基于智能算法的燃煤锅炉低NO_x燃烧优化

发布时间：2017-09-11 18:51

  本文关键词：基于智能算法的燃煤锅炉低NO_x燃烧优化

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【摘要】：基于MATLAB智能工具箱对某300 MW电站锅炉进行了燃烧优化建模,首先利用BP(back propagation)神经网络建立了锅炉热效率和NO_x排放模型,用以预测锅炉热效率和NO_x排放特性,锅炉热效率预测的平均相对误差为0.14%,NO_x排放量的平均相对误差为1.79%,表明模型具有良好的准确性和泛化能力。基于该燃烧特性预测模型,借助于改进的遗传算法(genetic algorithm,GA)优化模型,在锅炉热效率可接受的某一范围内寻求NO_x排放的最优解,实现锅炉低NO_x排放燃烧优化,对实际的电站锅炉燃烧具有一定的指导意义。
【作者单位】： 南昌大学机电工程学院;
【关键词】： 燃煤电站锅炉 NO_x排放 燃烧优化
【基金】：国家自然科学基金项目(61262048)
【分类号】：X773
【正文快照】： 环保部2011年规定火力发电厂除少数特别规定外的全部燃煤锅炉氮氧化物(NOx)排放浓度必须控制到100 mg/m3以下[1],电厂锅炉是NOx的主要来源之一[2],大部分燃煤锅炉面临低NOx排放、高效率的双重挑战,而影响电站燃煤锅炉热效率和NOx排放的因素复杂,对于既定锅炉,锅炉负荷、炉膛氧

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本文编号：832476