基于环保约束的CFB机组联合脱硫节能优化与控制研究

发布时间：2017-08-03 03:05

  本文关键词：基于环保约束的CFB机组联合脱硫节能优化与控制研究

  更多相关文章： 循环流化床(CFB) 两级联合脱硫系统 增量自适应补偿控制 粒子群寻优算法 经济性优化

【摘要】：随着我国超低排放政策的实施,循环流化床(CFB)机组SO2脱除工艺由炉内脱硫单一模式转变为炉内炉外两级联合脱硫模式,导致系统控制复杂化、机组运行成本提高。本课题以300MW CFB机组两级联合脱硫系统为研究对象,分析了炉内脱硫系统和炉外脱硫系统工艺原理及影响脱硫效率的主要因素,明确了两个被控过程特性及控制输入输出,在此基础上,分别从系统控制模型参数辨识、控制系统设计和经济运行三个方面进行了研究。1.设计基于自适应权重粒子群算法的模型参数辨识算法,利用现场试验数据,分别建立了炉内脱硫和炉外脱硫系统数学模型,表明了粒子群算法在模型参数辨识方面有很好的效果;2.提出增量自适应补偿控制策略及其改进控制算法,利用所建脱硫系统模型,构建了仿真控制系统,并与传统PID控制方法和模糊控制方法的控制效果进行了比较,仿真结果表明该系统具有很好的动态性能和稳态性能,而且还具有很强的抗干扰能力和模型适应能力;3.利用现场运行数据,分别建立了炉内和炉外脱硫系统的能耗、物耗模型,进一步得到了炉内炉外联合脱硫系统小时级运行成本数学模型,并根据试验机组脱硫系统实际运行情况及设计参数,建立边界约束条件;4.设计了基于改进型粒子群算法的有约束函数寻优算法,对小时级运行成本数学模型进行了求解,得到了不同负荷和不同煤种含硫量两种情况下达到最优运行成本时的吸收塔入口SO2浓度、炉内炉外两级脱除份额等优化参数,可用于两级联合脱硫控制系统设定值动态调整,实现两级脱硫系统的经济优化。本课题的研究成果可为超低排放新形势下联合脱硫系统的自动化与经济运行提供理论研究基础。
【关键词】：循环流化床(CFB) 两级联合脱硫系统 增量自适应补偿控制 粒子群寻优算法 经济性优化
【学位授予单位】：山西大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：X773;TP18
【目录】：

• 中文摘要11-12
• ABSTRACT12-14
• 第一章 绪论14-20
• 1.1 课题研究背景及意义14-16
• 1.2 CFB机组SO_2超低排放工艺路线16-17
• 1.3 本课题主要研究内容及创新点17-20
• 1.3.1 本文主要研究内容17-18
• 1.3.2 本课题创新点18-20
• 第二章 CFB机组联合脱硫技术理论基础20-36
• 2.1 低热值煤循环流化床锅炉技术原理20-21
• 2.2 CFB机组炉内干法脱硫原理及影响因素分析21-27
• 2.2.1 炉内干法脱硫原理21-23
• 2.2.1.1 二氧化硫生成机理21-22
• 2.2.1.2 炉内干法固硫机理22-23
• 2.2.2 影响炉内脱硫效率的主要因素分析23-27
• 2.2.2.1 入炉物质特性23-24
• 2.2.2.2 实际运行参数24-27
• 2.3 炉外石灰石-石膏湿法脱硫原理及影响因素分析27-32
• 2.3.1 石灰石-石膏湿法脱硫原理27-28
• 2.3.1.1 工艺原理27
• 2.3.1.2 吸收机理27-28
• 2.3.2 影响湿法脱硫效率的主要因素28-32
• 2.3.2.1 脱硫剂特性28-29
• 2.3.2.2 吸收塔入口烟气参数29-30
• 2.3.2.3 运行参数30-32
• 2.4 试验机组超低排放技术简介32-35
• 2.4.1 试验机组简介32
• 2.4.2 试验机组炉内脱硫工艺及控制现状分析32-33
• 2.4.3 试验机组炉外湿法烟气脱硫工艺及控制现状分析33-35
• 2.5 本章小结35-36
• 第三章 炉内炉外联合脱硫控制系统设计及仿真36-58
• 3.1 炉内脱硫控制系统设计36-51
• 3.1.1 炉内脱硫模型的辨识36-42
• 3.1.1.1 现场试验36
• 3.1.1.2 典型模型选取36-37
• 3.1.1.3 基于自适应权重PSO算法的模型参数辨识方法及思路37-39
• 3.1.1.4 模型参数辨识及结果39-42
• 3.1.2 基于模糊PID的增量自适应补偿控制控制算法设计42-45
• 3.1.2.1 增量自适应补偿控制原理42-44
• 3.1.2.2 模糊PID控制器44-45
• 3.1.3 基于模糊PID的增量自适应补偿控制在炉内脱硫系统中仿真应用45-51
• 3.1.3.1 炉内脱硫系统模型45
• 3.1.3.2 控制系统参数确定45-47
• 3.1.3.3 控制系统仿真及结果分析47-51
• 3.2 炉外石灰石-石膏湿法脱硫控制系统设计51-56
• 3.2.1 基于补浆量控制的炉外石灰石-石膏湿法脱硫模型辨识51-54
• 3.2.1.1 现场试验51-52
• 3.2.1.2 典型模型选取52
• 3.2.1.3 模型参数辨识及结果52-54
• 3.2.2 增量自适应补偿控制算法在湿法脱硫系统中的应用54-56
• 3.2.2.1 控制系统仿真54-56
• 3.2.2.2 仿真结果分析56
• 3.3 本章小结56-58
• 第四章 炉内炉外联合脱硫运行成本优化控制58-72
• 4.1 炉内干法脱硫运行成本模型的建立58-62
• 4.1.1 炉内脱硫系统钙硫比模型58
• 4.1.2 脱硫剂给料量模型58-59
• 4.1.3 脱硫效率计算模型59
• 4.1.4 脱硫效率与Ca/S的关系模型59-60
• 4.1.5 炉内脱硫系统电耗模型60-62
• 4.1.6 石灰石投前后锅炉热效率变化的折算耗煤模型62
• 4.2 炉外湿法脱硫运行成本模型的建立62-65
• 4.2.1 石灰石粉消耗量模型62
• 4.2.2 石膏生成量模型62-63
• 4.2.3 耗水量模型63-64
• 4.2.4 吸收塔入口SO_2浓度与耗电量的关系模型64-65
• 4.3 寻优算法设计及模型求解65-71
• 4.3.1 两级联合脱硫系统运行成本模型65-66
• 4.3.2 基于改进型粒子群算法的有约束函数寻优算法66-67
• 4.3.3 模型求解及结果分析67-71
• 4.3.3.1 模型求解67-70
• 4.3.3.2 结果分析70-71
• 4.4 本章小结71-72
• 第五章 结论与展望72-74
• 5.1 课题结论72-73
• 5.2 建议及展望73-74
• 5.2.1 继续研究建议73
• 5.2.2 课题研究展望73-74
• 参考文献74-79
• 附录1 炉内脱硫系统设备参数表79-80
• 附录2 湿法脱硫系统耗电设备参数表80-81
• 攻读学位期间取得的研究成果81-82
• 致谢82-83
• 个人简况及联系方式83-85

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