鍋爐燃燒優化系統的應用探討＊

張 林,胡明捷

（浙江長興發電有限公司,浙江長興 313100）

鍋爐燃燒優化系統的應用探討＊

張 林,胡明捷

（浙江長興發電有限公司,浙江長興 313100）

基于長興發電有限公司的應用實踐,探討了鍋爐燃燒優化系統的設備概況、可行性分析、相關原理、應用特點和經濟效益,并指出了尚需完善的三大問題.

鍋爐;燃燒優化系統;應用

鍋爐燃燒優化系統是根據鍋爐負荷和煤種,實時優化配風、配煤,指導燃燒調整,實現鍋爐操作參數的閉環動態優化控制,以達到提高燃燒效率、降低發電煤耗和減少NOX氣體排放的目的,從而確保鍋爐經濟環保的運行.在當前電煤價格持續上漲和電廠環保問題日益凸顯的背景下,探討鍋爐燃燒優化系統的應用有著十分重要的現實意義.

1 設備概況及可行性分析

長興發電有限公司2號鍋爐采用北京B&W公司生產的B-1025/17.5-M型煤粉鍋爐,配正壓直吹式制粉系統,采用液壓變加載中速磨煤機,前后墻對沖燃燒方式.五臺磨煤機,共20只DRB-XCL型旋流燃燒器,分三層對稱布置在爐膛的前后墻.上層前后墻各2只燃燒器,對應為C磨煤機（正常作備用）;中層前后墻各4只燃燒器,分別對應D、E磨煤機;下層前后墻也是4只燃燒器,分別對應B、A磨煤機.鍋爐配兩臺液力偶合器調節的離心式一次風機和兩臺動葉調節的軸流式送風機,爐膛左右兩側還布置了12只二次風小風門參與配風細調節.分散控制系統DCS（Distract Control System）選用北京ABB公司的第四代產品Symphony控制系統.

鍋爐燃燒優化系統是在鍋爐大量熱力實驗的基礎上建立的燃燒特性模型,并基于該模型對鍋爐各操作量進行預測補償的系統.對于燃煤機組鍋爐,很難通過機理建模方式來獲得燃燒系統復雜的動態非線性模型,只能依賴大量的實驗數據和運行數據進行經驗建模.而人工神經網絡憑借良好的數據自學習能力和非線性建模能力,在鍋爐燃燒系統建模方面正好一顯身手.

清華大學開發的以國產燃燒優化系統軟件為平臺的電站鍋爐燃燒優化系統,即OCP3系統（Optimal Combustion of Power Plant Performance）,融合了神經網絡建模技術、對墻式對沖燃燒器和ABB公司DCS控制系統,具有很強的針對性,并在國內多個項目成功實施.長興發電有限公司引進該鍋爐燃燒優化系統,無論是技術儲備還是應用經驗都是可行的,而且前期投入較少,系統兼容性和安全性較好.

2 燃燒優化原理

2.1 燃燒優化的目標

鍋爐燃燒優化系統的基本原理是在機組安全運行的前提下,并在運行可控參數的優化空間范圍內,尋找出一組最佳的操作參數組合,使得運行優化目標最優.優化目標一般為：最佳效率、最低NOX氣體排放、最低運行成本.在長興發電有限公司2號鍋爐應用中,其具體優化目標為：鍋爐熱效率最高、煙氣中NOX氣體含量最低、機組運行成本最低.

2.2 燃燒優化的參數

通過分析鍋爐燃燒系統圖和燃燒控制薩馬圖,可以找出在線優化鍋爐燃燒并且能夠在DCS中通過優化補償來實現但不影響鍋爐安全運行和鍋爐負荷調節的參數.對于長興發電有限公司2號鍋爐而言,鍋爐燃燒優化的參數為：磨煤機一次風量、磨煤機一次風溫、給煤機煤量偏置、上中下三層二次風量和氧量修正;擾動參數包括：煤質、負荷及環境溫度,具體優化參數詳見表1.

表1 長興發電有限公司2號鍋爐具體優化參數

2.3 燃燒優化的實現

燃燒優化系統通過人工神經網絡模型計算得到當前工況下的最佳運行參數,以DCS相應運行參數設定值偏差補償的形式輸入DCS,在DCS中完成補償相加,使得該運行參數的實際設定值與最優運行參數相同.例如：燃燒優化控制系統計算出最佳的磨煤機一次風量設定值為55T/H,但是當前DCS中實際的風量設定值（DCS設定值和運行人員手動偏置之和）為54 T/H,則燃燒優化系統將輸給DCS一個補償值（值為1）.該補償值通過DCS內部的補償邏輯與運行人員手動偏置一起添加到DCS內部設定值上.DCS內部補償邏輯如圖1所示.

燃燒優化系統輸入DCS的優化補償值,首先要滿足自身的高低限和變化速率限制,而后需再次經過數據安全檢查,即對補償值進行越限限制及變化速率限制后,再輸到設定值的加法器.這樣可以保證燃燒優化系統不會對原系統的安全運行產生不良影響.

3 應用特點

（1）傳統的燃燒優化系統大都是在風、煤、粉的控制策略中采用（DCS設定值+優化偏置值）閉環方式,并以此完全取代通常的控制策略（DCS設定值+運行人員手動偏置值）.這給運行人員造成了較大心理負擔,使其無法發揮工作經驗,從而影響運行事故處理.這也導致燃燒優化系統長期被運行人員撤出運行,難以印證實效.而今長興發電有限公司使用的鍋爐燃燒優化系統,其應用特點是采用雙偏置控制策略（DCS設定值+運行人員手動偏置值+優化偏置值）,實現了運行人員經驗和燃燒優化系統的有效結合,使得燃燒系統運行更靈活、更有效.

（2）作為燃燒優化控制監控重要的一項,飛灰含碳量能否在線監測反饋對閉環燃燒優化控制系統的優劣會有很大影響.以前都是采用人工化驗輸入的辦法,滯后燃燒優化近8小時,嚴重影響閉環燃燒優化控制的效果.為此,長興發電有限公司與清華大學合作開發,經重新改造后的飛灰含碳量在線監測儀經過近半年的試運行,能夠滿足閉環燃燒優化的需要,實現了完全意義上的“閉環”燃燒控制.

（3）長興發電有限公司的鍋爐燃燒優化系統采用神經網絡建模,具有動態預測、離線仿真及自我學習的功能,并在與DCS系統通訊上采用上下限值,實現對進入DCS數據的嚴格驗證,確保了原有DCS控制系統的安全性.該系統由各分路優化系統組成,各分路可以單獨投運或撤出,優化回路總投撤和各分路投撤都不會對DCS系統正常運行產生影響.如果燃燒優化系統運行不正常,DCS系統會自動切除燃燒優化系統的各分路,從而保證了燃燒優化系統的靈活性與獨立性.系統投運邏輯如圖2所示,其中“OCP PERMISSIVE“是燃燒優化系統運行正常的信號,也是燃燒優化系統投運的前提條件之一,“DCS READY”表示DCS運行正常,是燃燒優化系統投運的前提條件.

4 經濟效益及待完善的問題

通過1年多的系統調試和試運行,2008年5月長興發電有限公司2號鍋爐燃燒優化系統結束了168小時閉環連續運行及性能考核試驗,順利投入正常運行.經初步測定,鍋爐熱效率平均提高了0.5%,NOX排放量減少了14.5%左右.此項優化系統正常投運后,按2號機組年利用小時數6 200小時,發電煤耗315克/千瓦時,標煤平均價格約700元/噸,氮氧化物排放總量4 030噸,排污費0.6元/千克當量計算,標煤消耗量可減少3 100噸,折合人民幣217余萬元;氮氧化物排放總量減少380噸,折合人民幣22余萬元.每年產生的經濟效益約為239萬元,經濟效益和社會效益都非常好.但仍有一些問題亟需完善：

（1）鍋爐燃燒優化系統投運后,機組在AGC（Auto Generation Control）負控指令下快速加減負荷時,由于鍋爐燃燒優化系統更多地是考慮燃燒優化調整,容易導致風煤比失調,引起鍋爐超溫.配套的鍋爐減溫水優化系統因減溫水調節閥流量特性與燃燒優化系統的擬合存在問題而無法發揮主動調節作用,導致運行人員操作很被動,汽溫波動比較大,鍋爐超溫現象時有發生.

（2）燃燒優化系統投運后,系統會按照優化理論計算的結果自行分配各磨煤機的煤量,由于個別磨煤機出力較差,容易導致磨煤機堵煤.機組在高負荷運行時,如果磨煤機一次風量是正偏的,會引起磨煤機熱風門開度很大,對磨煤機安全運行產生影響.

（3）當機組負荷變化時,二次風小風門會跟蹤鍋爐風煤比進行自動調整,需要手動調節送風壓力來始終保持二次小風門在90%～100%之間（減少節流損失）.當負荷較低時（180MW～200MW之間）,調低送風壓力（低于0.3KPa）會對送風機長期安全運行帶來影響.此外,因氧量自動難以投入,導致二次風控制不能完全自動,需要操作員及時手動設定送風機出口壓力.為充分發揮燃燒優化系統的自動調節效用,還需對氧量自動和送風自動的控制策略進行完善.

TK16

A

1009-1734（2010）S0-0036-03

2010-05-10

張林,助理工程師,從事火電廠運行研究.