循环流化床锅炉床温动态模型

循环流化床(CFB)锅炉燃烧技术具有燃料成本低、适应性强、燃烧效率高等优点,但其燃烧模型变量多且关系复杂。床温作为CFB锅炉燃烧过程中特有的参数受多重因素的影响,难以控制。本文分析了CFB锅炉床温的影响因素,并通过机理分析其动态过程,建立了床温动态控制模型,其中CFB锅炉床温模型参数通过电厂试验和运行数据辨识得出。将该床温模型应用于某300 MW机组CFB锅炉,结果表明该床温模型具有很好的适应性,且模型辨识精确度较高,可用于实际工业电厂。     

310t/h CFB锅炉燃烧系统基于PRBS的模型辨识

针对CFB锅炉燃烧系统动态特性的复杂性,提出采用伪随机二进制信号为输入信号的方法,通过计算机编写数据处理和系统辨识程序,并以310 t/hCFB锅炉的现场试验数据为基础,对CFB锅炉燃烧系统动态特性进行辨识建模。该模型各项指标均验证了方法的有效性,为CFB锅炉控制系统的调优和先进控制的实施提供依据。     

掺烧煤泥循环流化床锅炉床温动态建模

煤泥是煤炭洗选加工后的废弃物,具有高黏度、高含水量、低发热量等特性。而循环流化床(CFB)作为一种清洁高效的燃烧技术,是处理煤泥的一条有效途径。床温是CFB锅炉燃烧系统的重要参数,掺烧煤泥会导致CFB锅炉床温降低,加剧床温在边界值的波动性,影响机组的安全稳定运行。对此本文以历史运行数据为基础,采用最小二乘支持向量机(LSSVM)动态建模算法建立以给煤量、煤泥量、一次风量、二次风量、外置床阀门开度和入炉石灰石量为输入变量,锅炉床温为输出变量的掺烧煤泥CFB锅炉床温动态模型,并对模型进行了仿真验证。结果表明,该模型准确度高,实时性好,可用于床温在线预测。     

循环流化床锅炉床温的传递函数智能建模方法

通过研究循环流化床锅炉燃烧系统的机理和非参数建模方法,基于对循环流化态燃烧机理的认知,给出模型辨识的数据选择标准;挖掘机组运行的历史数据,提出了利用群体智能寻优算法进行燃料量与床温之间传递函数的参数辨识方法,并给出了快速仿真的公式以及一类单输入单输出系统的辨识结果和验证方法。所建立的传递函数模型完全能够表征具体某台循环流化床锅炉热工特性,为后续的控制逻辑和控制器的优化提供了数学依据。     

循环流化床垃圾焚烧锅炉床温建模

床温对循环流化床(CFB)锅炉的安全、环保、经济运行具有重要影响。本文利用自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)的非线性动力学特性、自学习能力和泛化能力,对某台650t/d CFB生活垃圾焚烧锅炉设计了床温预测模型;根据该锅炉的工艺特点,选择模型的输入变量,然后利用减法聚类算法对历史过程数据进行分析,自适应地确定初始模糊规则和模糊神经网络的初始结构参数;再结合最小二乘估计法和误差反向传播算法对模糊神经网络的参数进行学习,构建自适应神经模糊推理系统,完成CFB生活垃圾焚烧锅炉床温智能建模。与多元线性回归模型、BP神经网络模型以及支持向量机模型的床温预测结果对比表明,本文建立的模型预测精度更高,对锅炉的运行和控制具有指导作用。     

热工多变量系统的闭环辨识方法研究与仿真

分析了基于主元分析的子空间算法,并结合热工系统的特点,将其应用到热工多变量系统的闭环辨识中.以某电厂1号超临界直流锅炉为例,采用现场数据进行辨识,建立了100%工况下的动态模型.最后对模型进行了仿真研究,仿真结果与直流锅炉机理变化趋势较为一致,从而证明了子空间方法在热工系统闭环辨识中应用的有效性.     

循环流化床锅炉燃烧工况考评分析

运行参数解耦困难是循环流化床(CFB)锅炉燃烧自动控制难以投运的关键.以唐山东方发电有限公司(简称东方电厂)1号CFB锅炉为例,通过分析燃烧变量参数的耦合关系及控制策略,建立了CFB锅炉热效率计算模型和控制参数多项式耦合模型,并利用热效率模型对CFB锅炉变工况运行参数筛选,获得各运行负荷高效率控制方案;利用多项式模型对运行参数进一步耦合解析,获得机组负荷与给煤量、平均床温和一、二次风配比等参数的函数关系,并利用此关系式编制了考评计算程序,实时获得锅炉变工况条件下燃烧变量参数目标值.研究结果可为CFB锅炉实现燃烧自动控制提供技术参考.     

1000MW超超临界锅炉燃烧系统建模

为了提高大型超超临界锅炉的控制水平,最首要的工作就是要了解锅炉的燃烧系统热工特性并在此基础上建立适用于控制器设计的模型。针对传统传递函数模型精确度不高的问题,分析了目前超超临界锅炉燃烧系统的特点,挖掘机组已有的运行数据,总结了数据选取经验和数据预处理方法,利用群智能寻优算法进行传递函数参数辨识,进而得到燃烧系统的线性传递函数模型,使燃烧系统的大惯性特性定量化。给出了炉膛负压控制系统双输入单输出模型的辨识结果并给予验证。得到的传递函数为燃烧系统的自动控制系统设计与优化提供了参考。     

变量选择与支持向量机相结合的SO_2排放特性建模

燃煤电站锅炉SO_2排放是大气污染的主要来源之一,建立有效的SO_2排放预测模型有利于解决循环流化床(CFB)锅炉因炉内脱硫不稳定导致脱硫塔脱硫不及时而引起的SO_2排放超标的问题。SO_2的排放特性受众多热工参数影响,且各参数间存在相关性与耦合性,对此本文提出一种基于变量选择与支持向量机(SVM)的SO_2排放预测模型。基于某300 MW CFB锅炉现场运行数据,采用BP神经网络降低输入变量的维度与复杂度,将筛选后的输入变量作为BP-SVM模型的输入,采用K-折交叉验证的方法通过网格搜索确定最优模型参数,建立SO_2排放BP-SVM模型。将BP-SVM模型与未经变量选择的SVM模型对比分析,结果表明经过变量选择后的BP-SVM模型可以有效降低模型复杂度,提高模型泛化能力。     

循环流化床锅炉床温动态模型

循环流化床(CFB)锅炉的结构和控制系统与煤粉炉差异较大,最明显的区别在于床温控制。通过分析床温动态过程,定义了输入量的动态阶,利用最小二乘支持向量机(LSSVM)算法实时预测动态床温,采用遗传算法(GA)对不同负荷段下模型最佳输入动态阶组进行离线寻优,同时,更新LSSVM输入阶,保证准确性和有效性。由此建立GA-LSSVM床温动态模型。基于机组运行的实际数据,对所建模型进行仿真验证,结果表明模型具有较高精度,实时性强,能达到预测动态床温的目的。此外,通过模型仿真验证了不同负荷段下CFB锅炉床温动态性的差异,揭示了床温响应与锅炉蓄热、惯性的联系。     

利用一次调频扰动计算火电机组锅炉蓄热系数

锅炉蓄热系数是火电机组负荷-压力被控对象中一个关键动态参数,准确估计出其大小能够为优化协调控制系统提供重要支持。依据对象负荷-压力简化非线性动态模型构建炉跟机方式的协调控制系统,从时域及频域角度分析其闭环响应特性,发现汽轮机调节门输入与燃料量输入对机前压力和发电负荷输出响应的时间及频率存在较大差异,可认为在小时间尺度范围内机前压力和发电负荷仅受汽轮机调节门输入的影响。因此可利用短周期的一次调频扰动工况下的数据辨识锅炉蓄热系数,准确度与汽轮机调节门开度扰动试验相当。通过某330 MW机组数据辨识及现场调试,证明以上方案可行。     

多变量汽温模糊预测控制

针对火电厂锅炉汽温对象具有大迟延、非线性时变的特性,提出一种基于T-S模糊模型的多输入多输出(MIMO)预测控制策略.将MIMO系统分解为多个多输入单输出(MISO)系统,利用T-S模糊模型描述对象的动态特性,模糊规则将非线性对象划分为多个局部子线性模型,并用加权最小二乘法辨识其参数,然后用预测函数原理设计控制器.为提高预测控制性能,采用多步线性化模型构成多步预报器.仿真结果表明对于MIMO系统的长期预报和控制,多步线性化模型预测控制性能优于单步线性化模型预测控制性能.     

基于动态拉力与倾角的输电线路覆冰过程辨识与建模

输电线路覆冰会严重影响电网的安全稳定运行,因此准确地监测线路覆冰情况对电力系统的安全运行具有重要作用。针对目前基于动态拉力与倾角的架空输电线路覆冰力学模型对现场线路覆冰的监测还有一定误差,提出了以导线动态拉力、倾角为输入,等值覆冰厚度为输出的多输入单输出耐张塔覆冰监测模型。采用系统辨识的方法,利用便于工程实践的Matlab系统辨识工具箱辨识与建模出最终模型。研究表明,最终辨识得到的模型满足实际现场情况,能准确地监测输电线路的覆冰过程情况,并为线路覆冰监测提出了一种新思路。     

循环流化床锅炉NOx排放特性的试验研究

为研究循环流化床（CFB）锅炉NOx的排放特性,进行2部分试验,一方面调整CFB锅炉的给煤量及风量,分别将锅炉各工况的负荷稳定在60%、80%及100%下运行,记录并分析试验数据;另一方面维持CFB锅炉在100%负荷,通过改变总风量的大小及配比,分别将锅炉各工况的运行床温稳定在830℃、880℃和930℃,记录并分析试验数据。随着CFB锅炉负荷的增加,运行床温、风煤比及NOx的排放浓度均逐渐增大。当CFB锅炉的的负荷维持不变时,随着运行床温的逐渐增大,风煤比逐渐减小,NOx排放浓度逐渐增大。CFB锅炉运行床温对NOx排放特性的影响大于锅炉风煤比的影响。     

410t/h CFB锅炉传热系数试验研究

分析了高坝发电厂410t/h循环流化床（CFB）锅炉的大量运行和试验数据，以及锅炉负荷率，炉膛气速，床压，床温等主要运行参数对炉膛受热面平传热系数的影响及相互之间的关系。得出了一些比较有规律性的结果，这些结果对于CFB锅炉的设计，研究及运行具有较高的参考价值。     

电厂热工过程ARMA多参数辨识模型及应用

介绍有自回归滑动平均（ＡＲＭＡ）模型形式表示复杂的电厂热工过程的方法,其采用了样本自协方差函数和自相关函数估计模型参数。这种方法可用于多输入多输出过程众多参数离线辨识,属灰色系统辨识方法的一种。此法对多输入的对象辨识准确可靠,稍加修改,即可用于在线辨识。     

含有非线性环节的发电机励磁系统参数辨识

提出了一种基于遗传算法的励磁系统参数辨识方法,通过建立待辨识励磁系统的传递函数 结构模型,以励磁系统的实际输入作为模型的输入,以实际励磁系统和模型的输出误差最小作为目 标,利用遗传算法对模型参数进行优化调整,最终得到满足误差要求的励磁系统参数。该方法的优 点在于解决了目前电力系统中常用的辨识方法无法对非线性环节进行有效辨识的问题;且根据输 入输出采样数据直接在时域上进行参数辨识,方法简便,直接得到传递函数框图环节参数,无需转 换。在MATLAB下的数字仿真和现场试验结果均表明,该算法能较精确地辨识出包括非线性环 节在内的励磁系统模型各个环节的参数。     

300MW机组循环流化床锅炉外置床运行特性试验

在测量某台燃用贫煤的300 MW机组循环流化床(CFB)锅炉外置床热力参数及烟气成分基础上,对大型CFB锅炉外置床运行特性进行了试验研究。结果表明:燃烧贫煤的CFB锅炉外置床内存在燃烧现象;不同类型的外置床内吸热份额、燃烧释放热量及流经外置床的循环灰流量不同;通过建立外置床平衡方程或者直接测量外置床烟气成分均可获得满足工程精度的外置床内燃烧释放热量。该研究结果可为超(超)临界CFB锅炉外置床设计与运行提供参考。     

超临界CFB锅炉受热面吸热分配特性对比研究

针对两台不同锅炉结构的现役超临界循环流化床(CFB)锅炉,采用实炉测试的方法,对比研究了有无带外置床对超临界CFB锅炉受热面布置与吸热分配特性、炉内温度分布的影响。结果表明,不同锅炉结构的超临界CFB锅炉运行良好;在汽水不同阶段的吸热比例基本相同,尾部烟道吸热份额也相同,约为36%;当超临界CFB锅炉带外置床,外置床吸热份额为17.6%;外置床在超超临界CFB锅炉维持低负荷主再热汽温方面有明显作用,受热面布置更加灵活。     

300MW机组单床、双床CFB锅炉布置方式及运行调整方式对比

对内蒙古京泰发电有限责任公司的单床CFB锅炉与神华神东电力萨拉齐发电厂双床CFB锅炉进行比较.2种锅炉在燃烧室布置、给煤系统及排渣系统布置、返料器布置方式上有较大区别.单床CFB锅炉在运行中应做到以下几点:保证高负荷时床温维持在890～920℃,建立良好的锅炉物料内外循环环境,调整好入炉煤粒径及选用煤种应尽可能接近设计值等.双床CFB锅炉除了遵循单床CFB锅炉的调整方式,还需尽量维持两侧燃烧室床温一致、床料高度相同及给煤量、流化风量相同等,否则会出现翻床现象.总体来说,双床CFB锅炉较单床CFB锅炉的燃烧效率高,值得推广应用,但易出现的翻床问题,还有待进一步探讨解决.