超超临界机组锅炉效率与NOx排放的建模研究

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1、第30卷第5期计算机仿真2013年5月文章编号：1006—9348(2013)05—0129—04超超临界机组锅炉效率与NOx排放的建模研究李勤道l，2，韩璞1，高芳1，解昊晗1(1．华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制重点实验室，河北保定071003；2．山东电力高等专科学校，山东济南250002)摘要：锅炉热效率和NO，排放一直是火电机组运行中的重要指标，在大容量、高参数超超临界机组呈现良好发展势头的当前，对1000MW超超临界机组锅炉燃烧系统的建模问题进行研究具有重要意义。借助某电厂1000MW超超临界锅炉的现场燃烧调整试验数据，分别建立锅炉热效

2、率和NO。排放量的最小二乘支持向量机(LSSVM)模型，采用一种改进的粒子群算法对模型参数进行优化选取。实验结果表明，锅炉热效率和NO。排放量的平均预测误差分别可达到0．78％和4．22％，验证了I．SSVM模型的有效性。关键词：超超临界；最dx--乘支持向量机；粒子群优化；锅炉热效率中图分类号：TK227．1文献标识码：BResearchonModelingofBoilerThermalEfficiencyandNOxEmissionforUltraSupercriticalUnitsLIQin—da01”，HANPul，HANPul，GAOFan91(

3、1．HebeiEngineeringResearchCenterofSimulation&OptimizedControlforPowerGeneration，NorthChinaElectricPowerUniversity，BaodingHebei071003，China；2．ShandongElectricPowerCollege，JinanShandong250002，China)ABSTRACT：BoilerthermalefficiencyandNO。emissionarealwaysthecriticalindexsinthermalpowe

4、r—generationunits．Researchonmodelingfor1000MWultrasupercriticalboilercombustionsystemhasimprotantsignificance，es-peciallyalongwiththedevelopmentoflargecapacityandhishparameterultrasupercirtiealunits．Basedontheeom-bustionadjustmentexperimentdataofa1000MWultrasupercriticalboiler，the

5、LSSVMmodelsforboilerthermaleffi—ciencyandNO，emissionwereestablished．AndanimprovedparticleswarnloptimizationWasselectedtooptimizethemodelparameters．TheeffectivenessofLSSVMmodelWasverifiedandtheaveragepredictionerrorforbolierefficeien·cyandNO。emissionCanreach0．78％and4．22％respectivel

6、y．KEYWORDS：Ultrasupercrifieal；Leastsquaressupportvectormachine(LSSVM)；Particlesw033inoptimization(PSO)：Boilert}lermalefficiency1引言近年来，超临界、超超临界机组在我国的发展迅猛，与现有亚临界机组平均水平相比，采用超临界和超超临界机组，其热效率高出了10％左右，节约煤耗25％左右⋯。此外，超超临界机组在节约水资源、减少污染物总量排放、增强电网调峰的稳定性和经济性等方面都表现出不可比拟的优势。因此，对1000MW超超临界机组的运行特性

7、进行研究，分析锅炉热效率以及NO。排放影响因素，建立热效率与NO。排放量的测量模型．对进一步确定大容量超超l临界机组锅炉优化运行的途径和措施具有十分重要的意义。目前对1000MW超超临界锅炉燃烧系统的研究，一方面收稿日期：2013—03—25突出对炉膛内部燃烧过程的数值模拟，这种方法通常依托比较成熟的CFD软件与精确的物理模型‘2。4o；另一方面则是通过燃烧调整实验得到锅炉运行参数对其输出的影响b’61。本文对天津某电厂2#机组1000MW超超临界锅炉的运行特性进行研究，基于最小二乘支持向量机建立了锅炉热效率和NO。排放量的“黑箱”模型，以期为同类型锅炉的

8、高效、低排放运行调整提供参考。2最小二乘支持向量机回归方法Suyk