燃煤電站鍋爐低NOx燃燒優(yōu)化運行策略的研究.pdf

1、鍋爐低Nox燃燒優(yōu)化運行是指通過合理地組織爐內(nèi)燃燒以實現(xiàn)低Nox排放和高效率燃燒，但爐內(nèi)Nox生成的控制措施與爐內(nèi)穩(wěn)定燃燒及燃盡的技術原則存在不同，因此如何兼顧降低Nox排放量和提升鍋爐效率使得鍋爐排污和煤耗的綜合成本最低是鍋爐低Nox燃燒優(yōu)化的目標。燃煤電站鍋爐高效低Nox燃燒優(yōu)化過程通常分為兩個階段：第一個階段為建立Nox排放和鍋爐效率預測模型，所建模型須能依據(jù)歷史運行數(shù)據(jù)和當前運行狀況映射出Nox排放和鍋爐效率與鍋爐各輸入運行變量

2、的變化關系；第二個階段為利用約束優(yōu)化技術求取低Nox排放的優(yōu)化運行方案，然后依據(jù)此方案指導運行人員實時運行（開環(huán)模式）或在一定條件下通過集散控制系統(tǒng)（DCS）將優(yōu)化運行方案自動輸入到鍋爐，調(diào)整可調(diào)運行參數(shù)（閉環(huán)模式）以實現(xiàn)低Nox燃燒優(yōu)化運行。 本文首先對燃煤電站鍋爐低Nox燃燒優(yōu)化運行進行了探討和綜述，它包括電站煤粉爐Nox生成機理及主要控制方法、影響電站煤粉爐Nox排放特性的主要因素、煤粉爐燃燒時Nox生成量預測及模型優(yōu)化算

3、法。 然后分別以300MW機組單爐體雙爐膛八角切圓和300MW機組單爐堂四角切圓燃燒鍋爐為研究對象，以現(xiàn)場熱態(tài)燃燒調(diào)整試驗數(shù)據(jù)為基礎，利用基于貝葉斯規(guī)范化的L-M改進BP算法建立了Nox排放特性和鍋爐效率與各操作運行變量之間的經(jīng)驗預測模型，并對所建模型進行了預測能力的測試，測試結果表明該模型可相對快速準確地預測出鍋爐實時運行工況下的Nox排放量和鍋爐效率值。 BP神經(jīng)網(wǎng)絡在非線性系統(tǒng)建模和控制方面得到廣泛應用，且也已經(jīng)被

4、應用到燃煤電站鍋爐Nox排放預測控制。但BP神經(jīng)網(wǎng)絡在獲得訓練成功的預測模型之前要求大量的、信息豐富的歷史數(shù)據(jù)，它要求有計劃地把鍋爐實時運行數(shù)據(jù)添加到模型中，使模型不斷更新以能夠充分體現(xiàn)鍋爐動態(tài)運行狀況。而基于梯度下降法的BP學習算法具有建模耗費時間長和容易陷入“過擬合”的缺陷，從而限制了模型的更新和預測推廣能力。為解決此問題，文中研究了利用具有計算速度快、泛化能力強的最小二乘支持向量機建立了Nox排放特性和鍋爐效率的預測模型，并將其與

5、利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡建立的預測模型作了比較，結果表明前者既能夠準確預測在不同運行工況下的Nox排放量又具有更強的泛化能力，與其它建模方法相比該方法更適合Nox排放的在線預測。 建立Nox排放特性和鍋爐效率的預測模型后，文中結合所建模型和遺傳算法實現(xiàn)了三種不同優(yōu)化目標下的運行方案優(yōu)化搜索，優(yōu)化目標分別是：單獨優(yōu)化Nox排放量、單獨優(yōu)化鍋爐效率及兼顧Nox排放量和鍋爐效率實施綜合優(yōu)化。所得優(yōu)化運行方案具有實際可操作性，可為鍋爐低Nox燃