基于智能技术的煤粉锅炉燃烧系统建模与优化运行的研究

中南大学硕士学位论文基于智能技术的煤粉锅炉燃烧系统建模与优化运行的研究姓名：周永强申请学位级别：硕士专业：热能工程指导教师：刘玉长20070530基于智能技术的煤粉锅炉燃烧系统建模与优化运行的研究作者：周永强学位授予单位：中南大学相似文献(10条)1.学位论文欧育辉煤粉锅炉炉内温度场智能监测与诊断系统的研究2004随着社会对能源需求的增长和科学技术的不断进步，各种大容量、高参数的煤粉锅炉越来越多的应用到工业和生活中。自动、连续、实时、准确地监测锅炉燃烧系统运行状态，并对异常运行状况进行及时诊断，找出其根源，给出正确的操作指导建议，对提高锅炉运行的经济性、安全性具有重要的意义。本文深入研究了锅炉炉内温度场的分布状况，在实测工况基础上确定一个基准工况和一个炉内特征截面，采用SPSS11.5统计软件对基准工况进行正交试验设计，获得多组燃烧工况的参数。然后应用商业软件CFX4.3对所有燃烧工况进行数值仿真，获得特征截面上的温度分布数据，继而在燃烧系统输入参数与特征截面温度分布数据之间建立一个基于集成自适应模糊神经网络的炉内二维温度场动态显示模型，用数值仿真结果作为样本对该网络进行训练和检测。其结果表明该模型能够以较高的精度动态显示炉膛内部特征截面上的温度分布状况，可以满足故障诊断系统的实时性和准确性的要求。最后，在炉内二维温度场动态显示模型基础之上，开发了一个煤粉锅炉炉内温度场智能监测与诊断系统，该系统能够对各个风粉参数进行在线监测与诊断，动态显示炉内特征截面的温度分布状况以及对燃烧切圆偏斜的具体位置做出准确判断。本文的研究工作对于探讨利用现代人工智能技术和数值模拟仿真技术来提升大型设备的监测和控制水平具有良好的借鉴意义，其成果不仅具有一定的理论价值，同时为其实际应用打下了良好的技术基础。2.学位论文云曦基于预数值计算的电站煤粉锅炉燃烧优化专家系统研究2006本文详细阐述了电站煤粉锅炉燃烧工况监测及优化技术在国内外的发展现状和趋势，通过对诸多燃烧工况参数的分析确定了专家系统建模的结构。具体分析了人工神经网络模型的特征及结构，对BP神经网络进行了深入的研究，并对BP算法做出了新的改进。利用数值模拟软件预计算出的某300MW锅炉的燃烧工况参数作为模型的样本进行训练预测，对系统建模进行了检验。结合模糊综合评判原理建立了燃烧工况评判机制来指导燃烧优化。同时介绍了基于VB语言的锅炉燃烧工况优化指导系统，分别从模块、功能及界面等方面进行了相应的说明。3.期刊论文赵新木.王承亮.吕俊复.岳光溪基于BP神经网络的煤粉锅炉飞灰含碳量研究-热能动力工程2005,20(2)飞灰含碳量是反映电站煤粉锅炉燃烧效率的一个重要指标.基于误差反向传播(BP)神经网络方法,建立了11-23-1型BP神经网络模型.根据某电站四角切圆煤粉锅炉特点选取了煤粉细度、燃烧器摆角、烟气含氧量、5个煤种参数、燃烧器喷口运行组合等11个影响燃烧的参数作为神经网络的输入因子,对建立的模型进行训练,得到模型参数.以此进行预测,与实际值的误差不超过6%.在此基础上,又提出了单参数影响飞灰含碳量的简化分析方法,使神经网络包含的多维非线性规律在一定条件下简洁、直观地反映出来.计算和分析结果表明,本模型方法能有效提取各参数对飞灰含碳量的影响规律,可用于锅炉飞灰含碳量的分析、预测和优化调节.4.学位论文许尧电站煤粉锅炉结渣、积灰监测的研究2001该文提出了一套完整的电站锅炉受热面结渣积灰监测方法,用以在线监测锅炉结渣和积灰的程度.该方法包括两个相互独立的监测系统:一个基于现有数据采集系统(DAS)的积灰结渣监测,另一个是在锅炉炉膛中增加新的测点,对炉膛内部各个部分进行结渣监测.前一种系统通过分段热平衡和传热计算对对流受热面进行灰污监测,通过应用人工神经网络对辐射受热面整体进行结渣积灰的监测;后一系统则是通过热流计法和背面温压法对炉膛内部进行局部的结渣监测,并对两种方法加以比较.5.期刊论文王新军.王飞.马增益.严建华.卫成业.李晓东.倪明江.岑可法用于电站煤粉锅炉NOx排放监测的BP神经网络试验研究-动力工程2002,22(5)利用计算机图像处理技术从电站煤粉锅炉炉内火焰图像中提取火焰燃烧特征参数,结合BP神经网络,对电站煤粉锅炉NOx排放监测进行了实验研究,并取得了比较满意的结果.图9参86.学位论文蒲舸煤粉锅炉一次风管中煤粉浓度的数值分析2001该文综述了地源热泵（GSHP）在国外和国内的研究发展状况,介绍了几种典型的地下埋管换热器传热模型,并概要介绍了神经网络及其在暖通空调领域的应用现状.该文介绍了地源水-水热泵全年冬夏暖冷联供的实验结果以及过渡季地温的恢复情况,分析了系统流量对热泵性能参数的影响,获得了最佳运行流量为1000(L/h).并实测得到单位管深换热率及埋管的有关性能指标.对比分析了冬季吸热曲线和夏季放热曲线.该文采用系统能量平衡结合热传导方程,在浅埋套管式换热器短期传热模型基础上建立了长期传热模型,并考虑了管群热干扰对模型的影响.并运用有限单元法软件编程进行离散和计算机分析,得出模拟温度场.该文还介绍了主要从系统性、整体性和非线性上来描述地下埋管传热系统的神经网络,并针对不同输入和输出变量建立了神经网络预测模型,对埋管换热进行模拟计算7.学位论文张欣火电厂煤粉锅炉燃烧状态智能监测与评判研究2008由于现代热力发电设备向着大容量和高参数的方向发展，机组设备越来越复杂，对生产过程的控制品质要求越来越高。火电厂煤粉锅炉燃烧状态的监测与评判，对于保障生产的安全性、经济性和环保性是非常有意义的。将人工智能算法引入锅炉燃烧状态监测与评判，可以提高监测与判别的准确性、实时性，能为机组运行的自动控制提供可靠依据。目前火电厂煤粉锅炉燃烧状态监测以火焰图像为主要对象，从火焰图像处理、火焰图像状态评判和火焰燃烧过程状态建模的研究状况来看，人工智能的研究与应用具有积极的意义，为锅炉火焰燃烧状态监测和评判开辟了智能化的新思路。本文在研究一些热门人工智能算法和分析煤粉锅炉的工作原理及影响锅炉燃烧状态的因素的基础上，开展了以下三个方面的研究工作：①应用智能算法实现火焰图像的预处理和特征提取；②利用火焰图像和智能算法评判锅炉燃烧状态；③利用智能算法建立基于火焰图像序列的锅炉燃烧状态识别模型。本文提出了自适应投票法快速中值滤波(AVMF)算法用于图像滤波。本文详细介绍了煤粉锅炉火焰燃烧状态监测系统的构成和火焰图像采集的原理。分析了火焰图像的噪声产生机理及常用噪声去除方法。AVMF算法结合了自适应判断噪声点技术和投票法滤波算法，与现有其它中值滤波改进方法比较，既具有极高的处理速度，又能较好地保留图像细节。本文提出将遗传算法和混合高斯马尔可夫随机模型用于火焰图像的分割。由于煤粉火焰图像的大噪声和边缘模糊的特点，采用传统的基于灰度梯度的图像分割方法不能取得满意的效果。将遗传算法应用于火焰图像区域的分割和合并。实验结果表明该方法较之传统方法具有更理想的分割效果。基于图像数据的局部相关性，马尔可夫随机过程理论用一个二维随机场模型来描述图像。它用条件概率描述图像的数据分布，用高斯分布特性描述单个像素及其邻域关系。实验结果表明利用混合高斯马尔可夫随机模型能够分割噪声图像。本文提出将隐马尔可夫随机模型(HMM)用于基于火焰图像的燃烧状态识别。在研究了煤粉燃烧机理的基础上，提出了火焰图像中反映燃烧特性的特征参数及其计算方法。根据火焰燃烧的随机性特点，率先建立了基于火焰图像的锅炉燃烧状态识别HMM。实验结果表明该方法能够获得较满意的识别效果。本文提出了将交互式学习神经网络用于基于火焰图像的燃烧状态识别。利用球面邻域理论构建神经网络，使用交互式学习技术降低网络构建的复杂度，提高模型识别精度。实验结果表明该技术的能够获得更好的识别效果。本文提出了将光滑支持向量回归(SSVR)算法应用于火焰图像序列预测。仿真结果表明该方法具有一定的预测效果。根据火焰图像具有异常噪声的特点，本文率先提出了变ε光滑支持向量回归(AεSSVR)算法，并用于火焰图像序列分析。仿真结果表明AεSSVR能有效避免异常噪声带来的虚报警。本文提出了将隐马尔可夫模型应用于基于火焰图像序列的燃烧状态建模。利用隐马尔可夫模型对于随机过程的强大模式分类能力及其与传统方法相比具备的独特的自适应特性，本文率先建立了基于火焰图像序列的锅炉燃烧状态的一维隐马尔可夫模型和伪二维隐马尔可夫模型。通过与神经网络的对比，仿真结果表明伪二维隐马尔可夫模型具有更高的识别精度。本文的主要理论创新点：(1)提出了自适应投票法快速中值滤波算法并用于火焰图像滤波；(2)提出了变ε光滑支持向量回归算法并用于火焰图像序列分析。本文的主要应用创新点：(1)将遗传算法和混合高斯马尔可夫随机模型用于火焰图像的分割；(2)将交互式学习神经网络用于基于火焰图像的燃烧状态识别；(3)将隐马尔可夫模型用于基于火焰图像的燃烧状态识别；(4)将光滑支持向量回归算法用于火焰图像序列预测；(5)将隐马尔可夫模型用于基于火焰图像序列的燃烧状态建模。8.会议论文陈明.徐向东锅炉控制系统故障诊断的基于神经网络的观测器法2002本文结合传统的状态估计器故障诊断技术和神经网络技术,提出了用神经网络来构造状态观测器的故障检测和诊断方法.该方法具备传统状态观测器法的检测诊断速度快、实现简单,特别是能够恢复信号的特点.同时由于神经网络可以从实验数据获得非线性系统输入输出关系的映射,因而该方法不需要系统的数学模型.文中采用RBF网络结构,并用OLS方法来训练网络.在开原热电厂的锅炉控制系统中采用这一方法,实验表明该方法可以有效的检测、诊断传感器和执行机构的故障,同时还可以恢复信号,提高了控制系统的容错能力.9.学位论文刘汉周天然气再燃降低NOx排放的试验研究与数值模拟2007煤粉燃烧过程中释放的NOx是主要大气污染物之一，对环境、气候和人类健康带来严重影响。随着我国燃煤电站锅炉的装机容量不断增加，NOx排放带来的环境污染问题也越来越严重。为了解决电站煤粉锅炉NOx排放污染问题，许多学者开始了对NOx生成与破坏机理的研究、并研究出低氮燃烧器、空气分级、燃料再燃、烟气再循环、选择性催化还原以及选择性非催化还等诸多NOx控制方法。其中，天然气再燃具有投资小、运行费用低，脱硝效率高等优点。采用天然气再燃技术降低煤粉锅炉NOx排放具有重要的工程实用价值。目前，欧美等先进工业国家在已有比较成熟的天然气再燃示范工程应用，然而，其应用的关键性技术未见有公开报道，并且也未见有系统性的研究。因此，要将该技术应用于国内煤粉锅炉上，必须进行系统性的研究，以掌握其中关键技术并进行应用推广。以我国典型的切圆煤粉锅炉为研究对象，进行天然气再燃的系统性的试验和数值模拟，探索和弄清再燃气流在炉内的混合特性、燃烧特性，研究开发再燃系统工业装置，将充实和推动再燃技术的学术研究，也将促进再燃低NOx技术应用的创新及推广。文中在深入分析国内外煤粉锅炉再燃技术发展及现状的基础上，通过理论分析和试验相结合的方法首次系统深入地探讨了利用天然气再燃技术降低四角切圆燃烧煤粉锅炉NOx排放的关键性影响因素，重点研究了再燃射流在炉内的混合机理，并首次提出了四角切圆煤粉锅炉上前后墙对冲喷射再燃燃料和燃尽风的技术，强化了炉内气流混合并降低了炉膛出口气流的扭转残余。文中的具体研究工作包括再燃喷气在炉内的混合特性试验与数值模拟、一维煤粉炉再燃热态数值模拟与试验以及天然气再燃工业应用及优化研究。①针对在煤粉锅炉再燃低NOx技术影响因素研究的文献中，未见有关于再燃气体混合机理的具体报道，首次采用不等温射流试验方法，进行了较为系统的冷态试验研究，模拟了再燃射流和燃尽风射流与炉内主气流的混合特性。采用炉内温度场模拟炉内气流混合状况的试验方案，分析了再燃气流流量、再燃气流喷口布置方式、再燃气流喷口安装高度、燃尽风流量、燃尽风喷口布置方式、燃尽风喷口安装高度等参数对炉内气流混合特性(温度分布)的影响。试验结果表明射流流量、喷口布置方式、喷口在炉膛上的安装高度之间存在最佳配置方式。②针对试验研究的局限性，采