發(fā)布時(shí)間：2025-05-11 03:38

　　 鍋爐燃燒優(yōu)化控制技術(shù)是一種對(duì)發(fā)電廠實(shí)現(xiàn)高效燃燒和低污染排放控制的最節(jié)約成本、最有效的方法。提出一種基于量子遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合優(yōu)化方法,借助發(fā)電廠鍋爐燃燒特性試驗(yàn)數(shù)據(jù),建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鍋爐燃燒模型,使用量子遺傳算法優(yōu)化鍋爐燃燒的二次風(fēng)門開度和燃燒器擺角度,從而調(diào)節(jié)各優(yōu)化目標(biāo)的最佳設(shè)定值,來實(shí)現(xiàn)鍋爐燃燒對(duì)熱效率和氮氧排放量的整體優(yōu)化和控制。仿真結(jié)果表明,調(diào)節(jié)優(yōu)化二次風(fēng)門開度和燃燒器擺角度對(duì)鍋爐燃燒效率和氮氧排放量有著較好的改善,證明該方法具有泛化能力好和求解速度快,對(duì)鍋爐燃燒過程具有較好的預(yù)測(cè)控制效果。

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

圖5鍋爐燃燒效率和NOx排放最佳適應(yīng)圖

為了使鍋爐燃燒效率和氮氧化物排放量過大影響整體的優(yōu)化水平，必須同時(shí)兼顧兩者優(yōu)化的比值，取適應(yīng)值函數(shù)系數(shù)分別為11.5和0.15。由于工況氮氧排放最高，以環(huán)境污染的考慮，優(yōu)化工況，仿真結(jié)果，如圖5~圖7所示。仿真優(yōu)化前后結(jié)果參數(shù)對(duì)比，如表4所示。從表中可以看出，鍋爐氮氧化物的排放有....

圖6二次風(fēng)門開度優(yōu)化圖

盡７掄嬗嘔?昂蠼峁?問??比，如表4所示。從表中可以看出，鍋爐氮氧化物的排放有著顯著的降低，同時(shí)燃燒效率有輕微的升高，證明通過量子遺傳算法優(yōu)化，可以實(shí)現(xiàn)爐燃燒效率和氮氧化物排放量整體優(yōu)化。表4優(yōu)化前后參數(shù)比較表Tab.4ParameterComparisonTableBefore....

圖7燃燒器擺動(dòng)值圖

為了使鍋爐燃燒效率和氮氧化物排放量過大影響整體的優(yōu)化水平，必須同時(shí)兼顧兩者優(yōu)化的比值，取適應(yīng)值函數(shù)系數(shù)分別為11.5和0.15。由于工況氮氧排放最高，以環(huán)境污染的考慮，優(yōu)化工況，仿真結(jié)果，如圖5~圖7所示。仿真優(yōu)化前后結(jié)果參數(shù)對(duì)比，如表4所示。從表中可以看出，鍋爐氮氧化物的排放有....

本文編號(hào)：4044787