基于多目标约束的煤电碳减排路径优化方法

    公开(公告)号:CN119671002A

    公开(公告)日:2025-03-21

    申请号:CN202411840851.7

    申请日:2024-12-13

    Abstract: 本发明涉及基于多目标约束的煤电碳减排路径优化方法,属于电力系统改造领域,其包括:采用机组退役算法模块计算现役机组的寿命参数,淘汰寿命参数低于寿命参数的机组;采用碳减排技术寻优算法模块在剩余机组的基础上生成碳减排技术改造方案,并通过模拟退火算法不断迭代寻找最优碳减排技术改造方案。本发明通过机组退役算法模块确定退役机组规模,并获得各类煤电机组总装机/新增装机/退役装机等装机容量变化情况;通过碳减排技术寻优算法模块求解得到包括煤电低碳转型路径布局,煤电低碳转型路径的碳减排量,以及碳减排技术在规划期投资成本、运维成本及降碳成本等,兼顾了能源安全、经济发展、政策减碳目标等一系列外部约束条件。

    多变负荷下内嵌算法融合的多目标锅炉燃烧优化控制方法

    公开(公告)号:CN115111601B

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202210785624.3

    申请日:2022-07-04

    Abstract: 本发明涉及一种多变负荷下内嵌算法融合的多目标锅炉燃烧优化控制方法,所述算法融合为随机森林算法与遗传算法融合构建多目标锅炉燃烧优化控制方法;多目标锅炉燃烧优化控制包括锅炉、风烟系统、DCS控制系统、在线监测系统、算法融合软件和模型预测控制器硬件;在锅炉燃烧优化控制寻优过程中实现减污提效。本发明基于算法融合,实现数据算法优势互补,使预测模型的精确度和稳定性更好,控制系统优化指令的可靠性更好;本发明可以实现锅炉燃烧出口NOx浓度以及热效率的精准预测,为高效低耗燃烧优化调节提供了预报信息;基于算法融合开展多目标锅炉燃烧优化,实现炉膛出口NOX浓度降低15%以上,同时锅炉热效率提高0.2%~0.6%。

    一种锅炉燃烧与脱硝过程协同优化控制的方法

    公开(公告)号:CN115145152A

    公开(公告)日:2022-10-04

    申请号:CN202210785842.7

    申请日:2022-07-04

    Abstract: 本发明涉及一种锅炉燃烧‑脱硝过程协同优化控制方法,包括基于CO监测的燃烧优化控制模块、基于风量等参数预报的还原剂总量控制模块和基于分区喷入量分布表的分区喷入控制模块。本发明建立了CO浓度与燃烧效率之间的神经网络模型,控制风量以优化锅炉燃烧效率;在此基础上,将风量指令作为前馈预报,克服脱硝系统的大延迟、大惯性及强非线性缺点,实时精确控制还原剂喷入总量;进一步,根据多工况下烟道内NOx特征,建立分区喷入量分布表,实时控制分区喷入阀门开度,实现还原剂与烟气的均匀混合,提高脱硝效率;本发明在大范围变负荷工况下,保证出口NOx浓度达标、提高脱硝控制精度、提升锅炉燃烧效率,实现机组降碳减排。

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