基于神经网络的电站锅炉飞灰含碳量软测量系统

借助于正交试验设计,对某台200MW机组燃煤锅炉飞灰含碳量特性进行了多工况热态测试,获得了数据样本,采用基于Levenberg-Marquardt(LM)算法的BP神经网络,建立了飞灰含碳量软测量模型,通过仿真计算,证明了飞灰含碳量软测量模型的正确性和有效性。     

锅炉飞灰含碳量对锅炉效率的影响

分析造成锅炉飞灰含碳量高的原因,提出改进措施,提高锅炉效率。     

基于BP神经网络的煤粉锅炉飞灰含碳量研究

飞灰含碳量是反映电站煤粉锅炉燃烧效率的一个重要指标。基于误差反向传播（BP）神经网络方法,建立了11-23-1型BP神经网络模型。根据某电站四角切圆煤粉锅炉特点选取了煤粉细度、燃烧器摆角、烟气含氧量、5个煤种参数、燃烧器喷口运行组合等11个影响燃烧的参数作为神经网络的输入因子,对建立的模型进行训练,得到模型参数。以此进行预测,与实际值的误差不超过6％。在此基础上,又提出了单参数影响飞灰含碳量的简化分析方法,使神经网络包含的多维非线性规律在一定条件下简洁、直观地反映出来。计算和分析结果表明,本模型方法能有效提取各参数对飞友含碳量的影响规律,可用于锅炉飞灰含碳量的分析、预测和优化调节。     

电站锅炉飞灰含碳量的优化控制

利用人工神经网络对锅炉飞灰含碳量进行建模，并采用混合遗传算法与复合形法进行运行工况寻优，获得当前最佳的锅炉燃烧调整方式，这种方法同时解决了锅炉变工况下运行参数基准值的问题。应用该模型对某台300MW四角切圆燃煤电站锅炉的飞灰含碳量进行优化控制研究，其结果可指导运行人员进行参数优化调整，降低锅炉飞灰含碳量，提高燃烧经济性。     

基于混合智能的锅炉飞灰含碳量实时目标值模型

为了降低飞灰含碳量,提高锅炉运行水平,运用混合智能技术建立了飞灰含碳量目标值模型.从运行优化角度提出了飞灰含碳量目标值的定义和技术可行方案.通过对锅炉的历史运行工况数据库进行数据挖掘,建立了锅炉历史最优工况数据库,以此作为训练样本建立飞灰含碳量目标值的神经网络模型,在进行了实例验证后对模型进行了分析讨论.实际应用表明该模型具备自调节能力,能够向运行人员实时提供当前工况下的飞灰含碳量目标值,为飞灰含碳量的实时优化指明了调整的方向.     

大型电站锅炉飞灰含碳量优化模型研究

借助锅炉燃烧特性试验结果,建立了基于支持向量回归的大型电站锅炉飞灰含碳量模型.经过训练和校验,并与神经网络模型进行对比,结果表明:SVR模型更加适合于实炉测试工况较少的小样本学习,而且其精度能够满足工程的实际要求,能够较为准确的对不同工况下的电站锅炉飞灰含碳量进行预测.在获得该模型的基础上,结合全局寻优的遗传算法,以锅炉的运行调节参数为优化目标函数的自变量,对飞灰含碳量排放进行寻优,并获得了具体工况下的最佳操作参数.     

火电厂锅炉飞灰含碳量测量技术发展与现状

飞灰含碳量是反映火电厂锅炉燃烧效率的重要指标,提高锅炉运行效率的关键前提是精确和快速地测量出飞灰含碳量.全面介绍了当前常见的多种飞灰含碳测量方法的工作原理,分别了它们的优缺点,并给出了典型产品.还详细地介绍了近年来发展起来的飞灰含碳量数据融合测量方法和软测量方法,并分析了它们的技术特点.对飞灰含碳量测量方法的选择与研究...     

燃煤锅炉飞灰含碳量的BP神经网络模型

燃煤锅炉是复杂的多变量系统,其飞灰的含碳量形成机理复杂,不能用简单的数学公式估算。现场实炉测试这些数据具有工作量大,测试工况有限等缺点;燃煤锅炉运行参数及燃料特性等因素影响着飞灰的含碳量,其相互耦合,导致分析数据过程困难。神经网络建模将燃煤锅炉视为黑箱,应用该方法可以良好的描述其输入输出之间的黑箱特性,因此,人工神经网络应用广泛。利用燃煤锅炉试验数据,采用3层BP(back propagation)神经网络构建了锅炉飞灰的含碳量排放特性模型。通过锅炉的实测数据验证,该BP神经网络对飞灰含碳量相对预测误差在0.19%~0.50%,预测效果良好。测试结果表明,建立的神经网络预测模型可以准确逼近验证样本数据,也能够较好的逼近非验证样本数据,具有良好的泛化能力。     

电站煤粉锅炉飞灰浓度模型

根据锅炉热平衡基本原理和燃烧理论,建立了基于在线监测参数的飞灰浓度计算模型,模型的计算值与实测值比较接近。模型对于在线测量飞灰含碳量有一定的工程实用性。     

永济电厂410t/h CFB锅炉飞灰含碳量偏高试验研究

针对永济电厂2号循环流化床锅炉存在的飞灰含碳量偏高的问题，从运行和设备上进行了比较全面的分析和总结。发现给煤中较细的粒度偏多，分离器分离效率偏低，进入炉内风量偏小是主要原因。通过增加筛分装置，加强燃烧调整，飞灰含碳量明显降低，得到了预期的效果。     

Flotation kinetics of the removal of unburned carbon from coal fly ash

Unburned carbon (UC) in coal fly ash indicates the waste of energy source and is an obstacle to the utilization of coal fly ash. The purpose of this study was to investigate the flotation kinetics of the removal of UC from coal fly ash. The collector and frother dosage are key factors for coal fly ash flotation. Six flotation kinetic models were applied to fit the flotation kinetic tests data. The fitted results showed that the classical first-order model had better consistency with the experimental data. The contact angle of flotation concentrates decreased as the flotation time was extended which revealed the decrease of flotation rate.     

Effects of calcium chloride and sodium chloride on the flotation removal of unburned carbon from coal fly ash

The effects of calcium chloride and sodium chloride on the coal fly ash flotation were investigated by studying the surface properties of coal fly ash. X-ray photoelectron spectroscopy and scanning electron microscopy showed the presence of many lime particles in the coal fly ash, which, together with Ca(OH)₂(s), could be adsorbed on the rough surface of unburned carbon particles. The flotation results indicated that calcium chloride reduced the performance of unburned carbon removal from the coal fly ash, whereas sodium chloride increased froth stability thereby improving the flotation performance.     

基于改良BP神经网络的生物质锅炉飞灰含碳量预测模型研究

针对生物质锅炉飞灰含碳量较高的问题,文章提出了基于主成分分析法(PCA)或Garson算法与普通LM-BP神经网络相结合的两种生物质锅炉飞灰含碳量预测模型。这两种模型通过对负荷、燃烧室烟气温度、烟气含氧量等17个原始输入变量进行降维得到新输入变量,再进行训练建模,提高了模型精度。利用我国某生物质电厂飞灰含碳量的实测数据对模型进行检验,检验结果表明,LM-Garson-BP神经网络的MAPE为2.09%,MSE为0.11,MAE为0.25,泛化能力最强,稳定性最好。     

Numerical study on reduction of NOx and unburned carbon in micronized coal reburning

Three dimensional numerical simulation of bituminous coal reburning in a full-scale tangentially fired boiler was conducted with CFD method to study the effects of reburn zone length, the height of reburn nozzles, the stoichiometric ratio in reburn zone, the reburn fuel fraction and the reburn coal fineness on NOx reduction efficiency and unburned carbon in fly ash. The results indicate that the NOx reduction efficiency reaches the largest value when the relative height of reburn nozzles is about 0.21 and the stoichiometric ratio is between 0.8 and 0.9 in reburn zone; NOx reduction efficiency increases with reburn zone length, reburn fuel fraction and the decrease of reburn coal particle size; the smaller the coal particle size is, the better the burnout performance of coal is.     

人工神经网络在燃煤锅炉含碳量测量中的应用

论述了主元分析 (PCA)和神经网络相结合的建模方法 ,对不同的算法进行分析比较。结果表明 ,PCA RBF网络可提高模型的训练速度和精度。     

300MW电站锅炉飞灰含碳量过高的分析及优化

分析某300MW电站锅炉飞灰含碳量过高的原因,并提出了增设卫燃带,一次风集中布置,合理配比一、二次风,调整煤粉细度,调整出口氧量等优化措施,经改造取得满意效果。     

失重法飞灰测碳仪及其存在问题与改进途径

称重法飞灰测碳仪是目前电厂较为理想的在线监测飞灰可燃物的设备,以某公司研发的悬臂式失重法飞灰测碳仪为对象,介绍其工作原理,指出了目前存在的问题,如元器件长期工作的使用寿命有限、机械老化、长期在线监测可靠性降低等问题。为此,提出了一种基于神经网络预测和飞灰测碳仪实测相结合的智能控制模式,能在减少测碳仪动作频率的同时,延长设备使用寿命,对其进行有效的改进。     

前后墙对冲燃烧锅炉降低飞灰含碳量的燃烧调整试验

分析了浙江浙能长兴发电有限公司3号锅炉飞灰含碳量升高的原因,指出磨煤机研磨能力下降、煤粉过粗、煤粉浓度分配不均匀以及局部缺氧燃烧等是主要原因;介绍了针对巴威DRB-XCL旋流燃烧器的特点,通过采取调整燃烧器调风盘、内、外二次风叶片角度以及提高炉膛氧量等措施,从而降低锅炉飞灰含碳量2%~3%,解决了3号炉飞灰含碳量高的问题,提高了机组运行的经济性。