基于模型预测的脱硫浆液循环泵运行组合优化研究

浆液循环泵的优化组合运行对于脱硫装置的经济运行具有重要影响,在当前机组负荷工况波动大、净烟气SO_(2)浓度排放限制严格的情况下,依靠运行人员的经验手动调节达到经济运行有较大的困难。针对这一现状,基于FIR模型辨识方法,建立了脱硫装置的数据驱动预测模型,并结合专家知识及现场设备限制研发了循环泵组合在线优化建议系统,在保障脱硫装置安全、达标运行的前提下实现优化经济运行。实际生产应用结果表明,该系统投运后可降低20.5%的浆液成本和3.7%的电耗成本,对于火电厂节能减排及智能化改造工作具有参考意义。

燃煤电厂大数据挖掘和关键目标寻优智能系统研究

研究建立火电厂数据挖掘和关键目标寻优的智能系统,通过稳定工况划分、运行参数聚类、关键目标对标寻优等流程挖掘历史工况中有价值的信息,找到与当前实时运行工况近似的目标值及运行参数,可为优化运行提供开环建议。在锅炉效率关键目标的对标寻优实际工程应用中,系统发掘出在相近的MV(操作变量)、DV(扰动变量)参数情况下,实时工况炉效为92.13%而历史标杆工况炉效为93.34%,提出该工况下烟气氧量设定值由5.5%降低至4%仍可平稳运行,达到了运行提效、节约发电煤耗的目的。

火电机组环保岛排放指标协同智能优化技术的研究与应用

燃煤电厂超低排放环保岛的主要排放指标是NO_(x)、SO_(2)和烟尘,这三个指标虽然有独立的脱除设备,但是互相存在着协同脱除作用。基于电厂历史运行大数据和人工智能算法,可以建立在不同机组负荷、煤质(低位热值、灰分、水分、硫分)工况条件下,以NO_(x)、SO_(2)和烟尘排放达标为前提的,环保岛整体经济性最优化标杆工况库,基于此标杆库对环保岛的实时运行进行指导,可以减少环保岛的运行成本。研究成果在某350 MW燃煤发电机组的实际生产应用结果表明,协同智能优化后的环保岛脱硝、脱硫、除尘装置相比优化前,可分别节约运行成本7%、12%和30%。