基于遺傳算法的燃煤鍋爐熱效率優(yōu)化

1、 本文由ponyfuture貢獻(xiàn) pdf文檔可能在WAP端瀏覽體驗(yàn)不佳。建議您優(yōu)先選擇TXT，或下載源文件到本機(jī)查看。 第 卷 第 期 年 月 文 章 編 號(hào) ： ） （ 中 國(guó) 電 機(jī) 工 程 學(xué) 報(bào) 基于遺傳算法 的燃煤鍋爐 熱效率優(yōu)化 周 昊，朱洪波 ，曾庭華 ，廖宏楷 ，岑可法 （ 能源清潔利用和環(huán)境工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，浙江大學(xué)熱能工程研 究所，浙江 杭州 ； 廣 東省 電力 集 團(tuán)公 司 ，廣 東 廣 州 ） ， ， ， ， （ ， ， ； ， ， ） ， ， ： ， 引言 鍋 爐 的熱 效 率 受 到 多 種 熱 損 失 的 影 響 ，但 比 較 而 言 ， 以機(jī) 械 不 完 全

2、 燃 燒 損 失 受鍋 爐 燃 燒 狀 況 影 響 最 為 復(fù) 雜 ， 飛 灰含 碳 量 受 鍋 爐 煤 種 和 運(yùn) 行 參 數(shù) 影 響 很 大 ，相 互 關(guān)系 很 難 以常 規(guī) 的計(jì) 算 公 式 表 達(dá) ，因 此采 用 了人 工 神 經(jīng) 網(wǎng)絡(luò) 對(duì) 鍋 爐 的飛 灰 含 碳 量特 性 進(jìn) 行 了建 模 ， 并利 用 實(shí) 爐 測(cè) 試 試 驗(yàn) 數(shù) 據(jù) 對(duì) 模 型進(jìn) 行 了校 驗(yàn) ，結(jié) 果 表 明 ，人 工 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 能 很好 反 映 大 型 電廠 鍋 爐 各 運(yùn) 行 參 數(shù) 與 飛 灰 含 碳 量 特 性 之 間 的 關(guān)系 。采 用 鍋 爐 負(fù) 荷 、省 煤 器 出 口氧 量 、各 二 次風(fēng)

3、 擋 板 開(kāi) 度 、燃 盡 風(fēng) 擋 板 開(kāi) 度 、燃 料 風(fēng) 擋 板 開(kāi)度 、煤 種 特 性 ，各 磨 煤 機(jī) 給 煤 量 、爐 膛 與風(fēng) 箱 差 壓 、一 次 風(fēng) 總 風(fēng) 壓 、燃 燒 器 擺 角作 為 神 經(jīng) 網(wǎng)絡(luò) 的輸 入 矢 量 ，飛 灰 含碳 量 作 為 神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò) 的 輸 出 ，利用 層 網(wǎng)絡(luò) 建模 是 比較 合適 的。 目前鍋 爐運(yùn) 行 往 往 根 據(jù) 試 驗(yàn) 調(diào)試 人 員針 對(duì) 鍋 ， ? ， ， ， ： ； ； 摘 要 ： 在 對(duì) 鍋 爐 飛 灰 含 碳 量 進(jìn) 行 人 工 神 經(jīng) 網(wǎng)絡(luò) 建 模 的 基 礎(chǔ) 上 ，確 定 了各種運(yùn) 行參數(shù)和煤種對(duì) 鍋爐 飛灰 含碳 量的影 響

4、 關(guān)系 。由于鍋爐煤種 的多變性 ，針對(duì) 某個(gè)煤種進(jìn) 行實(shí)爐調(diào) 整所獲得 的最佳工況往 往與 目前燃用 煤種所 需的最佳 工況 偏離 。文 中結(jié)合 遺傳 算 法和 人工 神經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò)技 術(shù) ，對(duì)某 臺(tái) 四角切 圓燃煤 電廠鍋 爐熱效率的優(yōu)化進(jìn)行 了研究 ， 為大 型 電廠鍋 爐 通過(guò) 燃燒 調(diào)整 提 高鍋 爐效 率提 供 有效 手 段。 爐 的常 用 煤 種 進(jìn) 行 燃 燒 調(diào) 整 ， 以 獲得 最 佳 的各 種 鍋 爐 運(yùn) 行 參 數(shù) 供運(yùn) 行 人 員參 考 ， 從而 實(shí) 現(xiàn) 鍋 爐 的 最大熱效率 。但這 種方法會(huì)帶來(lái)如下 問(wèn)題 ： 由 于 鍋 爐 燃 煤 的 多變 性 ，針 對(duì) 某 一

5、煤 種 進(jìn) 行 調(diào) 整 試 驗(yàn) 獲 得 的 最佳 操 作 工 況可 能 與 目前 燃 用 煤 種 的 所 需 的 最佳 工 況 偏 離 ； 由于 調(diào) 試 試 驗(yàn) 進(jìn) 行 的 工 況 有 限 ，試驗(yàn) 獲 得 的最 佳工 況 可 能并 非全 局 最優(yōu) 值 ， 即可 能存在 比試 驗(yàn)最 佳值 更好 的運(yùn) 行工 況 。 本 文在 對(duì)某 四角切 圓燃 燒鍋 爐進(jìn) 行 實(shí) 關(guān)鍵詞 ：鍋爐 ；鍋爐熱效率 ；遺傳算法 中圖分類號(hào) ： 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： 基金 項(xiàng) 目： 國(guó)家重 點(diǎn)基礎(chǔ) 研 究專 項(xiàng)經(jīng) 費(fèi)項(xiàng) 目 （ 。 ） （ ） 爐 工 況 測(cè) 試 并 利 用 人 工 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 技 術(shù) 實(shí)現(xiàn) 飛 灰 含 中

6、國(guó) 電 機(jī) 工 程 學(xué) 報(bào) 第 卷 碳 量 與 煤 種 和 運(yùn) 行 參 數(shù) 關(guān) 系 的建 模 工 作基 礎(chǔ) 上 ， 結(jié) 合 遺 傳 算 法 這 一 全 局 尋優(yōu) 技術(shù) ，對(duì) 鍋 爐 熱 效 率 最優(yōu) 化 運(yùn)行 技術(shù)進(jìn) 行 了研 究 ，并在現(xiàn) 場(chǎng)得 到 應(yīng)用 。 鍋爐實(shí)時(shí)熱效率 。將排煙氧量和煤 種特 性等影響 鍋 爐排 煙 熱 損 失 的參 數(shù) 按 熱 效率 計(jì) 算 ，標(biāo) 準(zhǔn)化 為 計(jì)算 公式 代 入 式 （ ） ，而 影 響 的各 參 數(shù)采 用 人 工 神 經(jīng) 網(wǎng)絡(luò) 模 型代 入 式 （ ） ，其 中 爐 渣 含碳 量 對(duì) 熱 效 率 影 響 由人 工 測(cè) 試 后 輸 入 。 具 體 計(jì) 算

7、 公式 可參 見(jiàn)鍋 爐 熱效 率計(jì) 算標(biāo) 準(zhǔn) 。 由 以上 步 驟 建 立 了鍋 爐 熱 效 率 和 鍋 爐 各 運(yùn) 行 參 數(shù) 及 煤 種 的 函數(shù) 關(guān) 系 ，即鍋 爐 熱 效 率 作 為 因變 量 ，而 鍋 爐 的各 操 作參 數(shù) 和煤 質(zhì)特 性 作 為 自變 量 ， 這 樣 就 可 以利 用 遺傳 算法 進(jìn) 行 尋優(yōu) 計(jì)算 ，獲 得 最 遺傳 算 法和神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò) 結(jié)合 的鍋 爐熱 效率 尋 優(yōu) 算 法 利 用 一個(gè) 個(gè)輸 入節(jié) 點(diǎn) ，個(gè)輸 出節(jié) 點(diǎn) ， 個(gè)隱節(jié) 點(diǎn)的 網(wǎng)絡(luò) 來(lái)模 擬鍋 爐 飛灰含碳 量 與鍋爐 運(yùn)行 參 數(shù) 和 燃 用 煤 種 之 間 的關(guān) 系 ， 獲得 了 良好 的 效

8、 果 ，并 證 明 了采 用 人 工 神 經(jīng) 網(wǎng)絡(luò) 對(duì)鍋 爐這 種 黑 箱 對(duì)象 建 模 的有 效性【。人工 神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò) 的輸入 采用 ” 佳 的鍋爐 運(yùn)行 條件 ，實(shí) 現(xiàn)鍋 爐熱 效率 的最 大化 。 火 電廠 鍋 爐 運(yùn) 行 中 ， 為考 慮 到 習(xí)慣 運(yùn) 行 方 式 和 各 種 安 全 因 素 的 影 響 ，對(duì) 各種 可 調(diào) 因 素 的選 擇 區(qū) 域 都 有 一 定 的 范 圍 限 制 ，尋優(yōu) 范 圍 必須 控 制 在 這 些范 圍 以內(nèi) ，這些 限制 構(gòu)成 了 自變 量 的 定義 域 。 鍋 爐 負(fù) 荷 、省煤 器 出 口氧 量 、各 二 次風(fēng) 擋板 開(kāi) 度 、 燃 盡風(fēng) 擋 板 開(kāi)度

9、 、燃 料 風(fēng) 擋 板 開(kāi) 度 、 各 磨煤 機(jī)給 煤 量 、爐 膛 與風(fēng) 箱 差 壓 、一 次 風(fēng) 總 風(fēng) 壓 、燃 燒 器 擺 角和 煤 種特 性 ， 除煤 種 特 性 這 一 不 可 調(diào) 節(jié) 因 素 外 ，基本 上包 括 了運(yùn)行人 員可 以通 過(guò) 進(jìn) 行調(diào) 至 此 ，完 成 了鍋 爐 熱 效 率 最優(yōu) 化 燃 燒 的 結(jié)合 神 經(jīng) 網(wǎng)絡(luò) 的遺 傳算 法優(yōu) 化過(guò) 程 ，具體 程序 流程 見(jiàn) 圖 。 開(kāi)始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí) 讀入 樣本， 歸一化 否一 整 的所 有 影 響鍋 爐燃 燒 的所有 參數(shù) 。 遺 傳 算 法 是 受 生 物 進(jìn) 化 學(xué) 說(shuō)和 遺傳 學(xué)說(shuō) 啟發(fā) 而 發(fā)展 起 來(lái) 的基 于

10、適 者 生 存 思 想 的 一 種較 通 用 的 問(wèn)題 求 解 方法 【 】 ，作 為 一 種 隨機(jī) 優(yōu) 化 技 術(shù) 在解 優(yōu) 化 難 題 中顯 示 了優(yōu) 于 傳 統(tǒng) 優(yōu) 化 算法 的性 能 。遺 傳 算法 目前 在 優(yōu) 化 領(lǐng) 域 得 到 了廣泛 的 應(yīng) 用 ，顯 示 了 其 在優(yōu) 化 方面 的 巨大 能力 【。遺傳 算法 的一個(gè) 顯著 優(yōu) 勢(shì) 是不 需要 目標(biāo) 函數(shù) 明確 的 數(shù) 學(xué) 方程 和 導(dǎo) 數(shù) 表 達(dá) 式 ， 同 時(shí)又 是 一 種 全 局 尋優(yōu) 算法 ， 不會(huì) 象 某 些 傳 統(tǒng) 算 法 易于 陷入 局 部 最 優(yōu)解 。遺 傳 算 法 尋 優(yōu) 的 效 率較 高 ，搜 索速 度快 。

11、 根 據(jù) 鍋 爐 的 反平 衡 計(jì) 算 公式 ，鍋 爐 熱效 率 訂 可 由下 式求得 ： 一（ ） ） （ （） 采用動(dòng)量附加法的 學(xué) 習(xí)方 法 訓(xùn) 練 網(wǎng)絡(luò) 對(duì)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò) 訓(xùn)練完成 對(duì)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行 校驗(yàn) 遺傳算法優(yōu)化開(kāi)始 根據(jù)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)模 型 計(jì)算 目標(biāo)函數(shù)輸 出 式 中 為排 煙 熱損 失 ， 為 可燃 氣 體 不完 全 燃 為 鍋 爐 獲得 優(yōu) 化 結(jié) 果 燒 熱損 失 ， 為 固體 不 完 全燃 燒 損 失 ， 散熱 損 失 ， 為 其他 熱損 失 。 根據(jù) 遺傳 算法 的要 求 ，確定 鍋爐 熱效 率 叩 遺 為 傳算 法 的 目標(biāo) 函數(shù) ，用式 （ ）計(jì)算 。對(duì)該 鍋爐 ，利

12、用 與廠 內(nèi) 網(wǎng) 的接 口按 每 下 圖 建 模 和 優(yōu) 化 過(guò)程 載 各 運(yùn) 行參 數(shù) ，包 括 排 煙 氧 量 、 排 煙溫 度 、鍋 爐 負(fù)荷 、各二 次風(fēng) 擋 板 開(kāi) 度 、燃盡 風(fēng)擋 板 開(kāi)度 、燃 料 風(fēng) 擋 板 開(kāi) 度 、各 磨 煤 機(jī) 給煤 量 、爐 膛 與風(fēng) 箱 差 壓 、一 次 風(fēng) 總 風(fēng) 壓 、 燃燒 器 擺 角 等 。鍋 爐 飛 灰 含 碳 量 可 由飛 灰 含 碳 量 監(jiān)測(cè) 儀在 線 監(jiān) 測(cè) 或 人 工 取 樣 分 析 ，燃 用 煤 種 由人 工輸 入 。這 樣 鍋 爐 的各 項(xiàng) 損 失 即可 在 線 獲得 ， 并進(jìn) 而計(jì) 算 出各運(yùn) 行 工 況 下 的 燃煤鍋爐熱效

13、率的優(yōu)化效果 在 電廠 鍋 爐 運(yùn) 行 中 ，運(yùn) 行 人 員 調(diào) 節(jié) 最 為 頻 繁 的參 數(shù) 主 要 是各 種 配 風(fēng) 方 式 ，包 括 各 二 次風(fēng) 、燃 盡 風(fēng) 、 由送 引風(fēng) 機(jī) 配 合 所 確 定 的 氧 量 等 ，其 余 影 響鍋 爐 燃 燒 的 因素 ，如 負(fù) 荷 和 煤 種 ，對(duì) 于運(yùn) 行 人 員 而 言 在 某 一 工 況 下 是 不 可調(diào) 節(jié) 因 素 ，燃 燒 器 的 擺 角 出 于汽 溫 調(diào) 節(jié) 的需 要 ，往 往 也 不 會(huì) 對(duì)其 調(diào) 整 第 期 周 昊等： 基于遺傳算法的 燃煤鍋爐熱效率優(yōu)化 ！ 以 實(shí)現(xiàn) 低 的 飛灰 含 碳 量 。作 為 示 例 ，我 們 對(duì) 影

14、響 燃 燒 的部分 參數(shù) 的尋優(yōu)過(guò) 程進(jìn) 行 了模擬 和驗(yàn) 證 。 率為 ，迭代次數(shù) 次，可調(diào)參數(shù) 個(gè)，計(jì) 算 獲得 優(yōu) 化 后 的各 風(fēng) 門(mén)開(kāi) 度 、氧 量 及 鍋 爐 效 率 和 飛 灰含 碳量 值 ，優(yōu) 化 后 的各 值 如表 所 示 。 圖 某 個(gè) 實(shí)際 運(yùn)行 工 況 如表 所 示 ，除 煤種 特 性 為 事 先取 樣 分 析 人 工 輸 入 外 ，其 余 參 數(shù) 均 由集 散 控 制 系 統(tǒng) （ ）下 載 ?？?慮 對(duì) 鍋 爐 的排 煙 氧 量 和 各 二 次風(fēng) 門(mén)開(kāi)度 及 燃 盡 風(fēng) 門(mén) 開(kāi)度 進(jìn) 行 尋 優(yōu) ，其 余 參 數(shù) 維 持 該 工 況 ，利 用 軟 件 尋優(yōu) ，遺 傳

15、算 法 選 示 出 了 不 同迭 代 次數(shù) 下 的遺 傳 算 法 計(jì) 算 得 到 的飛 灰含 碳 量值 和 鍋 爐熱 效 率 ， 圖 中 曲線 表 示鍋 爐 效 率 ， 曲線 表 示 省煤器 后氧 量 ， 曲線 表 示 飛 灰含 碳量 ，可 見(jiàn)遺傳 算法 的收斂速 度 很快 。 對(duì) 圖 的 尋優(yōu) 過(guò) 程進(jìn) 行 分 析 ，發(fā) 現(xiàn) 飛 灰 含碳 擇 的參 數(shù)種 群規(guī)模 為 ，交換 概率 為 ，突 變概 表 某 實(shí) 際運(yùn) 行 工 況 涸 篾 ， 煤 黼性 ， ， 燃 燒 器 一 次風(fēng)總 排 煙 擺角 壓 溫 度 ? ） （ 斛 較量 唪 量 曲線 具有 震 蕩 ，這 是 因?yàn)?氧 量 同時(shí) 影 響到

16、 排 煙 熱 損 失和 飛灰 含 碳 量 ，優(yōu) 化 過(guò) 程 初 期氧 量 較 高 ， 交換 概率 為 ，突變概 率 為 的計(jì) 算參 數(shù) 。計(jì) 算 表 明這 幾 種 參 數(shù) 下 尋 優(yōu) 過(guò) 程 均 能 成 功 收 斂 ，但 飛 灰 含碳 量 相 應(yīng) 可 以搜 索 到 較 低 值 ，但 由于 排 煙 熱損 失 比機(jī) 械 不 完 全 燃 燒 損 失 數(shù) 值 更 大 ，迫 使優(yōu) 化 過(guò) 程 向氧 量 較 低 的方 向?qū)?yōu) ， 而氧 量 較 低 又 導(dǎo) 致 飛 灰含 碳 量 有 所 增 加 ，這 種 相 互 反 作用 的機(jī) 理 使 飛灰 含 碳 量 曲線 呈 現(xiàn) 震 蕩性 ，這 種 震 蕩 性 也 是

17、由遺傳 算法 的 尋優(yōu)本 質(zhì)所 決定 的 。 以曲線 為最 佳 ， 說(shuō) 明交換 概 率 和 突變概 率 的選 取 存 在最 佳 值 。增 加 迭 代 次 數(shù) 和 種 群 規(guī)模 ， 最 終 結(jié) 果 基 本無(wú) 變 化 ，證 明 目前 的 迭 代 次 數(shù) 和 種 群規(guī) 模 已基 本滿 足要 求 。 耋 咖 謹(jǐn) 抽 迭 代次 數(shù) 圖 遺傳算法不同計(jì)算參數(shù) 比較 圖 遺 傳 算 法 的 尋 優(yōu) 過(guò) 程 由于 遺 傳 算 法 可 以對(duì) 多 個(gè) 自變 量 同 時(shí) 進(jìn) 行 尋 優(yōu) ，如果 有 需 要 ，可 以對(duì) 任 何 需 要 的 參 數(shù)進(jìn) 行 尋 優(yōu) ，甚 至 對(duì) 所 有 影 響 因 素 進(jìn) 行 尋 優(yōu) ，

18、在 軟件 編 程 上 實(shí) 現(xiàn) 也 很 方 便 ，這 為 遺 傳 算法 在鍋 爐 優(yōu) 化 運(yùn) 行 中的應(yīng)用 提供 了便 利 。 圖 對(duì) 采用 不 同的遺 傳 算法 計(jì) 算參 數(shù) 進(jìn)行 了 比較 ，其 中 曲線 采用 了交 換概 率為 ，突 變概 率 為 的計(jì) 算參 數(shù) ； 曲線 采 用 了交換 概率 為 ，突 變 概 率 為 的 計(jì) 算 參數(shù) ； 曲線 采 用 了 中 國(guó) 電 機(jī) 工 程 學(xué) 報(bào) 第 卷 對(duì)鍋爐在 中等負(fù)荷下 的熱效率優(yōu)化過(guò)程也進(jìn) 行 了試驗(yàn) ，表 示 出 了某 種 中等 負(fù)荷 條 件 下鍋 爐 實(shí) 際運(yùn) 行工 況 。表 為 中等 負(fù)荷 下遺 傳 計(jì) 算 獲得 的 優(yōu) 化 結(jié) 果

19、 ?，F(xiàn) 場(chǎng) 驗(yàn) 證 表 明 ，按 優(yōu) 化 結(jié) 果推 薦 的 配風(fēng) 方式 進(jìn)行 調(diào)節(jié) ，工 況調(diào) 節(jié)后 由 下載 數(shù)據(jù) 而且揮發(fā)分和熱值均較 高，所 以飛灰含碳量都較 低 ，機(jī) 械 不 完 全 燃燒 損 失 也較 小 ，對(duì) 鍋 爐熱 效 率 的 影 響 也較 小 。 因此 各 工 況 下 預(yù)報(bào) 的鍋 爐熱 效 率 值 與實(shí)測(cè) 誤差 很 小 ，一 般在 以 內(nèi)。 針 對(duì) 現(xiàn) 場(chǎng) 實(shí) 爐 測(cè) 試 樣 本 數(shù) 據(jù) 難 以大 量 獲 得 的 問(wèn)題 ，可 采用 數(shù)據(jù) 采 集方法 解 決 ，獲得穩(wěn) 定 計(jì) 算 得 到 的 鍋 爐 效 率 與優(yōu) 化 算 法 預(yù) 測(cè) 的鍋 爐 效 率 基 本 相 當(dāng) 。 多 個(gè)

20、試 驗(yàn) 結(jié)果 表 明 高 負(fù)荷 下 的飛 灰 含 工 況 下 的輸 入 輸 出參 數(shù) 保 存 ，利 用 這 些 樣 本 來(lái) 訓(xùn) 練 神 經(jīng) 網(wǎng)絡(luò) ，這 樣 既可 獲 得 大 量 的樣 本 數(shù) 據(jù) ，而 且樣 本 數(shù) 據(jù) 可 不 斷更 新 ， 從而 使 神 經(jīng) 網(wǎng)絡(luò) 模 型 能 代 表鍋 爐 的最新 特 性 。 碳量的預(yù)測(cè) 和實(shí)測(cè)基本相 當(dāng)，而 中等負(fù)荷下 的飛 灰 含 碳 量 預(yù)測(cè) 略有 偏 低 ，這 可 能與 神 經(jīng) 網(wǎng)絡(luò) 建 模 時(shí) 中等 負(fù) 荷 下 的樣 本 數(shù)量 偏 少有 一 定 關(guān) 系 。但 由 于 本 文 研 究 的 鍋 爐燃 燒 狀 況 較 好 ，燃 料 的灰 分 低 表 某 中

21、等 負(fù)荷 下 的 實(shí) 際 運(yùn) 行 工 況 ， 霎 性 、 ? ） （ 溫 對(duì) 于 燃 用燃 盡 性 能 差和 高灰 分 煤 的鍋 爐 ，機(jī) 鍋 爐 提 高 熱 效 率 的優(yōu) 化 運(yùn) 行 方 法 進(jìn) 行 了研 究 并經(jīng) 械 不 完 全 燃 燒 損 失 占到 鍋 爐 效 率 損 失 的 很 大 部 分 ， 由于 排 煙 熱 損 失 的 優(yōu) 化 比較 簡(jiǎn) 單 ，而 本 文 主 要 針 對(duì) 機(jī) 械 不 完 全 燃燒 損 失進(jìn) 行 優(yōu) 化 ， 因此 對(duì) 于 燃 用 劣 質(zhì) 煤 鍋 爐 采取 此 優(yōu) 化 方 法 具 有 更 好 的應(yīng) 用 前 景 ，能夠確 定 鍋爐最 佳氧 量和 各風(fēng) 門(mén)開(kāi)度 。 對(duì) 鍋 爐 熱 效 率 優(yōu) 化 另 一 種 方 法 也 進(jìn) 行 了