燃煤锅炉高效低NOx协同优化系统开发及应用.docx
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1、燃煤锅炉高效低NOx协同优化系统开发及应用为了到达大气污染物近零排放标准,大型燃煤发电机组NoX排放质量浓度需低于35mgm3o在当前工程实践中应用最广泛的锅炉低氮燃烧(1NB)与选择性催化复原(SCR)综合脱硝技术存在协调问题,很难同时实现机组1NB与SCR脱硝的安全、环保、经济运行。为此,本文建立了燃煤锅炉1NB运行调整与SCR脱硝协同模型,采用改良的BP神经网络建立锅炉燃烧系统模型,利用改良的最小二乘支持向量机建立SCR脱硝系统模型,并进一步开展了机组高效低NOX调节与优化分析,开发了燃煤锅炉高效低NoX协同优化系统。在某机组的实际应用结果说明,该协同优化系统可在任何工况下实时指导运行人
2、员调整机组运行参数,确保机组安全、环保、经济运行。低氮燃烧伴随我国能源绿色发展,化石能源清洁化发展成为必然趋势。火力发电要实现绿色清洁,首先要降低NOx排放。目前,超低排放火电机组的NOX排放质量浓度要求在标准状态下小于35mgm3o现阶段降低NOx排放的主要手段是锅炉低氮燃烧(1NB)技术与选择性催化复原(SCR)脱硝技术。如果要实现良好的脱硝效果,必须统筹考虑锅炉1NB及SCR技术的安全性、环保性和经济性,而现行优化方案均未综合考虑1NB和SCR技术。本文基于大量脱硝改造的工程实践,通过对1NB运行调整与SCR脱硝系统特性的分析,设计了可实现安全、环保、经济的燃煤锅炉高效低NOX协同优化系
3、统。一是实现1NB系统与SCR脱硝系统的协同建模,二是达成安全、环保、经济的多目标优化。首先,分析总结实现燃煤锅炉高效低NOX目标的关键,即最大限度地降低锅炉出口NOx的生成量与精准喷氨,减少NOx生成不仅能降低炉内结焦与超温的可能,而且可以减少SCR脱硝系统的复原剂消耗;精准喷氨节约了复原剂使用量,减少了氨逃逸,进一步降低了风烟系统设备腐蚀,使机组更加安全、经济。其次,为成功实现1NB改造以及实现改造后锅炉高效低NOx运行,深入探讨了机组在快速自动发电控制(AGO.煤种改变、风烟系统运行改变等状况下的配煤、风粉比等技术。最后,为了使上述1NB与SCR脱硝技术能够应用于生产实践,研发了燃煤机组
4、高效低NoX协同优化系统。1燃煤锅炉高效低NoX协同建模针对NOx的生成及处理过程,借助于系统历史运行数据及人工智能等先进建模方式,将包含1NB设备、SCR烟气脱硝的燃烧系统分步建模:首先建立锅炉高效低NOX燃烧模型;然后构建SCR脱硝效率模型;最后耦合2个模型建立锅炉高效低NOx协同优化模型,实现对生产过程最大程度的逼近。建模过程结合机组分布式控制系统(DCS)、厂级监控信息系统(SIS),确保模型实现可靠。1.1基于改良BP神经网络的锅炉燃烧系统模型神经网络算法具有很强的鲁棒性、记忆力及自学习能力,其强大的非线性拟合能力可拟合任意复杂的非线性关系,但算法训练过程收敛速度慢且易陷入局部最优。
5、本文针对基本BP(backpropagation)神经网络算法开展模型算法改良:1)给待训练参数的调整量加动量项,可有效减小震荡趋势,改善收敛性,抑制网络陷入局部极小值;2)采用自适应的学习速率,以克服算法网络训练速度慢、不易收敛到全局最优的缺点。基于改良BP神经网络算法对锅炉的燃烧与排放特性开展建模,所建模型如下图。图1锅炉高效低NOx燃烧模型该算法首先对数据开展1S-SVM初始训练,然后运用加权1S-SVM对训练后的数据开展鲁棒性训练,最后采用稀疏1S-SVM对训练后数据开展稀疏性训练,此改良1S-SVM可实现良好的建模效果。火电机组的SCR脱硝系统位于省煤器与空气预热器(空预器)之间,其



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