基于爐內(nèi)參數(shù)測(cè)量的燃燒系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行理論與技術(shù)的研究.pdf

1、在火力發(fā)電成本中，燃料費(fèi)用一般要占70％以上，提高鍋爐燃燒系統(tǒng)的運(yùn)行水平對(duì)機(jī)組的節(jié)能降耗具有重要意義。同時(shí)，發(fā)電企業(yè)面臨廠網(wǎng)分開、競(jìng)價(jià)上網(wǎng)的電力市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，而且，由于能源緊張導(dǎo)致燃煤價(jià)格上漲，進(jìn)一步加大了發(fā)電企業(yè)的生產(chǎn)成本。隨著國(guó)家對(duì)電站污染物排放的限制，如何有效降低污染物排放的技術(shù)成為電廠當(dāng)前關(guān)注的熱點(diǎn)。
　　燃煤價(jià)格的上漲和污染排放的限制，使國(guó)內(nèi)燃煤電站面臨著提高鍋爐效率與降低污染排放的雙重要求，迫切需要面向節(jié)能、降耗與降低污染

2、、安全運(yùn)行的生產(chǎn)過(guò)程優(yōu)化控制與調(diào)度方法。
　　鍋爐燃燒優(yōu)化技術(shù)能夠有效提高機(jī)組運(yùn)行效率，降低發(fā)電成本，顯著降低鍋爐污染物的排放，并能夠監(jiān)督保障鍋爐的安全運(yùn)行。本文以電站鍋爐燃燒系統(tǒng)為研究對(duì)象，探討了鍋爐燃燒優(yōu)化運(yùn)行理論與技術(shù)。主要內(nèi)容包括:
　　(1)爐內(nèi)參數(shù)測(cè)量技術(shù)與方法的研究。
　　燃燒優(yōu)化技術(shù)目標(biāo)是根據(jù)鍋爐的負(fù)荷和煤種，實(shí)時(shí)優(yōu)化鍋爐的風(fēng)量和煤量，指導(dǎo)鍋爐燃燒調(diào)整，提高鍋爐燃燒運(yùn)行效率，降低發(fā)電煤耗，同時(shí)減少煙氣的

3、NOx排放，實(shí)現(xiàn)鍋爐的經(jīng)濟(jì)環(huán)保運(yùn)行。
　　為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)首要的問(wèn)題是，采用一種什么樣的測(cè)量設(shè)備來(lái)實(shí)時(shí)地檢測(cè)出鍋爐內(nèi)部的主要參數(shù)，根據(jù)這些參數(shù)指導(dǎo)鍋爐燃燒調(diào)整。
　　本文提出了利用美國(guó)佐爐公司的ZoloBOSS激光測(cè)量網(wǎng)作為爐內(nèi)參數(shù)檢測(cè)設(shè)備，配以我們自行研制的運(yùn)行優(yōu)化站，構(gòu)成鍋爐燃燒優(yōu)化運(yùn)行系統(tǒng)。
　　(2)基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鍋爐燃燒系統(tǒng)模型建立。
　　鍋爐燃燒過(guò)程中的NOx排放和鍋爐效率的影響因素非常復(fù)雜，相

4、互聯(lián)系，相互耦合。因此用機(jī)理建模方法建立符合鍋爐當(dāng)前特性的模型存在一定的困難。該文引入先進(jìn)的人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，根據(jù)鍋爐燃燒過(guò)程歷史數(shù)據(jù)，利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了鍋爐效率的預(yù)測(cè)模型和NOx排放的預(yù)測(cè)模型，并通過(guò)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了模型的準(zhǔn)確性。
　　(3)鍋爐煙氣干燥燃褐煤時(shí)的熱經(jīng)濟(jì)性分析。
　　對(duì)褐煤進(jìn)行預(yù)干燥可以明顯地提高直接燃褐煤電站發(fā)電效率，滾筒煙氣干燥是應(yīng)用最早的干燥方法。為此，本文建立了鍋爐煙氣干燥燃褐煤發(fā)電系統(tǒng)的熱

5、經(jīng)濟(jì)性分析模型，并且利用該模型對(duì)某600MW機(jī)組采用鍋爐煙氣干燥對(duì)發(fā)電系統(tǒng)熱效率的影響因素進(jìn)行了分析。
　　將分析結(jié)果與前述的鍋爐燃燒優(yōu)化運(yùn)行系統(tǒng)配合使用，將大大提高直接燃褐煤火電廠的熱效率，起到節(jié)能的目的。
　　(4)基于多目標(biāo)遺傳算法NSGA-Ⅱ的燃燒參數(shù)優(yōu)化。
　　建立模型之后，采用多目標(biāo)遺傳算法NSGA-Ⅱ?qū)﹀仩t的運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，仿真結(jié)果表明，本文的方法能夠給出可行的調(diào)整各風(fēng)門開度等操作量的優(yōu)化控制方案，使鍋