电站锅炉飞灰含碳量在线软测量模型算法

针对目前锅炉飞灰含碳量测量方法存在时间滞后和精度不高等问题，在分析对锅炉飞灰含碳量影响因素和做锅炉燃烧特性实验的基础上，建立了锅炉飞灰含碳量在线软测量的神经网络模型。算例表明该模型具有良好的泛化能力和敏感性，能正确描述电站锅炉飞灰含碳量的响应特性，可进一步推广使用。     

基于人工神经网络的大型电厂锅炉飞灰含碳量建模

飞灰含碳量是影响锅炉热效率的一个重要因素，但飞灰含碳量受煤种、锅炉设计结构、操作参数等多种因素影响，关系复杂。煤种变化往往导致燃烧工况偏离试验调整获得的最优值。在对某台300MW四角切圆燃煤电厂锅炉飞灰含碳量特性进行多工况热态测试的基础上，应用人工神经网络的非线性动力学特性及自学习特性，建立了大型四角切圆燃烧锅炉飞灰含碳量特性的神经网络模型，对此模型进行了校验。     

基于支持向量机的大型电厂锅炉飞灰含碳量建模

飞灰含碳量是影响锅炉热效率的一个重要因素,影响燃煤锅炉飞灰含碳量的因素多而且复杂,对锅炉飞灰含碳量特性进行建模预测并结合优化算法实现燃烧优化是降低锅炉飞灰含碳量的有效方法.该文应用支持向量机算法建立了大型四角切圆燃烧锅炉飞灰含碳量特性的模型,并利用飞灰含碳量的热态实炉试验的数据对模型进行了校验,对支持向量机学习算法中参数的选择进行了探讨,获得了最佳学习参数.结果说明支持向量机与其它建模方法相比具有泛化能力好,计算速度快等优点,是锅炉飞灰含碳量特性建模的有效工具.     

支持向量机在锅炉飞灰含碳量软测量中的应用

针对目前锅炉飞灰含碳量测量方法存在时间滞后和精度不高等问题,在分析锅炉飞灰含碳量影响因素和做锅炉燃烧特性实验的基础上,利用最小二乘支持向量机这种新的机器学习工具,建立了飞灰含碳量的软测量模型。应用该模型对燃煤电站锅炉的飞灰含碳量进行研究,理论分析和仿真计算表明,该方法学习速度快、泛化能力强、对样本的依赖程度低,比BP神经网络的软测量建模更具有推广力。     

锅炉飞灰含碳量与煤燃烧特性的相关性研究

燃煤特性是锅炉飞灰含碳量的重要影响因素之一。选择了8种典型发电用煤进行热分析(TGA)试验,并在1台超临界600 MW机组锅炉上进行试烧,利用相关分析及回归分析得到了热分析特征参数与飞灰含碳量的关系。试烧及热分析结果表明,热分析着火温度指数与飞灰含碳量相关性水平较低,而燃尽温度指数与飞灰含碳量高度相关,可以通过热分析试验并利用回归模型初步判断锅炉燃用新煤种的飞灰含碳量变化趋势。     

670t/h煤粉炉飞灰含碳量的神经网络预测建模

对煤粉炉中影响飞灰含碳量的主要因素进行分析,并根据正交实验原理,对某台670t/h的燃煤锅炉飞灰含碳特性进行多工况热态实验,采用基于LM(Levenberg-Marquardt)算法的BP神经网络建立了锅炉飞灰含碳量的神经网络预测模型,实验验证结果表明该算法不仅收敛速度快,而且模型能根据各种操作参数准确地预报锅炉在不同工况下飞灰含碳量。     

锅炉混煤掺烧的飞灰含碳量预测与运行优化

在对某电厂锅炉混煤掺烧的飞灰含碳量特性进行多工况热态测试的基础上,应用人工神经网络的非线性动力学特性及自学习特性,建立了飞灰含碳量特性的神经网络模型,检验样本的预测值与实测值的相对误差分别为1.14%、1.19%和2.45%,证实了该模型的可行性。将锅炉运行调节参数作为优化目标函数的自变量结合全局最优的遗传算法,针对无印尼煤掺烧、1台磨煤机掺烧和2台磨煤机掺烧3种工况进行了寻优并获得了最佳操作参数,飞灰含碳量分别由原来的2.25%、1.96%和1.08%降至1.87%、1.69%和0.73%,表明印尼煤的掺烧有助于降低飞灰含碳量,提高锅炉效率。同时,也对掺烧印尼煤工况下磨煤机或者磨煤机组合的选择进行了寻优,结果表明用B、C磨煤机进行掺烧为最佳方案。     

基于支持向量回归的飞灰含碳量软测量

针对锅炉飞灰含碳量难以准确测量的问题,提出了一种基于支持向量回归的软测量方法。以大唐潮州电厂超超临界1 000MW机组为研究对象,建立了基于支持向量回归的飞灰含碳量软测量模型,采用交叉验证法优化了模型的惩罚参数C和核函数参数g,并利用测试数据和在3种机组负荷下的随机数据验证了模型的准确性和泛化能力。仿真结果表明,飞灰含碳量软测量模型的预测精度较高,且泛化能力较强,为锅炉飞灰含碳量测量提供了一种有效的方法。     

大型电站锅炉飞灰含碳量的调整与控制

以华能大连电厂锅炉实际运行为例,探讨大型火电站锅炉飞灰含碳量的重要性、影响因素,提出调整和控制飞灰含碳量的方法,为大型火电站锅炉飞灰含碳量的控制、锅炉的优化运行提供参考。     

基于知识蒸馏的锅炉飞灰含碳量预测研究

提出一种基于知识蒸馏框架的火电厂锅炉飞灰含碳量预测模型,以在模型输入值采样周期(分钟级)和实际飞灰含碳量采样周期(小时级)存在差异时,给出准确的分钟级飞灰含碳量预测结果。首先,选取多层前馈网络作为Teacher模型,修改损失函数的计算周期来使模型的输出与实际飞灰含碳量采样周期保持一致,完成第一次监督学习。其次,采用Xgboost作为Student模型,以Teacher模型的分钟级飞灰含碳量输出作为目标,完成分钟级输入、输出的二次监督学习。最后,选取山东省内某电厂的在运机组进行试验。结果表明,知识蒸馏方法可以对该机组锅炉的飞灰含碳量给出稳定、准确的预测。     

影响循环流化床锅炉飞灰含碳量的多因素试验研究

针对HG-465/13.7-L.PM 7型循环流化床锅炉实际运行中存在的飞灰含碳量高的问题,利用正交试验及分析方法,得到了煤质及各运行参数对飞灰含碳量的影响.利用试验结果指导运行,使该炉的飞灰含碳量有显著降低.     

掺配煤燃烧的锅炉仿真模型及其应用

在分析炉膛燃烧机理的基础上,建立了反映掺配煤燃烧特征的锅炉运行热效率模型,其包括炉膛一维燃烧模型、对流受热面集总参数模型和锅炉热效率计算模型。对某电厂超临界600MW机组锅炉进行的仿真计算表明,随着煤质因子Fz的增大,飞灰含碳量减少,排烟温度上升,锅炉热效率降低;飞灰含碳量和排烟温度仿真值与实际运行值较吻合,该锅炉热效率工程模型预测趋势准确。     

循环流化床锅炉汞排放和吸附实验研究

选取一台有代表性的440 t/h循环流化床锅炉,运用美国环保署推荐的安大略法,现场测定了入炉煤、底渣、飞灰和烟气中的各种汞形态浓度,获得了循环流化床锅炉汞排放特性。结果表明,循环流化床锅炉烟气中主要是颗粒汞,静电除尘装置的脱汞效率达98%,烟气汞排放浓度为0.062 mg/m3,底渣中汞小于总汞的1%。飞灰对汞强烈的吸附作用主要归因于其较高的含碳量,其次与飞灰中碳的结构形式和烟气温度有关。大幅度提高飞灰含碳量并不能提高其汞吸附量。     

循环流化床锅炉飞灰再循环系统技术经济分析

针对循环流化床锅炉飞灰含碳量较高造成燃烧效率下降的问题，介绍在循环流化床锅炉上正逐步推广应用的飞灰再循环技术。循环流化床锅炉的飞灰再循环系统可降低飞灰含碳量并提高石灰石利用率。经在410t／h循环流化床锅炉上应用证明该技术成熟可靠，在环保政策的推动下将会创造显著的社会效益和较好的经济效益。     

循环流化床锅炉飞灰再燃烧

为降低锅炉飞灰可燃物含量,实现飞灰的综合利用,设计并采用飞灰再循环系统,从而使锅炉飞灰可燃物含量从18％－25％降至目前的7％－12％,同时提高了锅炉燃烧效率。对飞灰回送装置的结构、原理及运行实际工况进行了分析评估。     

260t／h煤粉炉灰渣含碳量偏高原因分析及对策

热动分部260t／h煤粉炉由于各种原因,灰渣含碳量一直居高不下,飞灰含碳量最高达26．75％,炉渣含碳量最高达19．26％,严重影响了机组运行的经济性的同时,也不满足锅炉节能合格条件飞灰≤15％,炉渣≤3％的要求。为此分析灰渣含碳量偏高的原因,并通过大量的现场试验、采用有针对性的整改手段,找到基本的燃烧调整规律以降低锅炉燃烧损失势在必行。     

ZGM95N中速磨煤机优化调整试验分析

针对某电厂300MW机组锅炉制粉系统煤粉细度偏粗、飞灰可燃物偏高等问题,通过对ZGM95N中速磨煤机进行粉量测试及分离器折向门挡板特性试验,得出了四根一次粉管煤粉粉量、磨煤机离心式分离器的挡板特性。调整后300 MW负荷下锅炉飞灰可燃物含量降低了0.57%,炉渣可燃物含量降低了0.38%,提高了锅炉运行经济性,其结果对锅炉的运行具有一定的指导意义。