基于克里格模型的鍋爐優化燃燒技術在指導鍋爐摻配燒中的應用

張林仙，吳鴻霞，鄧彬偉

（湖北理工學院電氣與電子信息工程學院，湖北 黃石435003）

劉寶平，何春生

（湖北西塞山發電股份有限公司，湖北 黃石435002）

鍋爐燃燒優化技術是電力系統信息化進程的一個必然步驟，針對目前燃煤機組在煤炭采購不穩定，鍋爐燃燒經常偏離設計煤種情況下所采取的基于克里格模型燃燒控制技術，通過采用遺傳算法尋優以調整鍋爐燃燒的風粉配比等控制參數，實現鍋爐燃燒工況動態最優，它克服了傳統試驗法指導燃燒優化調整的缺點。在市場煤、計劃電的大環境下，非坑口電廠往往無法獲得機組燃用的設計煤種，對采購煤種進行摻配后獲得近似設計煤種情況下的最優燃燒效果，是當前有巨大經濟效益的一項工作［1］，通過電廠運行試驗證明該優化運行技術在指導鍋爐摻配燒中具有較為的應用前景。

1 基于克里格模型的鍋爐優化燃燒技術原理

圖1 鍋爐燃燒性能克里格模型

由于電站鍋爐燃燒的復雜性，鍋爐NOx排放、飛灰含碳量等受多種因素的影響，且表現出明顯的非線性特性。克里格模型具有將有限的采樣點擴展到整個空間的能力和良好的泛化能力，對復雜問題具有自適應和自學習能力，在非線性系統辨識方面得到了廣泛的應用［2－3］。因此，根據穩態試驗數據，采用克里格模型方法建立鍋爐效率的預測模型，尋找入爐煤質的發熱量與鍋爐效率之間的最優關系，可對鍋爐摻配燒進行科學指導。

鍋爐熱效率主要受2個變量影響，即飛灰含碳量和排煙溫度，這2個變量受鍋爐的操作參數如一次風、二次風、環境溫度和煙氣含氧量等影響。由NOx排放機理可知，鍋爐NOx排放與爐膛溫度有直接關系，爐膛溫度直接受操作量影響。根據上述機理，采用克里格模型基于試驗數據建立排煙溫度、爐膛溫度、飛灰含碳量、NOx排放量這4個量的擬合計算函數［4－5］，分別用f1、f2、f3、f4表示，則可以建立鍋爐燃燒克里格混合模型，如圖1所示。其中，A為預測排煙溫度的克里格模型；B為預測爐膛溫度的克里格模型；C為預測飛灰含碳的克里格模型；D為預測NOx排放的克里格模型。

2 應用實例

武漢鍋爐股份有限公司生產的亞臨界中間一次再熱自然循環汽包鍋爐（鍋爐型號為WGZ1004／18.34－1），采用單爐膛、Π型露天布置、固態排渣、全鋼架結構、平衡通風，四角切向燃燒方式，鋼球磨、中儲式制粉系統。過熱器系統由頂棚管、包墻管、屏過（分割屏和后屏）、低溫過熱器和高溫過熱器組成，過熱汽溫采用兩級給水噴水減溫調節。再熱器系統由低溫再熱器和高溫再熱器組成，再熱汽溫主要采用煙氣擋板調節，此外在再熱蒸汽進口管道上裝有2只事故噴水減溫器，作為事故緊急噴水用，以保護再熱器，微量噴水接在低溫再熱器出口和高溫再熱器進口間管道上，控制進入高溫再熱器兩側的蒸汽溫度偏差。省煤器布置在尾部豎井煙道，爐后布置2臺三分倉容克式回轉空氣預熱器。爐底密封采用水封結構。鍋爐不同負荷下主要設計參數見表1。

表1 鍋爐不同負荷下主要設計參數表

鍋爐設計煤種為陜西、河南混合貧煤，校核煤種A為河南密縣貧煤，校核煤種B為河南混合貧廋煤，其煤質分析見表2。

表2 鍋爐設計燃用煤種煤質

1）數據來源及計算說明 數據統計計算時間為2012年3月～6月，數據全部來源于電廠優化控制系統和電廠正平衡計算結果。平均負荷、主汽流量、主汽壓、再熱汽壓、主汽溫、再熱汽溫、過熱一級減溫水總流量、過熱二級減溫水總流量、再熱器噴水總流量、排煙溫度、煙氣含氧量、飛灰含碳量等均來自優化控制系統的現場數據；入爐煤各成分含量及低位發熱量來自每日煤量統計表；原煤耗量、標準煤耗量、發電標煤耗、供電標煤耗均來自運行日報；入爐煤的特性參數取一天的混合化驗結果。

2）結果分析 計算結果根據發熱量整理分成8段，在統計過程中發現，對于某些段，在其他參數都相似的條件下，原煤耗量、發電標煤耗的數據嚴重偏離正常煤耗數據，刪除這些些異常數據后重新整理修正的結果計算如表3所示。

在這4個月間，最大鍋爐平均效率和最小鍋爐平均效率分別出現3月1日（鍋爐效率為92.93%）和6月22日（鍋爐效率為90.48%）。3月1日效率高的原因主要是因為排煙溫度偏低，平均為100.24℃，于設計的123.9℃相差有20多度，導致排煙損失下降，但是有可能導致尾部受熱面的低溫腐蝕。從這兩天的煤質參數看，3月1日的干燥基灰分為29.76%，6月22日為36.86%，6月22日的干燥基灰分比3月1日的干燥基灰分要多7%，從而導致了機械不完全燃燒損失的增加（3月1日為1.14%，6月22日為2.34%）。從低位發熱量看，最大效率對應低位發熱量為5239.26kcal／kg，而最小效率對應的低位發熱量為4558.37kcal／kg，可見，低位發熱量高效率高，反之亦然。

為了更加形象的展現統計數據和計算結果間的相互關系，將表3中主要參數間的關系繪制成圖（見圖2和圖3），并加以分析。

表3 不同低位發熱量區間經濟性比較（修正后）

圖2 鍋爐平均效率與平均低位發熱量的關系

圖3 平均原煤耗量與平均低位發熱量的關系

從圖2可以看到，鍋爐的平均效率大致隨著低位發熱量的增加而增加。從圖3可以看到，優化控制系統提供的數據和電廠運行正平衡計算的結果趨勢大致相同，低位發熱量在4900、5100kcal／kg左右都有一個極小值，但是優化控制系統顯示的結果沒有正平衡統計數據波動明顯，主要原因是電廠正平衡統計數據在生產過程中有其他人為因素的影響，而優化控制系統排除了此類干擾因素。

3 結 論

（1）鍋爐優化控制系統與正平衡計算結果統計分析說明，入爐煤的低位發熱量在4900～5100kcal／kg，鍋爐煤耗最低。

（2）多煤種混合燃燒的電廠因煤質的差異導致供電煤耗差別較大，應用鍋爐優化控制系統，通過歸納總結燃燒效率的熱值區間，從而為多煤種摻燒提供理論指導，對于提高鍋爐燃燒效率，降低能源消耗及減少氮氧化物的排放等都具有重要的現實意義。

［1］時元田，亓磊，孫建軍 .提高鍋爐效率的適應性改造［J］.中國設備工程，2006（1）：31.

［2］Chiles J P，Delfiner P.Geostatistics：Modeling Spatial Uncertainty［M］.New Yor k：Wiley，1999.

［3］Ripley B D.Spatial statistics［M］.New Yor k：Wiley，1981.

［4］周昊，朱洪波，岑可法 .基于人工神經網絡和遺傳算法的火電廠鍋爐實時燃燒優化系統［J］.動力工程，2003（5）：2665－2669.

［5］Boot h R C，Roland J W.Neural net work－based combustion optimization reduces NOxemissions while improving performance［A］.Illinois Inst of Technology［C］.Chicago：IL，1998：667－672.