基于神经网络的电站锅炉燃烧优化系统研究

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1、华北电力大学硕士学位论文摘要锅炉燃烧优化是通过锅炉的运行调整，达到最高的锅炉效率和最低的污染物排放量。本文提出了一种基于神经网络和粒子群算法的锅炉燃烧优化方法。首先，本文分析了锅炉运行经济性的影响因素，建立了适于燃烧优化的锅炉效率计算简化模型。其次，探讨了NOx气体生成机理和控制方法。第三，采用神经网络，建立了预测锅炉运行性能包括氮氧化物飞灰含碳以及排烟温度排放的综合模型。最后，研究了粒子群算法及其在数值优化中的应用，并将其用于燃烧优化问题的寻优计算。关键词：锅炉，神经网络，粒子群算法，燃烧优化，NOxABSTRACTBoilercombustionoptimizationistoimprov

2、eboilerefficiencyandreducenitrogenoxideemissionsfromboilerthrouglladjustmentofboileroperation．Thispaperputforwardanewmethodbasedonartificialneuralnetworkandparticleswarmoptimization．Firstly,thepaperanalyzedtheinfluentialfactorsofboileroperatingeconomyandestablishedasimplifiedboilermodeladaptedcombus

3、tionoptimization．Secondly，thepaperresearchedonthecreationmechanismandcontrolmethodofNO．Thirdly,theaBPneuralnetworkmodelhasbeenbuiltforpredictingtheboiler’Sperformance，includingNOemission，carboncontentoftheflyashandexhaustgastemperature．Atlast，thepaperresearchedonPSOalgorithmandit’suseinnumericalopti

4、mization，andthisalgorithmWasemployedtoperformasearchtodeterminetheoptimumsolutionofcombustionoptimization．ZhangPanshi(ControltheoryandControlengineering)Directedbypro．JinWeigangKEYWORDS：boiler,artificialneuralnetwork，PSO，combustionoptimization，NOx声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《基于神经网络的电站锅炉燃烧优化系统研究》，是本人在华北电力大学

5、攻读硕士学位期间，在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果。据本人所知，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得华北电力大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：邋盘日期：之丑三：豸关于学位论文使用授权的说明本人完全了解华北电力大学有关保留、使用学位论文的规定，即：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；③学校可允许学位论文被查阅或借阅；④学校可以学术交流为目的，复

6、制赠送和交换学位论文；⑤同意学校可以用不同方式在不同媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内容。(涉密的学位论文在解密后遵守此规定)作者签名：缝日期：弛Z．；．尘i导师签名：幽M期：幽!墨矿华北电力大学硕士学位论文1．1课题研究的背景第一章引言随着社会和经济发展，我们对电力需求持续增长。目前在我国发电企业中，燃煤火电机组占据主要地位，根据我国能源结构，以燃煤为主的火电机组仍将是电力工业主体。随着电力工业的日趋成熟，原来电力行业长期垄断的经营方式已无法适应电力工业生产力发展的需要。打破电力工业垄断，开放市场，引入竞争，将有利于电力工业自身的发展和电力工业管理水平的提高，这既是国际电力工业改革的目标

7、取向，也是我国电力工业革新的必由之路。因此，各发电企业均把增效挖潜、节能降耗作为内部管理的重点。显然，在确保机组安全运行的前提下，使机组始终保持在最佳工况运行，最大限度地降低供电煤耗，切实提高运行的经济性，是提高发电企业竞争实力的重要手段，是市场经济对发电企业提出的切实要求。我国的火电厂是以煤为主要燃料的发电厂，煤的成本占整个发电成本的70％以上。以一台300MW锅炉为例，每小时燃煤约120吨，若