基于智能计算的锅炉燃烧优化指导系统及其应用.pdfVIP

基于智雒计算的锅炉燃烧优化指导系统及其应用 李海山，，雎刚：，毛晓飞，，余廷芳s (1．国网江西省电力科学研究院，江西南昌330096；2．东南大学能源与环境学院，江苏南京210096； 3．南昌大学机电学院，江西南昌330031) 摘 要：提出一基于智能计算技术的锅炉燃烧优化实时指导系统．该系统根据电科院现场燃烧调整试验数据 以及锅炉运行历史数据．采用人工智能神经网络建立了锅炉燃烧特性的NSGA一1I数学模型．将现场燃烧调整 试验数据结果和日常司炉的运行经验模型化，并采用多目标遗传算法优化技术从模型中提取专家级燃烧运行 知识和经验，通过计算机在线指导锅炉配风、配煤等燃烧运行调整．达到同时提高锅炉运行效率和减小NO， 排放的目的。 关键词：电站锅炉；燃烧：指导系统：人工智能：神经网络：锅炉效率 中图分类号：TK227．1 文献标志码：A 文章编号：1004—9649(2014)07—0001—05 0引言 主要依据电科院的燃烧优化试验结果．由锅炉运 行技术人员根据自己的运行经验进行燃烧调整． 节能减排是中国电力企业面临的大的生存环 因电科院燃烧优化调整试验结论往往不能在线指 境。对于燃煤锅炉，如何提高锅炉运行效率．同 导运行，未能充分发挥燃烧调整试验的作用．另 时降低烟气NO，排放，实现锅炉的经济环保运行． 外，运行人员的运行水平客观上存在差异．即使 是各电厂锅炉运行需要解决的一个现实问题． 是同一司炉，受主观因素的影响，在不同的时间， 对现代大型燃煤电站锅炉燃烧优化目标具有 其运行水平也可能存在差异．因此仅凭运行经验 重要影响的参数可以归纳为三大类型：①设备参 进行的锅炉燃烧调整操作具有一定的主观随意性． 数，例如燃煤锅炉的炉型结构、煤粉燃烧器的结 影响锅炉的安全经济运行． 构及其布置方式等，这些参数在锅炉完成设计安 基于智能计算的锅炉燃烧优化指导系统依据 装后在运行中是不可调节的．只有通过设备改造 电科院的燃烧调整试验数据以及锅炉运行历史数 才能改变：②不可调参数．这是一类由外在环境 据．采用先进的人工智能神经网络技术．建立燃 条件限制的参数，如负荷、环境温度和燃煤数据 烧优化数学模型，将电科院的燃烧优化调整试验 参数，其中负荷是根据用户或中调指令决定．对 结果和日常司炉的运行经验模型化 同时采用遗 某个指定需要优化的工况也是不可变的因素：③运 传算法优化技术，从模型中提取专家级的燃烧运 行人员可以调整的参数，这类参数有锅炉的配风 行知识和经验，并通过编制好的计算程序在线指 方式、氧量和制粉系统的运行方式等．根据燃烧 导运行人员对锅炉配风配煤燃烧运行进行调整．达 优化调整的优化目标的不同．可以分为单目标优 到提高锅炉热效率的同时降低烟气NO，排放的目的。 化和多目标优化，早期的燃烧优化一般以提高锅 炉效率为目的，可设置以获得最低的飞灰含碳量 1 燃烧优化系统原理 和最低排烟热损失为优化目标[-卅：如果为获得最 小的NO，排放量，则以锅炉排烟中No，浓度最低1．1神经网络建模 为优化目标啡]．因节能减排双重要求．现代大型 1．1．1神经网络选择 电站锅炉越来越重视锅炉效率和NO，排放的多目 人工神经网络在工程领域已经广泛地应用于 标优化[7_q]． 各种复杂系统输入输出对象的建模过程[m-HI．人工 目前电厂常用的燃煤锅炉燃烧优化运行方式 神经网络通过对给出的典型样本集合的学习．提 收稿日期：2014—03—13 基金项目：国家自然科学基金项目；江西省节能减排科技创新示范科技项目(20123BBG71023) 作者简介：李海山(1974一)，男，江西萍乡人，高级工程师，