超临界CFB锅炉水冷壁管分区段热应力分析

为确保循环流化床锅炉水冷壁的正常运行,以避免发生蠕变变形、高温腐蚀等生产事故。以600 MW超临界循环流化床(circulating fluidized bed,CFB)锅炉为研究对象,建立了水冷壁温度应力场数值模型。并利用分区段炉膛热力计算理论和新IAPWS-IF97公式,对运行状态中水冷壁分区段进行壁温和热应力分析。结果表明:各区段管壁温度与应力场分布变化一致,但由于工质焓值和高温烟气的交叉作用,区段5存在最高壁温与最大热应力。进一步对区段5进行传热恶化分析可得,管壁最高温度部位发生转移,且壁温与热应力最大值皆超过设计值,可能导致水冷管爆管或断裂。随后针对安全隐患,通过数值模拟方法从降低局部热负荷和控制质量流速的角度来防止锅炉传热恶化,为锅炉安全监测提供了有效建议与防治手段。

网络环境中CFB锅炉数学模型分布式算法的实现

以内江410t/h Pyroflow CFB锅炉燃烧系统为实际模型研究对象,对其动、静态数学模型从算法上进行研究并将模块化后的模型分配到网络中去计算。在步长减小、计算精度提高的同时大幅度地提高了模型的运算速度。

改进蚁群PID-神经元解耦的CFB锅炉燃烧系统控制

床温和主汽压都是循环流化床(CFB)锅炉生产运行中的重要参数,会直接影响机组的安全性和经济性;但由于这两者对象存在非线性、大时延、强耦合等特点,其现场控制效果一直不太理想;文中首先采用自适应神经元将床温和主汽压解耦,再利用改进的蚁群算法优化参数的PID控制器对两者进行独立控制;采用该算法优化常规PID控制参数,能够实现控制参数的快速寻优;该方案应用于CFB锅炉燃烧系统仿真,结果表明能有效实现系统解耦,且具有响应快、超调量小等优点,有效地提高了控制品质。

基于COLGWO算法的CFB锅炉燃烧系统模型辨识

建立循环流化床(circulating fluidized bed,CFB)锅炉燃烧系统的准确模型对提升锅炉燃烧系统控制性能尤为重要。针对现有建模方法存在的待调节参数过多、精度不足等问题,提出一种基于莱维飞行策略的混沌对立学习灰狼优化(chaotic opposite-learning grey wolf optimization,COLGWO)算法进行建模。首先,利用混沌序列和对立学习策略改善初始种群,并引入莱维飞行策略、可调节学习衰减率和扰动因子,增加寻优速度的同时避免陷入局部最优。然后,利用350 MW CFB锅炉燃烧系统的数据进行建模,利用COLGWO算法辨识得到模型的最优参数值。最后,使用现场实际运行数据对所建模型的有效性进行验证。实验结果表明,相较于对比算法,所提算法能建立较为准确的燃烧系统模型,具有更优良的收敛性能,为系统模型的快速辨识提供了新途径。

CFB锅炉燃烧系统优化型PID控制器的研究

针对循环流化床锅炉(CFB),常规的模糊控制器和模糊自适应控制器不能良好地解决其燃烧系统本身具有的大滞后,以及影响因素之间存在的强耦合和非线性,提出了一种优化型的锅炉燃烧控制系统。引入麻雀搜索算法(SSA)和动态论域的思想,实现伸缩因子调整模糊论域,使燃烧系统减弱对模糊控制的依赖性,提高了响应速率的同时,减小了动态超调量,具有很好的动态性能及稳态性能,同时具有良好的跟随性,解决了系统静差不能消除的问题,提高了在实际应用中的效果。

基于改进型粒子群优化算法的CFB锅炉床温建模

对于循环流化床(CFB)锅炉的自动控制优化,床温动态模型的建立和动态特性分析有着重要的意义。采用粒子群优化(PSO)算法对床温动态模型进行辨识,并且使用自适应惯性权重策略解决标准算法在模型辨识过程中存在局部最优问题。在种群迭代进化过程中,利用粒子适应度值动态变化,使算法在寻优过程中的全局搜索能力和局部搜索能力得到平衡。与传统惯性策略相比,自适应惯性权重能使算法更好地适应动态搜索过程,辨识所得模型的各项误差值更小、精度更高。应用辨识模型,对山西某350 MW CFB锅炉的现场运行数据进行验证。验证结果表明,该模型能够有效地反映燃料量、一次风量、二次风量与床温之间的动态关系。该研究在CFB锅炉床温的自动控制以及优化方面有一定指导意义。

基于ISO-PSO的350 MW超临界CFB锅炉主汽温建模研究

针对火电厂目前主蒸汽温度数学模型不准确、不能有效地反应实际生产过程、辨识结果偏差较大等问题,使用学习因子动态调整及随机惯性权重策略改进的二阶振荡粒子群优化(ISO-PSO)算法进行建模。首先,采用学习因子动态调整、随机惯性权重策略对二阶振荡粒子群算法进行改善。测试结果表明,改进算法拥有更好的收敛速度及寻优精度。其次,处理山西某电厂350 MW超临界循环流化床(CFB)锅炉在300 MW工况下采集到的主蒸汽温度数据。最后,对比ISO-PSO算法和粒子群优化(PSO)算法。辨识结果及验证结果表明,ISO-PSO算法辨识的主蒸汽温度模型与实际输出的拟合度更高,能够更加准确、快速地反映主蒸汽温度的变化。所建立的主蒸汽温度模型可以及时跟踪实际曲线。该研究为后续350 MW超临界CFB锅炉主蒸汽温度优化控制研究奠定了良好的基础。

410 t/h CFB锅炉掺烧石油焦炉内磨损预测

循环流化床锅炉是一种具有广泛应用前景的高效清洁燃烧技术,但磨损问题一直制约循环流化床锅炉的长周期运行。目前大多通过运行勘测经验积累预判磨损状况或通过数值模拟得到速度场与浓度场了解磨损分布区域,鲜有学者通过理论方法定量研究预测运行锅炉炉内不同区域的磨损状况。磨损主要受粉尘气流速度与浓度影响,基于运行数据利用流体力学软件模拟得到50组工况下的水冷壁受热面附近的飞灰颗粒速度和飞灰颗粒浓度数据,通过BP神经网络和遗传算法对某石化厂CFB锅炉掺烧石油焦建立结构为5-13-12的GA-BP神经网络的相对磨损量磨损预测模型,进而分析布风板风量、一次风风量、二次风风量、燃料量以及掺混比5个运行参数对炉膛内不同区域磨损的影响。结果表明:测试集预测结果与现场勘测的磨损状况较吻合,验证了采用GA-BP神经网络建立磨损预测模型的可行性,指导防磨运行,即在保证锅炉正常运行情况下,适当减少一定量的布风板流化风,减少密相区一、二次风以及燃料量,适当增加石油焦掺混比,可减轻炉内受热面的磨损。

基于先进控制算法的CFBB床温控制系统研究

循环流化床锅炉床温控制系统是一个非线性、强扰动、大时滞、多变量耦合的热力系统,使得目前普遍应用的PID控制难以获得令人满意的控制效果。该文在分析常规控制的基础上,基于先进控制算法的研究,对CFBB床温控制系统进行设计,以获得更好的动态性能和性能鲁棒性。并针对基于模糊自整定(fuzzy-PID)、基于双曲余弦非线性(NPID)、基于变参数(VAPID)和基于自抗扰控制(ADRC)的床温控制系统进行了研究。

基于数据驱动的CFB机组变负荷工况SO_(2)质量浓度建模

由于循环流化床(CFB)机组在动态过程中缺乏有效的污染物生成与还原模型的指导,导致变负荷能力在一定程度上受到污染物排放水平的制约。提出了一种基于数据驱动的循环流化床机组SO_(2)质量浓度动态模型,应用极限学习机建立基础模型,根据循环流化床污染物生成与还原机理,选择合适的输入变量,并应用遗传算法对该模型加以改进,使该模型具有较高的精度,并在动态工况下有较好的建模结果。该模型可以为SO_(2)质量浓度控制系统提供有效指导。同时,在所提出的模型基础之上,在智能平行控制理论框架下,虚拟系统与实际系统相结合形成平行系统,提出了循环流化床机组SO_(2)控制系统智能平行控制方法,可为今后循环流化床机组SO_(2)低排放智能控制提供参考,在一定程度上有利于提升循环流化床机组变负荷能力。

基于支持向量机和果蝇优化算法的循环流化床锅炉NO_x排放特性研究

为了控制循环流化床(CFB)锅炉的NOx排放量,以某热电厂300MW CFB锅炉测试数据为样本,应用支持向量机(SVM)建立NOx排放特性预测模型.针对SVM回归预测需要人为确定相关参数的不足,应用果蝇优化算法(FOA)优化SVM参数,采用不同工况下的样本数据检验FOA-SVM模型的预测性能,并将该模型的预测结果与粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)和万有引力搜索算法(GSA)优化的SVM模型预测结果进行了比较.结果表明:FOA-SVM模型的泛化能力较强,预测精度较高,训练时间较短,可以相对快速、准确地预测NOx排放质量浓度.

基于量子遗传算法的循环流化床锅炉Hammerstein模型辨识

将Hammerstein模型应用于某循环流化床锅炉2个典型系统的辨识,用多项式表示模型的非线性部分,用差分方程表示模型的线性部分,并通过量子遗传算法将模型的辨识问题转化为参数空间上的寻优问题,求得模型中待定参数的最优解,从而得出循环流化床锅炉2个系统的具体模型,并结合现场数据进行了一系列仿真试验.结果表明:Hammerstein模型可以很好地表达循环流化床锅炉典型系统的特性,用量子遗传算法优化可得到精度较高的数学模型.

基于PI-DMC算法的循环流化床床温控制系统研究

针对循环流化床(CFB)床温的大惯性和时变性特点,提出了一种PI-DMC算法。PI控制器根据实际输出与预测输出的偏差修正动态矩阵控制(DMC)控制器的输出,以减小实际系统与预测模型间的输出偏差,从而降低模型与实际系统的失配以及干扰对控制系统的影响,提高系统的鲁棒性及抗干扰能力。仿真结果表明,该控制方法能够很好地适应CFB床温的动态特性变化,且控制品质优于常规PID和传统DMC控制。

基于DOCSIS标准的HFC数据加密算法的分析

基于DOCSIS标准的增强型基线保密性接口(BPI+)采用56bitDES加密分组数据、采用二密钥三重DES加密通信量加密密钥。这种多重加密技术的应用为HFC网络的数据传输提供了相当于或更好于专线级的网络安全与加密性能。

VPND源程序分析

通过对 ＶＰＮＤ（ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ ｎｅｔｗｏｒｋ ｄａｅｍｏｎ）源程序的分析，介绍了虚拟专用网络实现过程中使用到的密钥交换技术和加密机制．同时，对程序结构、流程和加密算法作了较详细的分析．该方法可用Ｉｎｔｅｒｎｅｔ代替租赁专线实现不同地点网络的安全互联．对于在世界各地拥有许多分支机构的企业来说，它是一种较为简易、实用的解决方案．

掺烧煤泥循环流化床机组经济性优化运行研究

目前,循环流化床煤泥掺烧技术是低热值燃料高效清洁规模化利用的有效途径。以某300MW掺烧煤泥循环流化床机组历史稳态数据为样本,利用最小二乘支持向量机建立掺烧煤泥循环流化床经济性模型;在稳态下各控制变量安全阈值范围内,利用遗传算法对典型负荷指令下CFB各参数设定值离线寻优以建立专家知识库;将经济实用度引入关联规则衡量标准,得到改进模糊关联规则挖掘（IFARM）算法,利用IFARM在离线EKB中挖掘CFB最优运行状态与机组负荷的关联关系,实现负荷指令下快速指导掺烧煤泥循环流化床机组在线优化控制。

超低负荷循环流化床机组NO_(x)超低排放的GA-BP算法优化模型

针对可再生能源并网后,大型循环流化床(CFB)机组在超低负荷下实现NO_(x)超低排放的需求,利用BP神经网络算法构建了NO_(x)排放质量浓度预测模型,并采用遗传算法优化了BP神经网络的权值和阈值。综合考虑机组负荷、给煤量、一次风量、二次风量、床层温度、旋风分离器入口温度、锅炉省煤器出口氧体积分数、尿素溶液母管流量和炉膛床层平均压力9个运行参数对350 MW机组CFB锅炉NO_(x)排放质量浓度的影响行为,获得了机组100 MW超低负荷下的主要优化参数,即质量百分浓度为20%的尿素溶液流量为0.5 m^(3)/h,总一次风量和总二次风量优化比值为2.8,CFB锅炉床层操作温度为855℃,旋风分离器入口运行温度为778℃。

基于改进DE算法的PID参数整定及其应用

将PID经验整定公式和自适应算子引入到微分进化(DE)算法中,在此基础上提出了改进的微分进化(IDE)算法,即采用PID经验整定公式指导DE算法中初始种群的产生,减少了DE算法寻优的随机性,加快了收敛速度且不依赖调试人员的经验,实现完全自适应获得PID参数.对具有严重参数不确定性、多扰动及大迟延的循环流化床(CFB)锅炉汽温控制系统进行仿真研究,并将IDE算法应用到某300 MW CFB锅炉主汽温控制系统中.结果表明:IDE算法寻优速度快、计算量小,对参数优化非常有效;与遗传算法(GA)整定PID参数的效果相比,IDE算法具有较好的调节品质和较强的鲁棒性,汽温控制效果得到明显改善.

基于PSO-IWOA改进算法的CFB锅炉燃烧系统建模

针对现有CFB锅炉建模方法需要调节参数过多、精度不足的问题,提出一种基于粒子群改进鲸鱼算法(Particle Swarm Optimization Improved Whale Optimization Algorithm, PSO-IWOA)的建模方法,即利用混沌映射初始化种群,采用动态螺旋更新、改进收敛因子、引入粒子群自适应惯性权重,提高了算法的全局搜索能力、收敛速度和寻优精度。应用PSO-WOA算法对CFB锅炉燃烧系统进行建模,并通过实验进行模型有效性验证。实验结果表明:PSO-IWOA算法能建立较为精确的燃烧系统模型,该算法将模型精度提高了86.51%。

300 MW循环流化床机组协调控制智能PID设计

针对循环流化床机组的协调控制系统,采用遗传算法对多变量PID控制器参数进行优化。结合PID和模糊控制两者的优点,采用了一种模糊自适应PID控制方法,不断修正变负荷时的PID参数,实现PID参数的实时调整,并对机组协调控制系统的模型做了仿真研究。结果表明:采用这种方法的控制效果更佳。