电站锅炉飞灰含碳量在线软测量模型算法

针对目前锅炉飞灰含碳量测量方法存在时间滞后和精度不高等问题，在分析对锅炉飞灰含碳量影响因素和做锅炉燃烧特性实验的基础上，建立了锅炉飞灰含碳量在线软测量的神经网络模型。算例表明该模型具有良好的泛化能力和敏感性，能正确描述电站锅炉飞灰含碳量的响应特性，可进一步推广使用。     

电站锅炉飞灰含碳量在线软测量模型算法

针对目前锅炉飞灰含碳量测量方法存在时间滞后和精度不高等问题，在分析对锅炉飞灰含碳量影响因素和做锅炉燃烧特性实验的基础上，建立了锅炉飞灰含碳量在线软测量的神经网络模型。算例表明该模型具有良好的泛化能力和敏感性，能正确描述电站锅炉飞灰含碳量的响应特性，可进一步推广使用。     

基于支持向量回归的飞灰含碳量软测量

针对锅炉飞灰含碳量难以准确测量的问题,提出了一种基于支持向量回归的软测量方法。以大唐潮州电厂超超临界1 000MW机组为研究对象,建立了基于支持向量回归的飞灰含碳量软测量模型,采用交叉验证法优化了模型的惩罚参数C和核函数参数g,并利用测试数据和在3种机组负荷下的随机数据验证了模型的准确性和泛化能力。仿真结果表明,飞灰含碳量软测量模型的预测精度较高,且泛化能力较强,为锅炉飞灰含碳量测量提供了一种有效的方法。     

基于神经网络的飞灰含碳量软测量模型及实现

飞灰含碳量的准确测量是提高锅炉燃烧效率的基础,针对目前飞灰含碳量测量装置速度、精度不理想的情况,提出了基于互信息变量选取的神经网络飞灰含碳量预测模型,并通过PLC和上位机组合的方式对神经网络进行在线监控。首先,介绍了锅炉燃烧机理,针对影响飞灰含碳量的因素进行分析,对机理分析得到的影响因素通过互信息进行选取,得到飞灰含碳量软测量模型建立所需要的辅助变量;然后针对选取得到的辅助变量进行数据预处理,包含数据去重、数据滤波、去异常值等,以处理之后的数据为输入建立神经网络模型;最后,通过PLC的SCL语言对建立的神经网络模型进行编程实现,并通过上位机组态软件WinCC进行飞灰含碳量进行在线监控。结果表明本文所建立的动态模型相较于传统的飞灰含碳量静态神经网络模型具有更高的实用性和准确性,可对现场采集的数据进行实时计算得到飞灰含碳量值并进行校正; PLC测量装置有着良好的预测精度与较高的预测速度,能够用于现场飞灰含碳量测量。     

电站锅炉典型热工参数软测量研究

提出了基于最小二乘支持向量机(ＬＳＳＶＭ)统计学习建模理论的电站锅炉热工参数软测量方法。在LSSVM软测量建模理论基础上,重点研究了热工参数的动态软测量建模及模型在线更新等核心问题。以锅炉飞灰含碳量和烟气含氧量为范例,以锅炉实际运行数据为基础验证了提出的软测量建模方法。在算法验证基础上设计了锅炉飞灰含碳量及烟气含氧量软测量平台,该软件平台在广东某600 MW机组进行了现场试验,验证了提出的锅炉热工参数软测量方法的正确性。     

基于改进的KPCA和LSSVM飞灰含碳量的软测量建模

以华能嘉祥电厂330 MW机组为例,针对火电厂飞灰含碳量影响因素的非线性和耦合性的问题,提出一种优化样本的KPCA(核主元分析)方法,利用加权相似度优化样本,再对其进行核主元分析,建立基于加权相似度的KPCA和LSSVM(最小二乘支持向量机)的炉膛温度软测量模型。现场实测数据表明,运用该软测量模型监测效果良好,不仅避免了在测量装置损坏时影响生产的弊端,满足飞灰含碳量实时测量要求,还为提高锅炉运行效率提供了依据。     

飞灰含碳量自适应校正WLSSVM软测量模型

针对锅炉飞灰含碳量难以长期准确预测的问题,从提高模型预测精度和自适应能力的角度出发,提出一种基于模型预测性能评价的自适应校正加权最小二乘支持向量机(WLSSVM)软测量模型。构造了基于最大线性无关组的软测量模型训练样本集,使WLSSVM模型具有较好的稀疏性,并减少了训练过程的计算量;建立基于数据相似度加权因子的WLSSVM软测量模型,利用双种群差分进化算法进行模型参数的优化选取;通过模型预测性能在线评估和递推校正实现了模型在线自适应校正。在某台300MW机组锅炉上进行的仿真试验结果表明,该算法模型具有良好的预测精度和自适应能力,能够有效预测锅炉飞灰含碳量。     

飞灰含碳量自适应校正WLSSVM软测量模型

针对锅炉飞灰含碳量难以长期准确预测的问题,从提高模型预测精度和自适应能力的角度出发,提出一种基于模型预测性能评价的自适应校正加权最小二乘支持向量机(WLSSVM)软测量模型.构造了基于最大线性无关组的软测量模型训练样本集,使WLSSVM模型具有较好的稀疏性,并减少了训练过程的计算量;建立基于数据相似度加权因子的WLSSVM软测量模型,利用双种群差分进化算法进行模型参数的优化选取;通过模型预测性能在线评估和递推校正实现了模型在线自适应校正.在某台300 MW机组锅炉上进行的仿真试验结果表明,该算法模型具有良好的预测精度和自适应能力,能够有效预测锅炉飞灰含碳量.     

基于遗传神经网络敏感度分析的飞灰含碳量测量方法

飞灰含碳量是反映电站锅炉燃烧效率的重要指标,准确测量飞灰含碳量有利于监测和调整锅炉燃烧,降低煤耗,提高锅炉运行的经济性和安全性。分析了工程上普遍采用的人工取样、实验室化验方法以及在线监测仪器所存在的缺陷。研究了以软测量和信息融合技术为代表的人工智能方法的不足,采用遗传神经网络算法,对的连接权值、阈值和隐层节点个数进行了优化计算,以增强网络的泛化能力,并利用Grason敏感性分析算法,对影响飞灰含碳量的输入参数进行了筛选,实现了以较少的工况输入来有效地测量输出。在此基础上,通过实际样本进行仿真分析和对比,验证了所用方法具有更好的测量精度,最后通过实测数据的对比进一步验证了该结论。     

热工参数软测量技术在火电厂节能中的应用

本文研究了热工参数软测量技术在火电厂节能中的应用,选取了烟气含氧量和飞灰含碳量两个对机组经济性能有重要影响的指标进行建模,得到了烟气含氧量和飞灰含碳量的软测量模型。为了验证模型的准确性,分别对两个模型的软测量值和实际值进行了比较验证,并采用均方根误差系数RMSE作为衡量指标进行了分析,两个模型的软测量模型输出结果和校验样本的均方根误差分别为0.043和0.039。     

循环流化床锅炉汞排放和吸附实验研究

选取一台有代表性的440 t/h循环流化床锅炉,运用美国环保署推荐的安大略法,现场测定了入炉煤、底渣、飞灰和烟气中的各种汞形态浓度,获得了循环流化床锅炉汞排放特性。结果表明,循环流化床锅炉烟气中主要是颗粒汞,静电除尘装置的脱汞效率达98%,烟气汞排放浓度为0.062 mg/m3,底渣中汞小于总汞的1%。飞灰对汞强烈的吸附作用主要归因于其较高的含碳量,其次与飞灰中碳的结构形式和烟气温度有关。大幅度提高飞灰含碳量并不能提高其汞吸附量。     

影响循环流化床锅炉飞灰含碳量的多因素试验研究

针对HG-465/13.7-L.PM 7型循环流化床锅炉实际运行中存在的飞灰含碳量高的问题,利用正交试验及分析方法,得到了煤质及各运行参数对飞灰含碳量的影响.利用试验结果指导运行,使该炉的飞灰含碳量有显著降低.     

循环流化床锅炉飞灰再燃烧

为降低锅炉飞灰可燃物含量,实现飞灰的综合利用,设计并采用飞灰再循环系统,从而使锅炉飞灰可燃物含量从18％－25％降至目前的7％－12％,同时提高了锅炉燃烧效率。对飞灰回送装置的结构、原理及运行实际工况进行了分析评估。     

基于支持向量机的大型电厂锅炉飞灰含碳量建模

飞灰含碳量是影响锅炉热效率的一个重要因素,影响燃煤锅炉飞灰含碳量的因素多而且复杂,对锅炉飞灰含碳量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飞灰含碳量的有效方法.该文应用支持向量机算法建立了大型四角切圆燃烧锅炉飞灰含碳量特性的模型,并利用飞灰含碳量的热态实炉试验的数据对模型进行了校验,对支持向量机学习算法中参数的选择进行了探讨,获得了最佳学习参数.结果说明支持向量机与其它建模方法相比具有泛化能力好,计算速度快等优点,是锅炉飞灰含碳量特性建模的有效工具.     

循环流化床锅炉飞灰再循环系统技术经济分析

针对循环流化床锅炉飞灰含碳量较高造成燃烧效率下降的问题，介绍在循环流化床锅炉上正逐步推广应用的飞灰再循环技术。循环流化床锅炉的飞灰再循环系统可降低飞灰含碳量并提高石灰石利用率。经在410t／h循环流化床锅炉上应用证明该技术成熟可靠，在环保政策的推动下将会创造显著的社会效益和较好的经济效益。     

UCMS10在线飞灰测碳仪在660 MW机组上的应用

为降低锅炉飞灰的含碳量,提高锅炉燃烧效率,基于频谱扫描、等质量取样、原位测量、同步取灰等技术原理,结合燃煤电厂飞灰收集设备的特点,研制了一种可用于静电除尘器的在线飞灰监测装置并应用于某电厂660 MW机组。以静电除尘器的飞灰为采样源,对该装置在不同负荷段进行了比对测试。测试结果表明,该装置的测量准确性系数为0.95,取样代表性系数为0.86,可用于考核锅炉燃烧效率。     

根据煤质变化合理制订飞灰含碳量考核指标

煤质的变化,给电厂飞灰含碳量指标的合理制订带来了新的课题。通过对飞灰含碳量与锅炉热效率之间关系的分析,说明根据煤质变化情况合理制订飞灰含碳量考核指标的原则。     

ZGM95N中速磨煤机优化调整试验分析

针对某电厂300MW机组锅炉制粉系统煤粉细度偏粗、飞灰可燃物偏高等问题,通过对ZGM95N中速磨煤机进行粉量测试及分离器折向门挡板特性试验,得出了四根一次粉管煤粉粉量、磨煤机离心式分离器的挡板特性。调整后300 MW负荷下锅炉飞灰可燃物含量降低了0.57%,炉渣可燃物含量降低了0.38%,提高了锅炉运行经济性,其结果对锅炉的运行具有一定的指导意义。     

运用事例推理技术确定飞灰含碳质量分数实时目标值

为降低锅炉机械不完全燃烧损失,从锅炉运行优化的角度提出了飞灰含碳质量分数目标值的定义。采用基于趋势提取的检测方法对锅炉原始运行工况数据库进行稳态判定,依据外部约束条件将锅炉稳定运行工况进行分类,以锅炉效率为评价标准获得各工况类中的最优运行工况组成锅炉运行目标工况数据库。以当前工况的运行不可控因素作为当前事例,以锅炉运行目标工况数据库作为事例库,通过相似度计算获得当前工况所对应的飞灰含碳质量分数目标值。实际应用表明该方法计算精度高、实时性好,能够向运行人员实时提供当前工况的飞灰含碳质量分数目标值,为飞灰含碳质量分数的运行调整提供了依据。     

某480t/h循环流化床锅炉调试试验分析

以某电厂480 t.h-1循环流化床锅炉为研究对象,通过对其进行燃烧调整试验,燃煤粒径分析和飞灰粒径分析,找出了造成飞灰含碳量高的影响因素,研究结果表明,由于破碎和筛分系统的原因导致入炉煤粒径分布偏离锅炉设计要求,导致飞灰含碳量偏大,建议对破碎和筛分系统进行改造。在结合实际运行情况的基础上,给出了经济运行工况的参数范围,对该类锅炉的经济运行提供了一定的理论依据。