电站锅炉运行性能综合预测模型第26卷第1期2006年2月动力工程JournalofPowerEngineeringVo1.26No1Feb.20()6:1000.6761(2006)01.084.05电站锅炉运行性能综合预测模型张毅,丁艳军,张鸿泉,吴占松,仇韬,孔亮(1.清华大学热能工程系,北京100084;2.河南电力试验研究院,郑州450052)摘要:采用人工神经网络提出了一种预测电站锅炉运行性能的综合模型方法.在对某台200MW电站燃煤锅炉进行多工况热态正交试验的基础上,采用BP网络建立了预测锅炉运行性能包括排烟温度,飞灰含碳以及氮氧化物(NO)排放的综合模型.由于综合模型采用了锅炉排烟温度预测模型的输出为中间变量,并作为另外两个模型的输入,因而大大提高了整个模型的预测精度.数据测试和定量分析表明:该模型是有效的,具有较高的精度.该模型目前已经成功应用于现场实际的锅炉运行优化监督控制,有效地提高了锅炉的运行性能.图4表6参9关键词:动力机械工程;锅炉;NO;飞灰含碳;人工神经网络:TK31文献标识码:AAnIntegrativeModelforPredictingthePerformanceofUtilityBoilersZHANGYi,DINGYan-jun,ZHANGHong-quan.,WUZhan-song,QIUTao,KONGLiang(1.DepartmentofThermalEngineering,TsinghuaUniversity,Bei激ng100084,China;2.HenanInstituteofPowerTestingandResearch,Zhengzhou450052,China)Abstract:Anintegrativemodelingmethod,usingartificialneur~networks,forpredictingtheperformanceofboilersisbeingproposed.Onthebasisoforthogonaltestsofa200MWcoalfiringutilityboiler,undervariousmodesofoperation,anintegrativeBPmodelhasbeenbuiltforpredictingaboiler’Sperformance,includingtheexhaustgastemperature,carboncontentoftheflyashandNOemission.Becausetheboiler’Sexhaustgastemperatureistakenastheintermediatevailable,tobeusedastheinputoftwoothermodels,thepredictiveprecisionofthewholemodelismarkedlyraised.Dataloggedtestsandquantitativeanalysesshowthattheproposedmodeliseffectiveandhasarelativelyhighaccuracy.Itisalreadybeingsuccessfullyusedinpracticalonsiteapplication,formonitoringoptimizedoperationofboilers,andisthuseffectivelyraisingtheboilers’operationalperformance.Figs4,tables6andrefs9.Keywords:powerandmechanicalen~neefing;boiler;NO;carboncontentofflyash;artificialneuralnetwork在我国,由于电站锅炉热力优化试验时间间隔较长,设备改造频繁,燃烧煤种不稳定,运行中的积灰,结渣,漏风等问题而使运行工况偏离试验工况,因此我国电站锅炉普遍存在运行效率低,NO排放偏高的缺点,有较大的优化空间和节能潜力.而建立准确的锅炉运行性能在线预测模型,是指导机组收藕日期:2005.04.04修订日期:2005.O823基金项目:国家自然科学基金资助项目作者简介:张毅(1980.),男,江苏人,博士研究生.运行,优化控制的基础和关键.锅炉性能预测模型基本可分为机理模型和经验模型.机理模型以计算流体动力学模型(CFD)为主,它能够帮助设计人员优化锅炉设计和改造,但由于机理复杂,计算过于耗时,尚无法满足锅炉运行优化控制的实时性要求….经验模型主要是基于试验数据的非线性建模,由于其精度高,计算速度快,通用性和自适应性强等优点受到了广泛的关注和研究?.本文在对某台200MW电站燃煤锅炉进行多工第1期张毅,等:电站锅炉运行性能综合预测模型况热态正交试验的基础上,应用人工神经网络建立了一个综合模型,对锅炉排烟温度,飞灰含碳以及NO排放等进行预测.结果表明该方法能够准确预测不同工况下锅炉的运行性能和NO排放,具有不依赖于锅炉燃烧机理,计算速度快,通用性强的优点,能够满足锅炉燃烧优化系统的要求.1人工神经网络和BP学习算法人工神经网络是由大量模拟生物神经元的人工神经元广泛互联而成的网络,由于其对任意非线性函数的拟合能力和良好的泛化能力,以及对复杂问题具有自学习和自适应能力,在非线性系统建模方面得到了广泛的研究和应用.由于BP网络具有很强的非线性拟合能力,而且学习算法简单,便于计算机实现,所以目前大多数神经网络模型采用BP网络或它的变化形式.BP算法即误差反向传播算法,由给定的样本计算网络输出,...