基于遗传算法的燃煤锅炉热效率优化

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1、基于遗传算法的燃煤锅炉热效率优化本文由ponyfuture贡献pdf文档可能在WAP端浏览体验不佳。建议您优先选择TXT，或下载源文件到本机查看。第２卷第７期　２２００２年７月文章编号：０５．０３２０）７０２—４２８８１（０２０—１５０　中国电机工程学报　Ｖ＿．　７Ｊ１２０２２Ｎｏ．　ｕ．００２１　Ｐｏｅｄｎｓｆｈ　ＳＥｒｃｅｉｇ　ｔｅＣＥ　ｏ￣２０　ｉ．ｏ．ｒＥｅ．ｎ　０２ＣｈｎＳｆ　ｌｃＥｇｃｏ基于遗传算法的燃煤锅炉热效率优化　周　昊　，朱洪波２，曾庭华２，廖宏楷２，岑可法　（．１能源清洁利用和环境工程教育部重点实验室，浙江大学热能工程研究所，浙江杭州３０２；１０

2、７　２广东省电力集团公司，广东广州５００　．１６０）ＢＹ　ＩＵＳＮＧ　ＴＨＥ　ＧＥＮＥＴＩＡＬＧｏＲＩＣ　ＴＨＭＳＴｏ　ＩｒＭＩ　　ｏｙＩＺＥＴＨＥ　ｏＰＥＲＡＴＩｏＮ　ＰＡＲＡＭＥＴＥＲＳｏＦＴｌ　　　ｍＵＴＩＴＹ　ＬＩＢｏＩＥＲＳＬ　ＺＨＯＵ　ｏ，Ｈａ　ＺＨＵ　ｎｇｂｏ，Ｈｏ—２ＺＥＮＧ　ｎ—ｕａＵ＿０　ｎｇｋｉ，Ｔｉｇｈ２ＡＨｏ—ａ　ＣＥＮ　—ａＫｅｆ　，（．ｅｎＥｅｇ　ｄＥｖｒｎｎ　ｇｎｅｎ　ｙＬａ　ｆＯＥ　１Ｃｌａ　ｎｒｙａ　ｎｉｍｅｔｎｏＥｎｉｅｒｇＫｅ　ｂｏ　ｉＭ，ＩｓｔｔｆｒｈｒｌｏｒｎｉｅｒｇＺｅａｇＵｉｅｓｙＨｇｈｕ３　２，ｈｎ；ｎｔｕｅｏ　ｅｍａ

3、Ｐｗｅ　ｇｎｅｎ，ｈｊ　ｎｖｒｉ，ａｚｏ　　０７Ｃｉａｉ　Ｔ　Ｅｉｉｎｔｎ１０　２ＧｕｇｏｇＥｅｔｃＰｗｅ　ｏｐＣｏｐｒｔｎＧｕｇｈｕ５　６０Ｃｎ）．ａｄｎ　ｌｃｒ　ｏｒｎｉＧｒｕ　ｒｏａｉ，ａｚｏ　　０，ｈａ　ｏｎ１０ｉＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ｂｙｓｎ　ａｅｒｌｅｗｏｋｏ　ｕｉｇ　ｎｕａ　ｎｔｒ　ｔ　ｍｏｅ　ｔｅｄｌｈ　ｕｂｒｅ　ａｂｎｃｎｅｔｉ　ｅｆｙａｈｆｏａｈｇ—ａａｉ　ｎｕｎｄｃｒｏ　ｏｔｎ　ｎｔ　ｌ　ｓ　ｒｍ　　ｈｃｐｃｔｈｉｙｂｉｒａｒｌｔｏｓｐｂｔｅｎｔｅｕｂｒｅ　ａｂｎｃｎｅｔａｄｏｌ，　ｅａｎｈ　ｅｅｉｉｗｅ　　ｎｕｄｃｏ　ｏｔｎ　ｎ　ｈｎｒｈ　ｏｌ　ｐ

4、ｒｔｎｐｍｅｅｓｉｂａｎｄｔｅｂｉｒｏｅａｏ　ａａｔｒ　ｓｏｔｉｅ．Ｂｅａｓ　ｏ　ｅｅｉｒ　ｃｕｅｆｔ　ｈ１引言　　锅炉的热效率受到多种热损失的影响，但比　较而言，以机械不完全燃烧损失ｑ受锅炉燃烧状　　况影响最为复杂，飞灰含碳量受锅炉煤种和运行　参数影响很大，相互关系很难以常规的计算公式　表达，因此采用了人工神经网络对锅炉的飞灰含　碳量特性进行了建模，并利用实炉测试试验数据　对模型进行了校验，结果表明，人工神经网络能　很好反映大型电厂锅炉各运行参数与飞灰含碳量　特性之间的关系。采用锅炉负荷、省煤器出口氧　量、各二次风挡板开度、燃尽风挡板开度、燃料　风挡板开度、煤种特性

5、，各磨煤机给煤量、炉膛　与风箱差压、一次风总风压、燃烧器摆角作为神　经网络的输入矢量，飞灰含碳量作为神经网络的　输出，利用３层ＢＰ网络建模是比较合适的。　目前锅炉运行往往根据试验调试人员针对锅　ｔ—ｏｔ　ａｉｔｎｏ　ｅｃａ　ｕｉ，ｏｖｒｔｅｂｉｒｉｔ?ｍｅｖｒａｉ　ｆｔ　ｏｑａｔｈｗｅｅ，　ｏｌ　ｍｅｉｏｈｌｌｙｈｅｓｍｅｍｅ　ｅｉｔｓｉ　ｐｍａ　ｏｄｔｎｏ　ｐｒｔｎｄｓｇｅ　ｏｔｓｄｖａｅ　ｔｏｔｌｎｉｏ　ｆｏｅａｏ　ｅｉｎｄｉｓｉｃｉｉｏ　ｐｃｆ　ｏ１Ｃｏｉｉｇｔ　ｓ　　ｅｒｎｔｒ　ｔａｆｒｓｅｉｃｃａ．ｍｂｎｎ　ｏｕｅｔｅｎｕａ　ｅｏｋｗｉ　　ｉｈｌｗｈｇｎｔ　

6、ｇｒｔｍ，ｗｅｃ　ｎ　ｅｂｓ　ｐｒｔｎｐａｅｅｓｅｅｃａｏｉｉｌｈ　ａｆｄｔ　ｅｔｏｅａｏ　ａｍｔｒ　ｎｉｈｉｒｏ　ｅｔｇａｈｇｅｔｉ　ｆｉｎｙＡ　０Ｍｆｒｇｔｎ　　ｉｈｓ　ｏｌｒｅｆｃｅｃ．３０Ｗ　ｏｒｐａｔｉｂｅｉｐｗｅ　ｌ　ｎｂｉｒｉ　ａｅ　ｓａ　ｘｐｅｔ　ｈｗ　ｅｐｏｅｕｅｏ　ｅｏｌ　ｓｔｋｎａ　ｅｎｅａｌ　ｏｓｏｔ　ｒｃｄｒ　ｆｔ　ｍｈｈｃｍｐｔｔｎｎｄｐｍｉａｏ，ｗｈｃ　ｌａｓｏ　ｐｗｅｆｌｏｕａｏ　ａ　ｏｔｚｔｎｉｉｉｉｈｅｄ　ｔ　ａｏｒｕ　ａｐｏｃ　ｏｐｏｔｔ　ｉｒｅｃｅｃ　ｙａｊｓｎ　ｅｐｒａｈｔ　ｒｍｏ　ｅｂｌ　ｆｉｎｙｂ　ｄｕｔｇｔ　ｅｈｏｅｉｉ

7、ｈｂｉｒｄｉ　ｏｕｔｎｉ　　ｇ　ｏｒｌｔｏｌ　　ｓｍｂｓｏ　ａｌｅｐｗｅｐａ．ｅａｎｔｃｉｎａｒｎ　ＫＥＹ　ＯＲＤＳ：ｕｉｔ　ｏｌｒｏｌｒｈａ　ｆｃｅｃ；ｇｎｔ　Ｗｔｉｂｉ；ｂｉ　ｅｔｅｉｎｙｅｅｃｌｙｅｅｉｉｌｏｉａｇｒｔｍｓｈ　摘要：在对锅炉飞灰含碳量进行人工神经网络建模的基础　上，确定了各种运行参数和煤种对锅炉飞灰含碳量的影响　关系。由于锅炉煤种的多变性，针对某个煤种进行实炉调　整所获得的最佳工况往往与目前燃用煤种所需的最佳工况　偏离。文中结合遗传算法和人工神经网络技术，对某台　３００ＭＷ四角切圆燃煤电厂锅炉热效率的优化进行了研究，　为大型电厂