大型燃煤鍋爐的燃燒優(yōu)化.pdf

1、隨著我國能源消費的快速增長,氮氧化物(Nitric Oxide,Nox)排放量也迅速增加?！笆晃濉逼陂g,氮氧化物排放量的快速增加加劇了區(qū)域酸雨的惡化,部分抵消了我國在SO2減排方面付出的巨大代價。我國將Nox列為“十二五”期間大氣污染物總量控制對象。Nox的主要來源是火電廠、機動車排放,其中火電廠排放量大且相對比較集中,成為國家控制Nox的首選目標。因此開發(fā)出經濟適用、低Nox的煤粉燃燒技術是燃煤鍋爐繼續(xù)保持優(yōu)勢的關鍵。
　　

2、 本文首先分析了燃煤鍋爐氮氧化物的生成機理;氮氧化物排放濃度與燃燒煤種、鍋爐負荷、鍋爐運行參數(shù)的關系;在所有影響因素中,煤種對氮氧化物排放濃度影響最大,在所有鍋爐運行參數(shù)中,爐膛內氧量對氮氧化物排放濃度的影響最明顯。鍋爐運行工況對氮氧化物排放濃度影響也較大,及時調整鍋爐燃燒工況和運行參數(shù),Nox排放濃度可降低10％～20%;本文從煙氣處理和低氮氧化物燃燒技術兩方面闡述了目前主要的氮氧化物的控制方法。
　　 鍋爐氮氧化物排放和飛灰

3、含碳量受煤種和運行參數(shù)影響很大,且很難用數(shù)學表達式表示。本文以山西某電廠600MW鍋爐為研究對象引用BP-adaboost算法建立了鍋爐氮氧化物排放量、飛灰含碳量的預測模型。模型采用影響目標值的鍋爐運行參數(shù)為輸入量,以氮氧化物排放量、飛灰含碳量為輸出量,用鍋爐DCS下載的數(shù)據(jù)進行網絡訓練,并用測試樣本驗證模型的預測能力。模型預測Nox和飛灰含碳量的誤差均在5%以下,說明文中所建模型可以應用實際中。通過此模型能夠得出氮氧化物排放量、計算出

4、鍋爐效率。
　　 綜合考慮氮氧化物排放和鍋爐效率兩方面的影響,建立了燃燒優(yōu)化目標函數(shù),將氮氧化物排放預測模型與遺傳算法(GA)結合,尋找不同優(yōu)化目標下鍋爐的優(yōu)化運行方案,優(yōu)化目標分別為:單獨優(yōu)化氮氧化物排放、在Nox排放量為650mg/m3的前提下優(yōu)化鍋爐效率、綜合優(yōu)化鍋爐效率和氮氧化物排放。用遺傳算法綜合優(yōu)化鍋爐效率和氮氧化物排放時,可將Nox從678.12mg/m3降低到509.93mg/m3,降低了24.8%,鍋爐效率從9

5、2.43%降低到92.22%,降低了0.22%。
　　 最后本文詳細介紹了粒子群優(yōu)化算法(PSO)的基本原理,粒子群算法與遺傳算法類似是一種基于迭代的優(yōu)化工具,但是粒子群算法比遺傳算法操作簡單,沒有交叉、變異等操作,參數(shù)比較少,因此實現(xiàn)起來更加容易,且粒子群算法終止迭代的方法比較靈活。因此本文將粒子群算法與Nox排放預測模型相結合,調整鍋爐運行參數(shù)得出優(yōu)化結果,綜合優(yōu)化鍋爐效率和Nox排放量時,與原工況相比,Nox可降低28.3