基于煤质在线检测锅炉燃烧模型的研究

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1、华北电力大学硕士学位论文摘要随着近年来我国火力发电事业的不断发展，电站对煤的需求量持续增加，与此同时电站污染物的排放量也在不断增加，使得兼顾提高电站效率及降低污染物排放量成为一项重要课题。由于影响锅炉燃烧因素很多且炉内燃烧牵涉到复杂的物理和化学反应过程，故若想实现上述目标仍有很大难度。本文通过对目前国内外几类主要的燃烧过程建模方法的分析比较，运用支持向量机方法建立燃烧过程模型，该方法将锅炉燃烧过程作为一个黑箱操作过程，在大量历史数据的训练基础上，调整模型结构，最终使模型具备模拟锅炉燃烧过程的功能。本文选用径向基函数作为支持

2、向量机的核函数。因本文采用的煤质在线检测技术是一种新型测量技术，采用光谱识别方法对炉膛内部在燃煤的品质进行识别分析，从而得到准确的煤的热值参数。本文对用实测煤的热值参数代替传统通过化验得到的煤质数据建模进行验证，为后续的建模奠定了基础。本文前三章主要针对理论基础研究及建模前的准备工作展开阐述，第四章建立了准确的锅炉燃烧过程模型。该模型采用了matlab编程，针对锅炉运行参数及在线煤值的实时数据，从而计算出准确的锅炉效率及氮氧化物排放量，实现在线锅炉效率及氮氧化物排放量模型的建立。关键词：最小二乘支持向量机；遗传算法；锅炉燃

3、烧系统华北电力大学硕士学位论文AbstractInrecentyears，withthedevelopmentofChinapowerindustry,thedemandofcoalaswellasthepollutantofthepowerstatecontinuetoincrease．HowtorealizebothimprovingtheefficiencyandreducingharmfulEmissionbecomesoneofthemostimportantissuesinChina．Boilercombust

4、ioninvolvescomplexphysicalandchemicalreactionprocess，andithasmanyfactorswhichinfluencethisprocess．Thus．itiSdi伍culttoreachthegoalabove．Thisarticleanalysisesmodelingmethodswhicharecommonlyusedrecentlytofindoutthatsupportvectormachinemethodisthemostemcientmethod．SVMt

5、reatstheboilercombustionprocessasablack—boxoperationprocesswhichbasedonalargenumberofhistoricaldataoftrainingSOthatwefinallymakethemodelthatcansimulatetheboilercombustionprocess．ThispaperchoosestheRBFasthekernelanduseson—linedetectiontechnologytoobtaintheaccuratep

6、arametersofthecalorificvalueofcoal．Furthermore，itusesthecalorificvalueofcoalparametersinsteadofcoalqualitydatafromtraditionallaboratorytosetupthemodel．Thefirstthreechaptersofthethesismainlyaboutthebasicresearchandmethod，thefourthchapterestablishaccurateboilercombu

7、stionprocessmodel．ThemodelusestheMATLABprogramlanguagetosettheefficiencyoftheboileron．1inemodelandtheemissionoftheNOxon．1inemodel．Keywords：LS—SVM；geneticalgorithm；boilerburningsystem华北电力大学硕士学位论文1．1论文选题目的和意义第1章绪论能源消耗与环境污染是制约人类发展的重要问题。随着近年来我国火力发电事业的不断发展，电站对煤的需求量持续增加

8、，同时发电过程中污染物排放量不断增加，使得兼顾能源工业的发展及环境保护的需要成为中国可持续发展的重要课题。据统计，截至2011年6月底，我国6000千瓦及以上发电机组容量为96166万千瓦，同比增长达10．5％，燃煤发电比例仍然很大，约为75％，且这种状态在相当长的时间内还要持续下去【lJ。煤作为一种重