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基于EKF技术的CFB锅炉残碳量估计
  • ISSN号：1001-2060
  • 期刊名称：《热能动力工程》
  • 时间：0
  • 分类：TK223[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
  • 作者机构：[1]华北电力大学工业过程测控新技术与系统北京市重点实验室,新能源电力系统国家重点实验室,北京102206, [2]四川白马循环流化床示范电站有限责任公司,四川内江641000
  • 相关基金：中央高校基本科研业务费专项资金资助（13MS15）;国家科技支撑计划基金资助项目（2011BAA04803）;国家自然科学基金资助项目（51036002）;国家重点基础研究发展计划（973计划）基金资助项目;（2012CB215203）;四川省重大科技成果转化项目资助（11CGZH0025）
作者： 高明明[1], 刘吉臻[1], 牛玉广[1], 吴玉平[2]
关键词： 循环流化床锅炉, 广义卡尔曼滤波, 残碳量, 机理模型, 热量
中文摘要：

针对循环流化床锅炉残碳量无法直接测量的问题，提出了利用容易测量的风量和煤量信息，间接测量残碳量的方法。首先通过机理分析，建立残碳量动态机理模型，能够实时反映炉膛内的燃烧状况，然后基于广义卡尔曼滤波（EKF）理论建立了信息融合算法，通过给煤量、总风量等信息准确估算出炉膛内的残碳量。最后通过对某电厂300MW机组进行实验论证，根据残碳量计算的热量、床温、氧量和实际值对比验证，负荷在95％－65％的范围内变化时，误差不超过2％，证明循环流化床锅炉中残碳量可以通过广义卡尔曼滤波信息融合方法准确预测。

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期刊信息
  • 《热能动力工程》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国船舶重工集团公司
  • 主办单位:中国船舶重工集团公司第七0三研究所
  • 主编：邹积国
  • 地址：哈尔滨香坊区旭升街4-13号明光翡翠湾6号楼3号门市
  • 邮编：150036
  • 邮箱：rndlgch703@163.com
  • 电话：0451-55654932 55637728
  • 国际标准刊号：ISSN：1001-2060
  • 国内统一刊号：ISSN：23-1176/TK
  • 邮发代号:14-158
  • 获奖情况:
  • 中国动力工程类核心期刊,1997年第二届全国优秀科技期刊,录入美国Ei数据库,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:10344