在碳达峰、碳中和背景下,发展燃煤与生物质耦合发电是加快电力转型升级、实现煤电低碳发展的重要途径之一。在某台300 MW循环流化床(CFB)锅炉上设计建设了一套燃煤直燃耦合生物质的燃烧发电系统,并利用该系统进行了燃煤直燃耦合生物质...在碳达峰、碳中和背景下,发展燃煤与生物质耦合发电是加快电力转型升级、实现煤电低碳发展的重要途径之一。在某台300 MW循环流化床(CFB)锅炉上设计建设了一套燃煤直燃耦合生物质的燃烧发电系统,并利用该系统进行了燃煤直燃耦合生物质的燃烧特性试验研究。结果表明:该生物质直燃耦合系统运行稳定可靠;CFB锅炉在掺烧木屑颗粒燃料时,随着掺烧比的增加,混合燃料的飞灰含碳量下降、CO排放量降低,混合燃料的燃尽性得以改善;掺烧后经过锅炉燃烧配风优化,锅炉NOx排放量比纯烧原煤排放量略有降低。试验典型工况污染物测试表明:掺入木屑颗粒燃料后,锅炉烟气二噁英排放量为0.0088 ng TEQ/m^(3)(标准工况,φ(O_(2))=11%,下同),飞灰中二噁英排放量为0.0206 ng TEQ/m^(3);飞灰中重金属及P、As、Se等有害微量元素排放值总量为32.121mg/L;底渣中重金属及P、As、Se等有害微量元素排放值总量为3.918 mg/L,烟气和飞灰中的二噁英和重金属等有害物质排放均满足国家环保标准排放限值。展开更多
文摘在碳达峰、碳中和背景下,发展燃煤与生物质耦合发电是加快电力转型升级、实现煤电低碳发展的重要途径之一。在某台300 MW循环流化床(CFB)锅炉上设计建设了一套燃煤直燃耦合生物质的燃烧发电系统,并利用该系统进行了燃煤直燃耦合生物质的燃烧特性试验研究。结果表明:该生物质直燃耦合系统运行稳定可靠;CFB锅炉在掺烧木屑颗粒燃料时,随着掺烧比的增加,混合燃料的飞灰含碳量下降、CO排放量降低,混合燃料的燃尽性得以改善;掺烧后经过锅炉燃烧配风优化,锅炉NOx排放量比纯烧原煤排放量略有降低。试验典型工况污染物测试表明:掺入木屑颗粒燃料后,锅炉烟气二噁英排放量为0.0088 ng TEQ/m^(3)(标准工况,φ(O_(2))=11%,下同),飞灰中二噁英排放量为0.0206 ng TEQ/m^(3);飞灰中重金属及P、As、Se等有害微量元素排放值总量为32.121mg/L;底渣中重金属及P、As、Se等有害微量元素排放值总量为3.918 mg/L,烟气和飞灰中的二噁英和重金属等有害物质排放均满足国家环保标准排放限值。
文摘粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法是一种在机器人运动规划、信号处理等领域有广泛应用的优化算法。然而该算法易陷入局部最优解,从而导致早熟问题。出现早熟问题的原因之一是粒子群仅依靠适应度值选择学习范例。为了克服上述问题,提出了一种基于适应度值、改进率和新颖性混合驱动的PSO算法(particle swarm optimization algorithm based on hybrid driven by fitness values,improvement rate,and novelty,FINPSO)。在该算法中,引入的新指标和遗传算法会平衡种群的探索与开发,降低粒子群早熟的可能性。适应度值、改进率和新颖性会作为粒子的评价指标。各指标独立地选择学习范例并保存到不同的档案中。粒子每一次速度更新都要确定各个指标的权重,并从每个档案中选择一个范例学习。该算法采用了遗传算法进行粒子间的信息交流。遗传算法中的交叉互换和突变会给种群带来更多的随机性,提升种群的全局搜索能力。以八个PSO算法变体作为对比算法,两个CEC测试套件作为基准函数进行实验。实验结果表明,FINPSO算法优于已有的PSO算法变体达到最先进水平。
