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余熱鍋爐單相受熱面動態(tài)建模與模型參數(shù)優(yōu)化

發(fā)布時間:2017-08-30 10:46

  本文關(guān)鍵詞:余熱鍋爐單相受熱面動態(tài)建模與模型參數(shù)優(yōu)化


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【摘要】:作為余熱利用環(huán)節(jié)中最重要的部分,余熱鍋爐的啟動、變工況運行和停機(jī)特性直接決定鍋爐的壽命及效率;诠べ|(zhì)熱力學(xué)性質(zhì)和質(zhì)量、動量及能量守恒方程,以Matlab/Simulink為平臺,構(gòu)建了余熱鍋爐單相受熱面的動態(tài)仿真模型。結(jié)合某水泥廠自主設(shè)計的直流余熱鍋爐實驗數(shù)據(jù),基于遺傳算法和粒子群算法,對動態(tài)模型進(jìn)行了參數(shù)優(yōu)化。結(jié)果表明,經(jīng)過優(yōu)化后,余熱鍋爐動態(tài)模型與實驗數(shù)據(jù)匹配程度高,模擬與實驗結(jié)果的誤差為0.93%~4.39%。因此,本文所建立的單相受熱面變工況動態(tài)模型可以準(zhǔn)確反映余熱鍋爐受熱面動態(tài)特性。兩種算法的對比表明,粒子群算法適應(yīng)度函數(shù)收斂更優(yōu);在收斂迭代次數(shù)上,粒子群算法在54~64代達(dá)到收斂,遺傳算法在93代后達(dá)到收斂。粒子群算法在參數(shù)優(yōu)化方面優(yōu)于遺傳算法。
【作者單位】: 山東大學(xué)熱科學(xué)與工程研究中心;
【關(guān)鍵詞】動態(tài)仿真 參數(shù)優(yōu)化 實驗驗證 粒子群算法 遺傳算法
【分類號】:TK124
【正文快照】: 引言能源問題一直是困擾社會發(fā)展的嚴(yán)峻問題。能源回收已成為能源行業(yè)最為關(guān)注的焦點。當(dāng)今社會,高品質(zhì)余熱回收技術(shù)已經(jīng)相當(dāng)先進(jìn),而低品質(zhì)余熱回收問題仍舊需要進(jìn)一步優(yōu)化和解決。余熱鍋爐是低品質(zhì)熱源回收中最重要的部件,因此余熱鍋爐運行的分析和優(yōu)化也成為眾多余熱產(chǎn)生行

【相似文獻(xiàn)】

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3 黃偉;;轉(zhuǎn)爐余熱鍋爐檢測和控制系統(tǒng)[A];第七屆(2009)中國鋼鐵年會論文集(下)[C];2009年

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5 周何;于慶波;;電爐余熱鍋爐應(yīng)用現(xiàn)狀及受熱面積灰分析[A];2010全國能源與熱工學(xué)術(shù)年會論文集[C];2010年

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10 董茂林;孫明慶;侯祥松;;長壽命轉(zhuǎn)爐余熱鍋爐[A];2012年全國煉鋼—連鑄生產(chǎn)技術(shù)會論文集(上)[C];2012年

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2 記者 夏元 實習(xí)生 楊致陽 王聿;西南鋁余熱鍋爐節(jié)約400萬元[N];重慶日報;2009年

3 記者 陳e,

本文編號:758875


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