CFB锅炉动态特性与负荷和煤质的关系研究

在已有循环流化床锅炉燃烧、流动和换热的机理模型的基础上，进行了改进，建立了一个模拟循环流化床锅炉动态特性的综合数学模型。将上述模型应用于南京金陵石化热电厂220t/h循环流化床锅炉的动态特性仿真，仿真结果与实际运行数据平均误差小于4%，表明了上述模型的合理性和准确性。在对循环流化床锅炉进行了给煤量扰动、一次风量扰动仿真基础上，分析了床温、主汽流量、主汽温和主汽压对各调节量的关系。论文定义了3种煤种燃烧特性指标，对煤质进行量化，并根据仿真结果，得出了循环流化床锅炉各被调量的动态特性参数与负荷和煤种燃烧性能指标的关系，从而可根据当前负荷和煤质预测锅炉的动态特性。 关键词：循环流化床锅炉；动态特性；仿真；变工况试验     

基于水分和当量电负荷双特征的锅炉煤质在线监测技术研究

根据配置中速磨煤机制粉系统机组的特点,建立基于制粉系统热平衡原理的原煤水分在线计算模型,同时依据每台磨煤机煤量变化、机组负荷变化及锅炉蓄热变化的相关性建立原煤当量电负荷计算模型。通过水分和当量电负荷两个特征量建立和检索煤质数据库可实现锅炉运行煤质在线监测。研究结果表明,模型计算结果合理,具有较好的稳定性和分辨率,可以监测煤质变化情况,指导锅炉燃烧优化运行。     

煤质低位发热量软测量技术原理及应用

基于煤质燃烧机理和能量守恒、物料守恒定律,提出一种锅炉入炉煤低位发热量的实时在线监测模型,该模型基于能量守恒和物料守恒原理,利用锅炉磨煤机进出口参数以及排烟气体成分等参数,实现煤质低位发热量实时监测,并结合实际工程,将入炉煤低位发热量引入机组协调控制系统,从而实现机组煤质自适应控制.     

CFB锅炉燃烧调整参量耦合特性研究

针对唐山开滦东方发电有限公司490 t/h CFB锅炉启动调试过程,对影响锅炉燃烧的煤质、给煤量、床温、床压、返料量、风量等可调整参量进行了分析,并对机组从75 MW升至136 MW负荷过程中各参变量之间的耦合特性进行了研究。     

基于数据融合的氧量软测量研究

文中介绍了一种实现锅炉尾烟含氧量软测量的方法。烟气含氧量主要受煤质变化、锅炉漏风、未完全燃烧等因素的影响。考虑到风量和给煤量的测量精度问题，文中采用燃烧机理分析以及统计分析方法，首先建立风量和给煤量的软测量模型。采用多传感器数据融合方法，并加以煤质校正等处理，得到一个完整的氧量软测量模型。通过仿真验证，建立的氧量软测量模型能较好的反映烟气含氧量的变化。     

循环流化床燃煤锅炉炉内密相区动态特性改进模型

提出了基于稳态平衡的循环流化床锅炉密相区燃烧动态特性的算法,改进了以往动态模型存在的不完善之处。该模型可以方便合理地考虑宽筛分原煤颗粒加热升温所造成的时间迟延、挥发分释放和着火、焦炭燃烧等物理与化学过程,计算出在给煤扰动发生后密相区热量及床温的变化。给出并比较了某热电厂国产220t／h循环流化床锅炉给煤量扰动的床温实测运行数据和动态特性预测结果。     

1025t/h贫煤锅炉改烧烟煤的技术应用及节能减排效果

某厂1 025t/h直流锅炉原设计煤种为贫煤,近年来由于入炉煤质与设计煤质差距很大,导致锅炉效率低、水冷壁高温腐蚀、NOx排放高、设备不安全等一系列问题.为此,锅炉设计煤种由贫煤改为烟煤,制粉系统和燃烧系统也进行了适应性改造.改造后锅炉效率提高,NOx排放水平大幅降低,同时消除了高温腐蚀隐患.     

华能榆电300MW机组贫煤锅炉稳定运行的措施

华能榆社电厂二期工程300 MW机组选用了贫煤锅炉,以较难燃烧的贫煤做为燃料。本文介绍了WG1053/17.5-2型自然循环贫煤锅炉,提出了针对贫煤的煤质特性,为保证锅炉的安全稳定燃烧及运行而采取的一系列的措施。     

煤质变化对锅炉燃烧调整的影响及运行对策

1引言 由于煤炭市场的变化，电厂来煤渠道的多样性，使煤种煤质变化较大，造成煤质严重偏离锅炉设计值。煤质偏差大给锅炉燃烧带来许多不利影响，在不能改变来煤现状的情况下，电厂锅炉专业要做的主要工作就是及时了解煤质数据的变化情况，进行针对性的调整来保证锅炉的安全经济运行。如何分析调整是摆在锅炉专业人员面前的首要工作。     

炉前煤质（Fz值）快速分析仪的原理

基于煤燃烧特性的宏观通用规律，研制了一种能快速测量煤的分析基值，并据此算得Ｆｚ值，它是表征煤质优劣的一个无因次量。从而可向司炉及时提供所用煤质的信息，以采取相应的措施，避免因煤质变差而引起炉膛灭火，可提高锅炉运行的安全性。     

HG-1025/18.2-YM6型锅炉频繁熄火问题分析

由于目前很多电厂锅炉的实际燃用煤种均不同程度地偏离设计值，使锅炉运行的安全性和经济性受到影响，对某电厂一台HG-1025/18．2-YM6型锅炉在煤质变化后频繁熄火的原因进行了详细分析，指出不合理的燃烧器结构和不恰当的二次风配风方式的叠加是造成该型锅炉在煤质变化后燃烧不稳、频繁熄火的主要原因。为此，从运行角度对锅炉进行了燃烧优化调控．提出了一套全新的二次风配风方式：对下层燃烧器进行了改造．通过增加浓淡一次风喷口的相对距离．减薄腰部风喷口的尺寸．使燃烧器的回流区更加稳定，稳燃能力进一步提高。项目实施后取得了理想的效果，锅炉运行至今未再出现因燃烧不稳造成的熄火停炉事故。     

单一电能质量扰动的分类识别研究

电能质量扰动的分类识别对电能质量综合治理具有重要意义,为此提出了一种基于粒子群优化极限学习机的电能质量扰动分类新方法。利用小波变换将扰动信号做10层分解,提取有效区分扰动信号类型层数的能量差、能量差平均值及能量差的标准差作为特征向量,并将扰动信号与正常信号的均方根作为补充,减少输入向量维度。提出采用极限学习机训练误差作为粒子群的适应度函数来优化隐含层神经元个数,在提升分类速度的基础上保持较高的分类精度。经仿真验证表明,该方法能够准确有效地识别常见的7种扰动类型,相比于传统的BP神经网络具有较高的分类速度。     

检测电压瞬时脉冲扰动的小波-神经网络新方法

对动态电能质量暂态扰动中的电压瞬时脉冲扰动进行了分析，提出了一种基于小波-神经网络的电压瞬时脉冲扰动识别的新方法。首先讨论了电压瞬时脉冲扰动产生的原因，用PSCAD/EMTDC软件包实现电压瞬时脉冲扰动的暂态仿真。然后，选用db4小波并将扰动波形进行4尺度的小波分解，以分解后各层的能量作为3层概率神经网络（PNN）的输入特征矢量，从而正确地把雷击和开关动作造成的扰动区分开。仿真结果表明，与传统的基于电压幅值/有效值的扰动识别方法相比，该方法不但能正确区分各种扰动，且能对不同原因造成的扰动进行正确分类。     

大型燃煤发电机组煤质实时校正方法

大型火电机组目前面临着煤质多变的问题,煤质的大范围实时变化会影响锅炉燃烧控制系统的稳定性和经济性。提出了一种实时的煤质校正方法,通过定义煤质做功能力系数来构造煤质校正系数,引入燃料控制系统,实时修正入炉燃料测量值,改善控制系统动态品质。方法采用负荷、燃料量和发电煤耗等参数进行实时计算,简单易行,便于组态。通过数据验证和控制仿真验证了煤质校正的准确性和有效性。     

基于卡尔曼滤波和深度置信网络的复合电能质量扰动分类

针对实际电能质量扰动数据大、识别多重扰动精度不高的问题,提出了一种基于自适应最大似然卡尔曼滤波和深度置信网络相结合的电能质量扰动识别方法。首先,该方法使用自适应最大似然卡尔曼滤波对含有噪声的原始扰动信号进行去噪。然后,通过深度置信网络对去除噪声的扰动信号进行训练、分类,以此实现电能质量扰动类型的识别。最后,在20类不同噪声水平下的电能质量扰动信号上进行测试。由仿真结果可知,在不同的噪声水平下,该方法都具有较高的分类正确率,表明了该方法的有效性及对噪声的强鲁棒性。     

基于Mallat算法和快速傅里叶变换的电能质量分析方法

提出了一种基于Mallat算法和快速傅里叶变换的电能质量分析方法。将小波消噪应用于采样信号,根据信号的突变点检测结果,将采用Mallat分解算法得到的第一层和第二层高频系数作为区分稳态和非稳态扰动的判据,进而求出扰动的持续时间。根据多分辨分析的频带划分原理,采用Mallat重构算法提取出了暂态扰动波形,并编制了可准确判别电压骤降、骤升和断电等短期变化扰动的识别子程序。对于稳态扰动,提出可将快速傅里叶变换作为区分谐波和闪变的一种手段。Matlab的仿真结果验证了该方法的准确性和有效性。     

引入辐射能信号的锅炉氧量寻优控制研究

火电厂炉内燃烧检测的手段和方法,受制于炉内强烈的燃烧行为。从炉膛燃烧中提取的炉膛辐射能信号能快速地反映入炉燃料量的瞬态变化,也可准确地判断因燃料品质突变造成的燃烧率改变。引入炉膛辐射能信号参与的氧量寻优控制策略,改变了传统的炉膛燃烧调控特性,提高了参数的控制品质。通过在沙角A电厂300MW燃煤机组上的实际运行表明,优化后的氧量值能将辐射能维持在高位水平上,并且准确响应炉内燃烧状况,经济效率和社会效益明显,所提出氧量寻优控制方案有效、可行,具有产业化意义。     

电站燃煤锅炉最低无油稳燃负荷预测

定义电站燃煤锅炉最低无油稳燃负荷为燃烧稳定性指数ＣＳＩ等于一临界值（推荐为０．０５）时的负荷水平。采用气体可燃极限要领对传统的简单化学反应模型进行修正后,针对一台２００ＭＷ电站锅炉在挥发分含量分别为１０％,２０％,３０％时的最低无油稳燃烧负荷进行了预测计算,结果表明：随着挥发分增加,最低无油稳燃负荷变低。并预测计算了不同挥发分含量下稳定燃烧所需煤质的最低发热量,结果与我国电厂运行经验得到的最低煤质     

采用简化PDF模型分析分级气流床气化炉的气化特性

为详细研究分级气化技术的流场特点及气化性能,采用Fluent软件对山西某分级气化炉进行三维数值模拟。计算采用贴体六面体网格划分计算域以降低数值扩散,采用Realizable k-e模型封闭湍流方程,应用离散相模型(dispersed phased model,DPM)和随机轨道模型(stochastic tracking method,STM)分别模拟颗粒气化过程和考察颗粒受湍流脉动的影响;计算根据简化PDF模型建立燃烧表以建立温度、组分等标量同混合分数间的关系,并由此计算同相气化反应过程。除此之外,还引入用户自定义函数改进了焦炭异相反应模型。通过对分级气化炉流场特性和温度等值面特征的分析,发现分级气化炉中由于二次对冲给氧射流的引入,造成了二次卷吸效应以及冲击射流效应,加强了炉内混合过程,有利于碳转化率的进一步提高。     

基于单向表示字典学习的电能质量扰动识别方法

电能质量扰动识别是电能质量数据分析问题中极其重要的一个部分。目前已经实现的电能质量扰动识别方法普遍存在识别速度较慢,识别准确率仍有较大提升空间等问题。本文提出一种计算简单但能有效识别分类的方法,即基于单向表示字典学习的电能质量扰动识别方法。首先对电能质量数据的训练样本进行训练得到与各个类别对应的子字典,提出单向约束以使样本在字典中的表示系数方向可以区分,然后通过计算测试样本的表示系数方向以及大小来区分所属类别。实验结果表明,本文所提方法不但识别准确度高于已有的识别方法,而且计算效率也有较大提升。