火电机组电除尘系统节能优化方法及优化系统技术方案

本发明专利技术公开了一种火电机组电除尘系统节能优化方法及优化系统，方法包括：获取机组锅炉与磨煤机的运行特性参数数据，根据参数数据建立煤质神经网络数学模型，基于煤质神经网络数学模型建立煤质预测神经网络DCS组态，将煤质预测神经网络DCS组态编入火电机组DCS系统，得到火电机组DCS优化系统，系统包括灰负荷率预测基础数据库，灰负荷率预测分析系统，火电机组DCS优化系统和电除尘节能模块控制系统。本发明专利技术通过对电除尘节能系统的智能优化控制，在机组负荷及煤质发生变动时，灰负荷率响应发生变化，可控制除尘系统各电场能够实时响应，进而实现电除尘的智能优化控制，使得电除尘系统在最低能耗水平上安全运行。统在最低能耗水平上安全运行。统在最低能耗水平上安全运行。

【技术实现步骤摘要】
火电机组电除尘系统节能优化方法及优化系统


[0001]本专利技术属于节能环保
，特别涉及一种火电机组电除尘系统节能优化方法及优化系统。

技术介绍

[0002]近年来由于双碳目标的提出与新能源电力对传统火电的冲击，火电机组利用小时数逐年减少，设备平均利用率已经下降到约50％。目前火电机组负荷率都不高，距离满负荷还有较大空间，所产生的烟气量和灰量较少。而下游的电除尘设备大都维持着满负荷设计工况运行，只能以最大功率输出，除尘能耗偏高，大量电能被白白消耗掉。导致火电机组厂用电率偏高，机组整体经济性偏低。在整个行业节能降耗、减污降碳的大背景下，火电机组的电除尘系统全负荷自动优化运行及灵活性改造已迫在眉睫。

技术实现思路

[0003]为了解决上述问题，本专利技术提供了一种火电机组电除尘系统节能优化方法及优化系统，以解决火电机组的电除尘设备除尘能耗偏高，大量电能被白白消耗掉，导致火电机组厂用电率偏高，机组整体经济性偏低的问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供了一种火电机组电除尘系统节能优化方法，包括：
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种火电机组电除尘系统节能优化方法，其特征在于，包括：获取机组锅炉与磨煤机的运行特性参数数据；根据所述参数数据建立煤质神经网络数学模型；基于所述煤质神经网络数学模型建立煤质预测神经网络DCS组态；将所述煤质预测神经网络DCS组态编入火电机组DCS系统，得到火电机组DCS优化系统；根据所述火电机组DCS优化系统输出的灰负荷率对电除尘节能系统进行自适应控制。2.根据权利要求1所述的火电机组电除尘系统节能优化方法，其特征在于，所述参数数据包括机组电流，风温和煤量。3.根据权利要求1所述的火电机组电除尘系统节能优化方法，其特征在于，所述根据所述参数数据建立煤质神经网络数学模型包括：采用人工神经网络算法对机组锅炉与磨煤机的运行特性参数数据中的机组电流、温风和煤量进行训练，得到煤质神经网络数学模型。4.根据权利要求3所述的火电机组电除尘系统节能优化方法，其特征在于，所述煤质神经网络数学模型的计算公式为：Y
i
＝f(U
i
)式中，U
i
是神经元的激活值总和；x
j
是神经元的输入；w
ij
是神经元的输入x
j
对应的权系数；θ
i
是偏置量；Y
i
是锅炉灰负荷率的预测值；f(U
i
)是关于U
i
的激发函数。5.根据权利要求1所述的火电机组电除尘系统节能优化方法，其特征在于，所述基于所述煤质神经网络数学模型建立煤质预测神经网络DCS组态包括：将实时采集的机组电流，风温和...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩晨，陈训强，劳俊，
申请(专利权)人：国能龙源环保有限公司，
类型：发明
国别省市：