基于炉内温度分布的NOx排放特性的神经网络模型

电站锅炉燃烧产物NOx的生成受煤种、锅炉负荷、配风方式、过剩空气系数、炉膛温度以及其分布的均匀性等多种因素的制约非常复杂。借助优化燃烧调整试验数据,将燃烧过程三维温度场可视化检测信息如炉膛断面最高温度作为重要原始信息,建立反映锅炉NOx排放特性的神经网络模型,并对此模型进行了校验。结果表明,该模型能准确预报锅炉在不同工况下的NOx排放特性,结合全局寻优技术,可为大型电厂锅炉低NOx排放提供稳态优化运行方案。     

四角切圆燃煤锅炉低NO_x燃烧优化研究

借助锅炉燃烧特性试验数据,建立了基于支持向量回归的四角切圆燃煤锅炉NOx排放模型.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热态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NOx排放特性进行预测.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NOx排放进行寻优,并获得了具体工况下的最佳操作参数.     

基于智能算法的燃煤电站锅炉燃烧优化

基于Matlab人工智能工具包对某300MW燃煤电站锅炉进行了燃烧优化混合建模:利用BP神经网络建立了锅炉燃烧特性的BP神经网络模型,用以预测锅炉热效率和NO_x排放质量浓度.基于该模型,以锅炉热效率和NO_x排放质量浓度为目标,结合Matlab遗传算法工具包对锅炉进行燃烧优化,并采用权重系数法将多目标优化问题转化为单目标优化问题.结果表明:锅炉热效率和NO_x排放质量浓度校验样本的相对误差平均绝对值分别为0.142%和1.790%,该模型具有良好的准确性和泛化能力;权重系数法可根据实际情况,以锅炉热效率或NO_x排放质量浓度为优化重点选取相应的权重系数,对燃烧优化具有一定的指导意义.     

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.     

基于自适应遗传算法参数优化的锅炉燃烧特性建模

近年来,随着节能减排越来越受到关注,燃煤电站锅炉燃烧优化课题得到了广泛的研究,而电站锅炉燃烧特性建模是燃烧优化课题研究的基础和关键。文中采用混合核函数构造最小二乘支持向量机（LS—SVM）,为了提高该支持向量机回归模型的精度,通过自适应交叉和变异的改进型遗传算法对模型参数进行全局寻优。计算结果表明,根据本文方法建立的燃烧模型很简洁,精度较高,只需要应用少量的训练样本就能比较精确的预测锅炉的燃烧特性,具有较显著的工程应用价值。     

电站锅炉高效低污染燃烧优化算法研究

电站锅炉的运行面临降低运行成本与降低污染物排放的双重要求，高效低污染的优化决策问题日益引起关注。在电站锅炉NOx排放与效率的响应特性模型研究的基础上，借助十进制遗传优化算法，提出了电站锅炉高效低污染优化控制问题的一种解决方案。优化数值解表明，该方法可针对NOx排放和炉效的不同优化目标，提供可行的优化控制策略。图2表3参7     

基于遗传算法的燃煤锅炉NOx排放控制

文中在分析锅炉NOx排放物生成机制、影响因素及其控制方式和锅炉效率影响因素的基础上,结合锅炉燃烧特性试验,建立了锅炉排烟温度、飞灰含碳量和NOx排放的改进型的Elman动态神经网络预测模型,这种改进型的Elman动态网络结构简单、计算量小、容易收敛且易实现在线辨识。并利用预测模型输出的锅炉排烟温度和飞灰含碳量,通过简化的锅炉损失计算模型得到锅炉排烟损失和未完全燃烧损失,这两项损失和预测模型输出的NOx排放构造了锅炉优化燃烧寻优的目标函数。利用遗传算法的寻优特性搜索锅炉可调参数的最优值,指导运行人员在高效燃烧低NOx排放的基础上优化运行。     

基于IMRAN的电站锅炉效率与NO_x排放模型

电站锅炉高效低NOx燃烧优化技术越来越受到人们的重视,而锅炉燃烧效率和NOx排放模型是高效低NOx燃烧优化的基础.从提高网络的泛化能力着手,对最小资源分配网络算法的隐节点删减策略进行改进,加入惩罚策略和合并策略,并把改进的MRAN算法应用到对电站锅炉NOx排放与效率的实时建模上.仿真结果表明,改进的MRAN算法除了具有一般MRAN算法的优点外,还具有比MRAN网络更加紧凑的结构.提出的网络算法具有多输出结构,可同时预测NOx排放与效率,适于用在电站锅炉的NOx排放与效率的燃烧实时整体优化中.     

基于支持向量机的燃烧过程飞灰含碳量与NOx排放特性模型

大型四角切圆电站锅炉NOx排放和飞灰含碳量是燃烧优化的两个方面,也是电厂关心的重要问题。影响两者的因素众多而且复杂,对锅炉飞灰含碳量和NOx排放特性进行建模是实现燃烧优化的一个前提。文中首先利用交叉验证算法分析样本数据,对支持向量机中的参数C和σ进行选择,再应用支持向量机理论建立了飞灰含碳量和NOx排放特性模型,最后利用试验数据对模型进行了校验。研究结果表明,采用支持向量机算法建模误差较小,达到了比较准确的预测效果。     

基于改进型Elman神经网络和遗传算法的锅炉在线燃烧优化

目前,电站锅炉燃烧优化要求在保证燃烧效率的基础上降低NOx的排放,即同时满足电站经济性和环保的要求。利用改进型Elman网络结构简单、计算量小、容易收敛和动态学习的特点,建立锅炉燃烧预测模型,并结合遗传算法的寻优特性,在线地搜寻出一定工况下可操作量的最优控制方案,可实时地指导运行人员。仿真试验结果表明,该预测模型实现了锅炉高效低氮燃烧优化寻优,且满足实时性的要求。     

超超临界锅炉燃烧系统挡板控制的研究

本文针对1000MW超超临界燃煤机组燃烧调整分析,通过燃烧系统风门挡板的调整,对锅炉NOx排放量和锅炉效率的影响,进行最佳配比并得出燃烧系统挡板开度运行方案,并对锅炉经济运行提供指导性建议。     

1000MW超超临界锅炉NOx生成特性的数值模拟研究

新建的大型燃煤电站锅炉设计中均采用了低NOx燃烧系统,通过对炉内燃烧过程的合理组织来实现低NOx生成和排放.采用计算流体力学(CFD)模拟的方法,完成了对某电厂采用先进低NOx燃烧系统的1000 MW超超临界锅炉的计算和分析.对通过数值模拟计算获得的炉膛温度场、CO浓度场、O2浓度场和NOx浓度场进行分析,证明锅炉主燃...     

Mechanism analysis on the pulverized coal combustion flame stability and NOx emission in a swirl burner with deep air staging

Low NOx burner and air staged combustion are widely applied to control NOx emission in coal-fired power plants. The gas-solid two-phase flow, pulverized coal combustion and NOx emission characteristics of a single low NOx swirl burner in an existing coal-fired boiler was numerically simulated to analyze the mechanisms of flame stability and in-flame NOx reduction. And the detailed NOx formation and reduction model under fuel rich conditions was employed to optimize NOx emissions for the low NOx burner with air staged combustion of different burner stoichiometric ratios. The results show that the specially-designed swirl burner structures including the pulverized coal concentrator, flame stabilizing ring and baffle plate create an ignition region of high gas temperature, proper oxygen concentration and high pulverized coal concentration near the annular recirculation zone at the burner outlet for flame stability. At the same time, the annular recirculation zone is generated between the primary and secondary air jets to promote the rapid ignition and combustion of pulverized coal particles to consume oxygen, and then a reducing region is formed as fuel-rich environment to contribute to in-flame NO_X reduction. Moreover, the NOx concentration at the outlet of the combustion chamber is greatly reduced when the deep air staged combustion with the burner stoichiometric ratio of 0.75 is adopted, and the CO concentration at the outlet of the combustion chamber can be maintained simultaneously at a low level through the over-fired air injection of high velocity to enhance the mixing of the fresh air with the flue gas, which can provide the optimal solution for lower NOx emission in the existing coal-fired boilers.     

基于共享最小二乘支持向量机模型的电站锅炉燃烧系统的优化

电站锅炉燃烧系统是一个复杂的多输入多输出系统,为了在同一个模型中实现高效率、低污染物排放的优化目标,对标准最小二乘支持向量机回归方法进行了扩展．借助某电厂1000MW超超临界锅炉的现场燃烧调整试验数据,建立了以锅炉热效率和NOx排放质量浓度为输出的共享最小二乘支持向量机（LSSVM）模型,采用一种改进的粒子群算法对共享模型中的锅炉运行工况进行了寻优．结果表明：在共享LSSVM模型中,锅炉热效率和NOx排放质量浓度的平均预测误差分别可达到0．028％和2．16％,搜索得到的高效率和低NOx排放的参数组合可为电站锅炉优化运行提供指导．     

烟煤典型层燃过程NO_x生成特性

随着环保要求的提高,燃煤工业锅炉的NOx排放问题越发凸显。掌握典型煤层燃过程中NOx生成规律,是研究燃烧过程中NOx控制方法的首要问题。对一台SZL 10—1.25—AⅡ型链条炉排锅炉炉内不同区域煤层表面的温度、NOx生成量、氧含量、CO含量等参数进行了工业测试。同时,在单元体炉试验台上采用相同煤种和相同配风方式进行了对比实验。通过对二者的对比分析,得出炉内NOx生成规律。在此基础上,提出与燃烧协同的链条炉排锅炉低NOx燃烧技术思路,为进一步研究及工业示范奠定了基础。     

燃烧优化降低锅炉NOx排放的试验研究

对于已经采用低NOx燃烧技术的电站锅炉 ,燃烧优化仍然是降低NOx排放的首选方法。通过对某电厂 1 0 2 5t/h锅炉进行燃烧调整试验研究 ,确定了锅炉优化运行方式 ,分析锅炉效率和NOx排放量与电站锅炉运行参数的关系 ,以指导锅炉的高效低NOx的运行     

电站锅炉NOx排放与效率的混合建模及优化

由于锅炉设备庞大,运行条件复杂,煤种多变等因素,很难建立锅炉NOx排放与效率的函数模型。利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立了以锅炉NOx排放与热效率为输出的混合模型,并对此模型进行了校验。结果表明,该模型具有调节参数少、运算速度快、结果稳定、预测精度高等优点,可以根据燃煤特性以及各操作参数准确预报锅炉在不同工况下的NOx排放和效率。针对模型的多目标优化问题,采用多目标粒子群优化算法MOPSO(multiple objective particle swarm optimization)对某工况进行优化仿真,在提高效率的同时降低了NOx排放。     

锅炉低NOx燃烧优化技术试验分析

在锅炉低NOx燃烧技术中,燃烧优化技术是降低锅炉NOx排放的首选方法.通过对江苏镇江发电有限公司4号炉进行燃烧调整试验,大大降低了锅炉NOx的排放浓度,确定了锅炉低NOx运行方式,分析锅炉效率和NOx排放量与电站锅炉运行参数的关系,以指导锅炉的高效低NOx运行.     

SG-1 036/17.5-M871锅炉NOx排放特性的试验研究

通过采用燃烧优化技术进行南京华润热电有限公司4号炉NOx排放特性试验,大大降低了锅炉NOx的排放浓度,分析锅炉效率和NOx排放量与电站锅炉运行参数的关系,确定了锅炉低NOx运行方式,用于指导锅炉的高效低NOx的运行.