大型燃煤发电机组能耗特性建模与优化方法研究

摘要

目前，火力发电是我国最主要的发电方式。随着大容量火电机组的不断增加，火力发电煤耗持续下降，“十二五”规划更是对机组的节能降耗提出更加严格的要求。因此，实现大型燃煤发电机组的优化运行，挖掘大型燃煤发电机组的节能潜力，仍是我国电力行业节能降耗亟需解决的重要问题之一。
　　以大型燃煤发电机组为研究对象，基于数据挖掘的方法进行节能优化的具体过程可以分为两部分:一是建立大型燃煤机组的供电煤耗特性模型，使其能够很好的反映供电煤耗与机组各运行参数之间的关系;二是通过智能优化算法获得机组优化运行方案，以此为依据，调整机组运行状态，以达到降低煤耗的效果。
　　本文以我国某600MW燃煤发电机组为例，以机组实际运行数据为基础，基于支持向量回归机基本理论建立了大型燃煤发电机组供电煤耗特性模型，并利用遗传算法基本理论，基于matlab软件编写程序进行计算，对供电煤耗SVR模型参数进行优化，使模型性能提高，具有更高的预测精度及更强的泛化能力。在建立了供电煤耗预测模型后，本文具体分析了影响燃煤机组供电煤耗的主要因素，大致将其分为可调控运行参数和不可调控运行参数，以实际运行可控参数为输入，供电煤耗为优化目标，基于遗传算法优化理论，通过优化计算，获取机组不同负荷下实际运行优化方案，结果表明，机组在600MW、500MW、400MW、300MW负荷下节煤量分别为0.87g/(kW·h)、1.17g/(kW·h)、1.50g/(kW·h)、1.77g/(kW·h)，节煤效果显著，对大型燃煤火电机组的节能优化运行具有指导意义。

目录

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摘要

第1章 绪论

1．1 选题背景及意义

1．2 国内外研究现状与发展趋势

1．2．1 数据挖掘建模方法在大型燃煤机组能耗特性中的应用

1．2．2 智能优化算法在大型燃煤发电机组运行优化中的应用

1．3 论文主要研究内容

第2章 支持向量机的建模原理及其在燃煤电站建模中的应用

2．1 引言

2．2 支持向量机模型

2．2．1 支持向量机基本理论与方法

2．2．2 支持向量分类机

2．2．3 支持向量回归机

2．3 支持向量回归机关键参数选取

2．4 基于支持向量机的大型燃煤发电机组建模

2．4．1 建模数据集描述

2．4．2 样本数据的处理

2．4．3 建模实例研究

2．5 本章小结

第3章 基于遗传算法的供电煤耗模型特性优化

3．1 引言

3．2 遗传算法基本原理与方法

3．3 遗传算法的运算流程

3．3．1 编码

3．3．2 选择、交叉、变异算子

3．3．3 适应度评价函数的选择

3．3．4 控制参数的选择

3．3．5 遗传算法的基本流程

3．4 基于遗传算法的模型参数优化

3．4．1 优化算法参数设置

3．4．2 优化算法数据描述

3．4．2 优化结果

3．5 本章小结

第4章 基于遗传算法的火电机组运行参数优化

4．1 引言

4．2 影响燃煤电厂煤耗的主要因素

4．2．1 燃料特性影响

4．2．2 排烟温度对供电煤耗率的影响

4．2．3 冷端系统对供电煤耗率的影响

4．2．4 加热器组对供电煤耗率的影响

4．3 基于SVR与GA的运行优化算法设计

4．4 实例应用分析

4．5 本章小结

第5章 结论与展望

5．1 本文主要研究成果

5．2 后续工作展望

参考文献

攻读硕士期间发表的论文及其它成果

致谢