基于PCA-SVR的燃煤锅炉NO_x排放预测

以某超超临界700 MW机组锅炉为对象,建立了基于主成分分析(PCA)和支持向量回归(SVR)的氮氧化物(NOx)排放预测模型(PCA-SVR模型)。运用PCA方法对包含有2 000条锅炉运行记录的数据集进行分析,降低数据集维数,提取有效信息(主成分);以得到的主成分为输入变量,锅炉NOx排放值为输出变量,利用SVR建立NOx预测模型。与传统SVR模型相比,PCA-SVR模型的计算时间更短,并且能获得较高的NOx排放预测精度,其预测NOx排放浓度与实际排放浓度相比平均误差在1%以内。     

基于神经网络的N Ox 燃煤锅炉排放预测及优化

应用Matlab神经网络工具箱对某燃煤电站锅炉NOx排放特性进行神经网络建模。仿真结果表明,该模型具有良好的准确性和泛化能力,模型平均相对误差为1.37%,具有较高的准确性。基于该NOx排放预测模型,结合遗传算法对燃煤锅炉的NOx排放进行优化,按照优化结果推荐的运行参数,在相同的运行负荷工况下,其NOx排放浓度由优化前的456.2mg/m3降为323.9mg/m3,下降幅度达到了29%,效果显著。     

基于粒子群优化的FCM-SVM算法的锅炉燃煤结渣预测

应用模糊C均值聚类算法(FCM)对影响电站锅炉燃煤结渣特性的指标预处理,并采用基于粒子群算法优化的SVM对电站燃煤锅炉的结渣特性进行建模。将煤的软化温度t2、硅铝比m(Si O2/Al2O3)、碱酸比m(B/A)、硅比G、综合指数R、无因次炉膛实际切圆直径Dw以及无因次炉膛最高温度tw作为模型的输入变量,结渣程度作为输出变量。应用30组数据对模型进行训练,最后,利用建立的模型对9台锅炉的结渣特性进行评判。结果表明:该模型具有较高的预测正确率,能够有效地减少训练过程中的过拟合度,模型本身具有很好地泛化能力。     

基于模拟退火和支持向量机算法的燃煤锅炉结渣特性预测

应用支持向量机算法对燃煤锅炉结渣问题进行数学建模,利用模拟退火算法对支持向量机模型参数进行了优化,获得最优参数组合.用试验数据对模型进行了校验和参数的寻优,利用优化后的模型对15台锅炉结渣特性进行预测评判,结果表明此方法合理有效.     

基于最小二乘支持向量机的锅炉氮氧化物排放量预测模型

为了降低氮氧化物排放量,建立了基于最小二成支持向量机的氮氧化物排放量预测模型,并用差分算法优化最小二成支持向量机的参数。为了表明所提算法的有效性,利用BP神经网络、多层感知器(MLP)和偏最小二乘法(PLS)进行对比,试验结果表明该算法具有很好的预测能力和稳定性。     

基于支持向量机的燃煤碳元素分析

研究了燃煤碳元素分析.选取了燃煤的4种工业分析作为模型的输入,建立了基于支持向量机的燃煤碳元素分析模型.通过对模型进行检验,结果表明该方法行之有效,且易于工程实现.     

基于HGWO-SVM的燃煤电站锅炉受热面积灰预测

针对燃煤电站锅炉受热面以积灰监测模型指导吹灰操作效率低的问题,建立混合灰狼算法(HGWO)优化支持向量机(SVM)的预测模型,实现对省煤器吸热量的实时预测。首先选取与省煤器吸热量高相关性的输入变量,搭建SVM预测模型;其次利用HGWO算法对SVM的核函数参量寻优,并将最优参量赋给SVM模型进行训练,完成对省煤器吸热量的预测;最后将预测结果带入热力学公式计算得到清洁因子,以表征省煤器的积灰程度。以浙江某燃煤电站660 MW锅炉机组为例,将实测数据作为样本进行训练和验证。通过与传统模型预测结果进行对比,该模型训练时间更短,预测精度更高。     

基于支持向量机的电站锅炉NOx排放软测量模型

建立NOx排放的模型是对NOx进行优化控制的基础.在分析了NOx排放量影响因素的基础上,构建了NOx排放软测量模型的结构,并基于某锅炉燃烧调整的热态试验数据,利用支持向量机这种机器学习工具,建立了NOx排放量的软测量模型,进一步应用实际运行数据对所建立的模型进行了验证.结果表明,所建立的模型具有精度高、泛化能力强、学习速度快等特点,可用于实际工程中对NOx测量和优化控制的需要.     

基于最小二乘支持向量回归机的燃煤锅炉结渣特性预测

对燃煤锅炉结渣特性建模预测并结合优化算法实现燃烧优化是降低锅炉结渣几率有效的方法。文中将煤的软化温度tST、硅铝比w(SiO2)/w(Al2O3)、碱酸比J、硅比G以及锅炉的无因次炉膛平均温度ft、无因次切圆直径fd等作为输入变量,以结渣程度作为输出,建立最小二乘支持向量回归机燃煤锅炉结渣预测模型。同时采用显微镜原理对惩罚参数g和核参数s进行寻优,快速有效地获得二者的最优组合。通过对5台锅炉结渣特性进行预测评判,结果表明此方法是合理可行的。同时依据本方法及面向对象的高级语言,开发了相应的预测评判系统。     

基于RF-GBDT的燃煤锅炉NO_x排放预测

针对某超超临界660 MW机组锅炉,建立了基于随机森林(RF)和梯度提升决策树(GBDT)算法的氮氧化物(NO_x)排放预测模型。从电厂SIS系统筛选得到历史运行数据中的稳态工况点,利用RF模型对数据特征进行筛选,并以选中特征作为输入变量建立基于GBDT的NO_x排放预测模型。与支持向量机(SVM)、RF等模型的对比表明基于RF的特征选择能提升模型性能;较于其他模型,RF-GBDT具有最高的NO_x排放预测精度。     

燃煤锅炉低NO_x燃烧技术及其试验研究

研究了煤燃烧过程中NOx的形成机理,介绍了煤燃烧生成NOx的一般控制方法及空气分级燃烧脱硝原理。通过现场改造进行试验研究,考察了采用空气分级燃烧技术降低燃煤锅炉NOx排放的实际效果及其影响因素。     

燃煤电站锅炉低NOx燃烧技术初探

简要介绍目前的低NOx控制技术,为今后该领域的技术应用和发展提出几点建议。     

基于PCA-GA-LSSVM的输电线路覆冰负荷在线预测模型

针对目前输电线路覆冰负荷预测模型存在的预测精度不足、模型参数选择随意性强、预测效率低等问题,提出了一种基于现场监测数据的输电线路覆冰负荷在线预测模型。首先基于主成分分析法(PrincipalComponent Analysis, PCA)提取微气象数据中的有效信息,并采用遗传优化算法(Genetic Algorithm, GA)对惩罚系数等模型参数进行优化确定,建立离线最小二乘支持向量机(LeastSquaresSupportVectorMachines, LS-SVM)模型。然后基于KKT条件(Karush-Kuhn-Tucker conditions)和增量在线学习算法,实现了回归函数和预测模型的在线更新。最后通过云南电网相关输电线路覆冰灾害的实例进行仿真分析。实验结果表明所提模型可有效地对现场输电线路覆冰负荷进行在线预测,单步长及多步长的预测效果均优于传统的覆冰预测模型,应用该预测模型可更好地为输变电系统的除冰和维护决策服务。     

W火焰锅炉低氮燃烧控制机理研究

针对F W技术 W火焰锅炉存在的 N Ox 排放量高的问题,分析了其炉内燃烧及 N Ox 生成特性,提出了引射回流、多点分级的低氮燃烧控制机理,并基于该控制机理对某台660 MW机组FW技术W火焰锅炉进行了低氮燃烧改造。改造后测试结果表明,对于W火焰锅炉,仅通过增设OFA系统,并不能使NOx 排放量大幅降低,应同时将拱下二次风移至拱上合适位置送入炉膛,在全炉膛实现引射回流、多点分级的低氮燃烧方式,可将N Ox 排放量降至理想水平。     

基于独立成分分析预测电站锅炉NOx排放量

为了解决燃煤电站锅炉低NO_x燃烧特性建模输入值高维数据众多,以及大样本处理造成模型运行速度慢、精度低的问题,将独立成分分析（ICA）应用到建模数据预处理领域,提出一种基于快速独立成分分析（FastICA）的BP（back propagation）神经网络建模方法,并用该方法对某220 MW热电机组NO_x排放浓度进行预测。研究结果表明：经FastICA降维预处理后所建的神经网络模型（ICA-BP）性能优于直接构建的神经网络（BP）模型;ICA-BP模型计算结果与实测结果相对误差仅约2.5%,说明ICA方法有助于实现降低维数的同时保留更多原始数据特性的目的,是系统建模数据前处理的有效工具。     

一种对冲燃烧锅炉简易深度低氮燃烧技术

通过对某600MW机组对冲燃烧锅炉燃烧器进行CFD数值计算,探讨了低氮燃烧改造的机理,模拟得到了其改造后的流场、NO浓度场、O2浓度场等。锅炉性能测试结果表明,低氮燃烧器改造后SCR入口NOx浓度比改造前降低了53.57%,锅炉效率比改造前略有提高,数值模拟对NOx生成的预测结果与实测值基本吻合,低氮燃烧器改造达到了预期目的。     

燃煤电站锅炉运行过程中NOx排放的预测方法

燃煤电站锅炉实际运行过程中,在煤质等变化时需对燃烧进行必要的调整以保持锅炉的运行性能和低的NOx排放浓度.运行人员可以根据机组的性能和运行经验对各因素变化及相应调整的影响进行评估,以确定较佳的调整方式和幅度.电厂运行过程中对锅炉NOx排放的预测控制的常用方法,主要包括基于燃烧调整试验的经验方法、基于优化控制的数学模型方...     

燃煤电站锅炉NOx排放的人工神经网络建模及优化分析

影响燃煤锅炉氮氧化物生成的因素很多且规律复杂.利用人工神经网络技术,使用某一电厂低NOx排放燃烧优化试验的数据,建立了该锅炉氮氧化物的排放模型.该模型预测精度较高、结果可信.通过建立的神经网络模型分析了配风方式的影响.结果表明:缩腰型配风方式较佳,而倒宝塔型配风方式优于正宝塔型配风方式.建立的神经网络模型可以为燃煤锅炉通过优化燃烧降低NOx排放提供理论指导.     

运行氧量对700MW四角切圆锅炉低NO_x燃烧特性的影响

对一台700 MW四角切圆煤粉锅炉不同运行氧量时的炉内流动、燃烧、传热与污染物排放特性开展了数值模拟研究,数值模拟结果与测量值较符合。研究结果表明:运行氧量降低,煤粉燃尽被延迟,炉膛火焰中心上移,屏底烟气温度上升,主、再热蒸汽温度上升,且主蒸汽与再热蒸汽的温度偏差减小;变氧量运行没有改变主燃区的强还原性气氛,运行氧量降低时,炉膛出口NOx排放量明显减少;排烟热损失和风机电耗降低,其对机组经济性的影响大于机械和化学不完全燃烧热损失略微增加的影响,机组供电煤耗降低。