基于智能技术的混煤特性预测及配煤优化模型研究

由于近年来火电用煤日趋紧张,煤价上涨、煤源复杂多变等因素造成大部分火力发电厂不得不采用混煤掺烧的燃煤方式。燃用煤偏离锅炉设计煤种的现象普遍存在,锅炉煤质不稳造成锅炉效率降低、燃用设备安全可靠性降低和燃煤污染物排放加重。因此研究混配煤煤质特性和着火特性对充分利用地方劣质煤和实现锅炉的混煤优化掺烧具有重要的意义。 针对湖南本地煤煤质差的特点,选用了多种湖南地方煤和外省煤进行动力配煤研究,对选用单煤和混煤进行了低位发热量测定、元素分析、工业分析和热重实验,掌握了单煤种的煤质特性和着火特性。通过混煤煤质线性加权值与实验值相比较,发现混煤煤质与单煤煤质之间不是简单的线性加权关系,而是呈现非线性的规律。 根据煤质实验数据,利用GRNN神经网络建立了混煤的煤质特性、着火温度和着火稳燃特性指数预测模型,并分别对各预测模型的预测性能进行了研究,确立了网络参数和模型结构。最后对混煤煤质特性、着火温度和着火稳燃特性指数进行预测,预测的平均相对误差均在5%以内。 在此基础上,针对本文研究的煤质数据库建立了动力配煤优化模型,采用遗传算法对模型进行求解,在优化模型约束条件中应用了混煤煤质预测模型求得混配煤煤质,得到煤价最低符合约束条件的优化配煤方案,并结合实验研究和模型预测验证了优化混煤在煤质特性、着火特性、煤价等方面较单煤都有了很大改善,能够实现混煤掺烧的优化目的。