GA-BP神经网络在动力配煤煤质和燃烧特性预测中的应用

为了满足动力配煤数字化信息控制系统对配煤煤质和燃烧特性参数在线预测的精度要求,利用GA-BP神经网络建立了动力配煤煤质和燃烧特性预测模型.该预测模型综合学习了各煤质指标内部以及和配比的关系,能够根据各参配煤种的Mad、Vad、Aad、Qnet.ar和对应的配比X,直接预测配煤产品的煤质指标Mad、Vad、Aad、Qne...     

基于煤质预测的多目标优化配煤方法研究

针对火电厂中混煤煤质计算不准确、配煤方案单一且考虑片面等问题,基于粒子群（PSO）优化前馈神经网络算法建立了混煤煤质预测模型;采用非支配排序多目标遗传算法（NSGA III）建立了由最小绝对偏差型和标准差型优化指标组成的多目标优化配煤模型。对某电厂实际燃煤情况中非线性关系的煤质进行分析,并对预测煤质的不同特点和电厂机组运行特点进行分析。结果表明：基于煤质预测的多目标优化配煤方法,对煤质挥发分、灰分和灰熔点的预测精度比线性加权方法提高了4.55%,3.24%和5.60%,筛选出的6组配煤方案,兼顾了经济性、安全性和环保性,更符合配煤特点。     

基于样本优化的BP神经网络SCR脱硝催化剂体积设计

选择性催化还原(SCR)是目前主流的烟气脱硝技术,在SCR脱硝系统设计中,催化剂体积准确设计是事关脱硝效率和成本支出的重要环节。传统的SCR催化剂体积设计主要采用经验公式计算,但由于SCR催化剂体积设计的影响因素众多,使得经验公式不仅复杂且适用性较窄。基于此提出基于样本优化的BP神经网络催化剂体积设计预测方法。研究结果表明,针对已构建的BP神经网络模型,通过平均影响值算法(MIV)对原始样本进行输入参数筛选和优化,降低了神经网络复杂性,提高了模型精度,平均预测误差从15.46%下降至10.32%。进一步通过BP神经网络预测筛选辨识样本中的不良数据,基于剔除了不良样本训练的BP神经网络,平均预测误差可进一步下降至2.55%,这一方法可为催化剂体积设计提供参考和指导。     

采用遗传算法优化的煤粉着火特性BP神经网络预测模型

利用热分析（TG-DTG）数据建立了煤粉着火稳定性指数CI，它是煤粉着火温度与燃烧强度的综合反映。采用遗传算法（GA）对BP神经网络结构进行了优化，获得了影响煤粉着火稳定性指数CI的主要煤质指标（Mnd、And、Qnet、Qad、焦渣特征CRC）和最优BP神经网络的隐层数、神经元数、激活函数，建立了煤粉着火稳定性指数的优化BP神经网络预测模型。对20个校验样本进行了预测，得到了较高的预测精度。     

基于煤种掺烧模式的锅炉燃烧NO_x预测模型

结合某660 MW锅炉入炉煤种煤质、磨煤机组合方式、配风方式和锅炉运行参数等,利用支持向量机建立了锅炉燃烧NO_x预测模型,并利用该模型进行了应用模拟,在保持其他参数不变的情况下,研究了氧体积分数、燃尽风率、配风方式、煤种及磨煤机组合方式对NO_x质量浓度的影响.结果表明:模型具有较好的准确性和泛化能力以及理想的调节性能;模型包含煤种及磨煤机组合方式信息,对于煤种煤质多变机组,提高了预测NO_x质量浓度的准确性,这对降低NO_x质量浓度和保证稳定燃烧的优化调整,尤其是对指导入炉煤调配及煤炭采购甚至实现"智慧燃料"具有重要意义.     

基于KG-BP神经网络在秦淮河洪水水位预测中的应用

为了提高BP神经网络模型的预测精度,提出了一种基于KNN算法及GA算法优化的BP神经网络的水位预测方法(KG-BP),即通过KNN邻近算法从全样本数据中剔除与待测点相关度较低的样本集,并允许保留K个"优质"训练数据集;将筛选出的"优质"训练数据集代入GA算法中实现初始权阈值的优化;再将"优质"的样本和初始权阈值代入BP模型中进行训练。将该预测方法应用于东山站水位实际预测中,并与BP模型、GA-BP模型的预测结果进行对比分析,验证了KG-BP模型具有较高的预测精度。     

基于PSO-BP神经网络的短期光伏系统发电预测

对光伏发电影响因素进行了分析,建立了粒子群算法优化的前向神经网络光伏系统发电预测模型。该模型利用了粒子群算法来优化神经网络内部连接权值和阈值,兼具粒子群和BP神经模型的优点,具有较好的收敛速度,泛化性能与预测精度。将光伏电站发电历史数据与天气情况作为样本,运用所建立的模型进行了训练与预测。结果表明,经过粒子群优化的BP网络模型预测精度高于典型BP网络,验证了该方法的有效性。     

电厂优化配煤多目标机会约束数学模型的建立

在随机规划学的基础上,建立了电厂优化配煤我多目标机会约束数学模型。在此模型中,燃煤的煤质特性包括发热量、挥发份、灰份、水份和硫份等均被认为符合正态分布规律的随机变量,以此充分描述掺配煤种煤质不断波动的事实。     

城市燃气小时负荷预测模型研究

城市燃气小时负荷预测的研究对燃气调度系统的安全与稳定具有重要意义。为了提高城市燃气小时负荷预测精度,在分析讨论主成分分析特性和BP神经网络优缺点的基础上,建立了利用主成分分析法对BP神经网络进行优化的小时负荷预测模型。该模型综合了主成分分析的降维特性和BP神经网络具有强大的自学习和自适应能力等特点,首先通过主成分分析法对所有相关影响因子进行降维处理,再将处理后累计贡献率占比85%以上的几种主成分作为输入层神经元输入BP神经网络进行训练,最后运用该组合模型对某县的小时负荷进行预测。实例分析表明:与单一模型相比,提出的PCA-BPNN组合预测模型精度更高,是一种更为有效的城市燃气小时负荷预测方法。     

自适应粒子群支持向量机风速组合预测模型

提出一种优化的支持向量机风速组合预测模型,首先通过模糊层次分析法对参与组合的单项预测模型进行遴选,在当前风速样本集下自适应决策预测效果较优的单项预测模型的输出值作为支持向量机的输入,将实际风电场风速值作为支持向量机的输出,并采用粒子群算法优化支持向量机组合模型的参数。基于实际运营的风电场数据进行仿真分析,自适应遴选出BP神经网络、RBF神经网络、小波神经网络和遗传算法优化BP神经网络这4种单项预测模型参与支持向量机组合,结果表明所提方法的预测精度不仅高于单项模型,且高于线性组合预测模型和神经网络组合预测模型。     

火力发电厂劣质煤使用现状及配煤安全对策

介绍了火力发电厂劣质煤的现状、特点以及劣质煤的危害，着重提出了应对非稳定性煤源的劣质煤配煤掺烧对策，通过配煤掺烧技术的应用，大大提高劣质煤转化为经济煤质的可能性，并创造较好的社会效益、安全效益、节能效益。     

600MW机组锅炉掺烧褐煤试验及燃料成本计算研究

在机组各负荷工况下进行不同比例的褐煤掺烧试验。试验结果表明,随着褐煤掺烧比例的增加,锅炉热效率呈下降趋势,供电煤耗、厂用电率呈上升趋势。建立燃料成本计算模型,利用掺烧煤种比例、主烧煤种与掺烧煤种价格表达燃料成本,计算得出不同负荷下的最佳掺烧比例。实现对电厂配煤掺烧经济性的理论指导,并可用于辅助优化电厂燃料采购决策。     

动力配煤在电站锅炉的应用前景

介绍了我国目前电厂用煤的现状和国内外在电站动力配煤方面的研究成果,阐述了动力配煤的实现方式和优点,提出了在火电厂使用动力配煤具有广阔的应用前景。     

邯峰电厂660 MW机组W型火焰锅炉精细化配煤掺烧的可行性研究

针对邯峰电厂一期2台660 MW的燃煤发电机组在实际运行中掺烧非设计煤种的问题进行了详细的分析。综合考虑所掺烧非设计煤种的燃料特性以及配套制粉系统的实际情况,保证安全运行以及环保排放的原则设计出适用于本发电机组掺烧方案。通过分析不同负荷下机组的运行数据发现,经过合理的配煤掺烧可以满足机组燃烧的安全边界以及环保达标边界的要求。经过长时间的实际运行后,对比掺烧前后2年内相同时间段的经济指标发现,合理的配煤掺烧可以节省成本,同时在电厂配煤掺烧和优化燃烧方面做出了大量技术整改并提出了针对性建议。     

烟煤及其混煤高温燃烧时SO2生成特性的试验研究

在一维沉降炉上对某电厂燃用的几种烟煤及其混煤进行了试验研究,通过改变炉膛温度,过量空气系数,二次风风温,一、二次风配比,给粉量等,分析了这些因素的变化对这几个煤种按不同掺混比组成的混煤燃烧时SO2排放量的影响,为大型电厂锅炉高效清洁燃烧提供了理论依据.     

配煤是稳定发电煤质的方法之一

通过分析现今我国电厂燃煤的现状和特点,指出煤质特性对电力生产安全和经济性的影响;提出配煤燃烧是保证锅炉设计煤质和电厂运行煤质的可行方法之一和正确配煤的方法。     

大型燃煤电站锅炉协同处置污泥的试验研究

针对某电厂300 MW燃煤锅炉污泥干化焚烧处置工程,对污泥干化系统及污泥掺烧对煤粉炉的影响展开了试验研究.通过对污泥干化系统的物料能量平衡计算得出圆盘式污泥干化机的热效率为74.96％,重点分析了污泥干化系统各部分的能耗情况;通过对比掺入污泥后混合燃料和设计煤种的各组分特性,分析了污泥掺烧对原煤粉锅炉运行的影响,结果表明,在污泥掺烧比例低于3％时,对煤粉炉的实际运行无明显影响.     

1150t/h锅炉掺烧褐煤的性能试验研究

对某电厂1150 t/h锅炉进行了山西晋北烟煤与扎赉诺尔褐煤的掺烧试验,分析了不同掺烧比例、不同煤质及不同磨煤机掺烧时锅炉的综合性能.结果表明:扎赉诺尔褐煤能够在烟煤锅炉上稳定掺烧,当混煤水分Mar<20%时,A、B、C 3台磨煤机可以同时掺烧褐煤,全厂掺烧比例最高可达40%;混煤水分对磨煤机的干燥出力有较大影响,混煤水分降低时,磨煤机干燥出力提高;A、B、C磨煤机掺烧褐煤后,锅炉主燃烧器区域温度升高,炉膛水冷壁出现局部结渣,排烟和固体未完全燃烧热损失升高,导致热效率降低约1.2%.     

准东煤掺烧煤矸石安全性与经济性分析

高岭土与低钠煤可以有效抑制燃用准东煤时炉内的沾污结渣问题,但由于其价格升高,为降低电厂燃煤成本,因此提出将煤灰成分相似的煤矸石作为准东煤防结渣添加剂.分析煤矸石作为添加剂抑制炉内沾污结渣的可行性,根据入炉煤灰中折算Na2O含量低于3.0％,确定掺烧比例,并在某150 MW机组上进行实炉掺烧试验.通过掺烧试验分析可见,煤...