采用燃烧系统模型预测锅炉效率和NOx排放浓度

以某电厂燃煤锅炉燃烧调整试验数据为基础,运用BP神经网络建立锅炉效率与NOx排放浓度的双目标锅炉燃烧系统模型,并用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值产生优化型GA-BP神经网络模型.通过对2种模型预测误差的比较表明,GA-BP神经网络模型的锅炉效率平均预测误差由6％降至3.4％,NOx排放浓度平均预测误差由0.1％降至0.04％,泛化能力相对于BP神经网络模型大大增强,可适用于建立锅炉燃烧优化系统.     

采用燃烧系统模型预测锅炉效率和NO_x排放浓度

以某电厂燃煤锅炉燃烧调整试验数据为基础,运用BP神经网络建立锅炉效率与NOx排放浓度的双目标锅炉燃烧系统模型,并用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值产生优化型GA-BP神经网络模型。通过对2种模型预测误差的比较表明,GA-BP神经网络模型的锅炉效率平均预测误差由6%降至3.4%,NOx排放浓度平均预测误差由0.1%降至0.04%,泛化能力相对于BP神经网络模型大大增强,可适用于建立锅炉燃烧优化系统。     

以效率和低NOx排放为目标的锅炉燃烧整体优化

基于效率和低NOx排放目标的锅炉燃烧整体优化是指实时地提出同时优化效率和低NOx排放目标的操作,而其中锅炉效率和NOx排放模型的精度以及优化算法的效率尤为重要。该文基于改进MRAN算法的锅炉燃烧效率和NOx排放模型以及基于实数编码的遗传优化算法，对电站锅炉的燃烧过程进行优化仿真。结果表明,改进的MRAN算法和基于实数编码的遗传算法应用在电站锅炉的效率和低NOx排放目标燃烧优化上是有效的,可以得到按一定目标函数的锅炉效率和低NOx排放目标的实时整体优化效果。     

电站锅炉燃烧系统的神经网络建模

提高锅炉运行效率,降低烟气NOx的排放是电站锅炉燃烧优化的主要目标,而燃烧特性模型是燃烧优化的核心.基于某电站锅炉燃烧系统的稳态试验数据,通过对锅炉系统模型结构的分析,应用人工神经网络建立了NOx排放量和锅炉效率的预测模型,实现了其飞灰舍碳量、排烟温度、炉膛温度、NOx排放量等参数的软测量和锅炉效率的预测,为锅炉燃烧优化奠定了基础.     

锅炉燃烧系统神经网络建模及多目标优化研究

电站锅炉面临降低运行成本与降低污染物排放的双重要求。依据采集到的燃烧数据,采用神经网络训练得到了锅炉燃烧模型,用于预测锅炉在不同燃烧参数的NOx排放和燃烧效率。并采用多目标优化算法,通过调整锅炉运行参数,在锅炉高效燃烧与NOx低排放之间找到合理的平衡点。     

人工智能技术在电站锅炉燃烧优化中的应用研究

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。由于锅炉设备结构庞大，运行条件复杂，燃料性质多变等因素，建立电站锅炉排放特性的函数模型难度极大，为满足锅炉高效低污染燃烧优化研究的需要，该文借助优化燃烧特性试验数据，建立了电站锅炉热效率与NOx排放的响应特性的神经网络与解析函数的混合模型。文中使用了非函数形式的响应模型，燃烧优化采用了十进制遗传算法。优化数值解表明，该方法可针对锅炉热效率和NOx排放的不同优化目标，给出可行的调整各风门开度等操作量的优化控制方案。     

基于WLS-SVM-SFS模型的电站锅炉燃烧优化

NOx排放量和锅炉效率模型是电站锅炉燃烧优化的基础。采用抗干扰能力更强的加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)建立了NOx排放模型。将序列前向选择(SFS)与WLS-SVM相结合建立了锅炉效率模型,在不影响模型精度前提下去除了模型中的冗余成分,精简了模型结构,提高了模型计算速度。采用遗传算法,以所建模型为基础,提出了一种可兼顾锅炉效率和NOx排放量的优化燃烧方案。实际应用结果表明,该优化方案使锅炉效率平均提高0.386%,NOx排放量平均降低99.147mg/m3。     

大型电站锅炉混煤掺烧的NOx排放特性预测与运行优化

在某700 MW四角切圆燃煤电站锅炉的NOx排放特性及锅炉效率多工况热态测试的基础上,应用人工神经网络建立大型四角切圆电站锅炉NOx特性及锅炉效率模型并进行预测,检验样本NOx排放浓度和锅炉效率预测值与实测值的平均相对误差分别为3.63%和0.23%,证实模型的可行性。并在此基础上,结合遗传算法对锅炉运行参数进行优化。优化后NOx排放浓度为421.44、255.05和215.40 mg×m-3,分别降低了37.56%、29.43%和30.56%;锅炉效率为94.56%、94.13%和94.80%,分别提高了0.09%、0.42%和0.88%。该模型可在掺烧非设计煤种情况下寻找出最优运行参数,降低锅炉NOx排放浓度并提高锅炉效率;同时随掺混比的增大,NOx排放浓度降低;掺烧D磨和E磨有利于降低NOx。     

基于遗传算法和支持向量机的低NOx燃烧优化

大型四角切圆电站锅炉NOx排放是造成环境污染的重要因素，也是电厂关心的重要问题。影响燃煤锅炉NOx排放量的因素众多而且复杂。对锅炉NOx排放特性进行建模预测，并结合优化算法实现燃烧优化是降低锅炉NOx排放的有效方法。文中应用支持向量机算法建立了大型四角切圆燃烧锅炉NOx排放特性模型，接合遗传算法，利用NOx排放的热态实炉试验数据对模型进行了校验，对锅炉运行参数进行了优化。结果表明，通过遗传算法的寻优， NOx排放量有比较明显的降低。支持向量机与遗传算法相结合与其它方法相比具有泛化能力好，计算速度快等优点，是锅炉NOx排放控制的有效工具。     

600 MW机组对冲燃煤锅炉尾部CO浓度偏高的调整试验

某超临界600 MW机组旋流对冲燃烧锅炉低氮改造后,由于运行调整不理想,致使锅炉尾部C O浓度偏高且N Ox 排放未达到预期目标.分析认为,其主要原因是锅炉沿炉膛宽度及深度方向氧量分布不均所致.对此,根据燃烧器改造后的结构特点,对燃烧器参数进行优化调整,在保证NOx 排放的前提下将锅炉满负荷时尾部 CO 浓度由2000μL/L 左右降至100μL/L以下,飞灰可燃物含碳量降至0．5％以下,锅炉效率提高0．8百分点,NOx 排放浓度由改造前的400~450 mg/m3降至250 mg/m3左右.     

基于广义动态模糊神经网络的电厂锅炉燃烧优化建模

针对电厂锅炉燃烧系统的非线性、大延时、时变、干扰频繁等特点,采用模糊神经网络对其建立数学模型。通过所建数学模型研究燃烧效率和氮氧化物排放量之间的关系,从而对锅炉燃烧系统进行优化,以提高锅炉效率和减少污染物排放。仿真结果表明,利用改进的广义动态模糊神经网络对电站锅炉燃烧过程建模能够精准地逼近实际数据,且性能优于其它神经网络。     

基于LS-SVM和SPEA2的电站锅炉燃烧多目标优化研究

利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)对锅炉燃烧特性建模,构造了以锅炉效率与NOx排放为组合的锅炉燃烧多目标优化模型,并与BP神经网络建模比较,分析表明模型在泛化能力、收敛速度和最优性均优于神经网络模型;针对锅炉高效低污染燃烧多目标问题,提出利用多目标进化算法SPEA2(强度Pareto进化算法)实现运行工况寻优,然后根据模糊集理论在Pareto解集中求得满意解,获得锅炉燃烧优化调整方式.通过某600 MW机组的仿真计算,并与加权遗传算法比较,结果表明本文算法在Pareto前沿具有更好的多样化,克服了将多目标函数加权求和转化为单目标优化问题只能找到凸Pareto最优域及需要多次运行得到Pareto解集的缺陷,计算结果可指导运行人员进行参数优化调整,提高燃烧经济性.     

基于PSO优化锅炉氮氧化物的排放

以某超临界600 MW机组锅炉为例,采用BP-adaboost算法建立氮氧化物预测模型,通过粒子群优化算法(PSO)优化锅炉运行参数进而在减少氮氧化物排放的同时保持较高的锅炉效率.结果表明,所建模型预测氮氧化物排放量的误差可控制在3％以内,且具有较强的泛化能力;在机组满负荷运行工况下,优化后锅炉实际燃烧效率为92.04％,NOx排放量为520.93 mg/m3,相比优化前锅炉效率略有降低,但NOx排放量降低明显.     

锅炉燃烧智能优化技术研究

根据燃烧特性试验数据,利用支持向量机建立锅炉燃烧过程NOx排放与热效率的响应特性模型。结合粒子群算法分别对模型参数和锅炉的运行参数进行优化,找到了使得NOx质量浓度降低和热效率提高的运行参数组合,为实现电站锅炉高效低污染的优化目标提供了有效手段。     

300 MW四角切圆燃烧锅炉低NOx减排改造后燃烧调整

某300 MW四角切圆燃烧锅炉进行低NOx燃烧器和分级燃烧改造后,为了提高锅炉运行的稳定性和经济性,对其进行燃烧调整试验。试验结果表明,分级燃烧可以降低NOx排放水平,但同时会降低锅炉效率。     

330 MW机组锅炉燃烧调整对NOx排放浓度影响的试验研究

在330 MW机组锅炉上进行了燃烧调整降低氮氧化物排放浓度的试验研究,测试数据反映了煤种、锅炉运行工况和参数等对氮氧化物排放浓度的影响。通过调整燃烧工况降低了锅炉氮氧化物排放浓度,同时考虑锅炉各种损失随工况的变化及对锅炉效率的影响。     

某600MW机组配煤掺烧试验与分析

为研究掺烧对机组NOx排放和锅炉效率的影响,对某电厂600 MW超临界机组进行热态试验。分析了煤质特性、煤的组合方式、配风控制对机组NOx排放和锅炉效率的影响,阐述了不同工况NOx的排放规律,为电力生产企业优化燃烧过程,降低燃料成本和污染物排放提供依据。     

六角切圆燃烧褐煤煤粉锅炉低Nox燃烧技术研究

为了降低六角切向燃烧褐煤煤粉锅炉的NOx的排放量，文中对一台燃用褐煤的670t／h煤粉锅炉燃烧器、采用水平浓淡燃烧和分级送风技术后，进行了NOx排放特性的工业性试验研究。试验中研究了各种送风方式对NOx排放和燃烧特性的影响。试验表明，采用分级送风和水平浓淡燃烧相结合，NOx排放浓度下降了23％以上，达388．3mg／m^3，而锅炉效率有所提高，低负荷稳燃能力有所加强。     

电厂燃煤锅炉NOx排放计算模型的建立

抛弃了传统的建立在湍流模型和气固两相流模型基础上的NOx排放质量浓度计算方法，运用统计学的方法，建立了NOx排放质量浓度的多元回归计算模型。模型的建立是从锅炉运行因素出发，通过分析各种运行因素对锅炉效率和NOx排放质量浓度的影响，归纳出影响锅炉效率和NOx排放质量浓度的综合性影响因素——炉内风分配，并将其量化，从而建立起锅炉NOx排放质量浓度的多元回归计算模型。通过此模型可由各运行因素预测锅炉的NOx排放质量浓度。以此模型为基础可开发出应用于切圆燃烧煤粉锅炉的“NOx排放优化运行与在线监测软件”，在线指导运行人员优化燃烧，实现高效低NOx燃烧运行。该模型是针对某一特定锅炉建立的，但其建立方法对各种四角切圆燃烧锅炉具有普遍意义。