刘硕，齐咏生，王林，高学金 ，王普

(1. 内蒙古工业大学 电力学院，呼和浩特 010080；

2. 北京工业大学 电控学院，北京 100124)



电站锅炉煤耗与NOx排放混合建模与优化

刘硕1，齐咏生1，王林1，高学金2，王普2

(1. 内蒙古工业大学 电力学院，呼和浩特 010080；

2. 北京工业大学 电控学院，北京 100124)

摘要：降低电站锅炉煤耗和污染物排放对于节约能源和保护环境具有重要意义。针对电站面临的高煤耗、高污染现状，提出了基于BP和ANFIS的电站锅炉混合建模方法，并根据电站节能与环保相协调的要求，提出以煤耗和NOx排放为目标的多目标优化问题。基于此模型和优化目标，采用遗传算法(GA)对试验工况进行寻优。应用某电厂锅炉实际运行数据进行了仿真试验，结果表明： 通过优化算法得到的最优运行参数,能同时满足降低煤耗和降低污染物排放的要求,从而实现电站节能减排的优化目标。

关键词：电站锅炉自适应模糊神经网络飞灰含碳质量分数煤耗氮氧化物

在当今社会环境条件下，煤价不断上涨，污染物排放限制越来越严格。为保证锅炉整体运行效益，燃煤电站面临降低煤耗与降低污染排放的两大重任。低耗低污染的优化运行问题成为当今各电站关注的焦点。

BP网络结构简单，算法易于实现，只要有足够的隐层和训练样本，可以逼近任意的非线性映射关系。BP网络学习算法属于全局逼近的方法，因而具有较好的泛化能力。国内外一些学者利用BP网络研究了电站锅炉燃烧特性，并结合寻优算法在燃烧优化方面也进行了讨论，通过调整锅炉运行参数可有效提高锅炉效率和降低污染物排放，从而提高锅炉运行经济性[1-6]。……