2022年 第04期
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当前，我国电力行业仍以煤炭为主要能源消耗品，加之电站锅炉常用燃煤中的硫含量与灰分较高，易造成受热面的积灰和结渣，而炉膛严重结渣将限制锅炉出力，威胁机组运行的经济性与安全性，因此，开发一种全面、综合的结渣预测模型对锅炉炉膛结渣程度有效监测非常关键。将模糊数学理论与BP神经网络相结合，构建适用于燃煤电站锅炉炉膛结渣特性判定的模糊神经网络。在选择输入评判指标时，从煤灰本身考虑其结渣特性，同时将无因次炉膛最高温度纳入模型，考虑锅炉运行情况，使判别依据更加全面，共选取了分辨率较高且最具代表性的6个因素作为本模型的输入判别指标。采用4种不同类型的隶属函数，将判别指标模糊化后，作为模糊神经网络的模型输入，并与不进行模糊化处理的神经网络对比，根据统计学原理，选用出现概率最大的结果作为最终评判指标，增加预测结果的精确度。针对华能秦岭电厂660 MW超临界锅炉BMCR负荷运行时炉膛结渣情况，采用构造好的炉膛结渣模糊神经网络模型进行预测。结果表明，该机组在燃用华亭煤时，炉膛结渣判别指标软化温度、硅比、硅铝比、碱酸比、综合指标、炉膛无因次最高温度分别为1 220 ℃、58.71、1.63、0.48、2.55、0.982，为重度结渣。在适当掺烧黄陵1号煤时，各项指标则分别为1 255 ℃、71.02、2.04、0.31、2.15、0.958，为中等结渣，因此可采用掺烧优质煤来改善炉膛结渣状况。该模型预测结果准确，为综合评价锅炉炉膛的结渣特性提供了新方法。
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主管
中国煤炭科工集团有限公司
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主办
煤炭科学研究总院有限公司
煤炭工业洁净煤工
程技术研究中心 -
主编
解强
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刊期
月刊
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ISSN
1006-6772
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CN
11-3676/TD
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作者：
- 朱超
- 郁翔
- 李峰
- 周熙宏
- 毕凌峰
- 杨冬
单位：
- 国网陕西省电力公司电力科学研究院；西安交通大学动力工程多相流国家重点实验室
摘要：
关键词：
- 燃煤锅炉
- 炉膛结渣
- 模糊理论
- 神经网络
- 隶属函数
- 模式识别
作者简介：
朱超(1988—)，男，河南安阳人,高级工程师，博士。E-mail：zhuchao_xjtu@163.com
通讯作者：郁翔(1967—)，男，陕西凤翔人，高级工程师。E-mail：yuxiang3853@163.com
通讯作者：郁翔(1967—)，男，陕西凤翔人，高级工程师。E-mail：yuxiang3853@163.com
图表：
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引用格式：
朱超,郁翔,李峰,等.基于模糊神经网络的燃煤锅炉炉膛结渣特性研究[J].洁净煤技术,2022,28(4):175-182.
ZHU Chao,YU Xiang,LI Feng,et al.Slagging characteristics of coal fired boiler furnace based on fuzzy neural network[J].Clean Coal Technology,2022,28(4):175-182.
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