电站锅炉燃烧优化信息库的建立与应用

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在1台125 MW无烟煤切圆燃烧锅炉上进行了34个工况的燃烧优化试验.结果表明:当煤质特性较好、锅炉负荷较高时,正宝塔配风、烟气氧量为3%~4%有利于锅炉效率的提高.基于此,采用BP人工神经网络,选取煤的挥发分、发热量、二次风配风和烟气氧量4个有代表性的参数作为输入参数,锅炉效率作为输出参数,建立了表征煤质特性、运行条件与锅炉效率关系的简单适用的神经网络模型.基于该模型,提出了一种简洁的锅炉燃烧优化策略:根据入炉煤的挥发分和发热量,直接获得使锅炉效率最高的二次风配风和烟气氧量,并建立了锅炉燃烧优化信息库.经验证表明:该优化信息库能够有效指导锅炉的燃烧优化.
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