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电站煤粉锅炉燃烧过程优化算法的应用研究

付延涛  
【摘要】:电站锅炉在能源工业中具有重要地位,目前,我国的燃煤电站大多使用亚临界和超临界的大容量锅炉,由于锅炉设备本身及操作管理等方面的原因,这些锅炉普遍存在污染物排放量大和燃烧效率低的双重问题。随着环境问题的日益严重和国家节能减排力度的加强,电站锅炉面临提高燃烧效率以降低运行成本和降低污染物排放量主要是NO x排放的双重压力。 基于上述情况,各国专家学者一直致力于这个课题的研究并试图找到有效的途径来解决这个问题。本文在深入研究锅炉特性的基础上,针对锅炉燃烧系统变量多、耦合强,干扰多、大滞后等复杂特性,利用支持向量机(SVM)对锅炉的燃烧特性建模,提出用人工鱼群算法和遗传算法的混合算法(GA-AFSA)对建模过程中的参数进行优化,然后再用该优化算法对所建燃烧模型的工况进行寻优,找到了所选试验工况下最优目标对应的最佳参数组合,最后通过调整这些变量使其达到算法寻优得到的最佳参数组合状态,从而实现电站燃煤锅炉的燃烧优化。 本文研究的内容主要包括以下几个方面: 首先,阐述了电站锅炉燃烧优化的研究意义,介绍了课题的研究现状与发展趋势。针对目前研究成果所存在的一些问题,确立了课题研究方法的出发点。 其次,分析了锅炉燃烧过程中NO x的生成机理,提出了基于反平衡法的锅炉效率计算方法,用支持向量机建立优化目标的数学模型。 最后,提出人工鱼群算法和遗传算法的混合算法,将其应用到支持向量机的模型参数寻优和锅炉燃烧优化工况寻优中,结果证明该燃烧优化方案能够取得满意的效果。


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