CFB锅炉燃烧系统预测模型及优化

作者：闫睿; 邓雨生; 梁树雄; 王世川; 邹斌斌; 楼波

来源：工业炉, 2021, 43(01): 11-16.

DOI：10.3969/j.issn.1001-6988.2021.01.003

• CFB锅炉
• BP神经网络
• 遗传算法
• 飞灰含碳量
• NOx排放

通过BP神经网络和遗传算法对CFB锅炉的燃烧系统建立了GA-BP预测模型,该预测模型以飞灰含碳量和NOx排放为基础,利用遗传算法对以飞灰含碳量和NOx排放量为线性组合的条件下进行多目标寻优,并将研究结果在该CFB锅炉额定负荷条件下进行工业试验。试验结果表明:GA-BP锅炉燃烧预测模型能够较为准确地预测结果,多目标寻优后的锅炉实际运行工况中,飞灰含碳量降低0.81%,NOx排放量降低了15.4%,能够较好地实现该CFB锅炉的高效低污染运行。

• 单位
  华南理工大学; 中国石化集团茂名石油化工有限公司