660MW超临界对冲火焰燃煤锅炉飞灰含碳量预测与运行优化

【摘要】：锅炉飞灰含碳量是反应锅炉燃烧效率及电厂运行经济性的重要指标。及时准确的获得飞灰含碳量,既有利于指导锅炉优化调整以降低煤耗,又能提高锅炉机组运行的安全性。超临界对冲火焰锅炉经常掺烧劣质煤,易出现飞灰含碳量偏高现象。因此,对飞灰含碳量的特性及影响因素进行深入分析,研究飞灰含碳量的预测方法,从而对影响飞灰含碳量的锅炉运行参数进行优化和调整,有益于改善锅炉运行,具有重要的工程实用价值。本文首先从理论角度分析了煤粉燃烧的原理、过程及影响因素,为优化燃烧、降低飞灰含碳量提供理论依据。然后,在对某台660MW超临界对冲火焰锅炉进行飞灰含碳量多工况热态试验的基础上,应用神经网络的非线性映射和学习记忆能力,建立了超临界对冲火焰锅炉飞灰含碳量预测模型。此模型主要采用较容易获得及调整的锅炉运行参数作为输入变量,便于电厂实际应用。经过验证,其预测效果良好、泛化能力强,能够准确的预测各种工况下的飞灰含碳量。本文在建立飞灰含碳量预先模型的基础上,定量分析了各因素对飞灰含碳量的影响。从而获得了各因素对飞灰含碳量的影响规律,从理论角度分析其原因并提出了控制措施。最后,结合预测模型及遗传算法,优化锅炉运行。对某一工况进行优化分析,通过对煤粉细度、炉膛出口氧量、燃尽风门开度和各层燃尽风量的调整,使飞灰含碳量由优化前的6.5%降到4.2%；并对优化工况进行了锅炉热态试验验证,经过验证,此工况下锅炉飞灰含碳量上实测值为3.9%,完全达到了优化标准。
【关键词】：飞灰含碳量 煤粉燃烧 优化运行 神经网络 遗传算法 超临界锅炉
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TK229.6