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申请/专利权人：东南大学

摘要：本发明涉及火力发电厂锅炉运行技术领域，特别是涉及一种锅炉入炉煤低位热值和挥发分实时在线监测方法。其包括，在线监测获取各磨入炉煤收到基灰分和收到基水分数据，计算获得锅炉入炉煤平均收到基灰分和收到基水分，并送入机组DCS；建立干燥基灰分和挥发分为输入，干燥基低位热值为输出的神经网络模型；采用遗传算法计算煤低位热值和挥发分。应用本发明方法可有效实时在线监测锅炉入炉煤热值和挥发分，使实时在线计算锅炉效率成为可能，并为锅炉燃烧优化调整提供关键数据，有利于提高锅炉安全、经济、环保运行水平。

主权项：1.一种锅炉入炉煤低位热值和挥发分实时在线监测方法，其特征在于，包括以下具体步骤：S1、在线监测获取各磨入炉煤收到基灰分和收到基水分数据，计算获得锅炉入炉煤平均收到基灰分和收到基水分，并送入机组DCS；S11、在锅炉各磨煤机入口处安装灰分仪，测量各磨煤机入口煤的收到基灰分Ai，i＝1,2,3···,N，N为磨台数；S12、在锅炉各磨煤机入口处安装水分仪，测量各磨煤机入口煤的收到基水分Mi，i＝1,2,3···,N，N为磨台数；S13、根据如下公式计算锅炉入炉煤平均收到基灰分A和收到基水分M； S2、建立干燥基灰分和挥发分为输入，干燥基低位热值为输出的神经网络模型；S21、采集机组近两年的入炉煤质离线分析数据，获取煤的干燥基灰分Ad、挥发分Vd以及干燥基低位热值Qnet,d；S22、使用获取的干燥基灰分Ad、挥发分Vd以及干燥基低位热值Qnet,d样本训练神经网络，获得如下神经网络模型：Qnet,d＝NNetVd，Ad3S3、采用遗传算法计算煤低位热值和挥发分；S31、从机组DCS在线采集入炉煤平均灰分A和水分M，以及锅炉总给煤量B、总风量Dair和烟气含氧量O2；S32、以收到基低位热值Qnet作为遗传算法的优化变量，随机产生遗传算法初始种群为种群个体，P为种群个体数，按如下方法计算各个体的适应度函数值：A按下式计算各个体对应的干燥无灰基挥发分 其中x为煤的特征参数；B将收到基灰分A和干燥无灰基挥发分转换为干燥基灰分Ad和挥发分 C由干燥基灰分Ad和挥发分用式3计算得到干燥基低位热值并用下式将其转换为收到基低位热值 D按下式计算每个个体的适应度函数值f： 其中c为大于0的实数；S33、采用遗传算法优化Qnet，中适应度函数值最大的个体即为入炉煤收到基低位热值Qnet；S34、由A、M及Qnet按式4计算煤的干燥无灰基挥发分Vdaf；S35、将Vdaf转换为收到基挥发分V： S36、将收到基低位热值Qnet和挥发分V送往DCS监控画面，实现入炉煤收到基低位热值和挥发分的实时在线监测。

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