锅炉飞灰含碳量在线监测装置的应用与维护

叙述了一种电厂锅炉飞灰含碳量的微波式飞灰含碳量在线监测装置,实践表明,该装置测量精度较高,可靠性好,能及时、有效地调整锅炉运行,降低供电煤耗。介绍了它的工作原理,应用与维护,指出了使用中应注意的问题。     

火电厂飞灰含碳量多模型融合软测量方法

针对目前火电厂燃煤锅炉飞灰含碳量测量方法存在时间滞后和精度不高等问题,在对锅炉飞灰含碳量影响因素进行分析的基础上,采用基于多个模型的组合可以提高模型精度和鲁棒性的思想,提出基于支持向量机融合的多模型动态软测量建模方法。该建模方法利用时间序列数据建立模型,每个子模型表达某一工况对输出的估计,各个子模型的预测输出通过SVM方法实现变权数融合。应用火电厂历史数据进行飞灰含碳量软测量建模研究,结果表明该方法能够达到较好的测量效果。     

基于改良BP神经网络的生物质锅炉飞灰含碳量预测模型研究

针对生物质锅炉飞灰含碳量较高的问题,文章提出了基于主成分分析法(PCA)或Garson算法与普通LM-BP神经网络相结合的两种生物质锅炉飞灰含碳量预测模型。这两种模型通过对负荷、燃烧室烟气温度、烟气含氧量等17个原始输入变量进行降维得到新输入变量,再进行训练建模,提高了模型精度。利用我国某生物质电厂飞灰含碳量的实测数据对模型进行检验,检验结果表明,LM-Garson-BP神经网络的MAPE为2.09%,MSE为0.11,MAE为0.25,泛化能力最强,稳定性最好。     

一种基于LSSVM的飞灰含碳量软测量方法及装置

飞灰含碳量是反映火电厂锅炉燃烧效率的重要指标之一。实时准确地检测飞灰含碳量对指导锅炉运行，提升锅炉效率具有重要意义。现行检测装置大都采用灼烧、反射等物理化学方法测量飞灰含碳量，测量滞后大、准确度不高，且设备复杂昂贵，维护成本高，现场应用效果较差；本文采用软测量技术对飞灰含碳量进行间接测量，提出了一种基于LSSVM的飞灰含碳量软测量方法，选取方便测量的相关运行参数为辅助变量，通过软测量模型对飞灰含碳量进行实时预测，并将LSSVM软测量系统嵌入到PLC中，研制了一种飞灰含碳量在线软测量装置，无需采取灰样，预测速度快，准确度较高。     

因子分析法在飞灰含碳量分析中的应用

针对煤粉锅炉飞灰含碳量影响因素众多的问题,结合某电厂200 MW煤粉锅炉的实际运行工况,利用因子分析法,对锅炉飞灰含碳量影响因素进行降维分析,得出了影响飞灰含碳量的主要因素,为调整燃烧,提高锅炉效率提供了一种全新的有效的工具。     

基于神经网络的电站锅炉飞灰含碳量软测量系统

借助于正交试验设计，对某台200MW机组燃煤锅炉飞灰含碳量特性进行了多工况热态测试，获得了数据样本，采用基于Levenberg-Marquardt(LM)算法的BP神经网络，建立了飞灰含碳量软测量模型，通过仿真计算，证明了飞灰含碳量软测量模型的正确性和有效性。     

基于支持向量机增量算法的锅炉燃烧效率建模研究

针对锅炉燃烧效率建模问题,选取燃料量和总风量等参数描述负荷对锅炉热效率的影响,建立基于支持向量机(SVM)的锅炉两级燃烧模型。根据历史工况对飞灰含碳量及锅炉燃烧效率进行预测,提出利用改进型增量学习算法对训练样本进行优化,保证预测结果精度的前提下同时缩短了训练时间。针对广东大唐潮州三百门电厂1 000MW机组现场运行数据建立飞灰含碳量及锅炉热效率SVM模型,对其进行仿真分析,模型预测值与实测值误差较小,表明该燃烧效率模型的预测效果良好。     

飞灰份额选取对固体不完全燃烧热损失的敏感度分析

为衡量飞灰份额的取值对固体不完全燃烧热损失数值的影响,本文调研了五个燃煤粉锅炉电厂的试验数据,计算分析了固体不完全燃烧热损失以及供电标准煤耗随飞灰份额变化的规律。结果得出,飞灰含碳量与炉渣含碳量存在差异时,飞灰份额变化对固体不完全燃烧热损失产生影响,固体不完全燃烧热损失随飞灰份额呈线性关系变化,且飞灰含碳量与炉渣含碳量偏差越大,飞灰份额对固体不完全燃烧热损失影响越大;另外,对影响固体不完全燃烧热损失大小的其他因素进行分析,得出燃劣质煤、灰分含量高的煤种时,飞灰份额对固体不完全燃烧热损失的影响偏大;最后分析计算了飞灰份额对固体不完全燃烧热损失和供电标准煤耗的影响程度,飞灰份额变化0.05,固体不完全燃烧热损失变化0.03%~0.13%、供电标准煤耗变化为0.3~1.1 g/kWh。可见,飞灰份额变化对固体不完全燃烧热损失及供电标准煤耗影响较大,在锅炉热效率计算不可简单取值估算。     

循环流化床锅炉降低飞灰含碳量研究

介绍了煤指数、床压、床温、流化风量、总风量和一、二次风比例、燃煤粒径对循环流化床锅炉飞灰含碳量的影响,并以某电厂440t/h循环流化床锅炉降低飞灰含碳量的优化调整为例,通过正交试验分析各因素影响情况。试验表明:总风量对锅炉飞灰含碳量的影响相对较大,其次是流化风量,再次是床压。通过调整入炉煤粒径分布,进一步降低飞灰含碳量。试验表明燃煤粒度对锅炉飞灰含碳量影响较大。     

基于GSA-LSSVM的循环流化床锅炉飞灰含碳量预测

为了控制循环流化床锅炉飞灰含碳量,提高锅炉燃烧效率。以某电厂循环流化床锅炉燃烧数据为样本,应用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立了以锅炉运行参数为输入量,以锅炉飞灰含碳量为输出的模型。由于最小二乘支持向量机的参数决定了模型精度及泛化能力,将万有引力搜索算法(GSA)运用到模型参数寻优过程中,得到了飞灰含碳量最优模型GSA-LSSVM;并利用不同工况下的样本数据检验了模型的预测性能,并将该模型分别与粒子群(PSO)和遗传算法(GA)优化的LSSVM模型进行比较,仿真实验证明GSALSSVM模型具有很好的辨识能力及泛化能力。     

锅炉飞灰测碳仪的技术现状及发展趋势

物理不完全燃烧 (飞灰含碳 )是锅炉损失中很大的一项 ,提高锅炉运行效率的关键问题是如何能精确和及时地监测飞灰中的含碳量。介绍现今已有的飞灰测碳仪种类 ,分析了各种类的优缺点     

基于SVM的燃煤电站锅炉飞灰含碳量预测

将支持向量机方法引入燃煤电站锅炉飞灰含碳量预测领域．该预测方法很好地建立了燃煤电站锅炉飞灰含碳量特性与运行参数之间的复杂关系模型,并考虑到运行参数之间的耦合性,具有预测能力强、全局最优及泛化性好等优点．将该方法应用于某300 MW燃煤电站锅炉中,经过训练后的SVM模型对检验样本飞灰含碳量进行预测,均方根误差和平均相对误差分别为1．39%和1．30%,相当于BP网络模型的22．20%和21．07%．应用结果表明,支持向量机方法优于多层BP神经网络法,能很好地满足预测要求．     

基于混合智能的锅炉飞灰含碳量实时目标值模型

为了降低飞灰含碳量,提高锅炉运行水平,运用混合智能技术建立了飞灰含碳量目标值模型.从运行优化角度提出了飞灰含碳量目标值的定义和技术可行方案.通过对锅炉的历史运行工况数据库进行数据挖掘,建立了锅炉历史最优工况数据库,以此作为训练样本建立飞灰含碳量目标值的神经网络模型,在进行了实例验证后对模型进行了分析讨论.实际应用表明该模型具备自调节能力,能够向运行人员实时提供当前工况下的飞灰含碳量目标值,为飞灰含碳量的实时优化指明了调整的方向.     

基于支持向量机的燃烧过程飞灰含碳量与NOx排放特性模型

大型四角切圆电站锅炉NOx排放和飞灰含碳量是燃烧优化的两个方面,也是电厂关心的重要问题。影响两者的因素众多而且复杂,对锅炉飞灰含碳量和NOx排放特性进行建模是实现燃烧优化的一个前提。文中首先利用交叉验证算法分析样本数据,对支持向量机中的参数C和σ进行选择,再应用支持向量机理论建立了飞灰含碳量和NOx排放特性模型,最后利用试验数据对模型进行了校验。研究结果表明,采用支持向量机算法建模误差较小,达到了比较准确的预测效果。     

飞灰未燃尽碳对吸附烟气汞影响的试验研究

采用HYDRA AA全自动测汞仪对3个燃煤电厂的飞灰未燃尽碳进行测试,并利用垂直炉试验系统对电厂飞灰吸附烟气汞进行了试验研究.结果表明：不同燃煤电厂飞灰中的未燃尽碳含量不同是由于各电厂不同煤种、不同燃烧工况以及机组的不同参数造成的;同一电厂的飞灰在灼烧后与原灰相比,对烟气汞的吸附效率相差不大;除了飞灰中的未燃尽碳对汞有吸附外,尾矿对汞也有一定的吸附作用;未燃尽碳含量高的飞灰对汞的吸附效率也较高.     

Effects of calcium chloride and sodium chloride on the flotation removal of unburned carbon from coal fly ash

The effects of calcium chloride and sodium chloride on the coal fly ash flotation were investigated by studying the surface properties of coal fly ash. X-ray photoelectron spectroscopy and scanning electron microscopy showed the presence of many lime particles in the coal fly ash, which, together with Ca(OH)₂(s), could be adsorbed on the rough surface of unburned carbon particles. The flotation results indicated that calcium chloride reduced the performance of unburned carbon removal from the coal fly ash, whereas sodium chloride increased froth stability thereby improving the flotation performance.     

基于燃烧与传热相耦合的飞灰含碳量预测模型

通过总结前人对煤粉燃烧的研究,建立了一个将炉内燃烧和传热相耦合的飞灰含碳量一维预测模型.利用此模型可分析炉型、煤质、煤粉细度和运行参数等对飞灰含碳量的影响规律,其对锅炉设计人员和运行人员均具有一定的应用价值.     

分级风比率对降低NOx及锅炉燃烧的影响

分级燃烧是行之有效的降低NOx燃烧技术.文中用fluent软件对分级燃烧的不同分级风工况进行数值模拟研究,分析不同分级风比率对降低NOx效果、炉膛出口温度、飞灰含炭量的影响.