關于熱力計算的鍋爐優(yōu)化配煤研究

王馳

（貴州大學，貴州 貴陽 563100）

由于我國煤炭資源分布不均衡，各地煤炭的煤質(zhì)差異大，一些使用混雜煤種的火力發(fā)電廠，其鍋爐經(jīng)常會出現(xiàn)燃燒不穩(wěn)定、爐膛結(jié)渣、氮氧化物排放超標等問題，除了影響鍋爐運行效率外，也會縮短其使用壽命、造成環(huán)境污染。在各類鍋爐運行的改良方案中，動力配煤是一種實用效果好、操作難度低的方案，因此成為各火電廠優(yōu)化配煤的首選方法。為了達到預期的優(yōu)化效果，在動力配煤中需要結(jié)合鍋爐實際情況，做好熱力計算，在計算結(jié)果達標之后，再編制優(yōu)化配煤的詳細設計方案，以較低的成本投入，高標準完成鍋爐的配煤優(yōu)化改造。

1 鍋爐熱力計算實例

1.1 鍋爐概況

某火力發(fā)電廠2#機組為600MW 燃煤超超臨界機組，鍋爐為變壓運行螺旋管圈直流爐，燃燒方式為單爐膛燃燒，使用一次中間再熱，配備有干式風冷機械除渣系統(tǒng)。在鍋爐尾部連接2 臺回轉(zhuǎn)式空氣預熱器。該鍋爐各項參數(shù)的最大出力工況（BMCR）和額定負荷（BRL）如表1 所示。

表1 鍋爐基本參數(shù)

1.2 鍋爐汽水系統(tǒng)

該鍋爐的汽水系統(tǒng)包括省煤器、過熱蒸汽模塊、再熱蒸汽模塊等。鋼管式省煤器位于鍋爐尾部煙道處，將排煙余熱收集起來之后，對鍋爐給水進行預加熱。經(jīng)過加入后的給水，在經(jīng)過爐膛受熱面時，能夠大幅度降低吸熱量，從而降低了燃煤熱量損耗，達到了省煤效果。給水通過垂直爐膛的加熱后，一部分在高溫作用下轉(zhuǎn)化為水蒸汽。通過汽水分離器后，將水蒸汽和水分離開來。水流進后爐頂管后，進入到環(huán)行后煙井包覆管，并且在一級減溫水的作用下，將溫度降低。之后流入低溫過熱器、后屏過熱器、高溫再熱器等一系列設備。最后從末級過熱器流出，并經(jīng)過高/低壓缸的處理后，排出鍋爐。鍋爐汽水系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)組成和運行流程如圖1 所示。

圖1 鍋爐汽水系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成

1.3 鍋爐熱力計算模型測試

鍋爐的熱力計算要借助于專門的數(shù)學模型來完成。而要想保障熱力計算模型輸出結(jié)果的精確性，需要進行模型校正。具體方法是將鍋爐使用時的一些基本參數(shù)，如燃料特性、鍋爐負荷等，輸入到對應的鍋爐熱力計算軟件中。計算機完成數(shù)據(jù)處理后，可以得到排煙溫度、鍋爐效率等數(shù)值。技術人員還能夠從軟件主界面左側(cè)的選項欄中，分別選擇“爐膛”、“屏式過熱器”、“低溫再熱器”等設備，查看詳細的計算結(jié)果。將所得的熱力計算結(jié)果，與該鍋爐產(chǎn)品說明書上的設計值進行對比，觀察兩組數(shù)值的差距，如表1所示。

結(jié)合表2 可以發(fā)現(xiàn)。在鍋爐BMCR 工況下，像過熱蒸汽出口溫度、鍋爐計算小了、燃料消耗量等指標，其計算值與設計值的誤差較小，在允許的誤差范圍以內(nèi)。說明該熱力計算模型對火電廠鍋爐具有較為理想的適用性，可以作為優(yōu)化配煤的依據(jù)。

表2 鍋爐設計值與計算值的對比表

1.4 受熱面灰污系數(shù)修正模型

現(xiàn)階段一些新型鍋爐基本上都配備了自動吹灰裝置，因此鍋爐受熱面被灰塵污染的問題得到了較好的解決。但是隨著鍋爐投入使用年限的增加，吹灰系統(tǒng)的性能也會逐步降低，吹灰不足的情況變得更加明顯。因此，在鍋爐優(yōu)化配煤的設計中，也要重點關注受熱面灰污能力的提升。其中，灰污系數(shù)（ζ ）是決定受熱面吹灰能力的一個重要指標，通過構(gòu)建數(shù)學修正模型的方式，可以較為精確地計算出鍋爐受熱面吹灰系統(tǒng)修正后的灰污系數(shù)。結(jié)合鍋爐運行實際，選擇幾個影響較為顯著的因素作為模型的輸入變量，如過量空氣系數(shù)、鍋爐工質(zhì)流量等，具體如圖2 所示。

圖2 受熱面灰污系數(shù)修正模型建模原理

2 基于鍋爐熱力計算的優(yōu)化配煤

2.1 基于鍋爐熱力計算的動力配煤模型

動力配煤是根據(jù)煤質(zhì)特性將兩種以上的煤炭，按照一定比例進行混合，使其發(fā)熱量、經(jīng)濟性、耗損量等達到最佳的一種方法。在構(gòu)建動力配煤模型時，鍋爐本身的工況參數(shù)是一個重要影響因素，基于鍋爐熱力計算的動力配煤模型構(gòu)建方法如下。

2.1.1 動力配煤的優(yōu)化目標

火力發(fā)電廠在優(yōu)化配煤時，在保證發(fā)電質(zhì)量的前提下，追求成本最低化是最終目標。而發(fā)電成本又受到多種因素的影響，總結(jié)來說主要涵蓋了四個方面，即燃煤成本、輔機耗電成本、排放成本以及設備磨損成本，發(fā)電成本的具體組成如圖3 所示。

在圖3 中，燃煤成本中的耗煤量，是可以通過優(yōu)化配煤進一步降低的。因此，動力配煤的優(yōu)化目標，就在于降低鍋爐運行中的耗煤量，達到控制成本的效果。

圖3 發(fā)電成本的主要構(gòu)成

2.1.2 動力配煤的約束條件

在實際生產(chǎn)中，鍋爐優(yōu)化配煤可以將兩種及以上的單煤進行混合。本文只探究兩種單煤混合的情況。假設某火電廠所用煤種為n，則Pi代表第i 種單煤，Pj代表第j 種單煤，則i 和j 兩種煤的優(yōu)化配煤模型為：

式（1）中，C 為燃煤成本，MinC 即最佳燃煤成本，Ci和Cj是兩種煤的單價，B 為入爐煤量。該優(yōu)化配煤模型的約束條件如下：

2.2 基于遺傳算法的優(yōu)化配煤算法

2.2.1 個體編碼方式

選擇不同的編碼方式，對遺傳進化運算的效率和結(jié)果也會產(chǎn)生不同的影響。為防止動力配煤的最優(yōu)解中出現(xiàn)不符合實際的非整數(shù)，本文選擇了二進制編碼的方式進行個體編碼。為每一種優(yōu)化配煤方案設立一個集合，該集合內(nèi)有包括若干子集，每個子集中記錄了摻混煤種的編號、比例等具體信息。用0-5表示6 種煤種編號，用不加百分號的數(shù)值表示第一種摻混煤的混合比例，這一串數(shù)值組成的集合，經(jīng)過解碼后就是一種配煤方案。例如，某個集合中包含了以下數(shù)字串：

將數(shù)字串解碼后，其表示的配煤方案為：選擇煤庫中第5 種（101）和第6 種（110）單煤，按照前者30%（0011110）、后者70%的比例混合。

2.2.2 初始群體的產(chǎn)生

理論上來說，某個種群中個體數(shù)目越多，則個體的多樣化程度越明顯，基于遺傳算法得出的最優(yōu)解其參考價值越高。因此，在設置初始群體時，傾向于將種群規(guī)模變大，以突顯個體的多樣性。但是在實際中，隨著種群規(guī)模的變大，尋找最優(yōu)解的計算量也會相應的上升。因此，還必須對種群的規(guī)模進行適度控制。本文將初始群體中個體數(shù)量n 限定了20-200 之間。

2.2.3 種群的熱力計算

在確定種群后，能夠得到相應的混煤煤質(zhì)，然后結(jié)合每一種煤質(zhì)的特性，以及混合比例等進行熱力計算。計算機上的熱力計算軟件會將計算結(jié)果呈現(xiàn)在顯示屏上，包括過熱汽溫、再熱汽溫、引風量、磨煤量等。

2.2.4 適應度函數(shù)計算

適應度的作用是評價配煤方案是否滿足約束條件的關鍵指標。個體適應度越高，則說明該配煤方案越優(yōu)秀，反之則代表該方案較差。在適應度函數(shù)計算時，需要將每一個個體均帶入函數(shù)式中進行判斷。函數(shù)式如下：

2.3 動力配煤計算實例

使用上文介紹的基于遺傳算法的動力配煤模型，可以得到4 個函數(shù)表達式，分別為初始種群函數(shù)evpop（）、選擇個體函數(shù)pickchroms（）、交叉操作函數(shù)crossover（）、變異操作函數(shù)mutation（）。其中，交叉概率為0.73，變異概率為0.01，最大遺傳代數(shù)為286，最大迭代代數(shù)為35。經(jīng)過動力配煤模型的處理后，可以得到該模型的約束條件，具體如下：

過熱汽溫：（590-5）℃＜tsh＜（590+5）℃

再熱汽溫：（582-5）℃＜trh＜（582-5）℃

水分：1.64≤Mad≤1.88

灰分：24.47≤Mad≤32.71

揮發(fā)分：22.68≤Mad≤29.05

發(fā)熱量：19.47≤Mad≤25.18

硫分：Sad≤1.5%

以上述約束條件作為抽選要求，從表3 提供的煤庫中選出符合要求的最佳配煤方案。

表3 不同煤種的煤質(zhì)參數(shù)和價格

運用遺傳算法的自動尋優(yōu)功能，所得最佳配煤方案為M1與M4 兩種煤摻和，比例為27%和73%，總耗煤量為260.1t/h。其中，M1 用煤量為70.22t/h，M4 用煤量為189.88t/h，燃煤總成本為230725.15 元/h。

3 結(jié)論

優(yōu)化配煤是火電廠鍋爐改造的內(nèi)容之一，通過構(gòu)建鍋爐的熱力計算模型和動力配煤模型，以鍋爐基本參數(shù)作為依據(jù)，明確優(yōu)化目標和設置約束條件，運用遺傳算法選出最佳的配煤方案，在保證發(fā)電質(zhì)量的前提下，幫助火力發(fā)電廠最大程度上降低發(fā)電成本，有助于實現(xiàn)鍋爐運行效益的最大化。