火電廠優(yōu)化配煤技術(shù)研究.pdf

1、STUDYONOPTIMIZINGCOALBLENDINGTECHNOLOGYOFTHEPOWERPLANTAThesisSubmittedtoSoutheastUniversityFortheAcademicDegreeofMasterofEngineeringBYZhangLiSupervisedbyProfJUGangSchoolofEnergyandEnvironmentSoutheastUniversityMay2014摘要題

2、名：火電廠優(yōu)化配煤技術(shù)研究姓名：張利導師：雎剛教授學校：東南大學正文：摘要由于我國火電廠煤耗量大，而運輸能力卻不足、煤礦分布不均勻，國家又要求火電站盡量多燃用劣質(zhì)煤，使得電廠燃煤長期偏離設計煤種。動力配煤是根據(jù)用戶燃煤設備要求，將不同品質(zhì)的燃煤按一定比例進行混合，改變原來的化學組成、物理特性和混煤的燃燒特性，從而實現(xiàn)煤質(zhì)互補，提高鍋爐機組的安全性、經(jīng)濟性和環(huán)保性。通過試驗方法確定不同負荷下最佳煤質(zhì)，工作量大，幾乎無法實現(xiàn)。當鍋爐燃用煤質(zhì)

3、改變，通過鍋爐校核熱力計算，可以對受熱面的傳熱特性及機組性能進行整體分析。因此，將鍋爐校核熱力計算與配煤技術(shù)相結(jié)合，熱力計算結(jié)果將為具體電廠的配混煤方案提供指導和參考。煤的元素分析成分是燃煤鍋爐熱力計算不可缺少的數(shù)據(jù)，但目前電廠一般沒有能力進行煤的元素成分分析。本文通過建立煤質(zhì)特性數(shù)據(jù)庫，利用廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(GR卜小i)在解決復雜的非線性小樣本問題方面的優(yōu)勢，建立煤質(zhì)元素分析成分神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型。并采用交叉驗證的數(shù)學方法，通過循環(huán)訓練

4、和仿真，得到GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡模型的最佳光滑因子o。仿真結(jié)果表明基于GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡的元素分析成分預測模型比RBF網(wǎng)絡預測模型和經(jīng)驗公式更精確，可以應用于電站鍋爐熱力計算。隨著國內(nèi)大型火電機組的引進，前蘇聯(lián)傳統(tǒng)的73年《鍋爐熱力計算標準方法》中有關(guān)爐膛輻射傳熱計算和屏式受熱面?zhèn)鳠嵊嬎愦嬖谥T多問題。本文采用國內(nèi)改進的爐膛和屏式受熱面?zhèn)鳠嵊嬎隳Ｐ?，以上海鍋爐廠600MW超臨界直流鍋爐為研究對象，對熱力計算模型進行測試，并提出了基于熱力計算的煤

5、質(zhì)適應性研究方法。熱力計算結(jié)果分析發(fā)現(xiàn)，不同負荷工況下鍋爐的煤種適應范圍有差異，為動力配煤技術(shù)研究提供指導。文末通過對煤質(zhì)參數(shù)線性可加性的分析，認為分析基基準下混煤的水分^厶小灰分彳耐、硫分JS0、揮發(fā)分‰和低位發(fā)熱量(‰ad具有良好的線性可加性。綜合考慮煤的著火、燃盡、結(jié)渣及污染物排放等燃燒特性，建立了電廠配煤實用模型，并提出通過遺傳算法進行優(yōu)化配煤求解的方法，得到適合具體鍋爐機組的優(yōu)化配煤方案。關(guān)鍵詞：廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡；元素分析成分