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基于改進花授粉算法的煤粉鍋爐燃燒優(yōu)化應(yīng)用研究

發(fā)布時間:2020-10-18 03:51
【摘要】:我國獨特的能源結(jié)構(gòu)決定了火力發(fā)電在電力行業(yè)占據(jù)主導(dǎo)地位;鹆Πl(fā)電造成的環(huán)境污染和能源浪費越來越受到重視,如何實現(xiàn)鍋爐清潔高效燃燒已成為電站亟需解決的問題。近些年很多研究人員致力于改善煤粉鍋爐燃燒方式,以達到降低鍋爐氮氧化物排放和提高運行效率的目標。然而鍋爐燃燒系統(tǒng)是一個非常復(fù)雜的系統(tǒng),很難用傳統(tǒng)方法實現(xiàn)燃燒優(yōu)化。本文研究如何利用花授粉算法和極限學(xué)習(xí)機對煤粉鍋爐進行建模和燃燒優(yōu)化,使鍋爐達到清潔高效運行狀態(tài)。首先針對花授粉算法(Flower Pollination Algorithm,FPA)尋優(yōu)精度不高、收斂速度慢等問題,對FPA的局部搜索方式和轉(zhuǎn)換概率進行改進,提出改進的花授粉算法(Ameliorated Flower Pollination Algorithm,AFPA)。為驗證改進算法的有效性,采用基本花授粉算法、差分算法和蝙蝠算法在基準測試函數(shù)上進行對比實驗,仿真結(jié)果證明了AFPA的優(yōu)越性。然后以某電廠330MW煤粉鍋爐歷史運行數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),采用極限學(xué)習(xí)機(Extreme Learning Machine,ELM)和AFPA綜合建立鍋爐氮氧化物排放模型和熱效率模型。為驗證所建模型的泛化能力,采用ELM和誤差反向傳播(Back Propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別建立鍋爐氮氧化物排放模型和熱效率模型,實驗結(jié)果表明相比于其他兩種模型,采用AFPA和ELM綜合建立的模型對鍋爐氮氧化物排放量和熱效率具有良好的預(yù)測精度。最后根據(jù)電廠實際運行情況,提出三個優(yōu)化目標,即降低氮氧化物排量和提高熱效率的單目標優(yōu)化以及在降低氮氧化物排量基礎(chǔ)上提高熱效率的多目標優(yōu)化。在采用AFPA和ELM所建鍋爐燃燒特性模型基礎(chǔ)上,構(gòu)造不同的優(yōu)化目標函數(shù),利用AFPA對煤粉鍋爐運行可調(diào)參數(shù)在約束范圍內(nèi)進行尋優(yōu)。實驗結(jié)果表明AFPA算法不僅能夠?qū)γ悍坼仩t氮氧化物排量和熱效率進行單目標優(yōu)化,而且還能在降低煤粉鍋爐氮氧化物排量的同時提高熱效率,對電站鍋爐燃燒優(yōu)化具有一定參考意義。
【學(xué)位授予單位】:燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號】:TP18;TK229.63
【圖文】:

電廠煤粉鍋爐,設(shè)備圖,煤粉鍋爐


燕山大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文研究對象概述爐燃燒系統(tǒng)進行建模和優(yōu)化,就要了解鍋爐基本構(gòu)造和工煤粉鍋爐進行了簡要介紹,然后對 NOx 生成機理、熱效行時各項熱損失進行了分析,為鍋爐燃燒系統(tǒng)建模和優(yōu)化鍋爐簡介火力發(fā)電廠必不可少的部分,其主要作用是通過燃料的燃能,這些熱能以蒸汽形式推動汽輪機做功進而轉(zhuǎn)換為電能劃分為燃煤鍋爐和燃油鍋爐,其中燃煤鍋爐又可分為煤粉本文研究對象為煤粉鍋爐。煤粉鍋爐工作系統(tǒng)主要分為制系統(tǒng)、除渣清灰系統(tǒng)和煙氣排放系統(tǒng)。煤粉鍋爐設(shè)備圖見

燃燒器布置


二次風(fēng)(AA、AB、BC、CD、DE)共 5 層和燃盡風(fēng)(OFA 上、OFA 下、SOFA)共 3 層。燃燒器布置如圖3-2 所示。圖 3-2 燃燒器布置圖囿于測量工具的精度和煤粉鍋爐龐雜的運行環(huán)境,共采集了 120 組現(xiàn)場運行工況數(shù)據(jù),把這 120 組數(shù)據(jù)隨機打亂,記錄于表 3-1。表 3-1 中數(shù)據(jù)只是燃煤鍋爐在運行時的部分工況,并沒有完全涵蓋鍋爐在運行時的全部狀態(tài),但是這些數(shù)據(jù)反映了鍋爐工作時運行參數(shù)對熱效率和氮氧化物的影響,從這些數(shù)據(jù)中可以在一定程度上發(fā)現(xiàn)鍋爐在運行時相關(guān)參數(shù)和熱效率以及氮氧化物的映射關(guān)系。所以,以這些數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),可以建立出燃煤鍋爐燃燒系統(tǒng)的熱效率和氮氧化物排放模型。在上述數(shù)據(jù)中,抽取樣本 1 到樣本 90 共 90 組數(shù)據(jù)作為模型訓(xùn)練集,用來檢驗?zāi)P偷臄M合能力;抽取樣本 91 到樣本 120 共 30 組數(shù)據(jù)作為模型驗證集,用來測試模型的泛化能力。表 3-1 國電某發(fā)電廠 330MW 煤粉鍋爐運行數(shù)據(jù)樣本負荷/MW給煤機轉(zhuǎn)速/r·min-1二次風(fēng)風(fēng)速/m·s-1燃盡風(fēng)風(fēng)門開度/%爐溫/℃氧量/%A B C D E F G H I J K L1 319.8 337 342 391 396 38.6
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本文編號:2845757

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