針對燃煤鍋爐受熱面吹灰操作不合理的問題,以吹灰最小費用為目標,提出一種基于Gamma加速積灰模型的吹灰優(yōu)化方法。首先分析在鍋爐受熱面的積灰狀態(tài)呈連續(xù)單調遞增的情況下,以一個服從指數(shù)分布的連續(xù)非負的隨機變量來表示鍋爐受熱面積灰的速度,建立加速積灰模型;其次,將積灰過程近似成Gamma過程,以最小平均費用為目標,建立了鍋爐受熱面的吹灰優(yōu)化模型。以某300 MW燃煤機組省煤器的受熱面積灰狀態(tài)為算例分析,利用粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化吹灰平均費用率,得到鍋爐受熱面最佳的吹灰次數(shù)和吹灰閾值,使得鍋爐受熱面吹灰的平均費用率最小,說明了所提出的吹灰最小費用率優(yōu)化模型的可行性。

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【部分圖文】：

圖1吹灰優(yōu)化模型的吹灰操作過程

在吹灰優(yōu)化模型下,主要面臨兩個決策:何時采取吹灰操作和何時該進行預防性吹灰策略。而吹灰操作策略依賴于系統(tǒng)受熱面實時的積灰狀態(tài)X(t)。定義當前檢測與下一次檢測的時間間隔為T、臨近吹灰閾值ε和失效吹灰閾值L(ε<L)。何時采取吹灰操作取決于第k(k=1,2,…)次檢測時系統(tǒng)受熱面積....

圖2系統(tǒng)受熱面積灰劣化速度變化曲線

為了模擬每次吹灰后對系統(tǒng)受熱面積灰的影響,根據(jù)假設2,在進行多次吹灰后系統(tǒng)受熱面積灰速度加快[17-19]。因此,經(jīng)過吹灰操作后,系統(tǒng)的積灰劣化程度可以降低,但積灰劣化速度可以提高。經(jīng)過一次吹灰后,系統(tǒng)的積灰劣化速度可以通過非負連續(xù)隨機變量描述,系統(tǒng)受熱面積灰劣化速度的變化趨勢如....

圖3劣化加速模型的描述

圖3為一個由于非完美吹灰操作而導致的積灰速度的提高。當系統(tǒng)受熱面積灰狀態(tài)到達XTi(ε<XTi<L)時,進行非完美吹灰操作,操作完成后系統(tǒng)受熱面積灰狀態(tài)為0,此時的系統(tǒng)受熱面積灰劣化速度由原來的v0變化為v1(v1>v0)。3.2第i個吹灰周期內的平均檢測次數(shù)E(Ki)

圖4原始數(shù)據(jù)擬合圖

根據(jù)研究對象300MW燃煤機組省煤器受熱面的數(shù)據(jù)可得到省煤器污染率的變化曲線如圖4所示。通過極大似然估計該組清潔因子數(shù)據(jù)服從Gamma分布的參數(shù)α0=1.02,β=0.0066,系統(tǒng)的吹灰失效閾值L設置為0.5�？紤]到實際的情況,清潔因子的采集時間間隔T=5s。隨著吹灰次數(shù)....

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