火電機組鍋爐優(yōu)化配煤研究.pdf

1、我國煤炭分布和區(qū)域經濟發(fā)展不匹配，煤炭運輸能力不足，造成燃煤電廠燃用煤種混雜，實際燃用煤種偏離設計值較大，而且各地的煤炭類別及其發(fā)熱量、揮發(fā)分、硫分、灰分和灰熔融性等指標的差異很大。實際上，有很多單煤的性能不能完全滿足不同動力煤用戶的需要。動力配煤是以煤種的煤質條件不同為基礎，取長補短，以滿足鍋爐燃燒穩(wěn)定、降低污染物排放、發(fā)電經濟等條件，從而滿足電廠的需求。
　　電廠目前沒有煤質元素成分的測定手段，本文利用神經網絡這個萬能逼近器來

2、解決這個問題，以煤質的工業(yè)成分、元素成分分別作為神經網絡的輸入和輸出來建立模型，采用RBF神經網絡和BP神經網絡兩種神經網絡分別建模，測試相對誤差都較小，兩種模型都適用于工程實際。
　　在動力配煤模型中，鍋爐熱力計算具有重要作用。本文采用VC++開發(fā)了通用鍋爐熱力計算軟件。以某電廠600MW燃煤超臨界機組的鍋爐為對象，用通用鍋爐熱力計算軟件進行了熱力計算，驗證了軟件的有效性?；阱仩t熱力計算，進行了鍋爐煤種適用性分析。分析結果表明

3、，對同一的負荷，煤種對鍋爐的適用性能不同，為動力配煤模型的建立提供了重要參考。
　　本文分析了現(xiàn)有的動力配煤模型，提出了一種基于鍋爐熱力計算的動力配煤數(shù)學模型，并用遺傳算法優(yōu)化技術求解。該模型以混煤總費用最低為優(yōu)化目標函數(shù)，同時考慮了鍋爐燃燒混煤后，主汽溫、再熱汽溫、送風機出力、引風機出力、磨煤機出力等參數(shù)的運行約束，克服了現(xiàn)有動力配煤數(shù)學模型存在的不足。論文給出了某600MW機組鍋爐動力配煤的計算實例，說明了所提方法的有效性。<