燃煤电站锅炉NOx排放的控制措施

基于我国燃煤电站锅炉NOx排放的实际情况,在对影响其NOx排放各因素进行分析的基础上,细化了低氧燃烧、空气分级燃烧、低NOx燃烧器和燃料分级燃烧技术在我国电站锅炉的应用,指出锅炉设计中应尽可能选用切向燃烧方式,将再燃技术应用于降低燃用低挥发分煤的固态排渣电站锅炉设计和改造中以进一步降低NOx排放并满足国家标准的要求,锅炉运行中尽量减小各喷口风粉量的偏差,合理组织沿炉膛水平方向和高度方向(倒梯形、缩腰形等)的分级燃烧实现降低NOx排放的最佳效果.     

燃煤电站锅炉发展趋势

社会生产力的发展对燃煤电站锅炉提出了新的、更高的要求。本文分析了能源问题和环境问题对燃煤电站锅炉的要求，提出了燃煤电站锅炉发展的五大趋势；高参数大容量；低污染燃烧方式；蒸汽－－燃气联合循环；劣质燃料有效利用；调峰机组锅炉。并阐述了电子计算技术对锅炉技术发展的影响。     

低NOx燃烧器在燃煤电站锅炉中的应用与前景

当前国内燃煤发电站运行过程中产生的大量NOx是大气污染的主要因素之一,因此,燃煤发电锅炉采用低NOx燃烧器是降低NOx排放的最经济有效措施。分析了NOx成因、影响因素和降低方法,介绍了我国燃煤常规目前使用的几种低NOx燃烧器的各自特点,并分析了低NOx燃烧器的应用前景。     

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     

现代燃煤电站锅炉火焰检测综述

对现代燃煤锅炉火焰检测技术进行了综述,指出现有火检应用中存在的一些问题,如火检探头视角小,装置静态整定值与实际运行的动态值不相符等。文中重点介绍了近年刚出现的,并得到实际应用的新型数字火检和图像火检。对它们的应用情况进行了说明,肯定了它们具有的优良性能,并对其发展前景进行了展望。最后介绍了我们的设计的一个火焰图像检测系统。     

基于IMRAN的电站锅炉效率与NOx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.     

燃煤电站锅炉常见问题的产生原因与改进方案

分析了燃煤电站锅炉的常见问题,如炉墙振动,水冷壁高温腐蚀,过热且再热器超温爆管,受热面磨损,产生的原因和改进方案。     

电站燃煤锅炉结渣特性的试验研究

利用煤粉燃烧试验台试煤样的方法模拟实际锅炉的工况为某电厂３００ＭＷ机组锅炉做结渣试验,此方法能准确地预示实际锅炉的结渣趋势,为锅炉的设计提供可靠的技术依据。     

大型电站燃煤锅炉飞灰磨损性能的预测

本文对７种燃煤锅炉的飞灰进行了冲刷磨损的试验研究，并建立了磨损量计算式的数学模型。经试验验证，试验结果与计算结果比较一致。这表明在实际工程应用中，只需测定飞灰中物化特性即可判断飞灰冲刷磨损性能。     

电站燃煤锅炉防止炉膛结渣的探讨

主要分析电站燃煤锅炉炉膛结渣的成因及预防措施,通过结构优化设计,采取合理的运行操作方法来组织良好的燃烧工况,可避免发生炉膛结渣。     

考虑脱硫的电站温室气体排放计算模型改进

湿法脱硫(WFGD)工艺以石灰石作为吸收剂,制成石灰石浆液与烟气中的二氧化硫反应,生成的副产品为石膏。针对石膏—石灰石湿法脱硫对电站温室气体排放计算模型影响的问题,在燃烧方程的基础上重新建立计算模型。通过新的计算模型对采用石膏—石灰石湿法脱硫的燃煤电站锅炉CO2排放量进行计算分析。结果表明:新的计算模型适用于该电站锅炉CO2排放量的计算。由新的计算模型看出采用石膏—石灰石WFGD的燃煤电站锅炉要比采用干法脱硫的电站锅炉要多排放2(1-η)SO2的CO2,式中的η为烟气脱硫效率。针对该电厂锅炉进行计算,在机组负荷100%的情况下,二氧化碳每小时将多排放8.41t。     

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     

大型电站燃煤锅炉低NO_x燃烧优化系统及应用

提出了一种锅炉运行优化的系统框架,并着重对建模方法和优化算法进行了讨论。采用一种改进的在线支持向量机方法对学习样本进行处理,并与常规支持向量机模型相结合,形成了一种自适应建模方法,以适应煤质与锅炉实际运行工况的变化。对多目标优化算法进行讨论,并介绍了NSGA II遗传算法在锅炉优化中的应用。以某大型电站锅炉为对象,对本文方法进行了应用研究,所建模型的趋势分析和测试结果均表明了本文算法的正确性,所提出的优化模型以NOx为目标函数,综合考虑了锅炉运行经济性和安全性等约束条件,优化结果表明通过运行参数的优化调整可有效降低锅炉污染物的排放。     

燃煤电站锅炉对流受热面积灰在线监测的研究

针对在线监测电站锅炉对流受热面积灰的需要,建立了对流受热面的污染监测模型。以某300 MW机组的1 025 t/h锅炉为监测对象,开发了受热面积灰在线监测系统,成功实现了锅炉对流受热面污染的在线监测。     

基于人工神经网络的电站锅炉积灰实时监测系统

针对燃煤电站锅炉对流受热面积灰,提出了一种基于人工神经网络的积灰实时监测方法:利用受热面清洁吸热量和实际吸热量定义灰污特征参数;通过电厂现有的DAS系统得到的温度、压力和流量等参数可获得大量样本点;建立神经网络模型并进行训练.在燃用神华煤的某300 MW锅炉上进行了试验.结果表明:实测吸热量与预测吸热量的最大误差不超过10%,平均误差为3%左右.该方法可准确预测锅炉对流受热面的积灰情况.     

Reduced Model for Power System State Estimation Using Artificial Neural Networks

In this paper, a new technique using artificial neural networks for power system state estimation is presented. This method does not require network observability analysis and uses fewer measurement variables than conventional techniques. This approach has been successfully implemented on six-bus, 18-bus, IEEE 14-bus and IEEE 57-bus power systems and the results show that this method is very accurate and a lot faster than conventional techniques making it ideal for smart grid applications.     

统计回归方法在电站锅炉氮氧化物排放量监测中的应用

通过对电站锅炉煤燃烧过程中氮氧化物生成模型的分析，确定了与氮氧化物生成量密切相关的锅炉运行参数。使用燃烧火焰图像处理技术和辐射传递方程反演测量，得到炉膛温度场变量。将锅炉运行参数和温度场变量联合构建一个输入数据矩阵，利用偏最小二乘法对锅炉运行过程中的氮氧化物排放值进行估计。并同实测值进行对比。分析结果表明：该种方法可以用于在线实时预测污染物的排放量。图1表3参9     

在线监测燃煤锅炉NOx排放的自适应支持向量机模型

提出了一种基于改进的在线支持向量机自适应建模方法,并应用于电站锅炉NOx排放连续监测和特性分析.对常规在线支持向量机方法进行了改进,提出了新的样本剔除规则,保证了训练集内样本分布的均匀性.通过该改进方法对基于试验数据的常规向量机模型预测余差进行了连续估计,并预估煤质等因素引起的NOx排放特性的变化,从而补偿了实际工况与试验工况的差别,以便正确给出锅炉NOx排放特性.     

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。