁发电厂300MW 机组单炉体双炉膛八角切圆燃烧锅炉NOx 排放特性的预测模型45-57
• 3.4.2 案例2 - 利用BP 神经网络建立外高桥电厂300MW 机组四角切圆燃烧锅炉NOx 排放特性预测模型57-71
• 3.5 本章小结71-74
• 4. 支持向量机及其在燃煤电站锅炉低NOX 燃烧优化建模中的应用74-102
• 4.1 统计学习理论概述75-80
• 4.1.1 机器学习理论75-76
• 4.1.2 经验风险最小化准则76-77
• 4.1.3 统计学习一致性的条件77
• 4.1.4 VC 维理论与推广性的界77-79
• 4.1.5 结构风险最小化79-80
• 4.2 支持向量机80-88
• 4.2.1 支持向量机基本理论及方法80-85
• 4.2.2 支持向量机的算法步骤85
• 4.2.3 最小二乘支持向量机算法85-86
• 4.2.4 支持向量机的主要优缺点86-88
• 4.3 最小二乘支持向量机在燃煤锅炉低NOX 燃烧优化建模中的应用88-100
• 4.3.1 案例1 - 利用最小二乘支持向量机建立谏壁发电厂300MW 机组单炉体双炉膛八角切圆燃烧锅炉NOx 排放特性预测模型88-93
• 4.3.2 案例2 - 利用最小二乘支持向量机建立外高桥电厂300MW 机组四角切圆燃烧锅炉NOx 排放特性预测模型93-100
• 4.4 本章小结100-102
• 5. 遗传算法及其在燃煤电站锅炉低NOX 燃烧优化中的应用102-129
• 5.1 遗传算法的基本原理与方法102-110
• 5.1.1 编码103-104
• 5.1.2 基本操作算子和控制参数选择104-107
• 5.1.3 适应度函数107-108
• 5.1.4 约束条件处理108
• 5.1.5 遗传算法的未成熟收敛问题及其防止108-109
• 5.1.6 多目标优化问题109-110
• 5.2 遗传算法在燃煤电站锅炉低NOX 燃烧优化中的应用110-127
• 5.2.1 利用遗传算法优化NOx 排放特性的LS-SVM 模型的模型参数111-112
• 5.2.2 利用遗传算法优化案例1 的NOx 排放水平和锅炉效率112-119
• 5.2.3 利用遗传算法优化案例2 的NOx 排放水平和供电煤耗119-127
• 5.3 本章小结127-129
• 6. 全文总结与展望129-132
• 参考文献132-136
• 致谢136-137
• 攻读硕士期间发表的学术论文目录137

【引证文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 李朋;施万玲;桂莹;苟小龙;;锅炉燃烧及NO_x生成特性的数值仿真[J];计算机仿真;2011年05期

中国硕士学位论文全文数据库 前3条

1 刘建军;加入炉膛温度信息的电站锅炉燃烧优化[D];华中科技大学;2011年

2 陈庆文;大型电站锅炉配煤掺烧的NOx排放特性预测与优化运行[D];华南理工大学;2010年

3 张莹;数据挖掘在混煤燃烧NOx运行优化中的应用[D];昆明理工大学;2012年

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本文编号：431999