一種融入了不可逆熱力學的鍋爐燃燒優(yōu)化方法
【專利摘要】本發(fā)明專利公開了一種融入了不可逆熱力學的鍋爐燃燒優(yōu)化方法。其特性包括：（1）在對鍋爐進行燃燒優(yōu)化調整時，每調節(jié)一次參數作為一個原始工況，對所研究的鍋爐進行整體建模，基于CFX平臺對這些工況進行數值模擬，模擬結果可給出各工況的飛灰含碳量和NOx的排放數值，同時可獲得計算輻射熵產和對流熵產所需的原始數據；（2）計算各受熱面的輻射熵產、對流傳熱熵產和流阻熵產；（3）將受熱面總熵產、鍋爐熱效率、飛灰含碳量及NOx排放量作為目標函數，采用最小二乘支持向量機對燃燒模型進行優(yōu)化。本發(fā)明方法將不可逆熱力學融入了鍋爐燃燒優(yōu)化，能更好的指導鍋爐實際運行。
【專利說明】—種融入了不可逆熱力學的鍋爐燃燒優(yōu)化方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明屬于燃燒的調節(jié)或控制領域，具體涉及一種融入了不可逆熱力學的鍋爐燃燒優(yōu)化方法。
【背景技術】
[0002]電站鍋爐的安全、經濟、穩(wěn)定運行對整個電廠有舉足輕重的作用，而燃燒系統作為電站鍋爐的重要環(huán)節(jié)，其燃燒工況的好壞在很大程度上決定著鍋爐設備乃至整個發(fā)電廠運行的經濟性和安全性，因此，加強對鍋爐燃燒工況的優(yōu)化也成為鍋爐運行中最主要的內容及目的之一。
[0003]目前，鍋爐的燃燒優(yōu)化是以確保鍋爐的安全性、提高鍋爐熱效率和降低污染物排放等為目標，通過調節(jié)與燃燒相關的各種參數而得到燃燒最優(yōu)的方法。實際中鍋爐的燃燒優(yōu)化主要是靠調試人員對風機電流、調節(jié)擋板開度、給粉機轉速、一次風壓、煙氣含氧量等參數進行調節(jié)來進行不同工況的試驗，此種方法費時、費力，并且無法直觀的觀測到火焰中心的分布狀況，這使得對參數的調整較為困難。由于各方面條件的限制，鍋爐燃燒工況的數值模擬需要耗費較多的時間，不能滿足鍋爐燃燒工況實時優(yōu)化、在線運行的要求。并未考慮到在調節(jié)各運行參數的過程中改變了爐內的燃燒狀態(tài)，進而直接影響到各受熱面的換熱，煙氣流速和煙氣溫度的變化使得換熱器傳熱過程中產生的不可逆損失發(fā)生變化，這些參數的變化是否有利于受熱面的安全、經濟運行，此項研究內容在國內外尚未見有報道。
[0004]基于熱力學第二定律進行熵產分析，從能量利用的質量角度來評價換熱器熱力性能的完善程度，已經成為當今研究的熱點問題之一。但到目前為止，這些研究也只是局限于定性的分析，其研究成果主要用于評價換熱器熱力性能和優(yōu)化換熱器設計，很少將其應用于指導電廠實際運行。

【發(fā)明內容】

[0005]本發(fā)明的目的在于提供一種將不可逆熱力學、數值計算和優(yōu)化算法結合起來的更加完善的鍋爐燃燒優(yōu)化方法。
[0006]本發(fā)明的技術方案是通過不但考慮鍋爐熱效率、飛灰含碳量及NOx排放量，還將各受熱面在換熱過程中產生的熵產作為考慮，建立燃燒優(yōu)化的目標函數，確立了一種融入了不可逆熱力學的鍋爐燃燒優(yōu)化方法。
[0007]本發(fā)明的一種融入了不可逆熱力學的鍋爐燃燒優(yōu)化方法，具體包括以下步驟:
(1)進行離線建模
對鍋爐進行燃燒優(yōu)化調整時，每調節(jié)一次參數作為一個原始工況，根據實際電站鍋爐的具體結構和鍋爐運行參數構建三維仿真模型，并基于CFX平臺對這些工況進行數值模擬，得到燃燒特征；
(2)建立輻射熵產模型和對流熵產模型
由步驟(I)數值模擬結果計算得出的爐膛出口煙溫、爐膛出口煙氣流速、爐膛出口煙氣組成、爐膛內輻射受熱面出口工質溫度、爐內溫度分布或在線采集的數據計算輻射熵產和對流熵產，得到受熱面總熵產；
(3)采用最小二乘支持向量機對燃燒模型進行優(yōu)化
將受熱面總熵產和燃燒特征作為目標函數，采用最小二乘支持向量機對燃燒模型進行優(yōu)化。
[0008]進一步的，步驟(1)中所述的鍋爐運行參數包括:一次風速、二次風速、三次風速、一次風溫、二次風溫、三次風溫、燃燒器擺角、爐膛負壓、燃料的元素分析和工業(yè)分析指標。
[0009]進一步的，步驟(1)中所述的燃燒特征包括飛灰含碳量、NOx排放濃度、鍋爐熱效率、爐腔壁面熱負荷。
[0010]進一步的，步驟(2)所述的受熱面總熵產通過以下步驟計算:
步驟a輻射熵產計算模型
傳統的爐內換熱計算基于雙灰體假設模型，在這種假設下，爐膛輻射壁面的輻射熵產可以表達為:
【權利要求】
1.一種融入了不可逆熱力學的鍋爐燃燒優(yōu)化方法，其特征在于:具體包括以下步驟: (1)進行離線建模 對鍋爐進行燃燒優(yōu)化調整時，每調節(jié)一次參數作為一個原始工況，根據實際電站鍋爐的具體結構和鍋爐運行參數構建三維仿真模型，并基于CFX平臺對這些工況進行數值模擬，得到燃燒特征； (2)建立輻射熵產模型和對流熵產模型 由步驟(1)數值模擬結果計算得出的爐膛出口煙溫、爐膛出口煙氣流速、爐膛出口煙氣組成、爐膛內輻射受熱面出口工質溫度、爐內溫度分布或在線采集的數據計算輻射熵產和對流熵產，得到受熱面總熵產； (3)采用最小二乘支持向量機對燃燒模型進行優(yōu)化 將受熱面總熵產和燃燒特征作為目標函數，采用最小二乘支持向量機對燃燒模型進行優(yōu)化。
2.根據權利要求1所述的一種融入了不可逆熱力學的鍋爐燃燒優(yōu)化方法，其特征在于:所述步驟(1)中所述的鍋爐運行參數包括:一次風速、二次風速、三次風速、一次風溫、二次風溫、三次風溫、燃燒器擺角、爐膛負壓、燃料的元素分析和工業(yè)分析指標。
3.根據權利要求1所述的一種融入了不可逆熱力學的鍋爐燃燒優(yōu)化方法，其特征在于:所述步驟(1)中所述 的燃燒特征包括飛灰含碳量、NOx排放濃度、鍋爐熱效率、爐膛壁面熱負荷。
4.根據權利要求1所述的一種融入了不可逆熱力學的鍋爐燃燒優(yōu)化方法，其特征在于:所述步驟(2)所述的受熱面總熵產通過以下步驟計算: 步驟a輻射熵產計算模型 傳統的爐內換熱計算基于雙灰體假設模型，在這種假設下，爐膛輻射壁面的輻射熵產可以表達為:
5.根據權利要求1-4任一項所述的一種融入了不可逆熱力學的鍋爐燃燒優(yōu)化方法，其特征在于:所述步驟(3)所述的采用最小二乘支持向量機對燃燒模型進行優(yōu)化，具體通過以下方式實現: 最小二乘支持向量機將誤差的二次平方項作為損失函數，給定有η個數據的訓練集{(X1, Yi)，(χ2, y2),...(xk.yk).....(χη，yn) I，根據統計學習理論，解決如下的最優(yōu)化問題便可以產生范化能力最優(yōu)的模型:

【文檔編號】F23N5/00GK103939941SQ201410169948
【公開日】2014年7月23日 申請日期:2014年4月25日 優(yōu)先權日:2014年4月25日
【發(fā)明者】米翠麗, 高欣, 張姣, 閆曉沛 申請人:國家電網公司, 國網河北省電力公司電力科學研究院, 河北省電力建設調整試驗所