燃煤锅炉普遍采用空气分级燃烧技术,此举虽可大幅降低NOx生成,但造成炉内火焰中心上移,导致屏式过热器(屏过)管壁超温严重。此外,调峰运行使锅炉负荷经常性不规则变化,进一步恶化了屏过传热,使爆管泄漏事故频发。为指导锅炉安全可靠运行...燃煤锅炉普遍采用空气分级燃烧技术,此举虽可大幅降低NOx生成,但造成炉内火焰中心上移,导致屏式过热器(屏过)管壁超温严重。此外,调峰运行使锅炉负荷经常性不规则变化,进一步恶化了屏过传热,使爆管泄漏事故频发。为指导锅炉安全可靠运行,提出一种基于遗传算法优化超参数的深度神经网络模型(deep neural network model with its hyperparameters optimized by genetic algorithm,GA-DNN),通过构建炉内风煤侧及汽水侧运行参数与屏过30片管屏出口温度之间的映射关联,对屏过超温进行分析和预测。该模型可实现对不同负荷工况下屏过温度分布的准确预测,在此基础上能够以97.5%以上的准确率识别出当前及未来5 min屏过超温(>550℃)的运行工况,同时可在89.2%的准确率下预测出未来5 min屏过超温最严重的管屏所在区域。展开更多
文摘燃煤锅炉普遍采用空气分级燃烧技术,此举虽可大幅降低NOx生成,但造成炉内火焰中心上移,导致屏式过热器(屏过)管壁超温严重。此外,调峰运行使锅炉负荷经常性不规则变化,进一步恶化了屏过传热,使爆管泄漏事故频发。为指导锅炉安全可靠运行,提出一种基于遗传算法优化超参数的深度神经网络模型(deep neural network model with its hyperparameters optimized by genetic algorithm,GA-DNN),通过构建炉内风煤侧及汽水侧运行参数与屏过30片管屏出口温度之间的映射关联,对屏过超温进行分析和预测。该模型可实现对不同负荷工况下屏过温度分布的准确预测,在此基础上能够以97.5%以上的准确率识别出当前及未来5 min屏过超温(>550℃)的运行工况,同时可在89.2%的准确率下预测出未来5 min屏过超温最严重的管屏所在区域。
