基于煤耗小指标和NOx排放的电站锅炉混合建模与优化

• 作者: 洪喜生 练纯青 郭俊
• 来源期刊: 能源与节能
• 学科: 工学
• 关键词: 电站锅炉 自适应模糊神经网络 遗传模拟退火算法 煤耗 NOx
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 本刊特稿
• 页码范围: 2-5,50
• 页数: 5页
• 分类号: TK227
• 字数: 3674字
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于BP网络和自适应模糊神经网络(AFNN)的混合建模方法,并采用遗传模拟退火算法(GA-SA)进行在线寻优,实现锅炉的实时优化燃烧指导.BP与AFNN的结合克服了过程数据与实验室化验数据不同步,数据量偏差过大的问题,建模中提出基于煤耗小指标和NOx排放建立锅炉热效率,相比传统方法精度更高.最后,通过在内蒙古京隆电厂锅炉机组上应用该算法,结果表明在保证N0x排放达标的基础上,煤耗与优化前相比降低了大约1 g/(kW·h),从而验证了所提出算法的可行性和有效性.