火电机组污染物排放模型与减排成本优化模型的研究

发布时间：2017-09-28 11:25

  本文关键词：火电机组污染物排放模型与减排成本优化模型的研究

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【摘要】：利用煤最主要的方式就是燃烧,但燃烧过程中必然伴随着大量污染物的释放,所以煤是一种不清洁能源。在煤炭的燃烧过程中,释放出的主要污染物有二氧化硫(S02)、氮氧化物(NOx)等。控制污染物的排放始终都是全世界关注的焦点。煤燃烧过程中,虽然二氧化硫(S02)与氮氧化物(NOx)的生成机理不同,但在两者之间存在着协同作用,氮硫污染物彼此相互影响,或促进或抑制,所以彼此都是对方的影响因素。燃烧条件不同时,一种污染物排放量的变化往往引起另一种污染物随之发生变化,或是同增或是同减也或是此消彼长,所以针对单一污染物的预测模型无法准确的掌握机组运行的情况。本文通过BP神经网络建模,采用经典变量筛选方法MIV,在原有输入变量中,以协同作用为根据,引入上一时刻的二氧化硫(S02)与氮氧化物(NOx)浓度也作为模型的输入变量,随后再以遗传算法优化该BP神经网络模型,预测污染物排放量的精度得到了提高。本文在此预测模型的基础上再进行参数寻优模型的构建。根据机组脱除S02和NOx的成本计算,脱硝的成本较脱硫要高出很多,而单位排烟中SO2的含量却又要高出NOx很多,除此之外由于存在协同作用,两者生成量之间互有影响,或是同增或是同减也或是此消彼长,因此造成不同的运行参数下单位排烟脱除污染物的总成本存在差异。在参数寻优模型中以单位排烟污染物脱除总成本为寻优适应度函数,最小化总成本为寻优目标,通过极值寻优找到最佳可操作运行参数,对配风方式,含氧量等不断优化,以实现降低污染物脱除总成本的目的,可以为电厂的运行提供参考。
【关键词】：氮硫污染物 协同作用 BP神经网络 成本比较 极值寻优
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：X773
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 绪论9-16
• 1.1 背景及意义9
• 1.2 污染物NOx特性研究分析9-12
• 1.2.1 NOx气体的危害9-10
• 1.2.2 NOx气体的来源10-11
• 1.2.3 NOx气体的SCR控制方法11-12
• 1.3 污染物SO_2特性研究分析12-14
• 1.3.1 SO_2气体的危害12
• 1.3.2 SO_2气体的来源12-13
• 1.3.3 SO_2气体的FGD脱除方法13-14
• 1.4 本文的主要工作14-16
• 第2章 污染物排放特性16-20
• 2.1 硫污染物的排放特性16-17
• 2.2 氮污染物的排放特性17-18
• 2.3 氮硫污染物间的协同作用18
• 2.4 本章小结18-20
• 第3章 应用BP神经网络构建模型20-29
• 3.1 神经网络介绍20-23
• 3.1.1 BP神经网络结构20-22
• 3.1.2 BP神经网络训练过程22-23
• 3.2 平均影响值(MIV)23-24
• 3.3 MIV法变量筛选模型24-28
• 3.3.1 变量筛选24-26
• 3.3.2 MIV法筛选结果26-28
• 3.4 本章总结28-29
• 第4章 预测模型的构建与优化29-38
• 4.1 模型构建29
• 4.2 建模数据及数据预处理29
• 4.3 遗传算法29-30
• 4.4 遗传算法优化BP神经网络模型30-32
• 4.5 预测模型结果分析32-37
• 4.6 本章小结37-38
• 第5章 机组运行优化38-46
• 5.1 极值寻优38-39
• 5.2 成本分析与比较39-43
• 5.2.1 脱除单位质量SO_2的成本核算模型39-40
• 5.2.2 脱除单位质量NO_x的成本核算模型40-42
• 5.2.3 总成本核算模型42-43
• 5.3 运行参数寻优模型43-45
• 5.4 本章小结45-46
• 第6章 结论与展望46-49
• 6.1 全文总结46-48
• 6.2 展望48-49
• 参考文献49-53
• 攻读硕士学位期间发表的论文53-54
• 致谢54

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本文编号：935579