基于 SPSS 的电厂脱硫系统厂用电率模型

基于 SPSS 的电厂脱硫系统厂用电率模型

ID:46289873

大小:294.85 KB

页数:4页

时间:2019-11-22

基于 SPSS 的电厂脱硫系统厂用电率模型_第1页
基于 SPSS 的电厂脱硫系统厂用电率模型_第2页
基于 SPSS 的电厂脱硫系统厂用电率模型_第3页
基于 SPSS 的电厂脱硫系统厂用电率模型_第4页
资源描述:

《基于 SPSS 的电厂脱硫系统厂用电率模型》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、第37卷第5期华电技术Vo1.37No.52015年5月HuadianTechnologyMav.2015基于SPSS的电厂脱硫系统厂用电率模型夏金玲,宋吉虎(华电莱州发电有限公司,山东莱州261441)摘要:火力发电厂是一个庞大、复杂的系统,所涉及的相关变量繁杂,在庞大数据库中寻找主要控制参数与相关变量的关系,成为火力发电厂生产中的难点。以脱硫系统为例,利用数据分析软件SPSS研究脱硫系统厂用电率与机组负荷、脱硫系统入口SO质量浓度、脱硫系统出口SO:质量浓度之间的关系,建立数学模型,用于指导生产。关键词:脱硫系统;厂

2、用电率;SPSS软件;数学模型中图分类号:x701.3文献标志码:B文章编号:1674—1951(2015)05—0066一o4工艺,采用一炉一塔,不设烟气换热器(GGH)和增0引言压风机。吸收塔浆液系统布置5层喷淋层,浆液循厂用电率是体现电厂运营经济性的一项主要指环泵将吸收塔浆池中的浆液输送至喷淋层,浆液呈标,而在厂用电率的构成中,辅机耗电率以脱硫系统雾状喷出。石膏通过吸收塔石膏排出泵从吸收塔浆耗电率最为显著,占到了厂用电率的13%~15%。液池抽出,输送至石膏旋流站,再送至脱硫系统的真在厂用电率的构成中,脱硫系统耗电

3、率具有更强的空皮带过滤机进行过滤脱水。可变性和可操控性。为了实现对脱硫厂用电率的有(1)烟气脱硫系统生产过程:石灰石溶解一与效控制和科学判断分析,在定性的基础上挖掘定量SO反应一产物氧化一生成石膏。的数学规律,有效降低脱硫厂用电率,是电厂节能降(2)烟气脱硫化学反应过程。耗的一项重要举措。在火力发电厂生产实践中,依石灰石的溶解:CaCO3+CO2+H2O据传统生产经验:当发电机接近额定出力运行时,厂Ca(HCO3)2;用电率最低;当脱硫系统入口sO质量浓度升高时,与s02反应:Ca(HCO3)2+2SO2一脱硫耗电率及石

4、灰石石子耗量升高;当脱硫吸收塔Ca(HSO3)2+2CO2;出口SO,质量浓度升高时,脱硫耗电率会降低。但氧化:Ca(HSO3)2+CaCO3+O22CaS04+是,以上认识来自传统的感性认识,而相关变量之间CO2+H2O;是否存在着一定的数学关系,能否通过建立数学模石膏生成:CaSO4+2H2O—_casO4·2H2O;型来预知这一变化规律,以指导实际生产经营。找去除SO2:CaCO3+SO2+O2+2H2O到指标和变量之间的数学表达式,对发电企业生产、CaSO4·2H2O+CO2。经营工作起到现实的指导意义,是本文的

5、主旨。本2数学模型的建立文利用数据统计分析软件SPSS对各相关生产数据进行统计分析,引入变量间的相关性研究,建立发电2.1变量的选取企业入炉煤硫分与脱硫厂用电率、石灰石石子耗量由化学反应式可知,CaCO的消耗量与烟气中的统计预测模型,并通过实践校验该模型的可行性去除的SO量成正比,而SO的总量主要取决于锅和指导意义炉燃烧煤种中硫的含量以及燃煤总量。电厂生产中,煤质化验采用抽检方式,无法准确1设备概况计量实际入炉煤种硫的含量,并且入炉煤量与锅炉华电莱州发电有限公司1000MW机组锅炉由燃烧煤量存在一定的统计偏差。在电厂脱硫

6、系统实东方锅炉股份有限公司制造,为超超临界参数、单炉际生产中,为消除统计偏差,准确体现各变量之间的膛、一次中间再热、平衡通风、运转层以上露天布置、关系,建模变量可以采用脱硫系统入口S0质量浓固态排渣、全钢构架、全悬吊结构Ⅱ型变压直流锅度、脱硫系统出口SO:质量浓度、机组负荷以及现场炉。烟气脱硫(FGD)系统采用石灰石一石膏湿法环境温度。其中,脱硫系统入口SO:质量浓度为输入量,脱硫系统出口SO质量浓度为反馈量,机组负收稿日期:2014—11—19;修回日期:2015一o3一O5荷和现场环境温度直接影响烟气量,因此也作为输

7、第5期夏金玲,等:基于SPSS的电厂脱硫系统厂用电率模型·67·人量。表2各模型的统计校验值2.2数据整理通过厂级实时监控信息系统(SIS)调取机组2014年度脱硫系统的相关运行参数和指标,剔除部分明显异常的数据,筛选得到195组有效数据。利用SPSS的相关性分析工具,分析单机脱硫耗电率、机组平均负荷、脱硫系统入口SO质量浓度、脱硫系统出口SO质量浓度以及环境温度的相关性,分析模型2预测变量:机组平均负荷、脱硫系统人结果见表1。口SO质量浓度。分析表1中的数据可以得出如下结论:与脱硫模型3预测变量:机组平均负荷、脱硫系统

8、入系统耗电率相关性较高的为机组平均负荷和脱硫系口SO质量浓度、环境温度。统人口SO质量浓度;脱硫系统耗电率与机组平均模型4预测变量:机组平均负荷、脱硫系统入口负荷相关系数为一0.526,成负相关性;与脱硫系统s0质量浓度、环境温度、脱硫系统出口sO:质量浓度。入口SO质量浓度成正相关,相关系数为0.510。由表2可知

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。