动力配煤煤质成份指标及燃烧特性的研究

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3.0 侯斌 2024-11-19 4 4 2.05MB 62 页 15积分

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摘要

根据我国煤炭资源分布的特点，以及市场经济的发展和煤炭供应形式的变化，

大部分电厂不得不采用配煤掺烧的燃煤方式。燃用煤偏离锅炉设计煤种的现象普

遍存在，锅炉煤质不稳将给锅炉的安全、经济运行带来锅炉出力下降，锅炉热损

失增加，燃烧不稳定、结渣加剧、污染物排放升高等问题。因此研究配煤煤质特

性和燃烧特性对充分利用地方劣质煤和实现锅炉的配煤优化掺烧具有重要的意

义。

本文提出了一种基于遗传算法的 BP 神经网络算法。该算法分别利用了它们

局部和全局寻优能力的特点，并利用遗传算法去优化 BP 神经网络的权值，综合

为一种新的优化算法。并将该算法用于煤质特性指标和燃烧特性指标的预测。

本文根据煤质实验的数据，利用 GA-BP 神经网络建立了动力配煤煤质和燃烧

特性预测模型。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。该预测模型综合学习了各煤质指标内部以及和配比的关系，能够根据

各参配煤种的 Mad、Vad、Aad、Qnet.ar 和对应的配比 X，直接预测配煤产品的煤质

指标 Mad、Vad、Aad、Qnet.ar 和燃烧特性指标 Ti、C、WI。除水分以外的煤质特性

预测结果的平均误差在 5%以内，燃烧特性预测结果的平均误差在 10%以内，预

测结果表明，该预测模型具有较高的预测精度和可信度。

本文采用多目标模糊决策法确定最佳配煤方案，在前面研究的基础上，从煤

质本身的特性出发，同时考虑配煤的煤质特性和燃烧特性指标，确定最佳的配煤

方案，为电厂选用合适的配煤方案提供参考。

关键词：GA-BP 网络动力配煤煤质指标燃烧特性多目标决策

ABSTRACT

According to the characteristics of China’s coal resources, and with the

development of the market economy and changes in the form of coal supply, most of

fossil-fired power plants have to bum the coal blending. However, it is a universal

phenomenon that coal-fired deviates from the coals of boiler designing．In addition，

unstable coal properties cause reduce electricity costs，and improve the economic

efficiency of enterprise, and low stability of combustion， easy to slag，raises of

contamination release and so on．Therefore，to study the characteristics of coal

blending and combustion characteristics has great significance in making full use of

the local inferior coals and achieving optimization of coal blending combustion in the

boiler．

This paper propose novel algorithm of BP neural network based on Genetic

Algorithm. In this novel algorithm, their ability of local and global search for optimum

solutions are used and GA is used to optimize the learning of BP neural network’s

connection weights. Then, this novel algorithm is applied in the prediction of coal

quality index and combustion characteristics index.

Based on experimental data, The predication model of the steam coal quality and

combustion characteristics base on GA-BP network was presented. Moreover, the

prediction of models are investigated respectively, appropriate network parameters and

model structures are obtained. The model was adopted to determine the relations

between qualities of the coal blending and its components and was established for

predicting coal blending's moisture content ,ash content volatile content and heating

value .It could predict directly the quality index of Mad、Vad、 Aad、Qnet.ar of coal

blending and combustion characteristic parameter of Ti、C、WI according to the coals’

Mad、Vad、Aad、Qnet.ar and corresponding proportioning X. The average relative errors

of the predictions of coal quality index are less than 5 percent except Mad, The average

relative errors of the predictions of combustion characteristics index are less than 10

percent. The test results show that the model is feasible and effective.

This paper uses fuzzy multi-objective decision method to determine the best coal

blending plan. Based on the previous study, From the coal’s nature property,

considering the coal quality index and combustion characteristics, determine the best

coal blending plan for the provide reference to appropriate choice of power plant coal

blending plan.

Keywords: GA-BP network, coal blending, coal quality index,

combustion characteristics, fuzzy multi-objective decision

摘要

ABSTRACT

第一章绪论 ........................................................................................................ 1

§1.1 我国能源消费形势 ............................................................................... 1

§1.2 动力配煤的背景和意义 ..................................................................... 1

§1.2.1 动力配煤的背景 ........................................................................ 1

§1.2.2 开展动力配煤研究的意义 ........................................................ 2

§1.3 动力配煤技术的发展现状 ................................................................. 3

§1.3.1 国外配煤技术的发展现状 ........................................................ 3

§1.3.2 国内配煤技术的发展现状 ........................................................ 5

§1.3.3 动力配煤技术尚存在的问题..................................................... 6

§1.4 本文的主要研究内容和方法 ............................................................... 7

第二章人工神经网络和遗传算法理论 .............................................................. 8

§2.1 人工神经网络原理............................................................................... 8

§2.1.1 人工神经网络的产生与发展..................................................... 8

§2.1.2 人工神经网络的原理和模型................................................... 10

§2.1.3 BP 神经网络 ............................................................................. 11

§2.2 遗传算法的基本原理和方法 ............................................................. 14

§2.2.1 遗传算法的发展概况 .............................................................. 14

§2.2.2 遗传算法的基本思想 .............................................................. 15

§2.2.3 遗传算法的基本操作 .............................................................. 17

§2.3 遗传算法和神经网络的结合 .............................................................. 19

§2.3.1 遗传算法和 BP 神经网络结合的可行性 ................................ 19

§2.3.2 遗传算法和 BP 神经网络结合的方式 .................................... 19

第三章 GA-BP 网络预测配煤煤质特性的研究 ................................................ 22

§3.1 评价动力用煤的主要煤质指标 .......................................................... 22

§3.1.1 煤质指标对锅炉的影响 .......................................................... 22

§3.1.2 煤质指标线性可加性的研究................................................... 23

§3.2 预测样本数据的准备 ......................................................................... 24

§3.2.1 单煤的发热量和工业分析 ...................................................... 24

§3.2.2 配煤的配煤方案 ...................................................................... 25

§3.2.3 配煤的煤质特性 ...................................................................... 26

§3.2.4 确定网络数据输入输出形式................................................... 27

§3.3 预测网络的设计和训练 ..................................................................... 28

§3.3.1 遗传算法各主要参数的确定................................................... 28

§3.3.2 神经网络各主要参数的选择................................................... 30

§3.3.3 预测网络的训练 ...................................................................... 31

§3.4 配煤煤质预测结果的误差分析 ......................................................... 32

第四章 GA-BP 网络预测配煤燃烧特性的研究 ................................................ 35

§4.1 煤的燃烧过程 .................................................................................... 35

§4.2 煤的燃烧特性的研究 ......................................................................... 35

§4.2.1 热重分析法及影响因素 .......................................................... 35

§4.2.2 热重微分分析法 ...................................................................... 37

§4.2.3 燃烧特征参数的确定 .............................................................. 38

§4.3 预测样本数据的准备 ......................................................................... 39

§4.3.1 着火特性和燃烧判别指数 ...................................................... 39

§4.3.2 确定网络输入输出形式 .......................................................... 41

§4.4 预测网络的设计和训练 ..................................................................... 42

§4.5 配煤燃烧特性预测结果的误差分析 .................................................. 42

第五章配煤方案的评价 ................................................................................... 45

§5.1 多目标决策法简介............................................................................. 45

§5.1.1 加权相对偏差距离最小法 ...................................................... 46

§5.1.2 定量指标综合决策法 .............................................................. 47

§5.2 基于多目标决策法的配煤方案评价 .................................................. 47

第六章全文总结与展望 ................................................................................... 52

§6.1 全文总结 ............................................................................................. 52

§6.2 展望..................................................................................................... 52

参考文献 ............................................................................................................ 54

在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果 ................................... 58

致谢 .................................................................................................................... 59

第一章绪论

§1.1 我国能源消费形势

能源是整个人类文明赖以生存和发展的基础。自工业革命以来，以石油、煤

炭、天然气等化石燃料为基础的能源系统不断地推动着人类文明的发展与进步。

煤炭是我国的基础能源和重要原料，我国煤炭的生产量与消费量均列世界第

一。在我国一次能源的构成中，煤炭占据了相当大的比例。可以预见，在未来几

十年里，我国能源生产与消费结构仍将以煤为主，这种情况不会有根本性的变化，

煤炭仍具有不可替代性，煤炭工业在国民经济和社会发展中的基础地位，将是长

期与稳固的，并且随着煤炭工业增长方式的转变、煤炭用途的扩展，煤炭的战略

地位会更加重要。

根据国家统计局 2010 年公布的数据，初步测算，2009 年全年能源消耗总量

约为 31.0 亿吨标准煤，比 2008 年增长 6.3%。煤炭消耗量 30.2 亿吨，增长 9.2%；

原油消耗量为 3.8 亿吨，增长 7.2%；天然气消耗量为 886 亿立方米，增长 9.2%；

电力消耗量为 36973 亿千瓦时，增长 6.2%[1]。中国是以煤为主要一次能源的国家，

煤炭提供了 80%以上的电力生产燃料，提供了 85%以上的化工（包括焦化）原料，

大约 80%以上的煤炭作为燃料消耗。以煤为主的能源消费结构带来了许多社会和

环境问题，经济社会的可持续发展受到重大挑战。

中国人口众多，人均能源资源拥有量在世界上处于较低水平。煤炭和水力资

源人均拥有量约为世界平均水平的 50%，石油、天然气人均拥有量仅为世界平均

水平的 1/15 左右[2]。与我国的人均占有能源资源不足形成鲜明对比的是，由于我

国的技术水平落后，能源利用效率远远落后于发达国家，能源效率比世界先进水

平低 10 个百分点。火电机组平均效率为 33.8％，相比世界先进水平低了 7个百分

点[3]。

§1.2 动力配煤的背景和意义

§1.2.1 动力配煤的背景

能源是国民经济的基础，我国的一次能源以煤炭为主，电力工业中的燃料主

要是煤，其消耗约占煤炭消耗总量的 45％左右，煤电约占总电量的四分之三，年

耗煤 30 亿吨，且有继续上升的趋势。煤炭价格是决定煤炭生产企业和电厂经济效

益的最主要的因素，也是决定煤炭生产和消费企业经济命脉的首要条件。相关研

究表明，一座 4×300MW 的电厂，如果煤炭价格上下浮动 50 元/吨，全年的生产

成本浮动约 1亿元[4]。为了使电力企业能够满足居民的生活要求以及自身的良性

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摘要：

摘要根据我国煤炭资源分布的特点，以及市场经济的发展和煤炭供应形式的变化，大部分电厂不得不采用配煤掺烧的燃煤方式。燃用煤偏离锅炉设计煤种的现象普遍存在，锅炉煤质不稳将给锅炉的安全、经济运行带来锅炉出力下降，锅炉热损失增加，燃烧不稳定、结渣加剧、污染物排放升高等问题。因此研究配煤煤质特性和燃烧特性对充分利用地方劣质煤和实现锅炉的配煤优化掺烧具有重要的意义。本文提出了一种基于遗传算法的BP神经网络算法。该算法分别利用了它们局部和全局寻优能力的特点，并利用遗传算法去优化BP神经网络的权值，综合为一种新的优化算法。并将该算法用于煤质特性指标和燃烧特性指标的预测。本文根据煤质实验的数据，利用GA-BP神经...

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