混煤掺烧全过程优化系统及算法模型研究

论文摘要

随着我国国民经济的快速发展，对能源的需求迅猛增长。能源结构中煤炭占据绝大部分，但是受到煤炭资源分布不平衡、运力受限、市场竞争激烈等因素影响，国内电厂来煤煤种复杂多变，为适应变化的煤种，采取燃烧器改造、调整运行方式和选取特定煤种掺烧的方式因费用高昂等原因而慎于实施，因而出现的混煤掺烧成为解决此问题的有效途径。国内外的研究单位在混煤掺烧的理论研究取得了很多的成果，但在应用实践方面存在一定的局限性，本文从“煤性—炉性”的耦合相关性角度出发，结合电厂实际情况，建立了基于燃煤进场到电站锅炉的多煤种混烧掺配，最后到入炉燃烧全流程的优化方法；基于煤场专家经验，建立智能堆取料专家知识库，实现了煤场堆取料自动化，明晰了煤场的管理；基于配煤理论知识，建立了以安全、经济、环保多目标的动力配煤模型，并通过对穷举法、简单遗传算法（SGA）以及带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA-II）三者比对研究，发现NSGA-II算法是适合多目标模型求解的算法；考虑煤种变化对燃烧优化的影响，提出了将煤质数据作为输入参数基于案例推理的燃烧优化方案。通过这些问题的研究，建立了锅炉全流程优化的多煤种混煤掺烧系统方案。在此基础上，针对某电厂结合实际应用，开发了混煤掺烧全流程优化软件系统，应用于指导掺烧非设计煤种，保证了锅炉的安全性和经济性，缓解电煤紧张形势，保障用电需求，具有较好的现实意义。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 课题的来源、目的和意义
• 1.3 国内外的研究概况
• 1.4 本文主要研究的内容
• 2 电厂混煤掺烧全流程优化的研究
• 2.1 数字化智能煤场
• 2.2 动力配煤决策模块
• 2.3 基于案例推理的燃烧运行优化
• 2.4 本章小结
• 3 混煤掺烧优化决策系统
• 3.1 智能煤场堆取料决策
• 3.2 动力配煤配煤决策
• 3.3 基于案例推理的燃烧优化方法
• 3.4 本章小结
• 4 混煤掺烧决策系统的实现
• 4.1 系统设计原则
• 4.2 软件开发环境
• 4.3 数据库的选择和设计
• 4.4 系统的整体结构
• 4.5 软件实现页面
• 4.6 软件特点
• 4.7 本章小结
• 5 总结与展望
• 5.1 结论
• 5.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录 硕士期间发表论文