基于GMDH的电厂烟气含氧量软测量

烟气含氧量是评价火电厂锅炉燃烧好坏的一项重要指标,所以准确的测量尤为重要。本文主要研究内容是利用软测量技术对电厂烟气含氧量进行仿真测量,所采用的软测量建模方法为数据成组处理法(Group method of data handling,GMDH),利用从华润某电厂300MW机组得到的实际运行数据建立模型,并与BP神经网络所得预测结果进行对比。仿真结果表明:该方法能够较准确的对火电厂烟气含氧量进行预测。     

基于支持向量机的火电厂烟气含氧量软测量

针对火电厂烟气含氧量的测量,提出了一种基于支持向量机的软测量建模方法,实验证明,该方法比较传统的氧量分析仪和RBF神经网络软测量均有着明显的优势,对于实现火电厂经济燃烧有着重大的意义.     

一种基于直接广义预测的烟气含氧量软测量方法研究

针对工业锅炉烟气含氧量的测量,文章给出了一种基于直接广义预测算法的烟气含氧量软测量方法,运用该方法能够客观反映锅炉燃烧过程中任何时段的真实情况,提高烟气含氧量的测量精度,优化锅炉燃烧控制系数的性能.利用现场实际数据对该方法进行了仿真验证,仿真结果果表明了该软测量方法的有效性.     

基于PSO-Elman模型的火电厂烟气含氧量预测

针对火电厂烟气含氧量测量精度较低、测量成本较大等问题,提出基于PSO-Elman网络模型的烟气含氧量预测方法。选择合理的相关辅助变量,引入Elman神经网络建立辅助变量与烟气含氧量的关系模型;利用PSO对Elman中所有的权值、阈值进行寻优,将其最优权值和阈值作为初值赋给Elman;经过训练,建立基于PSO-Elman模型的预测模型,完成火电厂烟气含氧量的软测量。通过仿真,与Elman网络和LSSVM模型的预测结果作对比,所提模型具有较高的预测精度和良好的泛化能力。     

基于自适应多目标模糊聚类的多模型软测量

针对复杂非线性系统单模型软测量存在建模精度低、模型泛化能力差的问题,提出一种采用自适应多目标模糊聚类的多模型高斯过程回归(GPR)软测量建模方法。首先使用自适应多目标聚类方法自动确定聚类个数并得到最优数据子集,避免了聚类个数不易人为给定的问题;然后对各数据子集分别建立GPR子模型,最后采用子模型加权融合方法得到最终的预测结果。使用火电厂历史运行数据建立烟气含氧量软测量模型验证该方法,仿真结果表明,该方法可以提高软测量模型精度,提升模型泛化能力。     

烟气含氧量软测量方法研究

针对火电厂烟气含氧量测量过程中存在的一些问题,分析了氧化锆氧分析器运行中的主要影响因素。软测量技术为烟气含氧量提供了新的测量手段。给出了常见的烟气含氧量软测量建模方法,并且重点分析了软测量建模过程中辅助变量的选取与处理、样本的选择与处理、主导变量的校准以及模型的更新校正等关键技术。分析表明,尽管软测量模型具有较高的精度和动态响应速度,但是现有的研究并不能完全解决直接测量结果误差大、滞后等问题。由于软测量模型以硬件测量作为参考,因此应首先考虑从硬件方面提升测量的精准度和响应速度。     

氧气传感器及其在火电厂的应用

文中阐述了氧气传感器的基本测量原理,介绍了氧气传感器在火电厂的应用,讨论了烟气含氧量的软测量。     

催化剂颗粒浓度在线检测系统的研究与开发

基于Mie光散射理论,开发了石油炼化装置烟气催化剂颗粒浓度在线检测系统,采用了基于最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)的软测量技术.利用LS-SVM优良的非线性映射和强大的泛化能力,建立了颗粒浓度的软测量模型,通过LS-SVM的学习和支持向量的自适应更新,实现催化剂颗粒浓度的最佳估计.仿真和实际运行结果表明所开发的监测系统可对烟气催化剂颗粒浓度进行有效测量,其测量精度比经验公式提高4.2倍.     

基于BP网络的火电厂煤仓煤位高度的软测量

针对某火电厂的煤仓煤位高度的检测问题，提出了一种基于BP神经网络的软测量方法，并且进行了建模仿真验证，现场实测数据的仿真验证结果表明软测量方法的有效性。     

基于改进LS-SVM的制粉出力软测量建模

针对火电厂双进双出钢球磨煤机制粉出力较难直接测量的问题,拟建立其最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型实现软测量.由于LS-SVM算法缺乏“稀疏性”,采用经Remez算法优化后的FIR数字滤波器与LS-SVM相结合,形成一种新的软测量建模方法——FIR-LSS-VM.仿真结果表明,经Remez优化后的FIR滤波效果更好.将该软测量方法应用于火电厂双进双出钢球磨煤机直吹式制粉系统,通过现场实验对比可知,改进的软测量模型学习速度较快且误差较小,更加适用于在线学习.     

低阻TiO_2基三甲胺气体传感器性能分析

按旁热式结构采用以TiO2为基质对InSb2O3Nb2O5氧化物不同的重量比去掺杂研制成的三甲胺(TMA)气体传感器,大幅度降低了加热功率和其在空气中的阻值,器件对响应TMA气体具有灵敏度高、响应时间快、恢复时间短、长期稳定等特点,对干扰气体NH3具有良好的选择性。     

300MW机组烟气脱硫控制系统设计

为提高火电厂烟气脱硫控制水平,提高环保性能,减轻工人劳动强度,提高劳动生产率,烟气脱硫控制系统的设计已成为自动化专业领域中一项重要内容.本文以山西右玉发电厂2×300MW机组烟气脱硫工程为例,根据石灰石-石膏湿法烟气脱硫的工艺要求,采用新华的XDPS400系统,设计了一套烟气脱硫控制系统.重点介绍了其FGD-DCS系统...     

贵州火电厂SCR脱硝运行情况分析

贵州火电目前主要燃用高硫份、高灰份煤,主要采用SCR脱硝技术,少部分电厂采用SCR+SNCR脱硝技术,在实际运行过程中出现了烟风系统积灰、空气预热器堵塞、脱硝催化剂损坏等问题,给正常生产运行带来很多安全隐患,影响机组安全、经济运行。为解决贵州省最近几年SCR脱硝技术运行中出现的问题,从原理上分析在高硫分、高灰分烟气环境下,因烟气系统各段堵灰,容易造成逃逸氨量大,硫酸氢氨堵塞的原因。通过总结近几年贵州各火力发电厂脱硝系统的治理经验,提出解决火电厂脱硝问题的关键,是通过调整烟气流场均匀性和喷氨均匀性来降低脱硝氨耗量,提出脱硝催化剂管理,热控元件维护的方法,锅炉长周期运行时可采用提高冷端综合温度,空预器冲洗、热分解等措施。     

基于改进SMO算法的热工参数灰色软测量建模

介绍了适宜支持向量机处理大规模数据回归问题的序列最小优化（SMO）学习算法,针对SVR进行二次规划处理大规模数据时计算复杂度高和学习机参数选择方法复杂的问题,从算法结构和参数选择两个方面对SMO算法进行了改进,使运算速度和建模效率得到了进一步提高。结合灰色理论进行辅助变量选取,并应用改进的SMO算法建立了火电厂烟气含氧量软仪表,通过电厂的实测历史数据仿真表明,改进的算法较传统的SMO算法在计算速度和性能上有较大提高,建立的软仪表模型具有更高的精度,能满足应用要求。     

烟气脱硫过程在线监控系统设计与应用

基于某热电厂烟气在线监测系统现状,以热电厂锅炉烟气脱硫过程为对象,构建稳定可靠的企业污染物过程在线监控系统和环保状态监测网络,同时完成对远端脱硫设备状态在线监测与远程控制,完整地掌握系统的烟气排放对环境质量影响的动态变化,为上级环保部门决策提供依据。系统已经成功应用,运行效果良好,具有推广价值。     

超细MgFe_2O_4复合氧化物的气敏性能研究

以FeSO4·7H2O和MgCl2·6H2O为材料,用新型化学共沉淀法制备了纳米尺寸的复合金属氧化物MgFe2O4粉体。将样品做成厚膜型气敏元件,测定了其对乙醇、甲醛、丙酮、甲苯、苯氨气、石油醚等还原(可燃)性气体的气敏特性。测试显示:700℃下,热处理1h,所得纳米微粉制作的元件在300℃工作温度下对丙酮有较高灵敏度和良好的选择性,并对气敏机理给予了解释。     

关于烟气在线监测装置SO2周期性异常的分析与处理

本文针对目前电厂脱硫烟气连续排放监测系统（CEMS）中SO2数据周期性波动,通过对历史数据曲线分析排查,发现取样探头温控仪故障导致取样探头加热器无法加热,烟气中水分遇冷凝结在管壁,管壁中的水分平时吸收烟气中的SO2,导致测量值偏低,待水珠汇聚变大流入下面带加热的取样管中后,水中溶解SO2的集中释放,导致数据在短期急剧上升,蒸发释放完后回归到原来的水平,形成这样一个周期性吸收和集中释放的过程。可见烟气取样管道温度保护环节在烟气测量中的作用非常重要。