燃煤锅炉NOx排放建模及优化研究？
kuaidi.ping-jia.net 作者：佚名 更新日期：2024-07-10
以超临界燃煤锅炉为研究对象，应用人工神经网络对其建立NOX排放模型。该模型具有较高的准确性，仿真平均误差为1.37%，真实值与仿真值吻合度高。结合遗传算法对模型进行优化，优化后的人工神经网络性能进一步提高，仿真平均误差为0.18%，较优化前降低1.19百分点。
优化前的第9个训练样本出现最大误差4.61%，优化后降低到0.85%。校验数据样本值跨度较大，证明模型的泛化能力较强。
目前，燃煤电站污染物排放备受关注，从《火电厂大气污染物排放标准》（GB13223—2011）的出台[1]，到如今提出的燃煤电站大气污染物超低排放，均规定NOX，SO2和粉尘的排放限值分别为50、35、10mg/m3（中东部地区为5mg/m3），因而燃煤电站锅炉需要更加高效低污染地运行。
国内大部分燃煤电站通过加装选择性催化还原法SCR脱硝设备控制NOX排放浓度，然而为了减少氨逃逸所带的问题，SCR脱硝效率一般设计为不高于90%[2]。因此，要达到超低排放限值，炉内燃烧优化非常重要。随着计算机领域的快速发展，人工神经网络开始逐渐应用到燃煤电站锅炉控制系统[3-5]。
电站锅炉炉内燃烧非常复杂，特别是NOX的生成机制，至今没有函数映射能够准确描述，人工神经网络在处理复杂的非线性映射问题优势明显，精确度好，泛化能力强，容错率高，是能够广泛应用的黑箱模型。应用人工神经网络则不需要考虑复杂的燃烧过程和NOX生成机制，通过可靠的数据样本作为输入和输出进行学习，保证网络的性能要求[6-7]。
部分学者在神经网络应用于锅炉燃烧优化领域已有一些研究成果。BOOTH等[8]从降低NOX排放浓度入手，建立锅炉NOX排放模型，对其运行参数进行优化，优化后的锅炉NOX排放量降低了16%，锅炉效率提高了0.3%。王斌忠等[9]在研究锅炉灰渣结渣中采用了SVM模型预测其生成。
周昊等[10][11]对某30万机组的锅炉飞灰含碳量和污染物排放建立了BP神经网络模型。董文波以某电厂锅炉为原型，应用RBF神经网络建立了锅炉主蒸汽温度监控系统，在常见PID基础上，创建了RBF网络的PID控制器。以上研究在控制优化方面有很多独到的见解，但在模型建立上较为单一，本研究在建立锅炉NOX排放神经网络模型的基础上，应用遗传算法对模型进行优化，使网络的性能大大提高。
1研究对象
本文研究对象为某发电公司660MW超临界参数变压直流锅炉，BMCR工况下主蒸汽参数为2060t/h、26.15Mpa、605℃，为一次再热、变压直流、单炉膛、固态排渣、全悬吊结构Ⅱ型锅炉。制粉系统为中速磨煤机直吹式正压冷一次风制粉系统，运行设计煤种，每炉配6台磨煤机，1台备用。采用前后墙对冲燃烧，燃烧器布置3层，每层前后墙各6只低氮旋流燃烧器。
2BP神经网络建模
BP神经网络是少有的误差信号反向传递，含有多个隐含层的前馈神经网络。外界信号通过输入层传递给中间隐含层，这是BP神经网络的核心计算处，信号在此处理完后传递至输出层，并判断是否满足输出误差，进而决定完成训练还是反馈误差继续训练。不断调整各层之间的权值和阈值，当误差范围满足要求时，网络完成训练[12-13]。
2.1模型建立
本研究的电站锅炉已经投运，炉型、燃烧方式和其他主要设备一般不会改变。在电厂经常运行的负荷和煤种下，氧量对NOX生成影响较大，因此将各个二次风门开度作为输入来反映氧量对NOX生成量的影响。5台磨煤机的给粉反映了煤粉量对NOX生成的影响，炉膛与风箱压差描述风速的影响，经研究燃尽风能够影响NOX的生成量，因此将两个燃尽风口开度也作为输入参数，总计14个输入参数，输出为NOX排放浓度。建模实验数据见表1。
表1建模实验数据
BP神经网络的sigmod传递函数要求数据区间为[0，1]或[-1，1]，因此在训练之前对数据样本进行归一化处理，在输出的结果中再对输出数据进行返归一化处理。
本研究采用含有1个隐含层的3层BP神经网络结构对锅炉进行排放特性建模，其中输入层网络的神经元节点为14个，输出层节点为1个，隐含层节点16个，各层之间通过log-sigmoid函数连接，学习效率取0.8。对热态试验的每个工况取18个训练样本数据用于网络训练学习，3个校验样本数据用来测试网络的性能，当训练均方误差小于0.001时结束训练。再结合遗传算法优化网络初始权值和阈值，比较网络优化前后的性能差异。
2.2建模结果
由图1可以看出，训练真实值与神经网络仿真值比较吻合，大部分工况都能很好的模拟，仿真平均误差为1.37%，其中最大相对误差出现在训练样本9，最大相对误差为4.61%。
图 1 模型仿真
3个校验样本的相对误差分别为0.46%、0.59%、2.34%，一般省煤器出口NOX排放值大约在400mg/m3，仿真误差完全可以满足电厂运行的需要。NOX排放神经网络模型的3个校验数据相差比较大，但神经网络模型的仿真误差很小，证明神经网络模型的泛化能力很强。
3网络优化
遗传算法是基于环境抉择和生物繁衍行为中演化而成的优化方法，运用仿生技术解决实际问题，借助遗传学中的基因重组、基因变异产生适应度高的新个体，通过多代的遗传，最终得到最优结果。在锅炉NOX排放神经网络模型基础上，结合遗传算法对模型进行优化，优化后网络性能更佳。本研究以网络权值和阈值作为目标函数，初始种群数为35，交叉概率为0.4，变异概率为0.2，设置进化代数为100代，图2为适应度曲线。
图2适应度曲线
优化结果如图3所示。由图3可看出，优化后的模型精确度更高，平均仿真误差为0.18%，训练样本9的误差在优化后降低到了0.85%。3个校验样本的相对误差分别为0.39%、0.51%、0.80%，平均仿真误差为0.57%。
图3优化后的模型仿真
对BP神经网络进行线性回归分析，结果表明训练数据的线性回归分析基本准确，测试数据线性回归稍有偏差，整个网络大部分数据基本能够保持较小误差的仿真模拟，也有部分数据点分布在直线两侧，在可接受范围内。优化结果表明，遗传算法优化BP神经网络是有效的，能够提高网络的精确性，泛化能力。
表2模型性能对比
4结论
（1）对某660MW超临界锅炉的NOX排放特性建立了BP神经网络模型，模型的平均仿真误差为1.37%，校验样本平均相对误差为1.13%，证明网络精确度较高，基本可以满足电站运行需要。
（2）结合遗传算法，对所建立的BP神经网络NOX排放模型进行优化，优化后的平均仿真误差为0.18%，较优化前有所降低，校验样本的数据跨度较大，但仿真误差小，证明模型的泛化能力强。结果表明，遗传算法优化神经网络能够提高其性能。
更多关于工程/服务/采购类的标书代写制作，提升中标率，您可以点击底部官网客服免费咨询：https://bid.lcyff.com/#/?source=bdzd
答：以超临界燃煤锅炉为研究对象，应用人工神经网络对其建立NOX排放模型。该模型具有较高的准确性，仿真平均误差为1.37%，真实值与仿真值吻合度高。结合遗传算法对模型进行优化，优化后的人工神经网络性能进一步提高，仿真平均误差为0.18%，较优化前降低1.19百分点。优化前的第9个训练样本出现最大误差4.61%...
答：2. 烟尘超低排放面临的主要问题是运行优化和准确测量。短期内需要针对现有技术的缺陷进行优化，长期应开发低能耗、高效能的除尘技术。3. 截至2015年底，全国火电装机容量达100554万kW，占总发电装机容量的65.9%，总发电量42307×10^8kW时，占发电量的73.7%。燃煤发电是我国的主体能源，燃煤发电过程中会...
答：对于燃煤锅炉虽然采用低NOx燃烧技术和设备的方法来控制NOx的生成,能达到一定的效果,但对火焰的稳定性、燃烧效率、过热蒸汽温度的控制、受热面的结渣和腐蚀等可能带来影响,NOx脱除率也有限,NOx脱除率最多不超过60%,难以满足不断提高的环境排放标准要求。采用低NOx燃烧技术与尾部烟气脱硝相结合全负荷脱除NOx技术路线。2...
答：节能减排升级与改造行动计划(2014—2020年)》、《全面实施燃煤电厂超低排放和节能改造工作方案》等,最新政策要求,东部、中部、西部省份分别于2017年、2018年、2020年前完成全部燃煤机组的超低排放改造,即在基准氧含量6%的条件下,烟尘、SO2、NOx排放浓度分别不高于10mg/m3、35mg/m3和50mg/m3。自超低排放政策发布后,...
答：分解窑混煤高效低NOx燃烧水泥技术研究，是湘潭市的重点项目，注重减少燃烧过程中有害气体的排放。 分解窑劣质煤高效低NOx燃烧水泥技术研究，湖南省科技计划项目，进一步提升燃烧效率与环保性能。 燃煤锅炉高效低污染燃烧特性的数值模拟研究，继续关注能源利用与环境污染的平衡。 锅炉热力系统优化技术研究...
答：目前常用的低 NOx燃烧技术有如下几种:(1)燃烧优化:通过调整锅炉燃烧配风,控制 NOx排放的一种实用方法。它采取的措施是通过控制燃烧空气量、保持每只燃烧器的风粉 (煤粉)比相对平衡及进行燃烧调整,使燃料型 NOx的生成降到最低,从而达到控制 NOx排放的目的。(2)空气分级燃烧技术:是目前应用较为广泛的低 NOx燃烧...
答：对于这类“超低排放”工程,要求SO2排放限值仅为35mg/m3,此时SO3排放贡献相对较大,需对SO3排放浓度进行考核。本文分别从燃煤电厂烟气中SO3生成、治理及测试技术3个角度展开探讨,旨在为相关技术研究、政策制定提供参考。1、SO3生成SO3主要来源于燃煤中的硫分,它的生成非常复杂,与锅炉的燃烧方式、燃料成分、运行参数...
答：高能效低排放锅炉技术哪些?1.概述锅炉是目前应用最广泛的能源终端利用技术,也是大气中污染物排放的主要来源。燃烧过程中排放的污染物,如:二氧化硫(SO2)和氮氧化物(NOx)排入大气后会引起局部地区酸雨;二氧化碳(CO2)和甲烷(CH4)等温室气体的排放,将会引起全球气候变暖。全球变暖引起的气候变化是全世界面临的重大挑战,提...
答：这种锅炉不仅使原煤尽可能地完全燃烧和高效利用,有较高的热效率,而且还尽可能地减少烟尘和有害气体SO2、NOX等的排放,达到消烟除尘的作用,使锅炉各项环保及节能指标大大优于国家标准。 煤气化分相燃烧技术在锅炉上的应用,打破了传统锅炉加除尘器的模式,创建了无需炉外除尘器的一体化模式。而这种一体化并不是机械式...
答：高效、清洁燃烧理论及应用：他的研究聚焦于提升燃烧效率，同时减少燃烧过程中的污染物排放，以实现绿色燃烧。电站锅炉燃烧状态诊断技术与湍流燃烧激光图像诊断技术：他运用先进的诊断技术，监测和优化电站锅炉的燃烧过程，确保其稳定运行。在他的学术生涯中，杨宏旻取得了显著的成就。他主持了多项科研项目，...
