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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
当前位置： 首页 > 2024年 第09期
2024年 第09期
433
133
作者：
- 张鹏新
- 高明明
- 郭炯楠
- 于浩洋
- 黄中
- 周托
单位：
- 华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室
- 清华大学能源与动力工程系
摘要：
为响应碳达峰,碳中和目标,我国循环流化床锅炉大规模参与深度调峰运行,导致锅炉NOx排放浓度波动范围大,控制效果不佳,难以满足污染物超低排放需求,因此对深度调峰NOx排放浓度进行精准建模预测有重要意义。以即燃碳模型为基础,深度剖析炉内NOx生成和还原机理,建立炉内即燃碳燃烧模型、O2动态平衡模型、CO软测量模型、NOx生成与还原模型,完成SNCR入口NOx浓度机理计算;选取给煤量、床温、烟气温度及含氧量、一二次风量、尿素溶液流量作为NOx排放浓度的输入变量,将SNCR入口NOx浓度计算值作为拓展输入变量,对所有输入变量与NOx排放浓度进行相关性分析和迟延补偿,完成数据集重构;采用长短期记忆神经网络对重构数据集进行训练和预测,并将鲸鱼优化算法用于长短期记忆神经网络的参数优化,建立循环流化床锅炉深度调峰NOx排放浓度机理———数据混合预测模型。仿真验证表明混合预测模型不同工况下预测性能和泛化能力好,能够实现循环流化床锅炉变负荷时NOx排放浓度的实时预测,相较其他预测模型的各项误差性能指标均显著提升,平均绝对误差δMAE达2.14mg/m3,平均相对百分误差δMAPE达5.68%,决定系数R2达0.9021。混合预测模型能精准预测循环流化床锅炉深度调峰下NOx排放浓度,为循环流化床锅炉超低排放智能控制系统的设计提供参考。
关键词：
- 循环流化床锅炉
- 深度调峰
- NOx排放浓度
- 迟延补偿
- 混合预测模型
作者简介：
张鹏新(2000—),男,山西大同人,硕士研究生。E-mail:1912179047@qq.com
图表：
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引用格式：
张鹏新,高明明,郭炯楠,等.基于混合建模方法循环流化床锅炉深度调峰NOx排放预测[J].洁净煤技术,2024,30(9):85-94.
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