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气煤混烧机组性能算法研究

杜光程  
【摘要】:随着我国经济发展模式的转型,节能减排成为国内诸多高能耗企业面临的一项重要任务,电力行业作为节能减排的重点行业,将面临更大的压力和挑战。钢铁行业作为节能减排的另一重点行业,利用副产煤气(主要是高炉煤气)发电是其实现能耗和环保指标的重要措施。 机组性能指标作为衡量电厂及其设备运行经济状况的重要指标,其准确快速的计算可以方便电厂运行人员及时作出调整,以实现机组的最优化运行。本论文以某钢铁自备电厂的五台机组为研究对象,参照国内外相关技术标准,对燃气-蒸汽联合循环机组、气煤混烧机组、纯烧气机组的性能指标计算方法进行了系统的总结;同时瞄准低热值高炉煤气的规模化应用,参与了该电厂五台机组进行的50多个现场试验和10多个参考试验,计算得出了0、4号机组的负荷-煤耗特性和1、2、3号机组的负荷、高炉煤气掺烧率与供电煤耗的双变量特性曲面函数,为系统的描述机组性能以及为电厂负荷燃料的优化分配提供了理论依据。在试验数据基础上,分析了气/煤混烧机组中掺烧高炉煤气对锅炉经济性的影响、各种类型机组运行优化调整与性能改善、节能减排与降低煤气放散率等问题,为实现高炉煤气100%回收利用、减少煤炭等一次能源的消耗提供了基础数据。 作为气煤混烧机组性能计算的传统方法,涉及较多离线数据,做一个试验所需时间长、试验费用多,且不能实时在线计算机组煤耗,一旦某个参数测点损坏,其性能计算结果就无法反映机组的真实状况,因此不太适合在线的节能降耗经济性管理。论文描述了利用BP神经网络非线性映射方法对某电厂气煤混烧机组煤耗进行仿真的过程。通过对输入参数选取、输入参数个数、学习样本组数、隐层结点个数、学习率与动量因子组合等模型结构参数的讨论,建立起适合仿真汽机热耗和锅炉效率的复杂物理过程的优化BP神经网络模型,通过利用试验数据进行学习训练,结果表明,选取与仿真对象强关联的参数作为输入参数能够得到较高的仿真精度;对于15个左右输入参数的神经网络模型,20个隐层节点数就能够得到较优地仿真结果;学习率和动量因子大小搭配使用才能够平稳达到学习精度。论文最后利用汽机热耗和锅炉效率的最优BP神经网络模型计算了真实试验工况下的发电煤耗,均方误差在0.030%以内,表明该模型计算结果能够满足工程实际需求精度,对于实现气煤混烧机组性能在线计算具有重要意义。 该神经网络模型和方法在保证供电煤耗率计算精度的基础上,弥补了气煤混烧机组中热平衡法需要过多原始参数和不能在线实时计算的缺点,为钢厂气煤混烧机组电厂在线性能分析提供了新的途径。


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