1000MW机组超超临界锅炉受热面污染监测及吹灰优化系统

摘要

随着能源与环境问题成为全球关注的焦点，作为目前技术较成熟的清洁煤发电技术，超超临界机组在我国得到了迅速发展，已批量投运，并取得了良好的运行业绩，具有良好的可靠性、经济性和灵活性。而随着锅炉容量的增大，由大尺寸、高参数带来的受热面灰污问题也日益突出，同时由于电厂一般采用定时吹灰方式，存在一定的盲目性，因此，研究超超临界锅炉受热面污染监测和优化吹灰问题就显得很有必要。
　　 本文主要通过基于热平衡原理的污染监测模型研究和基于支持向量机的污染监测模型研究来实现对超超临界锅炉受热面的污染监测。论文首先通过数据采集获取机组运行实时数据，基于热平衡和传热原理，建立了不同受热面污染监测模型，在热力模型基础上研究了受热面灰污系数的影响因素。针对超超临界锅炉，建立了特有的全辐射式屏式过热器的污染监测模型，并首次将支持向量机原理运用于灰污监测问题，建立了基于ε-支持向量回归机的灰污监测模型，取得了良好的效果，有效避免了神经网络易出现的过学习现象。
　　 最后，通过现场大量吹灰实验的研究分析，验证了模型的正确性和准确性，开发了一套超超临界锅炉受热面污染监测系统，成功应用于华电国际邹县发电有限公司＃7超超临界机组锅炉的污染监测和吹灰优化，改变了现有的吹灰模式。运行结果表明，该系统实现了受热面污染状况的量化和“可视化”监测，并根据不同受热面的污染状况提示吹灰，实现了按需吹灰，提高了机组运行的经济性和安全性。

目录

文摘

英文文摘

第一章 绪论

1.1 课题背景

1.1.1 锅炉受热面灰污特性及危害

1.1.2 国内锅炉吹灰的现状

1.1.3 国内百万机组的发展现状

1.2 国内外研究现状

1.3 本文的主要内容

第二章 基于热平衡计算法的污染监测模型

2.1 超超临界锅炉受热面的布置特点

2.1.1 超超临界锅炉总体布置

2.1.2 超超临界锅炉受热面布置

2.2 全辐射屏式过热器污染监测模型

2.3 对流受热面污染监测模型

2.3.1 低温段对流受热面

2.3.2 高温段对流受热面

2.3.3 理想传热系数的计算

2.4 空预器污染监测模型

第三章 基于支持向量机的污染监测模型

3.1 统计学习理论

3.1.1 机器学习

3.1.2 VC维

3.1.3 结构风险最小化

3.2 支持向量机基本理论

3.2.1 支持向量机基本原理

3.2.2 支持向量机特点

3.3 支持向量机在回归问题中的应用

3.3.1 回归问题

3.3.2 ε-支持向量回归机(ε-SVR)

3.4 基于支持向量机的污染监测模型

3.4.1 输入输出参数的确定

3.4.2 样本选取

3.4.3 核函数和参数的选择

3.4.4 支持向量机监测结果

第四章 现场实验与调试

4.1 研究对象简介

4.1.1 锅炉本体介绍

4.1.2 受热面吹灰系统介绍

4.2 吹灰实验安排

4.3 实验结果分析

4.3.1 高负荷实验

4.3.2 低负荷实验

4.4 支持向量机模型分析

4.4.1 辐射受热面模型

4.4.2 对流受热面模型

第五章 系统的实现

5.1 监测系统的组成和功能

5.1.1 监测系统的硬件

5.1.2 监测系统的软件

5.1.3 监测系统实现的功能

5.2 监测系统的实时运行

5.2.1 系统启动

5.2.2 客户端浏览

5.2.3 对接SIS系统

5.3 监测系统运行分析

第六章 结论与展望

6.1 结 论

6.2 展望

致谢

参考文献