| 超临界660 MW褐煤锅炉深度调峰负荷水动力特性研究 |
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| 引用本文： | 周 科1,何敏强1,牛田田2,李明皓1,鲁晓宇1,何高祥3,杨 冬2. 超临界660 MW褐煤锅炉深度调峰负荷水动力特性研究[J]. 热力发电, 2022, 51(9): 96-102 |
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| 作者姓名： | 周 科1 何敏强1 牛田田2 李明皓1 鲁晓宇1 何高祥3 杨 冬2 |
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| 作者单位： | 长沙理工大学能源与动力工程学院，湖南 长沙 410114 |
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| 摘 要： | 为了实现“双碳”目标，对电站锅炉燃烧系统进行改造升级势在必行。首先利用精英反向学习策略、动态惯性权重和自适应t分布变异对麻雀搜索算法（SSA）的种群初始化和位置更新进行改进，获得一种新的改进麻雀搜索算法（ISSA）。然后通过ISSA优化核极限学习机（KELM）的正则化系数和核函数参数，建立ISAA-KELM锅炉燃烧特性预测模型。采用该预测模型对某超超临界660 MW机组实际运行数据进行预测，预测结果得到锅炉NOx排放质量浓度和锅炉热效率的平均绝对误差率分别为1.441 7%和0.023 9%，预测效果较好。最后，根据该模型预测结果，利用ISSA对2种典型工况锅炉运行可调参数进行寻优，优化后低负荷工况锅炉NOx排放质量浓度降低约91.73 mg/m3，热效率提高0.54%，高负荷工况锅炉NOx排放质量浓度降低约45.96 mg/m3，热效率提高0.50%。
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| 关 键 词： | 电站锅炉 燃烧优化 预测模型 麻雀搜索算法 核极限学习机 |
Research on hydrodynamic characteristics at deep peak load regulation of 660 MW supercritical lignite boiler |
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| ZHOU Ke1,HE Minqiang1,NIU Tiantian2,LI Minghao1,LU Xiaoyu1,HE Gaoxiang3,YANG Dong2. Research on hydrodynamic characteristics at deep peak load regulation of 660 MW supercritical lignite boiler[J]. Thermal Power Generation, 2022, 51(9): 96-102 |
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| Authors: | ZHOU Ke1 HE Minqiang1 NIU Tiantian2 LI Minghao1 LU Xiaoyu1 HE Gaoxiang3 YANG Dong2 |
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| Affiliation: | School of Energy and Power Engineering, Changsha University of Science and Technology, Changsha 410114, China |
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