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。     

电站锅炉热效率和NOx排放混合建模与优化

提高电站锅炉热效率和降低污染物排放对于节约能源和保护环境具有重要意义。人工智能方法在优化锅炉燃烧方面有广泛的应用。该文以某300MW电站锅炉燃烧调整试验数据为基础,采用BP神经网络建立以锅炉效率和NOx排放为目标的锅炉燃烧系统模型,利用遗传算法对模型进行优化,使模型训练精度和预测精度大为提高,锅炉效率平均预测误差由0．22％降至0．06％,NOx排放浓度平均预测误差由3．5％降至0．15％。利用遗传算法进行全局寻优,并用权重系数法将多目标优化转化为单目标优化。结果表明,该方法可根据需要对锅炉效率和NOx排放进行优化,实际中需重点优化锅炉效率或者重点优化NOx排放时只需要改变权重系数即可,由此得到相应的锅炉运行参数,并为锅炉优化运行提供指导。     

降低电站锅炉NOx排放的燃烧技术分析

介绍了电站燃煤锅炉ＮＯｘ生成的原因,并对几种低ＮＯｘ燃烧技术进行了分析,提出应根据锅炉结构特点选择合适的低ＮＯｘ燃烧技术,以供降低电站锅炉ＮＯｘ排放、保护环境具有参考价值。     

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。     

基于遗传算法和神经网络的电站锅炉燃烧优化

燃烧优化技术是实现电站锅炉高效燃烧和污染物控制的最经济、最有效的方法之一。本文首先利用神经网络建立起电站锅炉燃烧特性模型,然后利用遗传算法计算送风调节控制系统最优氧量设定值。仿真结果表明采用本文设计的燃烧优化策略,不仅可以提高燃烧效率而且能有效降低排放烟气中的氮氧化物含量,具有较高的实用价值和广泛的应用前景。     

改进BP神经网络在低氮燃烧优化中的应用

基于燃煤锅炉低氮燃烧优化试验数据,建立了预测NOx排放浓度和锅炉效率的改进BP神经网络模型,通过样本学习,该网络可以精确描述锅炉运行参数与NOx排放浓度和锅炉效率之间的非线性映射关系。仿真结果表明,网络的NOx排放浓度和锅炉效率预测值的相对误差分别小于3.92%和7.6%,能够描述NOx排放浓度和锅炉效率随SOFA风门开度和运行氧量变化的规律,而且预测精度高、泛化能力强,可为燃煤锅炉低氮燃烧优化提供指导。     

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.     

燃煤电站锅炉低NOx燃烧技术初探

简要介绍目前的低NOx控制技术,为今后该领域的技术应用和发展提出几点建议。     

遗传算法和神经网络在电站锅炉燃烧优化中的应用研究

燃烧优化技术是实现电站锅炉高效燃烧和污染物控制的最经济、最有效的方法之一。本文首先利用神经网络建立起电站锅炉燃烧特性模型,然后利用遗传算法计算送风调节控制系统最优氧量设定值。仿真结果表明采用本文设计的燃烧优化策略,不仅可以提高燃烧效率而且能有效降低排放烟气中的氮氧化物含量,具有较高的实用价值和广泛的应用前景。     

电站锅炉低NOx燃烧应用研究

针对350 MW亚临界燃煤发电机组锅炉低NOx燃烧技术进行应用研究,分析了空气分组燃烧技术的特点,通过锅炉效率实验,证实该项技术实现高效低污染燃烧,为电站锅炉低NOx燃烧技术应用提供参考.     

基于智能计算的锅炉燃烧优化指导系统及其应用

提出一基于智能计算技术的锅炉燃烧优化实时指导系统,该系统根据电科院现场燃烧调整试验数据以及锅炉运行历史数据,采用人工智能神经网络建立了锅炉燃烧特性的NSGA-Ⅱ数学模型,将现场燃烧调整试验数据结果和日常司炉的运行经验模型化,并采用多目标遗传算法优化技术从模型中提取专家级燃烧运行知识和经验,通过计算机在线指导锅炉配风、配煤等燃烧运行调整,达到同时提高锅炉运行效率和减小NO_x排放的目的。     

燃煤电厂锅炉燃烧系统的回声状态网络建模

燃煤电厂的锅炉燃烧系统是一个复杂而又重要的系统,建立其精确、普适的模型很困难.首先对现场采集的锅炉燃烧系统输入输出数据进行处理和优选,以用于燃烧系统的建模;然后将一种新型的递归神经网络——回声状态网络（echo state network,ESN）进行改进,提高了网络的精度和适应性,并且将改进的回声状态网络应用于燃烧系统静态建模,与其他4种神经网络建立的静态模型比较,前者适应性更强;最后将改进的回声状态网络应用于锅炉燃烧系统的动态建模,与静态建模相比,模型的适应性更好,能够进行长时间的预测.     

基于RBF神经网络模型的电站锅炉燃烧优化

针对电站锅炉燃烧过程对运行经济性的影响,运用径向基函数(RBF)神经网络建立锅炉运行优化模型,以锅炉热效率与NOx排放质量浓度最佳值作为优化目标,实现二次风门挡板开度、燃尽风门挡板开度的寻优,求取不同工况下的最优值。结果表明:该系统可以在提高锅炉效率的同时也降低了NOx的排放,并正确地反映了锅炉机组的动态特性。     

燃烧调整对NO_x排放和锅炉效率的影响

在双炉膛、四角切圆燃烧锅炉上进行燃烧调整试验,分析一次风速、配风方式、燃尽风、氧量对NOx排放及锅炉效率的影响,为锅炉运行优化、降低NOx排放提供参考依据。     

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。     

神经网络在锅炉燃烧调整分析中的应用

针对锅炉采用煤质与设计煤质不同时而引发的结焦问题,以旺隆电厂锅炉为工程典型实例,基于神经网络技术,分析了不同煤质对锅炉的影响。首先,采用径向神经网络对实际运行数据进行拟合,建立了锅炉的运行调整与控制模型;然后,利用该模型对锅炉调整参数进行分析,通过比较煤质、配风、配粉对锅炉燃烧的影响,总结出燃烧调整规律,从而有效地控制锅炉的运行参数,保证锅炉的安全稳定运行。     

锅炉燃烧优化指导系统在火电厂的应用

对于电站煤粉锅炉，均衡各燃烧器的出力，合理配置燃烧器喷口的粉浓度和出口速度是锅炉安全，经济运行的重要条件和保证。锅炉燃烧优化指导系统的开发及应用，为运行中及时有效地进行燃烧优化调整提供条件和依据。