600MW超臨界機(jī)組主要運(yùn)行參數(shù)目標(biāo)值優(yōu)化.pdf

1、我國(guó)火電機(jī)組的供電標(biāo)煤耗率與先進(jìn)國(guó)家相比仍有較大差距,存在巨大的節(jié)能潛力。采用合理方式優(yōu)化火電機(jī)組運(yùn)行,可以降低煤耗,減少污染,改善環(huán)境。本文以600MW超臨界機(jī)組為研究對(duì)象,采用基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行熱經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化,對(duì)主要運(yùn)行參數(shù)的目標(biāo)值進(jìn)行優(yōu)化。
　　利用熱力系統(tǒng)熱經(jīng)濟(jì)性分析和優(yōu)化方法,結(jié)合600MW機(jī)組DCS系統(tǒng)數(shù)據(jù)完備的特點(diǎn),選取辨識(shí)建模方法中的關(guān)聯(lián)規(guī)則和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行優(yōu)化。從經(jīng)驗(yàn)和理論角度分析超臨界

2、機(jī)組中鍋爐燃燒系統(tǒng)和汽水循環(huán)系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù),總結(jié)出影響機(jī)組熱經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)的主要運(yùn)行參數(shù)。運(yùn)用基于Apriori算法思想的多維關(guān)聯(lián)規(guī)則算法再次分析,最終獲得到了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入輸出參數(shù)。通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立了超臨界機(jī)組鍋爐側(cè)和汽輪機(jī)側(cè)優(yōu)化模型。以此對(duì)鍋爐側(cè)和汽輪機(jī)側(cè)模型的輸入輸出參數(shù)分別進(jìn)行優(yōu)化,并加以耦合。其中鍋爐側(cè)模型中機(jī)組功率預(yù)測(cè)相對(duì)誤差小于1.5％,主汽壓力預(yù)測(cè)相對(duì)誤差小于2%;汽輪機(jī)側(cè)模型供電標(biāo)煤耗率優(yōu)化誤差小于1%。建立的機(jī)