论文摘要
电站锅炉是燃煤电站的三大主机设备之一。目前,我国的现役300MW燃煤电站机组锅炉由于设备本身及操作管理等方面的原因,存在着污染物排放高和热效率低等问题。提高燃煤电站锅炉的热效率,节约有限的煤炭资源,同时降低燃煤过程产生的污染,是我国能源实现可持续发展和节能减排工作的当务之急,也是电力科技工作者的攻关课题。本文以谏壁电厂#7机组330MW锅炉为研究对象,详细研究了电站燃煤锅炉氮氧化物的形成机理和影响其排放的主要因素,并分析了燃烧调整降低氮氧化物的控制原则与提高锅炉效率的控制原则之间的关系。在此基础上,对研究对象进行了现场热态燃烧调整试验。通过各具体试验工况,分析了氮氧化物排放和锅炉效率与各运行变量之间的特性关系,并提出了锅炉当前运行所存在的一些问题。电站锅炉设备庞大,过程多变量、大延迟、非线性。由于锅炉炉内煤粉燃烧过程及其复杂,传统的物理和化学模型不可能实时地预测燃烧过程的输出。本文通过引入人工神经网络技术,以现场热态燃烧调整试验数据为样本,利用BP神经网络建立了可实时预测燃烧过程氮氧化物排放量和锅炉效率的经验模型,并与非线性遗传优化搜索技术相结合,寻优出了锅炉各不同煤种下高效率低NOx排放的最佳运行方案。该方案既可提供给运行人员用于指导运行,也可与DCS系统相结合为低NOx燃烧优化闭环运行提供模型基础。
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摘要ABSTRACT主要符号说明第一章 绪论1.1 课题研究背景及意义1.1.1 引言X 的危害'>1.1.2 NOX的危害X 的排放标准'>1.1.3 NOX的排放标准1.2 课题研究内容X 的生成反应机理、控制技术及影响因素综述'>第二章 NOX的生成反应机理、控制技术及影响因素综述X 的生成反应机理'>2.1 NOX的生成反应机理X 的生成途径介绍'>2.1.1 NOX的生成途径介绍2.1.2 热力型2.1.3 快速型2.1.4 燃料型X 的破坏机制'>2.1.5 NOX的破坏机制X 的技术措施'>2.2 控制NOX的技术措施2.2.1 一次措施2.2.2 二次措施X 排放特性的主要因素'>2.3 影响电站煤粉炉NOX排放特性的主要因素X 生成量的影响'>2.3.1 过量空气系数/总空气量/过氧量对NOX生成量的影响X 生成量的影响'>2.3.2 一次风率对NOX生成量的影响X 生成量的影响'>2.3.3 燃尽风对NOX生成量的影响X 生成量的影响'>2.3.4 负荷对NOX生成量的影响X 生成量的影响'>2.3.5 煤粉细度对NOX生成量的影响X 生成量的影响'>2.3.6 热二次风温对NOX生成量的影响X 生成量的影响'>2.3.7 二次风配风方式对NOX生成量的影响2.4 本章小结X 燃烧优化调整试验及结果分析'>第三章 谏壁发电厂#7 炉低NOX燃烧优化调整试验及结果分析3.1 试验目的3.2 设备规范3.2.1 锅炉设备简介3.2.2 额定工况下主要技术参数3.2.3 设计煤种和校核煤种主要数据3.3 试验一般原则预测点布置3.3.1 试验一般原则3.3.2 试验测点布置3.4 锅炉燃烧调整原理分析X 燃烧调整试验方案'>3.5 现场低NOX燃烧调整试验方案3.5.1 试验方案3.5.2 试验用煤种分析3.6 试验结果及其分析3.6.1 试验结果3.6.2 试验结果分析3.7 本章小结X 燃烧建模中的应用'>第四章 BP 神经网络的建模原理及其在谏壁电厂#7 炉低NOX燃烧建模中的应用4.1 人工神经网络概述4.2 BP 神经网络建模原理4.2.1 BP 网络拓扑结构4.2.2 BP 算法及其改进4.3 BP 网络的设计4.3.1 网络输入与输出层的设计原则4.3.2 隐层的设计技巧4.3.3 初始值的选取及预处理X 燃烧优化模型的BP 网络实现'>4.4 谏壁电厂#7 炉低NOX 燃烧优化模型的BP 网络实现4.4.1 输入/输出向量设计4.4.2 样本数据预处理4.4.3 BP 网络的设计4.4.4 网络训练与测试4.5 本章小结X 燃烧优化中的应用'>第五章 遗传算法及其在谏壁电厂#7 炉低NOX燃烧优化中的应用5.1 绪论5.2 遗传算法的基本原理与方法5.2.1 编码5.2.2 基本操作算子和控制参数选择5.2.3 适应度函数5.2.4 约束条件处理5.2.5 遗传算法的未成熟收敛问题及其防止5.2.6 多目标优化问题5.2.7 完整的遗传算法运算流程X 燃烧优化中的应用'>5.3 遗传算法在低NOX燃烧优化中的应用X排放和锅炉燃烧效率'>5.3.1 利用遗传算法优化谏壁电厂#7机组锅炉的NOX排放和锅炉燃烧效率5.3.2 优化结果的现场试验验证5.4 本章小结第六章 全文总结及展望参考文献致谢攻读工程硕士期间发表的论文
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