使用博弈差分算法的电站锅炉高效低污染燃烧均衡优化

提高电站锅炉热效率,降低NO_x等污染物的排放量是电站节能减排必须解决的问题。经过采用经量子遗传算法(QGA)优化参数后的最小二乘支持向量机(LSSVM-QGA)建立燃烧优化模型,预测的锅炉热效率和NO_x排放量的平均相对误差分别达到了0.054%和1.229%,其预测精度及泛化能力均较优,有更强的适用性能。在此模型基础上,提出一种采用自适应缩放因子与交叉因子和共享函数机制的差分进化算法(DE),通过其演化博弈论中的NASH均衡,实现锅炉燃烧的多目标优化,结果表明,基于NASH均衡的优化方法可以得到操作变量的最优解集,能够更好地改善运行工况,最终可以实现削峰填谷,使电站锅炉保持一个稳定均衡的燃烧状态。

带校正的锅炉燃烧预测模型应用

基于燃烧优化调整试验的优化方法难以取得长久而有效的作用,为满足锅炉高效低污染燃烧的迫切需求,借助燃烧优化性能试验数据,应用人工神经网络建立预测模型,实现飞灰含碳量和排烟温度的软测量并利用预测数据校正飞灰含碳量、排烟温度的测量值。同时将校正的数据经过判断模块后输入到锅炉热效率和NO_x排放量预测的混合模型,不断扩充训练数据维数,并利用粒子群算法实现操作参数的实时寻优。实践证明:这种方法能够利用分散控制系统(distributed control system,DCS)实时数据,较为准确地获取当前最佳的锅炉燃烧调整方案,可在锅炉效率合理变化的基础上大幅度减少NO_x的排放量。

基于交流耦合技术的风粉在线监测系统

空气与煤粉的两相流参数的测量和控制对于提高锅炉燃烧效率、降低能耗、节约能源具有十分重要的意义。基于交流电耦合技术的风粉在线监测系统可取代常规的通过采样方法来获取粉体燃料的分布以及颗粒的品质,实现对制粉系统在不同工况条件下进行实时监测。使用该技术对某厂1号锅炉的一、二次风速、煤粉浓度进行一段时间的在线监测。数据表明3种运行工况下的煤粉颗粒速度的平均相对偏差、实测的煤粉质量分配数据与监测系统测量结果的偏差分别均小于3%。无论磨煤机处于稳态还是动态运行过程中,风粉在线监测系统均可以实时且较为准确地实现对风速、煤粉浓度(流量)的在线监测。

球磨机失效钢球动态剔除技术的应用

以中国石油大庆石化公司热电厂#1锅炉的球磨机为例,采用失效钢球自动剔除技术对DTM350/600球磨机进行优化控制,在球磨机出口端安装自动剔除装置,在线清理球磨机的失效钢球及杂物,克服了传统筛选方法的缺点,同时降低了球磨机能耗,提高了球磨机的出力,延长了球磨机构件的使用寿命,避免了锅炉结渣,在达到建设目标的同时保证了整个生产过程的安全和稳定。

电厂煤粉炉给粉量测量

分析了煤粉输送管道影响煤粉流量的因素,论述了电厂煤粉炉燃烧过程中存在的问题,介绍了微波固体流量计的原理和缺点。采用了一种新型微波固体流量计,克服了传统微波流量计的缺点,可实时在线非接触测量煤粉浓度,有效控制煤粉炉的给粉量。

基于iFIX平台的模糊PID控制在锅炉主汽压力控制中的设计

针对三台煤粉锅炉控制效果差,自动投入率低,尤其是主汽压力(流量)波动较大,不仅经济效益低,而且对下游设备造成严重损害。对三台锅炉进行了技术改造,通过引入基于参数自适应Fuzzy-PID的控制算法,在基于VBA脚本的iFIX上实现这一算法,对锅炉控制进行优化指导,使锅炉自动投入率提高,主汽压力(流量)趋于稳定,锅炉处于较高效率下运行,提高了经济效益。