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大型燃煤锅炉的燃烧优化

2020-12-10阅读(611)

大型燃煤锅炉的燃烧优化

论文摘要

随着我国能源消费的快速增长,氮氧化物（Nitric Oxide,NOx）排放量也迅速增加。“十一五”期间,氮氧化物排放量的快速增加加剧了区域酸雨的恶化,部分抵消了我国在SO2减排方面付出的巨大代价。我国将NOx列为“十二五”期间大气污染物总量控制对象。NOx的主要来源是火电厂、机动车排放,其中火电厂排放量大且相对比较集中,成为国家控制NOx的首选目标。因此开发出经济适用、低NOx的煤粉燃烧技术是燃煤锅炉继续保持优势的关键。本文首先分析了燃煤锅炉氮氧化物的生成机理；氮氧化物排放浓度与燃烧煤种、锅炉负荷、锅炉运行参数的关系；在所有影响因素中,煤种对氮氧化物排放浓度影响最大,在所有锅炉运行参数中,炉膛内氧量对氮氧化物排放浓度的影响最明显。锅炉运行工况对氮氧化物排放浓度影响也较大,及时调整锅炉燃烧工况和运行参数,NOx排放浓度可降低10%-20%；本文从烟气处理和低氮氧化物燃烧技术两方面阐述了目前主要的氮氧化物的控制方法。锅炉氮氧化物排放和飞灰含碳量受煤种和运行参数影响很大,且很难用数学表达式表示。本文以山西某电厂600MW锅炉为研究对象引用BP-adaboost算法建立了锅炉氮氧化物排放量、飞灰含碳量的预测模型。模型采用影响目标值的锅炉运行参数为输入量,以氮氧化物排放量、飞灰含碳量为输出量,用锅炉DCS下载的数据进行网络训练,并用测试样本验证模型的预测能力。模型预测NOx和飞灰含碳量的误差均在5%以下,说明文中所建模型可以应用实际中。通过此模型能够得出氮氧化物排放量、计算出锅炉效率。综合考虑氮氧化物排放和锅炉效率两方面的影响,建立了燃烧优化目标函数,将氮氧化物排放预测模型与遗传算法（GA）结合,寻找不同优化目标下锅炉的优化运行方案,优化目标分别为：单独优化氮氧化物排放、在NOx排放量为650mg/m3的前提下优化锅炉效率、综合优化锅炉效率和氮氧化物排放。用遗传算法综合优化锅炉效率和氮氧化物排放时,可将NOx从678.12mg/m3降低到509.93m/m3,降低了24.8%,锅炉效率从92.43%降低到92.22%,降低了0.22%。最后本文详细介绍了粒子群优化算法（PSO）的基本原理,粒子群算法与遗传算法类似是一种基于迭代的优化工具,但是粒子群算法比遗传算法操作简单,没有交叉、变异等操作,参数比较少,因此实现起来更加容易,且粒子群算法终止迭代的方法比较灵活。因此本文将粒子群算法与NOx排放预测模型相结合,调整锅炉运行参数得出优化结果,综合优化锅炉效率和NOx排放量时,与原工况相比,NOx可降低28.3%的排放量,同时锅炉效率仅降低0.05%。并将粒子群优化结果与遗传算法优化结果进行比较,从结果来看,粒子群算法的优化结果优于遗传算法,且粒子群算法的参数少,计算时间短,适于在线优化。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 选题的目的和意义
  • 1.2 本文的主要内容
  • x燃烧技术综述'>第二章 低NOx燃烧技术综述
  • x的生成机理'>2.1 煤燃烧中NOx的生成机理
  • x'>2.1.1 热力型NOx
  • x'>2.1.2 燃料型NOx
  • x'>2.1.3 快速型NOx
  • x生成的理论依据'>2.1.4 抑制NOx生成的理论依据
  • x排放的主要因素'>2.2 影响NOx排放的主要因素
  • x生成量的影响'>2.2.1 煤种对NOx生成量的影响
  • x生成量的影响'>2.2.2 过量空气系数对NOx生成量的影响
  • x排放量的影响'>2.2.3 锅炉负荷对NOx排放量的影响
  • x排放量的影响'>2.2.4 二次风配风方式对NOx排放量的影响
  • x生成量的影响'>2.2.5 一次风对NOx生成量的影响
  • x排放的技术'>2.3 降低NOx排放的技术
  • x燃烧技术'>2.3.1 低NOx燃烧技术
  • 2.3.2 烟气处理方法
  • 2.4 煤粉锅炉燃烧优化的国内外发展动态
  • 2.4.1 国外燃烧优化技术和发展
  • 2.4.2 国内燃烧技术发展和应用
  • 2.5 本章小结
  • 第三章 BP-adaboost算法在燃烧特性建模中的应用
  • 3.1 人工神经网络综述
  • 3.2 BP神经网络
  • 3.2.1 BP网络模型结构及学习规则
  • 3.2.2 BP算法的改进算法——基于贝叶斯规范化的Levenberg-Marquardt法
  • 3.2.3 BP神经网络设计原则
  • 3.2.4 BP神经网络的限制和不足
  • 3.3 BP-adaboost算法
  • 3.3.1 Boosting算法背景
  • 3.3.2 Adaboost算法的提出
  • 3.3.3 BP-adaboost算法
  • 3.4 研究对象简介
  • 3.4.1 锅炉设备简介
  • 3.4.2 试验数据处理原则
  • 3.4.3 试验数据
  • x排放的预测模型'>3.5 建立NOx排放的预测模型
  • 3.5.1 模型的输入、输出设计
  • x预测模型的设计'>3.5.2 NOx预测模型的设计
  • 3.5.3 网络训练与测试
  • 3.6 建立飞灰含碳量的预测模型
  • 3.7 本章小节
  • x燃烧中的应用'>第四章 遗传算法在煤粉炉低NOx燃烧中的应用
  • 4.1 遗传算法的基本原理与算法
  • 4.1.1 编码
  • 4.1.2 遗传算法的基本算子
  • 4.1.3 适应度值
  • 4.1.4 约束条件的处理
  • 4.1.5 多目标优化中的遗传算法
  • x优化中的应用'>4.2 遗传算法在燃煤锅炉低NOx优化中的应用
  • 4.3 本章小结
  • x优化调整中的应用'>第五章 粒子群算法在煤粉炉低NOx优化调整中的应用
  • 5.1 群体智能概述
  • 5.2 PSO算法
  • 5.2.1 PSO算法的产生背景
  • 5.2.2 PSO算法更新过程
  • 5.2.3 PSO算法的终止条件
  • 5.2.4 PSO算法参数的选择
  • x排放和锅炉效率'>5.3 利用PSO算法优化锅炉NOx排放和锅炉效率
  • 5.3.1 优化变量的选取
  • 5.3.2 适应度函数的设计和约束条件的处理
  • 5.3.3 粒子群算法的参数设置
  • 5.4 遗传算法和粒子群算法优化结果比较
  • 5.4.1 粒子群算法PSO与遗传算法GA的异同点
  • 5.4.2 粒子群算法和遗传算法的优化结果比较
  • 5.5 本章小结
  • 第六章 全文总结与展望
  • 6.1 总结
  • 6.2 展望
  • 参考文献
  • 附录
  • 致谢
  • 攻读硕士期间发表论文

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