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．     

基于效率与NOx排放的锅炉燃烧优化试验及分析

电站燃煤锅炉NOx排放的特性非常复杂.电站锅炉的运行需同时考虑降低运行成本和NOx排放,针对国电谏壁电厂300 MW锅炉进行效率与NOx排放试验,找到了适合该锅炉的高效低NOx排放优化运行工况,与习惯运行工况相比,锅炉效率提高了0.64%,NOx排放降低了144 mg/Nm3.     

基于支持向量机和遗传算法的燃煤电站锅炉多目标燃烧优化

本文采用支持向量机方法建立了350MW燃煤电站锅炉NOx预测模型和锅炉效率预测模型,并采用遗传算法对NOx和锅炉效率进行多目标优化,表明支持向量机和遗传算法可以用于指导参数调节,进行燃烧优化。     

基于支持向量机和果蝇优化算法的循环流化床锅炉NO_x排放特性研究

为了控制循环流化床(CFB)锅炉的NOx排放量,以某热电厂300MW CFB锅炉测试数据为样本,应用支持向量机(SVM)建立NOx排放特性预测模型.针对SVM回归预测需要人为确定相关参数的不足,应用果蝇优化算法(FOA)优化SVM参数,采用不同工况下的样本数据检验FOA-SVM模型的预测性能,并将该模型的预测结果与粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)和万有引力搜索算法(GSA)优化的SVM模型预测结果进行了比较.结果表明:FOA-SVM模型的泛化能力较强,预测精度较高,训练时间较短,可以相对快速、准确地预测NOx排放质量浓度.     

基于支持向量机和遗传算法的燃煤电站锅炉多目标燃烧优化

采用支持向量机方法建立350MW燃煤电站锅炉NOx预测模型和锅炉效率预测模型,并采用遗传算法对NOx和锅炉效率进行多目标优化,表明支持向量机和遗传算法可以用于指导参数调节,进行燃烧优化。     

增程器发动机的喷油策略优化

为了研究轨道压力、主喷正时、预喷正时及预喷油量这4个主要喷油参数对增程式电动汽车增程器(APU)发动机有效燃油消耗率和NOx排放特性的影响,根据APU发动机不同工况下的运行特点,结合整车功率需求及所匹配发电机的最佳工作区域,采用多工况点模式的基础控制策略,选取3个稳态工况点为APU发动机的运行工况。之后基于空间填充+V最优设计方法采用混合试验方案,利用二阶多项式回归模型+径向基函数(RBF)神经网络模型建立发动机性能和排放拟合模型。给出APU发动机的性能优化约束条件和优化目标,利用法线-边界交集优化算法(NBI)进行油耗最低和NOx排放最低的双目标优化,确定了3个稳态工况点的最佳喷油策略。结果表明各工况点在优化后的有效燃油消耗率平均降低了4.03%,NOx排放平均降低了30.51%。     

燃煤锅炉NOx排放特性及其燃烧优化

锅炉燃烧优化通常是降低NOx排放的首选方法.对某厂410 t/h锅炉NOx排放进行了试验研究,特别是锅炉运行参数对锅炉效率和NOx排放量的影响进行分析.提出在现行条件下,通过燃烧优化提高锅炉效率,减少NOx的排放方法.     

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。     

电站锅炉低NOx排放的参数辨识

阐述了参数辨识和神经网络的基本概念，针对某电厂600MW机组锅炉NOx排放状况，收集了大量有关锅炉运行参数、NOx排放量和锅炉效率等数据，建立了相应的数学模型，运用人工神经网络智能参数辨识方法，研究得出了NOx排放量与各运行参数以及锅炉效率的定量关系，为进一步提高锅炉运行的经济性，实现优化控制及低NOx排放提供了一种便捷的方法。图6表2参3     

电站锅炉NOx排放与效率的响应特性模型

由于锅炉设备结构庞大，运行条件复杂，燃料性质多变差等因素，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，借助优化燃烧特性试验数据，建立了神经网络型与函数型的混合模型。算例表明：该模型能正确地描述电站锅炉NOx排放与效率的响应特性。图1表6参5     

Modeling and optimization of the NOx emission characteristics of a tangentially fired boiler with artificial neural networks

The present work introduces an approach to predict the nitrogen oxides (NOx) emission characteristics of a large capacity pulverized coal fired boiler with artificial neural networks (ANN). The NOx emission and carbon burnout characteristics were investigated through parametric field experiments. The effects of over-fire-air (OFA) flow rates, coal properties, boiler load, air distribution scheme and nozzle tilt were studied. On the basis of the experimental results, an ANN was used to model the NOx emission characteristics and the carbon burnout characteristics. Compared with the other modeling techniques, such as computational fluid dynamics (CFD) approach, the ANN approach is more convenient and direct, and can achieve good prediction effects under various operating conditions. A modified genetic algorithm (GA) using the micro-GA technique was employed to perform a search to determine the optimum solution of the ANN model, determining the optimal setpoints for the current operating conditions, which can suggest operators’ correct actions to decrease NOx emission.     

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     

锅炉燃烧调整对NOx排放和锅炉效率影响的试验研究

在2台典型的1025 t/h锅炉上进行了燃烧调整降低NOx排放浓度的试验研究,通过改变过量空气系数、辅助风配风方式、运行负荷和制粉系统运行方式等,测定了锅炉尾部烟道NOx排放浓度,分析了锅炉运行工况、运行方式对NOx排放的影响.结果表明:降低过量空气系数,烟煤锅炉NOx减排效果比贫煤锅炉好得多;降低负荷,烟煤锅炉的NOx排放量降低值较大;缩腰式配风的NOx排放浓度比均匀配风方式约降低10%,制粉系统的运行方式影响炉内燃料的燃烧状态和温度分布,也影响NOx的生成和排放.在不降低锅炉效率的前提下,调整燃烧工况,可降低锅炉排放NOx浓度1O%～20%.     

基于SVM的对冲燃煤锅炉NOx排放特性

提出了一种基于支持向量机理论在燃煤锅炉NOx排放预测的方法．对某台300 MW旋流对冲燃煤电站锅炉进行了多工况热态试验,考虑温度对NOx生成的影响,利用火焰诊断系统对炉膛温度场进行了测量．应用支持向量机理论建立了NOx排放特性模型并进行了校验．通过同神经网络模型比较,证实了该模型泛化能力强、预测精度高的优点．该模型可为电厂锅炉通过燃烧调整降低NOx排放提供参考．     

锅炉在线燃烧优化技术的开发及应用

锅炉燃烧调整试验获得的优化工况不能满足电厂煤质和机组负荷变化的要求,因此开发了在线燃烧优化技术.它以连续监测烟气成分为基础,实时确定炉膛高温腐蚀速率,同时利用支持向量机对锅炉效率和NOx排放浓度建模和遗传算法寻优,在线获得安全、经济和环保的锅炉运行工况.实际应用表明,该技术确定的优化工况实现了煤质及机组负荷的耦合,提高了锅炉效率,降低了NO2排放浓度.     

优化燃烧降低锅炉NO_X排放的试验分析

采用燃烧优化技术进行了降低某厂300MW机组1号锅炉NOx排放的试验,在提高锅炉运行经济性的同时,大大降低了锅炉NOx的排放浓度。分析了该炉热效率和NOx排放浓度与锅炉运行参数的关系,确定了锅炉低NOx运行方式,可用于指导锅炉的高效低NOx的运行。     

污泥焚烧NOx排放特性预测的径向基网络模型

随着环保要求的不断提高,循环流化床的污泥焚烧以其较高的燃烧效率和较低的NO1x排放而日益受到关注.文中在循环流化床污泥焚烧试验研究的基础上,建立了基于径向基网络的NOx排放特性预测神经网络模型,并对此模型进行校验.结果表明,在不同污泥成分和运行参数下,径向基网络较反向传播网络能更好地预测污泥焚烧排放特性.     

基于动态标杆值的电站锅炉燃烧控制优化

目前锅炉燃烧控制主要依靠人工手动调整,为解决运行经验差异导致锅炉燃烧性能差异的问题,提出了一种基于动态标杆值的电站锅炉燃烧控制优化方法。在建立燃烧模型的基础上,以归一化经济与环保指标得到综合效益因子作为寻优判据,对历史工况进行数据挖掘,实现全工况下基于动态标杆值的运行参数自主寻优和更新,使锅炉燃烧、污染物排放相互协调。该方法已于某燃煤电站成功实践,结果表明：在应用案例中,寻优推送后综合效益因子提高了4.34%,使得锅炉热效率和NO_x排放质量浓度相互协调更优。