基于遗传算法的燃煤机组NOx减排方法研究

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锅炉燃烧的NOx排放是近年来火电行业燃烧工况研究关注的热点问题,燃煤锅炉作为主要NOx排放源之一,对其进行减排使必须的。NOx排放量与锅炉燃烧的氧量、摆角、负荷、减温水量、各挡板开度、各磨煤机煤量和煤质等锅炉燃烧工况参数有关。遗传算法可以用于较复杂系统的建模和预测时具有较强的优势。遗传算法可以选择多种不同方案进行自动计算,操作简单,搜索收敛快,全局寻优搜索能力强,建立的分析模型预测能力强。根据统计分析数据对象性质,将数据进行数据变换,使复杂的多元非线性关系数据转化为可以线性分析的数据;然后选择参数组合进行多元线性回归分析;判断回归结果的误差和可靠性,并对回归方案进行优化计算,最后尽可能选取可能是最佳的方案进行建模和预测。采用建立的数据模型可以进行参数估计,可分析出一些明确的参数关系。本文根据上海W燃煤电厂#7锅炉机组实际运行记录的数据,就氧量、摆角、负荷、减温水量、各挡板开度、各磨煤机煤量和煤质等指标对NOx排放量和再热蒸汽温度指标的关系用遗传算法回归分析,建立了电站锅炉及NOx排放的预测模型。将模型的参数进行优化,并调节包括SOFA风门各层挡板开度、燃烧器摆角高度等可控参数,得出了电厂NOx排放效果最好的最优解。本文最后用实际数据进行了仿真计算,得到了实际应用中实用和满意的精度。该遗传算法模型和方法在保证锅炉NOx减排的基础上,还考虑了机组气温等经济因素,为火电厂在节能减排分析提供了新的途径。
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