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基于粒子群优化算法的低NO_x排放过程的优化研究

于锡才  
【摘要】:随着环境保护要求的日益严格,燃煤价格的不断上涨,在“厂网分开,竞价上网”的运行机制下,电站锅炉面临降低运行成本与降低污染物排放的双重要求,高效低污染燃烧优化技术已日益引起人们的关注。 为了满足电站锅炉运行高效低污染的要求,本文针对使用可调叶栅煤粉分配器的燃煤锅炉,经过分析各种因素对燃煤锅炉氮氧化物(NOx)排放的影响,建立了以NOx排放量为目标,以煤粉含氮量、炉膛出口氧浓度、机组给定发电负荷以及各喷口煤粉浓度为优化变量的过程优化模型,并在此基础上,寻求一种较为有效的优化方法进行求解。 粒子群优化算法(PSO)收敛速度快、算法简单、易于编程实现且只需要设置较少的参数。但是,它并不是万能的,在具体问题中仍存在着很多缺点,本文在深入分析粒子群优化算法的基础上,对粒子群优化算法求解约束优化问题进行了深入研究,引入了分离比较策略,并同粒子群优化算法相结合,提出了相应的改进方案,即带分离比较策略的双适应值改进粒子群优化算法(MPSODD)。最后将改进的粒子群优化算法应用到低NOx排放过程的优化设计中,得出各种工况下的可调叶栅煤粉分配器的叶栅角度的参考值,并将其优化结果与采用其他优化算法得出的优化结果进行比较,结果表明MPSODD获得了较为理想的优化效果,验证了此算法的可行性和优越性,从而为指导电站锅炉的优化控制提供了新的思路。


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