大型火電鍋爐對流受熱面灰污監測試驗研究

張洋洋， 潘 玄

(華電電力科學研究院， 杭州 310030)

大型火電鍋爐對流受熱面灰污監測試驗研究

張洋洋， 潘 玄

(華電電力科學研究院， 杭州 310030)

利用電廠DCS系統中已有的測點數據以及在爐上新添加的少量工質側和煙氣側測點數據，以鍋爐整體及局部、能量和質量平衡原理為基礎，對各主要對流受熱面的熱損失和熱效率進行計算。分析管壁蓄熱量在鍋爐變負荷過程中對熱量平衡的影響，在灰污因子計算中考慮金屬管壁蓄熱量，提出鍋爐變負荷灰污因子計算模型；分析負荷變化對灰污因子計算的影響，結合原有的穩態灰污因子計算模型，建立動靜態結合的鍋爐受熱面灰污監測模型；開發灰污監測軟件在塔山電廠600 MW火電機組鍋爐上指導吹灰。

鍋爐； 對流受熱面； 灰污監測； 灰污因子； 變負荷

鍋爐受熱面積灰是燃煤電站鍋爐較為常見的現象。一般來說，大多數電廠會根據鍋爐設計說明書的要求或者運行經驗來安排吹灰方案。這樣的吹灰模式，人為因素較大，容易造成鍋爐積灰嚴重的受熱面得不到有效吹灰，或使積灰輕微的受熱面頻繁吹灰。不僅使吹灰的總體經濟性低下，而且過于頻繁地吹灰會對受熱面造成損壞，并縮短吹灰裝置本身的使用壽命[1]。

國內外對鍋爐吹灰優化已進行了較多的研究，例如英國BMS International Ltd公司的Intelligent Soot Blower Control Systems for Efficient Power Generation系統[2]，東南大學的基于人工神經網絡鍋爐對流受熱面灰污監測軟件[3]。但是目前的研究模型僅限于機組負荷較為穩定的分析，并給出較為理想的吹灰指導，當鍋爐負荷處于變化過程時，吹灰軟件不能給出合理的吹灰指導。筆者考慮負荷變化時受熱面金屬管壁蓄熱量對灰污因子計算的影響，提出了變負荷灰污因子計算模型，得出較為合理的結果。以塔山電廠600 MW機組為研究對象，開發的吹灰軟件可以在負荷發生變化時提供較好的吹灰指導。

1 機組概況

該電廠2臺600 MW火電機組鍋爐為亞臨界參數、控制循環、四角切圓燃燒方式、一次中間再熱、單爐膛平衡通風、固態排渣的П形汽包爐。鍋爐過熱蒸汽溫度采用二級噴水調節，再熱蒸汽溫度采用擺動燃燒器調節。燃用大同煤礦集團塔山礦井生產的石炭二選系煙煤。爐膛上部布置墻式輻射再熱器和大節距的過熱器分隔屏，以增加再熱器和過熱器的輻射特性。各級過熱器和再熱器采用較大的橫向節距，防止在受熱面上結渣、結灰。每臺鍋爐裝有2臺三分倉式回轉式空氣預熱器。空氣預熱器主軸垂直布置，煙氣和空氣以逆流方式換熱。在爐膛、各級對流受熱面和回轉式空氣預熱器處均裝設不同型式的吹灰器。吹灰器的運行采用程序控制，所有的墻式吹灰器和伸縮式吹灰器根據燃煤和受熱面結灰情況每2～4 h全部運行一遍。鍋爐受熱面示意圖見圖1。

1—分隔屏過熱器；2—后屏過熱器；3—屏式再熱器；4—末級再熱器；5—末級過熱器；6—立式低溫過熱器；7—水平低溫過熱器；

8—省煤器。

圖1 鍋爐受熱面示意圖

2 建模與試驗

2.1 穩定負荷工況下灰污監測模型

在鍋爐負荷較為穩定的情況下，對流受熱面灰污監測模型采用灰污因子來表征受熱面的污染狀態。

根據受熱面的熱量平衡關系，在已知部分煙氣、工質側參數的條件下，從省煤器出口開始，沿逆煙氣流程方向，依次計算出各個受熱面的進、出口煙氣溫度，再根據傳熱方程，計算出實際傳熱系數。

煙氣側放熱量Qyq：

(1)

工質側吸熱量Qgz：

Qgz=D(h″-h′)/Bj

(2)

傳熱方程：

(3)

通過式(3)可求得實際傳熱系數Ksj，再通過理想傳熱系數Klx，求得灰污因子C為：

(4)

實踐證明：這種方法能實現300 MW、600 MW與1 000 MW燃煤電站鍋爐在穩定運行工況下的灰污在線監測及優化吹灰，并取得較為理想的吹灰指導功能[4-6]；但是在負荷發生變化時，不能給出理想的吹灰優化結果。

2.2 變負荷工況下受熱面熱平衡分析

當鍋爐負荷發生變化時，燃料消耗量會發生變化，各個受熱面的吸熱量、煙溫、工質溫度等參數都與穩定工況下的情況不同。由于煙溫是燃料燃燒直接產生，因此可以很快與負荷變化相適應；而工質溫度由于管壁蓄熱的影響，不能很快發生變化。如果仍采用Qyq≈Qgz，則計算所得各個受熱面的煙溫就會偏離實際值。因此，當負荷升高時，管壁蓄熱量增加，使一部分煙氣放熱量并沒有馬上進入工質側，此時的熱平衡關系應該是：煙氣側的放熱量=工質吸熱量+管壁金屬蓄熱量。當負荷降低時，管壁蓄熱量減少，使一部分蓄熱量進入到工質側，此時的熱平衡關系應該是：煙氣側的放熱量=工質吸熱量-管壁金屬蓄熱量。由此可見，當負荷升高時，Qyq>Qgz；當負荷降低時，Qyq

2.3 變負荷工況下灰污監測模型

對于某個對流受熱面，煙氣放熱量為Qyq，工質吸熱量為Qgz，則

鍋爐負荷升高時：

Qyq=Qgz+Qgb

(5)

鍋爐負荷降低時：

Qyq=Qgz-Qgb

(6)

管壁蓄熱量Qgb為：

(7)

式中：cj為金屬管壁比熱容；mj為單位長度金屬質量；θj為金屬管壁溫度；τ為時間。

通過式(5)、式(6)、式(7)計算得到各個受熱面的進出口煙溫；再通過穩定負荷工況下灰污因子計算方法，得到變負荷工況下灰污因子。由此可見，在變負荷工況下，若仍采用穩定負荷灰污因子模型來計算受熱面的灰污情況，由于煙氣放熱量并不等于工質側吸熱量，會使煙氣溫度的計算值出現偏差，造成灰污因子計算出現偏差，不能很好地反映實際情況。

2.4 試驗方法

以塔山電廠600 MW火電機組鍋爐為試驗對象，計算前對對流受熱面進行24 h積灰。采用穩態灰污監測方法和動態灰污監測方法，分別進行穩定負荷工況下灰污因子計算和變負荷工況下灰污因子計算。

3 結果與分析

3.1 穩定負荷工況下試驗結果與分析

圖2和圖3為穩定負荷下末級再熱器灰污因子變化曲線。由于負荷穩定，因此煙氣側的放熱量等于工質側吸熱量，采用穩定負荷工況灰污監測模型，計算得到的灰污因子變化穩定，反映了實際情況。

圖2 機組負荷隨時間變化的曲線1

圖3 末級再熱器灰污因子1

圖4和圖5為負荷變化時末級再熱器灰污因子的變化。

圖4 機組負荷隨時間變化的曲線2

圖5 末級再熱器灰污因子2

當負荷發生變化，仍采用穩定負荷工況灰污監測模型，計算得到的灰污因子變化較大。這是因為在負荷變化時，由于管壁蓄熱量發生變化，造成工質側吸熱量變化延遲，使煙氣側放熱量不等于工質側吸熱量，因此得到的計算結果偏離實際情況較大。

3.2 變負荷工況下試驗結果與分析

圖6為負荷由較為穩定值逐漸升高，相應的末級再熱器灰污因子的變化見圖7。從圖7可以看到：對于未考慮管壁蓄熱，采用穩定負荷計算模型，末級再熱器的灰污因子在負荷穩定時波動較為平穩，在負荷升高時有明顯的下降趨勢；對于考慮管壁蓄熱，采用變負荷計算模型，末級再熱器的灰污因子受負荷影響減小，且波動變得更為穩定。這是由于負荷升高時，管壁蓄熱量增加，工質側吸熱量小于煙氣側放熱量；同時煙氣流速增加，煙氣側對流放熱系數增加，煙溫增加使對流過熱器的傳熱溫差增大。通過考慮管壁蓄熱量，減小負荷變化對灰污因子結果的影響。

圖6 機組負荷隨時間變化的曲線3

圖7 末級再熱器灰污因子3

圖8為負荷由較為穩定值逐漸降低，相應的末級再熱器灰污因子的變化見圖9。從圖9可以看到：對于未考慮管壁蓄熱，采用穩定負荷計算模型，末級再熱器的灰污因子在負荷穩定時波動較為平穩，在負荷下降時有明顯的上升趨勢；對于考慮管壁蓄熱，采用變負荷計算模型，末級再熱器的灰污因子受負荷影響減小，且波動變得更為穩定。這是由于負荷下降時，管壁蓄熱量減少，工質側吸熱量大于煙氣側放熱量；同時煙氣流速降低，煙氣側對流放熱系數減小，煙溫下降使對流過熱器的傳熱溫差減小。通過考慮管壁蓄熱量，減小負荷變化對灰污因子結果的影響。

圖8 機組負荷隨時間變化的曲線4

圖9 末級再熱器灰污因子4

4 結語

筆者建立了以熱平衡為基礎的大型火電鍋爐對流受熱面灰污實時監測模型，以塔山電廠600 MW火電機組鍋爐為試驗對象，通過現場DCS中已有的測點數據以及在爐上新添加的少量工質側和煙氣側測點數據，計算末級再熱器灰污因子。將穩定負荷工況下灰污監測模型和變負荷工況下灰污監測模型的計算結果進行比較，得出以下結論：采用變負荷工況下灰污監測模型，即考慮管壁蓄熱量，得到的灰污監測結果更為合理，符合實際情況，可以為電廠運行人員提供更為準確的吹灰指導。

[1] CHEN X. Boiler steam temperature control enhancement[C]//ISA EXPO/2000 Technical Conference. New Orleans, USA: ISA, 2000: 15-24.

[2] DAVIDSON I. An intelligent approach to boiler sootblowing[J]. Modern Power Systems, 2003, 23(1): 127-135.

[3] 吳觀輝, 向文國. 基于神經網絡的鍋爐對流受熱面灰污監測研究[J]. 鍋爐技術, 2005, 36(2):18-21, 32.

[4] 王新, 馬波, 向文國. 600 MW機組鍋爐對流受熱面灰污在線監測研究[J]. 江蘇電機工程, 2007, 26(5): 63-65.

[5] 李志勇, 付玉先, 李樹. 300 MW鍋爐對流受熱面灰污計算及其應用[J]. 能源與節能, 2012(10): 116-118, 126.

[6] 周保中, 向文國, 孫小燕, 等. 1 GW超超臨界機組鍋爐受熱面污染監測[J]. 上海電力, 2010(2):118-121.

Experimental Study of Ash Fouling Status on Convective Heating Surfaces of Large Thermal Power Boilers

Zhang Yangyang, Pan Xuan

(Huadian Electric Power Research Institute, Hangzhou 310030, China)

Based on the off-line data and additional data of working fluids and flue gas collected by DCS of a power plant, heat loss and thermal efficiency of main convective heating surfaces were calculated on the basis of energy and mass balance principle for the whole and partial boiler. A calculation model was derived for the fouling rate of boiler considering the influence of tube wall heat accumulation on the thermal balance and fouling rate calculation under variable load conditions. A combined dynamic-static model of ash fouling monitoring was established based on already existing static model and considering the influence of load variation on the fouling rate calculation. Relevant software for ash fouling measurement and detection was developed and applied to guide soot blowing in a 600 MW thermal power boiler in Tashan Power Plant.

boiler; convective heating surface; fouling monitoring; fouling rate; variable load

2016-04-07

張洋洋(1987—)，男，工程師，主要從事大型火電鍋爐節能優化工作。

E-mail: yangyang-zhang@chder.com

TK224.91

A

1671-086X(2017)01-0014-04