本文選題：鍋爐爐膛燃燒優(yōu)化　切入點：爐膛一維建模　出處：《東南大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著對改善大氣環(huán)境質(zhì)量,保護(hù)生態(tài)環(huán)境的重視,火電生產(chǎn)企業(yè)一方面需要提高機組運行效率,降低生產(chǎn)成本,另一方面需要設(shè)法解決如何降低火電機組的污染物排放的問題,以滿足越來越嚴(yán)格的排放標(biāo)準(zhǔn)。因此,對鍋爐進(jìn)行燃燒優(yōu)化以達(dá)到節(jié)能減排的目的具有重要的現(xiàn)實意義與工程應(yīng)用價值。本文的主要研究內(nèi)容包括：1.建立爐膛一維動態(tài)模型。通過將鍋爐爐膛沿高度方向進(jìn)行分層,并采用集總參數(shù)法分別描述各層內(nèi)的流動、傳熱過程、煤粉燃燒和NOx生成過程。借助Modelica語言,在Dymola仿真平臺上實現(xiàn)了建立鍋爐爐膛一維燃燒模型,該模型能夠描述煤粉量、各層風(fēng)量與爐膛內(nèi)各層溫度、N仉濃度的動態(tài)關(guān)系,得到靜穩(wěn)態(tài)時爐膛一維溫度分布和NOx分布。通過仿真實驗研究了鍋爐爐膛一維燃燒模型的動態(tài)特性,為燃燒優(yōu)化策略的研究打下基礎(chǔ)。2.采用子空間辨識方法,分別建立了100%、80%、60%負(fù)荷工況下的鍋爐爐膛一維燃燒狀態(tài)空間模型。該模型相比于傳統(tǒng)的傳遞函數(shù)模型能夠更方便地描述多變量系統(tǒng),而且更有利于先進(jìn)優(yōu)化控制算法的設(shè)計。通過仿真實驗驗證子空間辨識方法對鍋爐爐膛燃燒對象的建模效果。3.將多目標(biāo)預(yù)測控制算法與多模型控制策略、擾動觀測器相結(jié)合,建立了鍋爐爐膛燃燒優(yōu)化系統(tǒng)。鍋爐爐膛燃燒優(yōu)化以效率和NOx濃度為目標(biāo)量,用多目標(biāo)預(yù)測控制算法解決多目標(biāo)優(yōu)化問題,采用多模型控制策略解決大范圍變工況導(dǎo)致的非線性問題,并引入擾動觀測器抑制煤種變化帶來了影響,通過仿真試驗研究基于MOMPC的鍋爐燃燒優(yōu)化系統(tǒng)在變負(fù)荷、變煤質(zhì)情況下的優(yōu)化性能。
[Abstract]:With the importance of improving the atmospheric environment quality and protecting the ecological environment, on the one hand, the thermal power production enterprises need to improve the operating efficiency of the units and reduce the production costs, on the other hand, they need to try to solve the problem of how to reduce the emission of pollutants from thermal power units. To meet increasingly stringent emission standards. It has important practical significance and engineering application value to optimize the combustion of boiler to achieve the goal of energy saving and emission reduction. The main research contents of this paper include: 1. The one-dimensional dynamic model of furnace is established, and the boiler furnace is stratified along the direction of height. The lumped parameter method is used to describe the flow, heat transfer process, pulverized coal combustion and NOx generation process in each layer respectively. With the help of Modelica language, a one-dimensional combustion model of boiler furnace is realized on the Dymola simulation platform, which can describe the pulverized coal quantity. The dynamic relationship between the air flow in each layer and the temperature concentration in each layer of the furnace is obtained. The one-dimensional temperature distribution and the NOx distribution of the furnace under static and steady state are obtained. The dynamic characteristics of the one-dimensional combustion model of the boiler furnace are studied by simulation experiments. Laying the foundation for the research of combustion optimization strategy. 2. Using subspace identification method, The one-dimensional combustion state space model of boiler furnace under 60% load condition is established respectively. Compared with the traditional transfer function model, the model can describe the multivariable system more conveniently. Moreover, it is more beneficial to the design of advanced optimal control algorithm. The modeling effect of subspace identification method on boiler furnace combustion object is verified by simulation experiments. 3. The multi-objective predictive control algorithm is combined with multi-model control strategy and disturbance observer. The combustion optimization system of boiler furnace is established. The multi-objective optimization problem is solved by multi-objective predictive control algorithm, which takes efficiency and NOx concentration as the target quantity. The multi-model control strategy is used to solve the nonlinear problem caused by a wide range of off-condition conditions, and the disturbance observer is introduced to suppress the change of coal. The simulation experiment is conducted to study the variable load of the boiler combustion optimization system based on MOMPC. Optimized performance under the condition of changing coal quality.
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM621.2

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本文編號：1583042