模糊综合评判模型预测电站燃煤结渣特性的研究

基于最大隶属度原则,采用常规煤质结渣特性指标以及炉膛运行参数组成的"6指标法"对模糊理论预测燃煤结渣的4种常用模型进行了分析和检验.分析发现,4种模型都具有较好的预测效果,但相比而言,具有"主因素决定型"特征的模型由于过于强调单一指标的作用效果,在评判过程中容易陷于局部最大修正隶属度的误区,从而导致对结渣倾向性不明显样本预测的失效.考虑各因素影响的综合评判方法则避开了这一误区,在整体预测效果上获得了更高的准确度.     

电站锅炉结渣倾向性模糊综合评判

基于模糊数学原理,以分辨率较高的7个指标包括煤灰软化温度t2,煤灰硅比G,煤灰硅铝比SiO2/Al2O3,煤灰碱/酸比B/A,无因次炉膛最高温度t,无因次实际切圆直径d及综合指数R构成评判因素集。对取自6个电厂的煤灰的结渣程度进行了综合判断,并将其结果与实际结渣情况进行了对比,以验证模型的可靠性。     

电站锅炉用煤常规结渣指标的模糊综合评判

运用常规结渣指标在判别电站锅炉用煤结渣特性时存在着较强的主观性,导致判别结果分歧较大.为此,提出了常规结渣指标的模糊综合评判方法,并将之用于8个煤种的结渣特性判别,所得评判结果与实际结渣状况相符.文中还强调了隶属函数的建立及权重集的选择对模糊综合评判的影响.     

多种模糊综合评判模型在燃煤结渣特性判别上的应用

应用模糊数学方法对燃煤结渣特性加以评判有助于提高判别准确率。本文主要探讨了四种模糊综合评判模型在燃煤结渣特性判别上的应用。在所示例子中，模型M（A，V）的准确率最高。     

电站燃煤锅炉结渣特性的试验研究

利用煤粉燃烧试验台试煤样的方法模拟实际锅炉的工况为某电厂３００ＭＷ机组锅炉做结渣试验,此方法能准确地预示实际锅炉的结渣趋势,为锅炉的设计提供可靠的技术依据。     

电站燃煤结渣特性的模糊模式识别

目前国内外普遍采用的单一煤灰结渣特性指标分辨率较低,有时甚至出现按某一准则判别的结果与实际结渣程度相矛盾的情况。本文运用模糊数学的方法对电站燃煤的结渣特性进行了模式识别,用以综合判定燃煤的结渣性能,可作为锅炉运行和设计部门预测炉内结渣程度的依据。     

一种评判燃煤锅炉结渣特性的新方法

将 Vague 集理论引入燃煤锅炉结渣的评判中,同时采用距离意义下相似度量新方法对 4台运行锅炉进行了评判.结果表明:这种新的锅炉评判方法是合理可行的,与通常模式识别方法相比,此方法所得数据结果能使现场运行人员较容易得出当前运行锅炉的结渣状况,并能较好地消除干扰因素的影响.另外,笔者开发的在线评判系统不仅能对锅炉结渣状况进行实时监视,而且还具有扩充样本锅炉数据库和对数据结果进行有效处理的功能.     

电站燃煤锅炉防止炉膛结渣的探讨

主要分析电站燃煤锅炉炉膛结渣的成因及预防措施,通过结构优化设计,采取合理的运行操作方法来组织良好的燃烧工况,可避免发生炉膛结渣。     

燃用混煤电站锅炉结渣原因分析及结渣趋势的模糊预测

针对电站燃用两种或两种以上的不同性能煤种掺配的混煤这一问题,分析了混煤结渣的原因,并运用模糊聚类分析法对混煤的结渣趋势进行了预测,在此基础上提出了相应的防治方法和措施。     

废液水煤浆和精煤水煤浆结渣倾向性模糊综合评判及试验研究

基本模糊数学原理,以分辨率较高的5个指标(软化温度t2、硅比G、硅铝比SiO2/Al2O3、碱酸比B/A和综合指数R)构成评判因素集,对淮化废液水煤浆和新汶精煤水煤浆进行结渣倾向预测,所得结果与工业试验结果相一致,从而证实了评判结果的可靠性。     

基于模糊神经网络的电站燃煤锅炉结渣预测

综合运用模糊数学和神经网络知识构建了一个模糊神经网络模型,用以预测电站燃煤锅炉的结渣特性．通过引入反映煤灰特性的4个常用指标以及反映锅炉运行情况的两个指标,使所建模型综合考虑了煤灰特性和锅炉运行因素对结渣的影响．以实际电厂燃煤锅炉为样本,基于改进的BP(back-propagation)算法对网络模型进行了训练．为验证模型的准确性,对7台电站燃煤锅炉的结渣特性进行预测,并将该模型与只考虑煤灰特性指标的常规 BP网络模型进行比较．验证结果表明,模糊神经网络模型的预测结果与实际相符,效果优于常规BP网络模型．     

沧东电厂660MW超临界锅炉结焦特性分析

介绍沧东电厂660 MW超临界锅炉试运期间结焦的情况,分析了结焦的原因,并经投运后的运行实践,提出了防止结焦的相应措施.对同类型锅炉燃烧调整有着一定的参考价值.     

基于模糊C均值聚类和支持向量机算法的燃煤锅炉结渣特性预测

应用基于模糊C均值聚类算法预处理的支持向量机算法对锅炉结渣特性进行预测建模,将煤的软化温度、碱酸比、硅铝比和硅比以及无因次炉膛烟气平均温度和无因次实际切圆直径作为模型的输入变量,结渣程度作为输出变量,利用优化后的模型对10台锅炉的结渣特性进行评判.结果表明:该模型能够减小训练样本的过拟合度,具有较强的泛化能力;本试验中FCM-SVM预测模型预测结果的正确率为100%,可以实现对锅炉结渣特性的精确预测.     

达拉特发电厂 3号锅炉炉膛结渣的研究

以内蒙古达拉特发电厂3号锅炉为研究对象，分析锅炉在设计煤种下锅炉高负荷运行时，投用不同层燃烧器和燃煤量，锅炉各区段烟温炉膛断面热负荷的分布情况，找出结渣部位，提出减少结渣的措施。     

基于退火支持向量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,并利用模拟退火算法对支持向量机模型参数进行了优化,最终获得最优参数组合。模型将煤的软化温度tSt、硅铝比w(SiO2)/w(A12O3)、碱酸比J和硅比G以及锅炉的无因次切圆直径t和无因次实际切圆直径d作为输入变量,以结渣程度作为输出,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,有14个正确,评判准确率为93.33%,由此表明此方法是合理有效的。同时为了配合该模型,采用高级语言编程开发出了相应的预测评判系统。     

锅炉改造对结渣的影响

本文阐述了锅炉改造后一些不合理结构对结渣的影响。由于锅炉运行参数与设计值的差异 ,某些电站针对锅炉出现问题进行了改造。由于考虑不全面 ,改造后导致了锅炉结渣 ,影响了锅炉的安全经济运行。本文从锅炉改造方面分析了结渣的因素 ,提出了预防结渣的措施