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电站锅炉热效率及NO_x排放量优化研究

唐洪宇  
【摘要】:随着电力需求的不断增加,发电企业必须提高电站锅炉热效率从而创造出更多的电量来满足需求。然而污染物排放量一定要符合国家标准,否则对不满足要求的发电站进行严格的处罚。因此这些发电企业在提高锅炉热效率、增加发电量的同时还要减少污染物的排放。电站锅炉燃烧优化技术已成为提高锅炉热效率、减少污染物排放的一项重要研究方向。但电站锅炉燃烧过程是一个复杂的物理、化学变化过程,由于多输入、多输出、强耦合等因素很难对锅炉燃烧进行理想的优化。目前国内锅炉燃烧优化技术还不太完善,许多解决方案是参考或引进国外的先进技术,国内锅炉燃烧优化技术还有待提高。本文针对某热电站燃煤锅炉运行情况作为研究对象,建立了锅炉热效率和NO_x排放量的模型。首先利用支持向量机结合平均影响值(MIV)法来筛选模型输入变量,然后根据筛选结果再利用最小二乘支持向量机建立锅炉热效率与NO_x排放量的燃烧特性模型,并用改进的粒子群算法对最小二乘支持向量机模型的核函数参数σ2和惩罚系数C进行寻优,获得最佳值。利用MATLAB仿真软件结合样本数据对LSSVM模型进行训练和测试,从结果中能够看出所建模型的拟合度较好、精度较高。根据锅炉运行的工况参数利用改进的粒子群算法对所建的锅炉热效率与NO_x排放量模型进行寻优,从而获得各个参数的最佳配比。将筛选的输入参数作为优化变量,首先对锅炉热效率和NO_x排放量进行单目标优化,但从优化结果来看单目标优化时优化效果没有达到理想状态;然后把锅炉热效率和NO_x排放量作为双重目标,并用优化算法对工况参数进行多目标优化,优化结果表明,此优化方案在提高锅炉热效率的同时也能够降低NO_x排放量。


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