【摘 要】
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实现锅炉的优化运行是电厂节能减排工作的重中之重,它不仅对降低发电成本、提升电厂的竞争力具有利好作用,同时还对我国国民经济和社会可持续发展有着重要的战略意义。循环流
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实现锅炉的优化运行是电厂节能减排工作的重中之重,它不仅对降低发电成本、提升电厂的竞争力具有利好作用,同时还对我国国民经济和社会可持续发展有着重要的战略意义。循环流化床(CFB)锅炉作为一种先进的劣质煤燃烧技术,已被广泛应用于电力生产领域,但目前已投产的循环流化床锅炉效率偏低,仍存在较大的节能空间。本文以锅炉效率作为性能指标,通过全面考虑影响锅炉效率的各种因素及各因素之间的耦合关系,首先运用BP神经网络建立了锅炉效率辨识模型,并通过利用遗传算法(GA)对模型进行寻优,实现了对锅炉运行参数的最优目标值的确定。紧接着通过结合机理模型和辨识模型,改进的锅炉效率“灰箱”模型使得最优目标值的确定变得更为合理。通过实例研究,将基于不同模型下所确定的最优目标值及所对应的锅炉效率等实验结果进行比较,分析了基于这几种锅炉效率模型在确定锅炉运行参数最优目标值问题上各自的优缺点。根据我国对电厂节能减排工作的要求及CFB锅炉电厂的特点,本文完成了对CFB锅炉电厂节能减排监管优化系统的开发,并将实例研究所得锅炉运行参数最优目标值应用于该系统中,实现了对运行优化管理模块以及绩效考核模块的合理完善,进一步体现了本研究在CFB锅炉电厂节能减排工作中的现实意义。
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