应用神经网络控制系统在燃煤电厂锅炉上降低热耗和优化操作控制

摘要

本文介绍应用在线、实时神经网络技术进行燃烧优化控制,给燃煤电厂锅炉带来的经济和社会效益,主要介绍使用该系统后的热耗改善情况,以及其化诸多优点.锅炉的机组热耗和NOx对锅炉燃烧过程非常敏感.锅炉的燃烧条件随着外部条件的变化而随时改变,例如煤种、负荷、结渣/吹灰情况、环境因素和电厂设备情况的变化等.神经网络优化系统动态调节燃烧过程,改善锅炉热耗.神经网络能动态追踪大量输入参数,并且根据参数优化控制操作,神经网络技术还可以加强原有的性能监控或工程监测诊断.大量成功案例证明,神经网络技术通过动态调节提高锅炉控制操作水平,是降低电厂排放和提高锅能性能的有利工具.NeuSIGHT神经网络系统已经大量应用在146MW--800MW的机组上,燃烧器有四角切圆、单元机组、前墙、前后墙等布置方式.其中有些机组已经把该神经网络系统用于锅炉运行的闭环控制.该系统可以平均降低热耗2℅(在低负荷时,可以达到5℅),减少未燃尽损失30℅,同时还可提高锅炉其它运行情况,例如降低NOx排放,吹灰和结渣关系,过热器与再热器的温度控制,磨煤机运行和维护,改善低负荷下的操作流程等.