近日,甘肅省慶陽(yáng)市西峰區(qū)的區(qū)政府副區(qū)長(zhǎng)王超組織召開了燃煤鍋爐整治工作推進(jìn)會(huì)。由各鄉(xiāng)鎮(zhèn)(街道)、區(qū)直相關(guān)部門的負(fù)責(zé)人參加會(huì)議。
近日,甘肅省慶陽(yáng)市西峰區(qū)的區(qū)政府副區(qū)長(zhǎng)王超組織召開了燃煤包頭燃?xì)夤┡仩t廠家整治工作推進(jìn)會(huì)。由各鄉(xiāng)鎮(zhèn)(街道)、區(qū)直相關(guān)部門的負(fù)責(zé)人參加會(huì)議。
方快使用多項(xiàng)先進(jìn)設(shè)備與技術(shù),全方位實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)壓力控制。
包頭燃?xì)夤┡仩t廠家運(yùn)行中保持一、二次汽溫穩(wěn)定的原因鍋爐運(yùn)行中控制穩(wěn)定的一、二次汽溫對(duì)機(jī)組的安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行有著極其重要的意義。當(dāng)汽溫過高時(shí),將引起過熱器、再熱器、蒸汽管道及汽輪機(jī)汽缸、轉(zhuǎn)子等部分金屬?gòu)?qiáng)度降低,導(dǎo)致設(shè)備的使用壽命縮短。嚴(yán)重超溫時(shí),還將使受熱面管爆破。若汽溫過低,則影響熱力循環(huán)效率,并使汽輪機(jī)未級(jí)葉片處蒸汽濕度過大,嚴(yán)重時(shí)可能產(chǎn)生水擊,造成葉片斷裂損壞事故。若汽溫大幅度突升突降,除對(duì)鍋爐各受熱面焊口及連接部分產(chǎn)生較大的熱應(yīng)力外,還將造成汽輪機(jī)的汽缸與轉(zhuǎn)子間的相對(duì)位移增加,即膨脹差增加,嚴(yán)重時(shí)甚至發(fā)生葉輪與隔板的動(dòng)靜摩擦,造成劇烈振動(dòng)。此外汽輪機(jī)兩側(cè)的汽溫偏差過大,將使汽輪機(jī)兩側(cè)受熱不均勻,熱膨脹不均勻。因此,鍋爐運(yùn)行中對(duì)汽溫要嚴(yán)密監(jiān)視、分析、調(diào)整,用最合理的方法控制汽溫穩(wěn)定。
為提高電廠熱能循環(huán)控制的精度和穩(wěn)定性,采用一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型自適應(yīng)監(jiān)督預(yù)測(cè)的環(huán)控制算法.設(shè)計(jì)了采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)進(jìn)行電廠熱能循環(huán)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)模型,解決辨識(shí)模型不能根據(jù)真實(shí)工況進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整的問題,提高了預(yù)測(cè)模型的精度;針對(duì)所設(shè)計(jì)控制系統(tǒng),設(shè)計(jì)了狀態(tài)反饋?zhàn)赃m應(yīng)控制器,并對(duì)所設(shè)計(jì)控制器的漸進(jìn)穩(wěn)定性進(jìn)行了證明,為應(yīng)用提供了理論基礎(chǔ);通過在電廠包頭燃?xì)夤┡仩t廠家汽機(jī)聯(lián)合循環(huán)控制上的仿真測(cè)試,顯示所提方法相對(duì)于傳統(tǒng)的PID控制算法和廣義預(yù)測(cè)控制算法。
工業(yè)包頭燃?xì)夤┡仩t廠家市場(chǎng)占有率上升,行業(yè)節(jié)能改造成趨勢(shì)目前,工業(yè)鍋爐主要應(yīng)用于冶金、化工、煉焦、水泥、造紙、造船等行業(yè),其主要通過對(duì)鍋爐加熱,向各生產(chǎn)裝置提供所需要的蒸汽或熱水。與電力行業(yè)改造不同,由于工業(yè)鍋爐往往單體容量小,在其后端加裝昂貴的脫硫脫硝裝置十分不經(jīng)濟(jì),故燃煤替代將成為改造主路線,在煤改氣、生物質(zhì)燃料、清潔煤三大技術(shù)路線中,清潔煤將承擔(dān)主要任務(wù)。截至2011年底,工業(yè)鍋爐總量達(dá)到58.5-60萬臺(tái),其中在用鍋爐中,燃煤鍋爐的容量占比80%以上,容量小于35噸/小時(shí)的鍋爐數(shù)量占總量的96%,而10噸/小時(shí)以下的占比高達(dá)80%。同時(shí),工業(yè)鍋爐平均熱效率僅為60%,較國(guó)外低20-25%。全國(guó)工業(yè)窯爐超過16萬座,集中在建材、冶金、化工及陶瓷等行業(yè),年耗煤量3億噸。供熱窯爐平均熱效率僅為40%,較國(guó)外低10-30%。我國(guó)工業(yè)鍋爐量大面廣,平均容量小,且以燃煤為主。雖然我國(guó)燃煤工業(yè)鍋爐的設(shè)計(jì)效率與國(guó)外相比差距不大,但實(shí)際運(yùn)行效率只有65%左右,比國(guó)外先進(jìn)水平低10%-15%。工業(yè)鍋爐下游以化學(xué)原料和化學(xué)制品制造業(yè)市場(chǎng)規(guī)模最大,有色金屬冶煉和壓延加工業(yè)、石化工業(yè)市場(chǎng)規(guī)模較大,另外,造紙及造船等行業(yè)的市場(chǎng)規(guī)模相對(duì)較小,水泥制造行業(yè)增長(zhǎng)較緩??傮w看來,未來中國(guó)鍋爐市場(chǎng)需求主力仍然是冶金、化工和石化煉焦三個(gè)行業(yè),而造紙、水泥等行業(yè)需求相對(duì)較弱,造船業(yè)的衰退仍未減緩。對(duì)工業(yè)鍋爐,尤其是燃煤工業(yè)鍋爐進(jìn)行節(jié)能改造,對(duì)實(shí)現(xiàn)我國(guó)節(jié)能減排總體目標(biāo)具有重要意義。
近日,甘肅省慶陽(yáng)市西峰區(qū)的區(qū)政府副區(qū)長(zhǎng)王超組織召開了燃煤鍋爐整治工作推進(jìn)會(huì)。方快使用多項(xiàng)先進(jìn)設(shè)備與技術(shù),全方位實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)壓力控制。鍋爐運(yùn)行中保持一、二次汽溫穩(wěn)定的原因鍋爐運(yùn)行中控制穩(wěn)定的一、二次汽溫對(duì)機(jī)組的安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行有著極其重要的意義。為提高電廠熱能循環(huán)控制的精度和穩(wěn)定性,采用一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型自適應(yīng)監(jiān)督預(yù)測(cè)的環(huán)控制算法.設(shè)計(jì)了采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)進(jìn)行電廠熱能循環(huán)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)模型,解決辨識(shí)模型不能根據(jù)真實(shí)工況進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整的問題,提高了預(yù)測(cè)模型的精度;針對(duì)所設(shè)計(jì)控制系統(tǒng),設(shè)計(jì)了狀態(tài)反饋?zhàn)赃m應(yīng)控制器,并對(duì)所設(shè)計(jì)控制器的漸進(jìn)穩(wěn)定性進(jìn)行了證明,為應(yīng)用提供了理論基礎(chǔ);通過在電廠鍋爐汽機(jī)聯(lián)合循環(huán)控制上的仿真測(cè)試,顯示所提方法相對(duì)于傳統(tǒng)的PID控制算法和廣義預(yù)測(cè)控制算法。
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