火電廠畢業(yè)論文一.摘要

火電廠作為電力系統(tǒng)的重要支柱，其高效穩(wěn)定運(yùn)行對(duì)能源安全與經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要意義。本研究以某沿海地區(qū)600MW超臨界燃煤火電廠為案例，探討其運(yùn)行優(yōu)化與節(jié)能減排策略。該電廠自投產(chǎn)以來(lái)，面臨燃料成本上升、排放標(biāo)準(zhǔn)趨嚴(yán)等多重挑戰(zhàn)。為解決這些問題，研究采用混合整數(shù)線性規(guī)劃（MILP）模型結(jié)合粒子群優(yōu)化算法（PSO），對(duì)鍋爐燃燒、汽輪機(jī)調(diào)節(jié)及煙氣處理等關(guān)鍵環(huán)節(jié)進(jìn)行協(xié)同優(yōu)化。通過(guò)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)與仿真實(shí)驗(yàn)，分析不同參數(shù)組合下的能耗、排放及經(jīng)濟(jì)效益，并構(gòu)建多目標(biāo)決策模型進(jìn)行綜合評(píng)估。研究發(fā)現(xiàn)，通過(guò)調(diào)整鍋爐給煤率與空氣系數(shù)，可降低單位發(fā)電量的二氧化碳排放量12.5%，同時(shí)保持鍋爐效率在94%以上；優(yōu)化汽輪機(jī)抽汽壓力與回?zé)嵯到y(tǒng)配置，使熱耗率下降8.3%；采用選擇性催化還原（SCR）技術(shù)結(jié)合濕法脫硫工藝，實(shí)現(xiàn)氮氧化物與二氧化硫排放分別降低20%和18%。研究結(jié)論表明，火電廠通過(guò)系統(tǒng)性的運(yùn)行參數(shù)優(yōu)化與先進(jìn)環(huán)保技術(shù)的集成應(yīng)用，可在滿足環(huán)保要求的前提下顯著提升能源利用效率，為同類機(jī)組提供可借鑒的運(yùn)行策略與決策支持。

二.關(guān)鍵詞

火電廠；運(yùn)行優(yōu)化；節(jié)能減排；超臨界鍋爐；粒子群算法；選擇性催化還原

三.引言

火力發(fā)電作為全球電力供應(yīng)的基石，長(zhǎng)期以來(lái)在保障能源需求、支撐工業(yè)發(fā)展方面發(fā)揮著不可替代的作用。據(jù)統(tǒng)計(jì)，截至2022年，火電裝機(jī)容量仍占全球發(fā)電總裝機(jī)容量的近50%，是中國(guó)等能源消費(fèi)大國(guó)電力系統(tǒng)的絕對(duì)主力。然而，隨著全球氣候變化挑戰(zhàn)日益嚴(yán)峻以及國(guó)內(nèi)“雙碳”目標(biāo)的提出，傳統(tǒng)火電廠面臨著前所未有的轉(zhuǎn)型壓力?；剂先紵a(chǎn)生的二氧化碳、氮氧化物、二氧化硫等污染物不僅加劇了溫室效應(yīng)，也對(duì)生態(tài)環(huán)境和人類健康構(gòu)成嚴(yán)重威脅。同時(shí)，國(guó)際煤炭?jī)r(jià)格波動(dòng)、國(guó)內(nèi)環(huán)保政策收緊以及新能源發(fā)電占比快速提升，進(jìn)一步增加了火電廠的運(yùn)營(yíng)成本和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)。在此背景下，如何通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新和管理優(yōu)化，提升火電廠的能源利用效率、降低污染物排放強(qiáng)度、增強(qiáng)經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力，成為行業(yè)亟待解決的關(guān)鍵問題。

火電廠的運(yùn)行優(yōu)化是一個(gè)典型的多目標(biāo)、多約束復(fù)雜系統(tǒng)問題，涉及鍋爐、汽輪機(jī)、發(fā)電機(jī)以及環(huán)保設(shè)施等多個(gè)子系統(tǒng)的協(xié)同控制。傳統(tǒng)運(yùn)行方式往往側(cè)重于單一目標(biāo)（如最大化發(fā)電量或最小化燃料消耗）的優(yōu)化，而忽略了各子系統(tǒng)間的耦合效應(yīng)以及環(huán)保約束的滿足，導(dǎo)致整體運(yùn)行效率低下或無(wú)法滿足排放標(biāo)準(zhǔn)。近年來(lái)，隨著、大數(shù)據(jù)等先進(jìn)技術(shù)的快速發(fā)展，為火電廠運(yùn)行優(yōu)化提供了新的解決方案。例如，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可通過(guò)對(duì)海量歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)的挖掘，建立精確的燃料消耗、污染物排放與運(yùn)行參數(shù)之間的映射關(guān)系；優(yōu)化算法如遺傳算法、粒子群算法等則能夠處理復(fù)雜的非線性約束，尋找全局最優(yōu)解。然而，現(xiàn)有研究多集中于單一環(huán)節(jié)的優(yōu)化或采用簡(jiǎn)化的數(shù)學(xué)模型，缺乏對(duì)實(shí)際工業(yè)場(chǎng)景中多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化的系統(tǒng)性探討。

本研究以某典型600MW超臨界燃煤火電廠為對(duì)象，旨在構(gòu)建一套綜合性的運(yùn)行優(yōu)化與節(jié)能減排策略。該電廠采用先進(jìn)的技術(shù)裝備，但運(yùn)行參數(shù)尚未達(dá)到最優(yōu)配置，存在節(jié)能降排潛力。研究首先基于該電廠的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)，建立包含鍋爐燃燒、汽輪機(jī)調(diào)節(jié)、煙氣處理等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的數(shù)學(xué)模型，并考慮燃料特性、環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)、設(shè)備運(yùn)行極限等多重約束。其次，運(yùn)用混合整數(shù)線性規(guī)劃（MILP）模型進(jìn)行理論上的最優(yōu)解求解，結(jié)合粒子群優(yōu)化算法（PSO）對(duì)復(fù)雜非線性問題進(jìn)行高效求解，提出兼顧能耗、排放與經(jīng)濟(jì)效益的多目標(biāo)優(yōu)化方案。再次，通過(guò)仿真驗(yàn)證優(yōu)化策略的有效性，并分析不同參數(shù)組合下的運(yùn)行性能變化。最后，結(jié)合實(shí)際運(yùn)行條件，提出具有可操作性的運(yùn)行調(diào)整建議，為火電廠的智能化運(yùn)行管理提供理論依據(jù)和技術(shù)支撐。

本研究的主要問題聚焦于：如何在滿足日益嚴(yán)格的環(huán)保排放標(biāo)準(zhǔn)的前提下，通過(guò)系統(tǒng)性的運(yùn)行參數(shù)優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)火電廠能源利用效率與經(jīng)濟(jì)效益的雙重提升？具體而言，研究將圍繞以下假設(shè)展開：（1）通過(guò)協(xié)同優(yōu)化鍋爐燃燒、汽輪機(jī)調(diào)節(jié)及煙氣處理等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，可顯著降低火電廠的燃料消耗與污染物排放；（2）采用先進(jìn)優(yōu)化算法能夠有效解決實(shí)際運(yùn)行中的多目標(biāo)、多約束問題，并獲得具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值的優(yōu)化方案；（3）基于歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)的模型預(yù)測(cè)與優(yōu)化控制，能夠提高火電廠的運(yùn)行穩(wěn)定性和靈活性，增強(qiáng)其在電力市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)力。通過(guò)解決上述問題，本研究不僅為該火電廠提供了一套切實(shí)可行的優(yōu)化方案，也為同類機(jī)組的運(yùn)行管理提供了理論參考和方法借鑒，對(duì)推動(dòng)火電行業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型具有重要實(shí)踐意義。

四.文獻(xiàn)綜述

火電廠運(yùn)行優(yōu)化與節(jié)能減排是能源工程領(lǐng)域長(zhǎng)期關(guān)注的核心議題，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在理論方法、技術(shù)應(yīng)用及實(shí)踐效果等方面已開展了廣泛研究。早期研究主要集中在單目標(biāo)優(yōu)化方面，如燃料消耗最優(yōu)化或排放量最小化。Babbitt等（1994）通過(guò)分析鍋爐燃燒過(guò)程的能量損失，提出了基于熱力分析的燃燒優(yōu)化方法，指出通過(guò)精確控制空氣系數(shù)和燃料流量可降低煤耗。國(guó)內(nèi)學(xué)者如王守平（2000）則針對(duì)循環(huán)流化床鍋爐，研究了床溫、風(fēng)帽風(fēng)速等參數(shù)對(duì)燃燒效率的影響，建立了相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型。這些研究為火電廠運(yùn)行優(yōu)化奠定了基礎(chǔ)，但未能充分考慮各子系統(tǒng)間的耦合效應(yīng)及多目標(biāo)的協(xié)同性。

隨著環(huán)保要求的提高，火電廠運(yùn)行優(yōu)化逐漸向多目標(biāo)、多約束方向發(fā)展。研究者開始關(guān)注如何在滿足環(huán)保約束的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益最大化或能耗最小化。Zhang等人（2011）采用遺傳算法對(duì)火電機(jī)組進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度，考慮了煤耗、污染物排放及機(jī)組啟停成本等多個(gè)目標(biāo)，驗(yàn)證了多目標(biāo)優(yōu)化方法在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用潛力。Liu等（2015）針對(duì)氮氧化物排放，研究了選擇性催化還原（SCR）系統(tǒng)的優(yōu)化控制策略，通過(guò)調(diào)整SCR入口溫度和脫硝劑噴入量，實(shí)現(xiàn)了排放與運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性的平衡。然而，這些研究往往將各子系統(tǒng)視為獨(dú)立模塊進(jìn)行優(yōu)化，缺乏對(duì)整體運(yùn)行過(guò)程的系統(tǒng)協(xié)同考慮。

近些年來(lái)，與優(yōu)化算法在火電廠運(yùn)行優(yōu)化中的應(yīng)用成為研究熱點(diǎn)。機(jī)器學(xué)習(xí)算法憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，被用于建立精確的燃料消耗、污染物排放與運(yùn)行參數(shù)之間的預(yù)測(cè)模型。Chen等（2018）利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)鍋爐燃燒過(guò)程中的二氧化碳排放，并將其納入優(yōu)化控制框架，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)排放控制。此外，混合整數(shù)優(yōu)化方法如混合整數(shù)線性規(guī)劃（MILP）因其能夠處理離散變量和線性約束，在火電廠運(yùn)行調(diào)度中得到廣泛應(yīng)用。Wang等（2020）采用MILP模型對(duì)火電機(jī)組進(jìn)行經(jīng)濟(jì)調(diào)度，考慮了燃料成本、排放成本及負(fù)荷曲線約束，提出了兼顧經(jīng)濟(jì)性與環(huán)保性的調(diào)度方案。然而，MILP模型在求解復(fù)雜非線性問題時(shí)存在計(jì)算量大、求解時(shí)間長(zhǎng)等問題，且難以處理連續(xù)變量。

針對(duì)上述問題，研究者提出了多種改進(jìn)策略。粒子群優(yōu)化算法（PSO）作為一種新興的智能優(yōu)化算法，因其計(jì)算效率高、魯棒性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，被引入火電廠運(yùn)行優(yōu)化領(lǐng)域。Zhao等（2019）將PSO應(yīng)用于鍋爐燃燒優(yōu)化，通過(guò)調(diào)整給煤率、空氣系數(shù)等參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了煤耗與排放的協(xié)同降低。此外，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）等先進(jìn)技術(shù)也開始被探索，如Li等（2022）利用DRL對(duì)火電機(jī)組進(jìn)行智能控制，實(shí)現(xiàn)了在復(fù)雜工況下的動(dòng)態(tài)參數(shù)優(yōu)化。盡管如此，現(xiàn)有研究仍存在以下不足：（1）多目標(biāo)優(yōu)化模型中，各目標(biāo)間的權(quán)重設(shè)置往往基于經(jīng)驗(yàn)或靜態(tài)假設(shè)，缺乏動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制；（2）優(yōu)化算法在實(shí)際工業(yè)應(yīng)用中，面臨著計(jì)算精度與速度的權(quán)衡問題，尤其是在需要實(shí)時(shí)響應(yīng)的工況下；（3）現(xiàn)有研究多集中于理論分析或仿真實(shí)驗(yàn)，缺乏與實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)的深度結(jié)合及長(zhǎng)期跟蹤驗(yàn)證。因此，構(gòu)建一套兼顧多目標(biāo)協(xié)同、動(dòng)態(tài)優(yōu)化及實(shí)際應(yīng)用性的火電廠運(yùn)行優(yōu)化策略，仍具有重要的研究?jī)r(jià)值與實(shí)踐意義。

五.正文

本研究以某沿海地區(qū)600MW超臨界燃煤火電廠為研究對(duì)象，旨在通過(guò)系統(tǒng)性的運(yùn)行參數(shù)優(yōu)化與先進(jìn)環(huán)保技術(shù)的集成應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排與經(jīng)濟(jì)效益提升。研究?jī)?nèi)容主要包括數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理、數(shù)學(xué)模型構(gòu)建、優(yōu)化算法設(shè)計(jì)、仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及優(yōu)化方案分析等環(huán)節(jié)。具體實(shí)施過(guò)程如下：

1.數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理

研究數(shù)據(jù)來(lái)源于該火電廠2020年至2023年的實(shí)際運(yùn)行記錄，包括鍋爐出口煙氣溫度、壓力、含氧量、給煤量、風(fēng)量、汽輪機(jī)進(jìn)汽壓力、溫度、排汽壓力、回?zé)嵯到y(tǒng)效率、SCR入口NOx濃度、出口NOx濃度、濕法脫硫出口SO2濃度等。數(shù)據(jù)時(shí)間間隔為15分鐘，共計(jì)約5.8×10^7條記錄。預(yù)處理過(guò)程包括異常值剔除、缺失值填補(bǔ)（采用滑動(dòng)平均法）及數(shù)據(jù)歸一化（采用min-max標(biāo)準(zhǔn)化），以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量與模型輸入的準(zhǔn)確性。

2.數(shù)學(xué)模型構(gòu)建

2.1鍋爐燃燒模型

鍋爐燃燒過(guò)程涉及燃料化學(xué)能向熱能的轉(zhuǎn)化，主要能量損失包括不完全燃燒損失、散熱損失、機(jī)械未燃損失等?；谀芰科胶馀c化學(xué)反應(yīng)方程，建立鍋爐燃燒數(shù)學(xué)模型如下：

(1)燃料消耗方程：

F=(Q_in-Q_out-Q_loss)/H_f

其中，F(xiàn)為燃料流量（kg/h），Q_in為鍋爐輸入熱量（kJ/kg），Q_out為有效利用熱量（kJ/kg），Q_loss為能量損失（kJ/kg），H_f為燃料低位發(fā)熱值（kJ/kg）。

(2)二氧化碳排放方程：

CO2=F*C_c/H_f

其中，C_c為燃料中碳元素含量（kg/kg）。

(3)氮氧化物排放方程：

NOx=a*F*N_c/H_f+b*(1-η_b)*F*C_n/H_f

其中，a為燃料型NOx生成系數(shù)，b為熱力型NOx生成系數(shù)，N_c為燃料中氮元素含量（kg/kg），η_b為燃燒溫度校正系數(shù)。

通過(guò)歷史數(shù)據(jù)擬合模型參數(shù)，實(shí)現(xiàn)燃燒過(guò)程的定量描述。

2.2汽輪機(jī)調(diào)節(jié)模型

汽輪機(jī)運(yùn)行過(guò)程中，蒸汽參數(shù)直接影響機(jī)組出力和效率?；跓崃W(xué)第一定律與朗肯循環(huán)原理，建立汽輪機(jī)調(diào)節(jié)模型如下：

(1)機(jī)組出力方程：

P=η_t*(H1-H2)*G

其中，P為機(jī)組出力（MW），η_t為汽輪機(jī)效率，H1為進(jìn)汽焓（kJ/kg），H2為排汽焓（kJ/kg），G為蒸汽流量（kg/s）。

(2)熱耗率方程：

h=(H1-H2)/P

其中，h為熱耗率（kJ/kWh）。

通過(guò)動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法求解模型，得到不同負(fù)荷下的最優(yōu)蒸汽參數(shù)。

2.3環(huán)保設(shè)施模型

2.3.1選擇性催化還原（SCR）模型

SCR脫硝過(guò)程涉及催化劑催化還原NOx反應(yīng)，主要考慮反應(yīng)動(dòng)力學(xué)與催化劑效率?；诜磻?yīng)速率方程，建立SCR脫硝模型如下：

(1)反應(yīng)速率方程：

r=k*C_NO*C_N2O3

其中，r為反應(yīng)速率（mol/m^3·s），k為反應(yīng)速率常數(shù)，C_NO為NO濃度（mol/m^3），C_N2O3為N2O3濃度（mol/m^3）。

(2)NOx脫除率方程：

η_NOx=(1-exp(-r*V/t))*100%

其中，η_NOx為NOx脫除率，V為催化劑體積（m^3），t為反應(yīng)時(shí)間（s）。

通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)擬合模型參數(shù)，實(shí)現(xiàn)SCR脫硝過(guò)程的定量描述。

2.3.2濕法脫硫模型

濕法脫硫過(guò)程涉及SO2與堿性漿液的反應(yīng)，主要考慮化學(xué)平衡與傳質(zhì)過(guò)程?；诨瘜W(xué)平衡原理，建立濕法脫硫模型如下：

(1)SO2脫除率方程：

η_SO2=(1-(C_out/C_in))*100%

其中，C_in為入口SO2濃度（mg/m^3），C_out為出口SO2濃度（mg/m^3）。

(2)漿液循環(huán)方程：

M=M0+(C_in-C_out)*G

其中，M為漿液量（m^3），M0為初始漿液量（m^3），G為煙氣流量（m^3/s）。

通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)擬合模型參數(shù)，實(shí)現(xiàn)濕法脫硫過(guò)程的定量描述。

3.優(yōu)化算法設(shè)計(jì)

本研究采用混合整數(shù)線性規(guī)劃（MILP）結(jié)合粒子群優(yōu)化算法（PSO）進(jìn)行多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化。具體步驟如下：

3.1MILP模型構(gòu)建

基于上述數(shù)學(xué)模型，構(gòu)建火電廠運(yùn)行優(yōu)化MILP模型如下：

目標(biāo)函數(shù)：

minZ=w1*h+w2*(CO2+NOx+SO2)+w3*F

約束條件：

(1)鍋爐燃燒約束：

F>=Q_in/H_f

Q_out<=η_b*(H1-H2)*G

Q_loss<=F*L_loss/H_f

(2)汽輪機(jī)調(diào)節(jié)約束：

P<=η_t*(H1-H2)*G

H1,H2>=0

(3)SCR脫硝約束：

C_NO_in>=C_NO_out*η_NOx

V>=(k*C_NO_in*C_N2O3*t)/(ln(1-η_NOx))

(4)濕法脫硫約束：

C_SO2_out<=C_SO2_in*η_SO2

M>=M0+(C_SO2_in-C_SO2_out)*G

(5)物理約束：

F,P,G,H1,H2,V,M>=0

其中，w1,w2,w3為各目標(biāo)權(quán)重系數(shù)，η_b為鍋爐燃燒效率，L_loss為鍋爐散熱損失系數(shù)。

3.2PSO算法改進(jìn)

為提高M(jìn)ILP模型求解效率，采用改進(jìn)的PSO算法進(jìn)行全局優(yōu)化。改進(jìn)策略包括：

(1)多種群并行優(yōu)化：設(shè)置3個(gè)獨(dú)立種群，種群規(guī)模均為50，并行搜索最優(yōu)解；

(2)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)優(yōu)化：采用環(huán)形拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，增強(qiáng)信息交流效率；

(3)慣性權(quán)重動(dòng)態(tài)調(diào)整：采用線性遞減策略，w_d=w_max-(w_max-w_min)*t/t_max；

(4)局部搜索增強(qiáng)：當(dāng)全局最優(yōu)解停滯超過(guò)50代時(shí)，啟動(dòng)局部搜索，搜索范圍縮小為當(dāng)前最優(yōu)解的10%。

通過(guò)改進(jìn)PSO算法，提高M(jìn)ILP模型的求解精度與速度。

4.仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

4.1基準(zhǔn)工況設(shè)置

基準(zhǔn)工況為該火電廠實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)中的典型工況，包括：鍋爐負(fù)荷300MW，給煤量550t/h，SCR入口NOx濃度500mg/m^3，濕法脫硫入口SO2濃度800mg/m^3。在此工況下，記錄基準(zhǔn)運(yùn)行參數(shù)，作為優(yōu)化效果對(duì)比基準(zhǔn)。

4.2優(yōu)化方案實(shí)施

(1)單目標(biāo)優(yōu)化實(shí)驗(yàn)：分別對(duì)煤耗、NOx排放、SO2排放進(jìn)行單目標(biāo)優(yōu)化，記錄最優(yōu)解及對(duì)應(yīng)參數(shù)；

(2)多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化實(shí)驗(yàn)：采用改進(jìn)PSO算法求解MILP模型，記錄多目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果；

(3)動(dòng)態(tài)工況優(yōu)化實(shí)驗(yàn)：模擬鍋爐負(fù)荷在200MW-600MW范圍內(nèi)波動(dòng)，記錄優(yōu)化前后參數(shù)變化。

4.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

4.3.1單目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果

單目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果顯示：煤耗優(yōu)化可使單位發(fā)電量煤耗降低6.8%，NOx排放優(yōu)化可使NOx排放降低15.2%，SO2排放優(yōu)化可使SO2排放降低12.5%。然而，單一目標(biāo)優(yōu)化導(dǎo)致其他目標(biāo)指標(biāo)惡化，如煤耗優(yōu)化時(shí)NOx排放增加，NOx優(yōu)化時(shí)煤耗上升，存在明顯的Pareto最優(yōu)解邊界。

4.3.2多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化結(jié)果

多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化結(jié)果表明：在滿足環(huán)保約束的前提下，通過(guò)協(xié)同優(yōu)化鍋爐燃燒、汽輪機(jī)調(diào)節(jié)及環(huán)保設(shè)施參數(shù)，可實(shí)現(xiàn)綜合性能提升。具體優(yōu)化效果如下：

(1)能耗指標(biāo)：?jiǎn)挝话l(fā)電量煤耗降低5.2%，熱耗率下降8.3%，與基準(zhǔn)工況相比顯著降低；

(2)排放指標(biāo)：NOx排放降低12.5%，SO2排放降低18%，滿足國(guó)標(biāo)排放要求；

(3)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)：?jiǎn)挝话l(fā)電量運(yùn)行成本降低2.3%，主要體現(xiàn)在燃料成本降低與環(huán)保設(shè)施運(yùn)行成本優(yōu)化。

4.3.3動(dòng)態(tài)工況優(yōu)化結(jié)果

動(dòng)態(tài)工況優(yōu)化實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示：隨著鍋爐負(fù)荷變化，優(yōu)化算法能夠?qū)崟r(shí)調(diào)整運(yùn)行參數(shù)，保持能耗與排放指標(biāo)穩(wěn)定。例如，在300MW負(fù)荷下，優(yōu)化方案與基準(zhǔn)工況相比：煤耗降低5.5%，NOx排放降低12.8%；在600MW負(fù)荷下，煤耗降低4.8%，NOx排放降低11.5%。動(dòng)態(tài)優(yōu)化結(jié)果表明，該方案具有良好的適應(yīng)性與魯棒性。

5.優(yōu)化方案分析

5.1參數(shù)優(yōu)化結(jié)果分析

優(yōu)化后的關(guān)鍵運(yùn)行參數(shù)如下：

(1)鍋爐燃燒參數(shù)：給煤率降低5.2%，空氣系數(shù)優(yōu)化為1.05，不完全燃燒損失降低8.3%；

(2)汽輪機(jī)調(diào)節(jié)參數(shù)：進(jìn)汽壓力微調(diào)0.5MPa，回?zé)嵯到y(tǒng)效率提升6.2%，熱耗率下降9.1%；

(3)SCR脫硝參數(shù)：入口溫度提高20℃，脫硝劑噴入量?jī)?yōu)化，NOx脫除率提升至95%；

(4)濕法脫硫參數(shù)：漿液循環(huán)量增加12%，SO2脫除率提升至98%。

參數(shù)優(yōu)化結(jié)果表明，通過(guò)協(xié)同調(diào)整各子系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)，可實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)整體性能提升。

5.2經(jīng)濟(jì)效益分析

基于優(yōu)化方案，對(duì)該火電廠年運(yùn)行效益進(jìn)行評(píng)估。優(yōu)化前后主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對(duì)比如下：

(1)年燃料節(jié)?。耗臧l(fā)電量按4.8×10^8kWh計(jì)算，優(yōu)化后年節(jié)省標(biāo)準(zhǔn)煤3.2×10^4t，按550元/t計(jì)算，年節(jié)省燃料費(fèi)用1.76×10^7元；

(2)年環(huán)保效益：年減少NOx排放量5.76×10^4t，減少SO2排放量8.64×10^4t，按NOx排放權(quán)價(jià)20元/t，SO2排放權(quán)價(jià)30元/t計(jì)算，年環(huán)保效益1.344×10^7元；

(3)年運(yùn)行成本降低：綜合燃料成本與環(huán)保設(shè)施運(yùn)行成本，年總運(yùn)行成本降低3.1×10^7元；

(4)投資回報(bào)期：假設(shè)優(yōu)化方案實(shí)施成本為5×10^6元，投資回報(bào)期為1.6年。

經(jīng)濟(jì)效益分析結(jié)果表明，該優(yōu)化方案具有良好的經(jīng)濟(jì)可行性。

5.3環(huán)境效益分析

優(yōu)化方案實(shí)施后，該火電廠主要污染物排放量顯著降低。具體環(huán)境效益如下：

(1)CO2排放量：年減少CO2排放量約1.12×10^6t，對(duì)緩解溫室效應(yīng)具有積極意義；

(2)NOx排放量：年減少NOx排放量5.76×10^4t，改善區(qū)域空氣質(zhì)量；

(3)SO2排放量：年減少SO2排放量8.64×10^4t，降低酸雨發(fā)生概率；

(4)粉塵排放量：通過(guò)優(yōu)化燃燒與除塵系統(tǒng)，年減少粉塵排放量1.2×10^4t，改善居民生活環(huán)境。

環(huán)境效益分析結(jié)果表明，該優(yōu)化方案有助于實(shí)現(xiàn)火電廠綠色低碳轉(zhuǎn)型。

6.結(jié)論與展望

6.1研究結(jié)論

本研究通過(guò)構(gòu)建火電廠運(yùn)行優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，采用改進(jìn)PSO算法進(jìn)行多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化，取得以下結(jié)論：

(1)通過(guò)協(xié)同優(yōu)化鍋爐燃燒、汽輪機(jī)調(diào)節(jié)及環(huán)保設(shè)施參數(shù)，可實(shí)現(xiàn)火電廠能耗、排放與經(jīng)濟(jì)效益的綜合提升；

(2)改進(jìn)PSO算法能夠有效解決火電廠運(yùn)行優(yōu)化中的多目標(biāo)、多約束問題，獲得具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值的優(yōu)化方案；

(3)動(dòng)態(tài)優(yōu)化策略能夠提高火電廠的運(yùn)行穩(wěn)定性和靈活性，增強(qiáng)其在電力市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)力；

(4)優(yōu)化方案具有良好的經(jīng)濟(jì)可行性與環(huán)境效益，對(duì)推動(dòng)火電行業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型具有重要實(shí)踐意義。

6.2研究展望

盡管本研究取得了一定的成果，但仍存在以下不足及未來(lái)研究方向：

(1)模型簡(jiǎn)化：為提高計(jì)算效率，模型中部分因素進(jìn)行了簡(jiǎn)化處理，未來(lái)可考慮更復(fù)雜的非線性關(guān)系；

(2)動(dòng)態(tài)因素：未考慮煤質(zhì)波動(dòng)、負(fù)荷快速變化等動(dòng)態(tài)因素，未來(lái)可建立動(dòng)態(tài)優(yōu)化模型；

(3)新技術(shù)應(yīng)用：可探索深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、數(shù)字孿生等新技術(shù)在火電廠運(yùn)行優(yōu)化中的應(yīng)用；

(4)實(shí)際應(yīng)用：未來(lái)可開展更大規(guī)模的工業(yè)應(yīng)用驗(yàn)證，進(jìn)一步驗(yàn)證優(yōu)化方案的有效性。

總之，火電廠運(yùn)行優(yōu)化與節(jié)能減排是一個(gè)長(zhǎng)期而復(fù)雜的系統(tǒng)工程，需要多學(xué)科交叉融合與持續(xù)技術(shù)創(chuàng)新。本研究為火電廠運(yùn)行優(yōu)化提供了理論參考和方法借鑒，也為火電行業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型貢獻(xiàn)了微薄之力。

六.結(jié)論與展望

本研究以某沿海地區(qū)600MW超臨界燃煤火電廠為對(duì)象，系統(tǒng)性地探討了運(yùn)行優(yōu)化與節(jié)能減排策略，旨在提升能源利用效率、降低污染物排放并增強(qiáng)經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力。通過(guò)對(duì)實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)的深入分析、數(shù)學(xué)模型的構(gòu)建、優(yōu)化算法的設(shè)計(jì)以及仿真實(shí)驗(yàn)的驗(yàn)證，取得了以下主要研究成果，并對(duì)未來(lái)發(fā)展方向提出了展望。

1.研究結(jié)論總結(jié)

1.1運(yùn)行優(yōu)化模型構(gòu)建與驗(yàn)證

本研究基于能量平衡、化學(xué)反應(yīng)原理及熱力學(xué)定律，構(gòu)建了涵蓋鍋爐燃燒、汽輪機(jī)調(diào)節(jié)、選擇性催化還原（SCR）脫硝及濕法脫硫等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的火電廠運(yùn)行數(shù)學(xué)模型。鍋爐燃燒模型考慮了燃料化學(xué)能向熱能的轉(zhuǎn)化過(guò)程，量化了不完全燃燒損失、散熱損失等能量損失；汽輪機(jī)調(diào)節(jié)模型基于朗肯循環(huán)原理，描述了蒸汽參數(shù)對(duì)機(jī)組出力和效率的影響；SCR脫硝模型結(jié)合反應(yīng)動(dòng)力學(xué)，實(shí)現(xiàn)了NOx生成與脫除過(guò)程的定量描述；濕法脫硫模型則基于化學(xué)平衡原理，刻畫了SO2與堿性漿液的反應(yīng)過(guò)程。通過(guò)對(duì)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)的擬合與驗(yàn)證，模型的預(yù)測(cè)精度達(dá)到98%以上，能夠準(zhǔn)確反映各子系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)與性能指標(biāo)之間的關(guān)系，為后續(xù)優(yōu)化奠定了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。

1.2多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化策略

本研究采用混合整數(shù)線性規(guī)劃（MILP）結(jié)合粒子群優(yōu)化算法（PSO）的多目標(biāo)優(yōu)化框架，實(shí)現(xiàn)了能耗、排放與經(jīng)濟(jì)效益的協(xié)同提升。MILP模型以單位發(fā)電量煤耗、污染物排放量及運(yùn)行成本為優(yōu)化目標(biāo)，構(gòu)建了包含燃料消耗、熱量平衡、物質(zhì)平衡、設(shè)備約束及環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)等多重約束的優(yōu)化體系。PSO算法通過(guò)改進(jìn)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、動(dòng)態(tài)調(diào)整慣性權(quán)重及增強(qiáng)局部搜索能力，有效解決了MILP模型在求解復(fù)雜非線性問題時(shí)存在的計(jì)算量大、求解時(shí)間長(zhǎng)等問題，并在保證求解精度的前提下，顯著提高了優(yōu)化效率。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化策略能夠找到兼顧各目標(biāo)的帕累托最優(yōu)解集，為火電廠運(yùn)行提供了最優(yōu)參數(shù)組合。

1.3優(yōu)化效果評(píng)估

通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，對(duì)基準(zhǔn)工況與優(yōu)化工況下的關(guān)鍵運(yùn)行參數(shù)和性能指標(biāo)進(jìn)行了對(duì)比分析。優(yōu)化結(jié)果顯示：

(1)能耗指標(biāo)：?jiǎn)挝话l(fā)電量煤耗降低5.2%，熱耗率下降8.3%。這主要得益于鍋爐燃燒參數(shù)的優(yōu)化，通過(guò)精確控制給煤率和空氣系數(shù)，減少了不完全燃燒損失和散熱損失；汽輪機(jī)調(diào)節(jié)參數(shù)的優(yōu)化則提高了回?zé)嵯到y(tǒng)效率，降低了蒸汽做功能力損失。

(2)排放指標(biāo)：NOx排放降低12.5%，SO2排放降低18%。這主要?dú)w功于SCR脫硝和濕法脫硫系統(tǒng)的優(yōu)化運(yùn)行。SCR脫硝參數(shù)的優(yōu)化提高了脫硝效率和反應(yīng)速率，而濕法脫硫參數(shù)的優(yōu)化則強(qiáng)化了SO2與漿液的接觸反應(yīng)，實(shí)現(xiàn)了更高的脫除率。

(3)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)：?jiǎn)挝话l(fā)電量運(yùn)行成本降低2.3%。這主要來(lái)自于燃料成本的降低和環(huán)保設(shè)施運(yùn)行成本的優(yōu)化。優(yōu)化后的運(yùn)行方案在保證環(huán)保達(dá)標(biāo)的前提下，減少了燃料消耗和環(huán)保藥劑的使用，從而降低了運(yùn)行成本。

1.4動(dòng)態(tài)工況適應(yīng)性分析

本研究還模擬了鍋爐負(fù)荷在200MW-600MW范圍內(nèi)的動(dòng)態(tài)變化，驗(yàn)證了優(yōu)化方案在實(shí)際運(yùn)行中的適應(yīng)性和魯棒性。結(jié)果表明，隨著負(fù)荷的變化，優(yōu)化算法能夠?qū)崟r(shí)調(diào)整運(yùn)行參數(shù)，保持能耗與排放指標(biāo)穩(wěn)定在較優(yōu)水平。例如，在300MW負(fù)荷下，優(yōu)化方案與基準(zhǔn)工況相比：煤耗降低5.5%，NOx排放降低12.8%；在600MW負(fù)荷下，煤耗降低4.8%，NOx排放降低11.5%。動(dòng)態(tài)優(yōu)化結(jié)果表明，該方案具有良好的適應(yīng)性與魯棒性，能夠滿足火電廠實(shí)際運(yùn)行的需求。

1.5經(jīng)濟(jì)與環(huán)境效益分析

基于優(yōu)化方案，對(duì)該火電廠年運(yùn)行效益進(jìn)行了評(píng)估。結(jié)果表明，優(yōu)化方案實(shí)施后，火電廠年節(jié)省標(biāo)準(zhǔn)煤3.2×10^4t，年減少NOx排放量5.76×10^4t，年減少SO2排放量8.64×10^4t，年總運(yùn)行成本降低3.1×10^7元。經(jīng)濟(jì)效益分析表明，該優(yōu)化方案具有良好的經(jīng)濟(jì)可行性，投資回報(bào)期為1.6年。環(huán)境效益分析表明，優(yōu)化方案實(shí)施后，火電廠主要污染物排放量顯著降低，對(duì)緩解溫室效應(yīng)、改善區(qū)域空氣質(zhì)量、降低酸雨發(fā)生概率具有積極意義。

2.建議

基于本研究的研究成果，提出以下建議：

2.1加強(qiáng)數(shù)據(jù)采集與智能化建設(shè)

數(shù)據(jù)是火電廠運(yùn)行優(yōu)化的重要基礎(chǔ)。建議火電廠加強(qiáng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的建設(shè)，完善數(shù)據(jù)采集點(diǎn)，提高數(shù)據(jù)采集頻率和精度，確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。同時(shí)，應(yīng)積極推進(jìn)智能化建設(shè)，利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)，構(gòu)建火電廠智能運(yùn)行平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、分析和應(yīng)用，為運(yùn)行優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支撐。

2.2深化多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化研究

本研究采用MILP+PSO的多目標(biāo)優(yōu)化框架取得了較好的效果，但仍有進(jìn)一步深化研究的空間。未來(lái)可以探索更先進(jìn)的優(yōu)化算法，如遺傳算法、模擬退火算法等，或者將多種優(yōu)化算法進(jìn)行混合使用，以提高優(yōu)化效率和精度。此外，可以考慮將更多目標(biāo)納入優(yōu)化框架，如機(jī)組壽命、設(shè)備磨損等，構(gòu)建更全面的火電廠運(yùn)行優(yōu)化模型。

2.3推廣應(yīng)用先進(jìn)環(huán)保技術(shù)

火電廠節(jié)能減排的關(guān)鍵在于推廣應(yīng)用先進(jìn)環(huán)保技術(shù)。建議火電廠積極引進(jìn)和應(yīng)用SCR脫硝、濕法脫硫、靜電除塵、濕式靜電除塵等先進(jìn)環(huán)保技術(shù)，提高污染物脫除效率。同時(shí)，應(yīng)加強(qiáng)對(duì)環(huán)保設(shè)施的運(yùn)行維護(hù)，確保其穩(wěn)定高效運(yùn)行。

2.4加強(qiáng)人員培訓(xùn)與意識(shí)提升

火電廠運(yùn)行優(yōu)化不僅需要先進(jìn)的技術(shù)和設(shè)備，還需要高素質(zhì)的人才隊(duì)伍。建議火電廠加強(qiáng)對(duì)運(yùn)行人員的培訓(xùn)，提高其專業(yè)技能和優(yōu)化意識(shí)。同時(shí)，應(yīng)加強(qiáng)對(duì)管理層的宣傳教育，提升其對(duì)節(jié)能減排重要性的認(rèn)識(shí)，形成全員參與節(jié)能減排的良好氛圍。

3.研究展望

3.1深入研究復(fù)雜非線性關(guān)系

本研究為簡(jiǎn)化計(jì)算，對(duì)部分因素進(jìn)行了線性化處理。未來(lái)可以進(jìn)一步深入研究各子系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)之間的復(fù)雜非線性關(guān)系，構(gòu)建更精確的數(shù)學(xué)模型。例如，可以考慮煤質(zhì)波動(dòng)對(duì)燃燒過(guò)程的影響，負(fù)荷快速變化對(duì)汽輪機(jī)調(diào)節(jié)的影響等，提高模型的預(yù)測(cè)精度和適用性。

3.2開發(fā)動(dòng)態(tài)優(yōu)化模型

火電廠實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中，煤質(zhì)、負(fù)荷、天氣等因素不斷變化，需要?jiǎng)討B(tài)調(diào)整運(yùn)行參數(shù)。未來(lái)可以開發(fā)動(dòng)態(tài)優(yōu)化模型，根據(jù)實(shí)時(shí)工況調(diào)整運(yùn)行參數(shù)，實(shí)現(xiàn)火電廠的動(dòng)態(tài)優(yōu)化運(yùn)行。例如，可以利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)，構(gòu)建火電廠動(dòng)態(tài)優(yōu)化決策模型，實(shí)現(xiàn)運(yùn)行參數(shù)的實(shí)時(shí)優(yōu)化。

3.3探索新技術(shù)應(yīng)用

隨著、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新技術(shù)的快速發(fā)展，為火電廠運(yùn)行優(yōu)化提供了新的機(jī)遇。未來(lái)可以探索將這些新技術(shù)應(yīng)用于火電廠運(yùn)行優(yōu)化，例如：

(1)利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)構(gòu)建火電廠智能控制模型，實(shí)現(xiàn)運(yùn)行參數(shù)的自主優(yōu)化；

(2)利用數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建火電廠虛擬模型，模擬實(shí)際運(yùn)行過(guò)程，驗(yàn)證優(yōu)化方案的有效性；

(3)利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)挖掘火電廠運(yùn)行數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律，為運(yùn)行優(yōu)化提供決策支持。

3.4開展更大規(guī)模的工業(yè)應(yīng)用驗(yàn)證

本研究主要基于某火電廠的仿真實(shí)驗(yàn)，未來(lái)可以開展更大規(guī)模的工業(yè)應(yīng)用驗(yàn)證，進(jìn)一步驗(yàn)證優(yōu)化方案的有效性和實(shí)用性。例如，可以選擇多個(gè)不同類型的火電廠進(jìn)行試點(diǎn)應(yīng)用，收集實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)，對(duì)優(yōu)化方案進(jìn)行改進(jìn)和完善，推動(dòng)優(yōu)化方案在火電行業(yè)的廣泛應(yīng)用。

3.5推動(dòng)火電行業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型

在“雙碳”目標(biāo)背景下，火電行業(yè)面臨著巨大的轉(zhuǎn)型壓力。未來(lái)應(yīng)積極推動(dòng)火電行業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型，一方面通過(guò)技術(shù)進(jìn)步提高火電廠的能源利用效率，降低污染物排放；另一方面，應(yīng)積極探索火電與新能源的耦合發(fā)展模式，構(gòu)建源網(wǎng)荷儲(chǔ)一體化系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)火電行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。本研究為火電廠運(yùn)行優(yōu)化與節(jié)能減排提供了理論參考和方法借鑒，也為火電行業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型貢獻(xiàn)了微薄之力。未來(lái)，我們將繼續(xù)深入研究，為火電行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展貢獻(xiàn)力量。

綜上所述，本研究通過(guò)構(gòu)建火電廠運(yùn)行優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，采用改進(jìn)PSO算法進(jìn)行多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化，取得了顯著的優(yōu)化效果，并具有良好的經(jīng)濟(jì)可行性和環(huán)境效益。未來(lái)，我們將繼續(xù)深入研究，探索新技術(shù)應(yīng)用，推動(dòng)火電行業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型，為實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)貢獻(xiàn)力量。

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八.致謝

本研究的順利完成，離不開眾多師長(zhǎng)、同學(xué)、朋友以及相關(guān)機(jī)構(gòu)的關(guān)心與支持。在此，我謹(jǐn)向他們致以最誠(chéng)摯的謝意。

首先，我要衷心感謝我的導(dǎo)師[導(dǎo)師姓名]教授。在本論文的研究過(guò)程中，[導(dǎo)師姓名]教授給予了我悉心的指導(dǎo)和無(wú)私的幫助。從課題的選擇、研究方案的制定，到實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析、論文的撰寫，[導(dǎo)師姓名]教授都傾注了大量心血，他的嚴(yán)謹(jǐn)治學(xué)態(tài)度、深厚的專業(yè)知識(shí)和敏銳的科研思維，使我受益匪淺。每當(dāng)我遇到困難時(shí)，[導(dǎo)師姓名]教授總能耐心地為我解答，并提出建設(shè)性的意見。他的教誨不僅讓我掌握了扎實(shí)的專業(yè)知識(shí)，更培養(yǎng)了我獨(dú)立思考、解決問題的能力。在此，謹(jǐn)向[導(dǎo)師姓名]教授致以最崇高的敬意和最衷心的感謝。

感謝[課題組老師姓名]老師、[課題組老師姓名]老師等在研究過(guò)程中給予我指導(dǎo)和幫助的老師們。他們?cè)趯I(yè)知識(shí)、實(shí)驗(yàn)技術(shù)等方面給予了我很多寶貴的建議，使我能夠順利開展研究工作。感謝實(shí)驗(yàn)室的各位師兄師姐，他們?cè)趯?shí)驗(yàn)設(shè)備操作、數(shù)據(jù)處理等方面給予了我很多幫助，使我能夠快速融入課題組，順利開展研究工作。

感謝[學(xué)院名稱]學(xué)院的各位老師，他們?yōu)槲姨峁┝肆己玫膶W(xué)習(xí)環(huán)境和科研平臺(tái)。感謝[學(xué)校名稱]大學(xué)，為我提供了良好的學(xué)習(xí)資源和學(xué)術(shù)氛圍。

感謝[合作企業(yè)名稱]的各位工程師，他們?cè)趯?shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)收集、設(shè)備操作等方面給予了我很多幫助，使我能夠獲得第一手的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

感謝我的家人，他們一直以來(lái)都給予我無(wú)私的愛和支持，是他們的鼓勵(lì)和陪伴使我能夠順利完成學(xué)業(yè)。

最后，感謝所有為本論文提供幫助的人，你們的關(guān)心和支持是我前進(jìn)的動(dòng)力。

由于本人水平有限，論文中難免存在不足之處，懇請(qǐng)各位老師和專家批評(píng)指正。

九.附錄

A.關(guān)鍵運(yùn)行參數(shù)優(yōu)化前后對(duì)比表

|參數(shù)名稱|基準(zhǔn)工況|優(yōu)化工況|變化率|

|------------------|----------------|----------------|--------|

|給煤量(t/h)|550|519.8|-5.2%|

|空氣系數(shù)|1.08|1.05|-2.3%|

|鍋爐出口溫度(°C)|580|582.5|+0.9%|

|汽輪機(jī)進(jìn)汽壓力(MPa)|16.7|16.5|-1.2%|

|汽輪機(jī)排汽壓力(kPa)|5.8|5.6|-3.4%|

|SCR入口NOx濃度(mg/m3)|500|435