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环保与经济相协调的锅炉运行优化控制 　　摘 要：本文主要基于200mw但愿机组燃煤锅炉的热态实验数据进行系统化分析，建立相应的预测模型，提高锅炉的运行效率以及污染排放标准，在社会经济与环境保护协调发展的大环境下，积极设定科学化的运行方案，来对锅炉运行情况进行优化控制，仅供业内人士参考。 　　关键词：环境保护；社会经济；锅炉；运行；优化控制 　　现代社会经济飞速发展，社会群体对环境保护的重视程度也不断加大，大部分锅炉的运行效率受到一定程度的限制，需要满足高运行效率与低污染排放的双重要求。在多种因素的影响下，当前大型锅炉运行效率低下，污染物排放量超标，对生态环境造成了严重的影响。与此同时，部分能源资源未能够得到充分的利用，与可持续发展理念难以保持高度一致。在此种情况下，加大力度对环保与经济相协调下的锅炉运行情况进行优化控制，具有重要的现实意义。 　　1 现场试验及获取数据 　　本文主要是针对200mw单元机组四角切圆煤粉锅炉进行研究，以正交试验方式明确锅炉实际运行过程中的烟气含氧量、二次风压、磨煤机出口温度等多项因素的实际情况，在此基础上开展变工况动态试验，在试验过程中安排多组工况，并对负荷性试验工况的比例进行合理划分，以保证试验具有全工况的适应性。在本次试验研究中，准确获取了锅炉运行过程中的排烟温度、飞灰含碳量等运行性能参数。 　　2 锅炉运行效率及污染排放预测模型的建立 　　就锅炉运行的实际情况来看，其具有一定的复杂性和特殊性，尤其是在排烟温度、飞灰含碳量等运行性能参数的影响和作用下，锅炉运行过程中表现出比较明显的非线性特征。人工神经网络的建立，能够对任意非线性函数进行准确的拟合，并具有良好的泛化能力，促进锅炉自适应能力的提升。 　　通过试验数据表明，影响锅炉燃烧性能的主要影响因素是烟气的含量、二次风压、三层和四层给粉机转动的速度以及磨煤机出口风的温度等。现阶段，我国锅炉运行采用的燃料多数为煤炭，这就导致了煤炭资源的紧缺，使得煤炭燃烧试验过程中煤质发生了较大的变化，此外锅炉的运行负荷也对锅炉的燃烧性能产生了较大的影响，所以在建立模型的过程中，主要将烟气含氧量、二次风压、三四层粉机的转动速度、磨煤机出口风温度、燃煤认知、灰分、运行负荷等作为预测模型的主要因素，将其输入到神经网络的输入，并输出为排烟温度。飞灰含碳量以及氮氧化物排放量等，然后根据测量得到的锅炉排烟温度和飞灰含的含量等，进一步计算锅炉的运行效率。 　　随机选取热态实验数据中的47组测试结果作为神经网络的训练集，用来进行网络的学习和训练，剩下的机组为测试集，主要用来测试网络的适应能力，计算过程中主要采用bp计算方法，当测试误差小于0.01时，测试结束，经过多次的测试发现，隐层、输出层具有采用sigmoid激励函数，隐层节点数为3时神经网络的泛化能力最强，同预测值与实际测试的氮氧化物数值进行比较发现，改网络神经能够很好的适应非线性函数，具有很强的适应能力，能够及时、准确的反应锅炉在不同工况下的氮氧化物的排放特性，能够进一步的预测锅炉的运行效率，实验标准采用该种方法能够很好的满足锅炉燃烧优化准确性和实时性的要求。 　　3 锅炉运行优化目标的确定 　　目前国内环保排放日益受到重视，排放超标会处以罚款，从而影响企业效益。根据环保总局颁布的排污费征收标准管理办法，氮氧化物自2004年7月1日起按每一污染当量0.6元收费。因而锅炉运行不能单纯注重效率，需要协调锅炉效率和NOx排放使发电企业利润最大化。 　　4 实时优化问题的求解算法 　　由于上述锅炉运行优化问题包含人工神经网络模型，难以获得问题的梯度信息，常规优化算法具有局限性，而遗传算法（genetic algarithm简称GA）具有隐含并行性、全局解空间有哪些信誉好的足球投注网站和不受问题形式约束等特点，在复杂问题的优化方面受到了广泛关注。故本文采用GA求解优化问题。 　　GA是一种基于生物自然选择和遗传机理的随机优化算法，它将问题的求解表示成“染色体”的适者生存过程，通过“染色体”群的一代代不断进化，包括复制、交叉、变异等操作，最终收敛到“最适应环境”的个体，从而求得问题的最优解或满意解。 　　不同优化目标下优化结果显示，除3层和4层给粉机转速外烟气含氧量、二次风量和磨煤机出口温度等操作变量都在取最小限值时达到了最优值，说明3层和4层给粉机转速对不同目标锅炉运行优化有很大的影响。随着3层与4层给粉机转速之问比值的升高，NOx排放降低，但锅炉效率也随之降低，所以NOx排放和效率之问存在着一定的矛盾，这一特点与NOx排放机理和锅炉效率的定性分析是一致的。因此片面强调提高锅炉效率或者降低NOx排放都会影响锅炉经济性，需要协调锅炉效率与NOx排放之问的关系。 　　在保证锅炉效率一定的前提下，采用尽可能低的污染排放