DHL-29型锅炉节能优化运行参数研究

【摘要】：DHL-29型锅炉是传统的供热锅炉,对节能与优化运行参数需要评估。本文针对锅炉改造需求,进行了锅炉运行参数的选取优化研究。 燃煤锅炉是典型的多输入、多输出非线性系统,各种因素之间相互耦合,错综复杂。锅炉炉内的燃烧工况受到诸多因素的影响,如机组的负荷、煤质的种类、煤粉浓度以及细度、风速、各次风的比例等,这样的系统难以用具体的函数表达式表示出参数之间的内部关系。 人工神经网络非线性映射能力很强,是复杂的非线性系统,是由许多简单的神经元,广泛地互相连接而成。人工神经网络可以通过训练或学习自动归纳总结出数据之间的关系而不需先验公式,就能获得数据间蕴含的内在规律,所以是一种有效的建模手段。本文采用遗传算法的全局寻优特性将运行参数优化后,再对神经网络进行训练,从而获得更好的网络输出。从影响锅炉热效率和NOx排放量这两方面的因素进行分析,确定影响锅炉燃烧热效率和NOx排放量的主要因素,然后将影响因素作为网络的输入参数,锅炉燃烧热效率和NOx排放量作为网络的输出参数,建立了遗传算法与BP神经网络耦合的锅炉燃烧特性“黑箱”模型。 用遗传算法不需要知道确切的函数式,就能优化模型的特性,对已经建立好的锅炉燃烧特性模型,进行遗传算法寻优,将所建立的模型和遗传算法相结合,实现三种不同优化目标下的运行方案,优化目标分别是：单独优化锅炉热效率、单独优化NOx排放量、以及兼顾锅炉热效率和NOx排放量而进行的综合优化,得到不同的优化目标所对应的输入参数数据组合,指导锅炉经济高效运行,进而找出锅炉运行的不足,对不满足运行参数的动力选型进行改造。 【关键词】：锅炉 神经网络 遗传算法 运行参数优化
【学位授予单位】：东北林业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TK227
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 绪论8-13
• 1.1 课题背景8-9
• 1.2 课题意义9
• 1.3 国外及国内的发展状况9-11
• 1.3.1 国外的发展状况9-10
• 1.3.2 国内的发展状况10-11
• 1.4 研究内容11-13
• 2 影响NOx的生成和锅炉热效率的因素13-18
• 2.1 NOx的危害13
• 2.2 煤粉燃烧过程中NOx的生成机理及影响因素13-15
• 2.2.1 煤粉燃烧过程中NOx的生成机理13-14
• 2.2.2 煤粉燃烧过程中NOx生成量的影响因素14-15
• 2.3 影响燃煤锅炉热效率的因素15-17
• 2.3.1 燃煤锅炉热效率的定义15
• 2.3.2 燃煤锅炉热效率的计算方法15-17
• 2.4 本章小结17-18
• 3 人工神经网络和遗传算法18-28
• 3.1 人工神经网络简介18-23
• 3.1.1 生物神经元网络18
• 3.1.2 人工神经元模型18-19
• 3.1.3 BP神经网络19
• 3.1.4 神经网络的学习规则19
• 3.1.5 BP神经网络的拓扑结构19-21
• 3.1.6 BP神经网络算法的训练过程21-23
• 3.2 遗传算法23-27
• 3.2.1 遗传算法的运算步骤及其流程图23-24
• 3.2.2 遗传算法的基本要素24
• 3.2.3 遗传算法的编码方法24-25
• 3.2.4 遗传算法的适应度函数25
• 3.2.5 遗传算法的算子25-26
• 3.2.6 遗传算法控制参数的选择26-27
• 3.3 本章小结27-28
• 4 锅炉燃烧特性的模型建立与仿真研究28-38
• 4.1 遗传算法和BP网络耦合建立锅炉燃烧特性模型28-30
• 4.1.1 BP神经网络算法的局限性分析28
• 4.1.2 遗传算法的缺陷28
• 4.1.3 改进措施28-30
• 4.2 MATLAB工具箱30-32
• 4.2.1 遗传算法主函数30-31
• 4.2.2 评价函数31
• 4.2.3 设定初始种群函数31
• 4.2.4 基本遗传操作函数31-32
• 4.2.5 终止函数32
• 4.3 锅炉模型建立32-35
• 4.4 数据的前、后处理35
• 4.5 模型网络结构35
• 4.6 BP神经网络和GA优化BP神经网络建模相对误差对比35-37
• 4.7 本章小结37-38
• 5 锅炉运行参数优化38-42
• 5.1 目标函数38-39
• 5.2 优化的操作参数和相应约束条件39-41
• 5.2.1 锅炉热效率的单独优化39
• 5.2.2 NO_x排放量的单独优化39-40
• 5.2.3 综合优化锅炉热效率和NO_x排放量40-41
• 5.3 本章小结41-42
• 结论42-43
• 参考文献43-46
• 攻读学位期间发表的学术论文46-47
• 致谢47-48

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