發電廠運行優化技術探討

黃文興

（國電泉州熱電有限公司，福建 泉州 362801）

1 發電廠配置優化

1.1 廠房布置優化

近年來，很多業內人士開始關注對于發電廠廠房布置的優化，為了對發電廠廠房的占地面積進行一定程度的節約，在結合本廠實際情況的基礎之上，綜合考慮占地面積、設備運行情況以及經濟效益等因素，設計出了具有針對性的發電廠主廠房的布置方案——“三列式”布置，這種布置方式主要是以汽機房、除氧間、鍋爐以及煤倉間為爐側布置。三列式布置方式相比于傳統的四列式布置，在管道管材的節約方面能夠發揮出更大的優勢，且建筑面積也得到了一定程度上的減少。然而，三列式布置方式也存在固有的弊端，主要表現為送粉管道的長度以及建筑材料的用量也得到了一定程度的增加。針對這一情況，在三列式布置方式的基礎之上，對其做出一定程度的調整與優化，具體方案如下：發電廠主廠房仍然采用三列式的布置方案，但可以對除氧器進行露天設置，使其架設在汽機房的屋頂之上。這樣一來，就可以對低壓給水、中壓給水以及與除氧器相關管道的設置進行一定程度上的減少，從而提升主廠房布置的經濟效益。

1.2 燃油的優化

當前狀況下，火力發電仍然是我國主要的發電方式之一，目前火力發電廠中鍋爐以煤粉鍋爐為主，這種鍋爐普遍存在點火時間長、能源消耗高、低負荷燃燒過程中不穩定的問題。這些問題的存在不僅會對發電廠運行的穩定性與可靠性造成不利的影響，另一方面也會影響發電效率，進而使得發電廠經濟效益降低。針對這一問題，首先可以對點火方式進行一定程度的優化。原先主要采用油槍點火，在這種點火方式之下，電站鍋爐的啟停、助燃與調試等操作都會消耗大量的能源，因此采用等離子點火或者小油槍點火的方式。電離子點火的運作機理主要如下：等離子發生器會發射出高溫等離子體射流，射流會對一次風煤粉進行直接點燃，從而對冷風點火進行有效地實現。小油槍點火的運作機理如下：當小油槍在燃燒時，會產生一定的火焰，且火焰的溫度很高，散發了相對較大的熱量，在這種情況之下進入到一次室的濃相煤粉的溫度會在短時間之內發生較大程度的上升，進而破裂或者粉碎，在這一過程之中煤粉顆粒會釋放出大量的揮發份，由已著火燃燒的濃相煤粉在二次室內與稀相煤粉混合并點燃稀相煤粉。這樣煤粉的分級燃燒得以有效實現，對煤粉燃燒所需的引燃能量進行了一定程度上的減少，能夠對鍋爐啟停與低負荷穩燃的要求進行科學有效地滿足。

2 汽輪機制造技術的優化

2.1 熱加工技術

就目前狀況而言，汽輪機的高中壓汽缸與主汽調節閥的冶煉主要是通過鋼包精煉爐來完成，以這種方式進行冶煉可以對鋼水的質量與純凈度進行一定程度的保證；同時，采用樹脂砂造型對鑄件的表面質量進行有效地提高。在此基礎之上，通過對三維模擬充型與凝固軟件開發的澆筑工藝進行有效的使用，可以實現對于鑄件內在質量的有效提高。采用先進的熱加工鑄造技術，一方面對鑄件返修與補焊的次數進行一定程度的減少，可以對加工成本進行有效地降低；另一方面通過水自動焊接技術進行合理利用可以提升焊接與焊縫質量。

2.2 冷加工技術

在汽輪機中，高中壓、低壓轉子都是采用數控轉子車床與鏜床進行加工處理；對其主導產品動靜葉而言，其型面的加工主要是通過數控五坐標加工中心予以實現，這種加工方式可以對葉型和成型質量進行一定程度的提升，從而使其滿足設計需求。除此之外，其高中壓外鋼主要是通過數控龍門銑進行加工，低壓外倉則是通過數控鏜銑床加工，隔板是通過數控鏜床和數控立車進行加工。上述的冷加工技術可以有效提升汽輪機質量，進而保證發電效率，提升發電廠運行的經濟效益。

3 發電廠運行優化系統的發展

3.1 測量技術的發展

當前狀況下，發電廠運行調整與優化的方向很多，仍然存在很大的優化空間。關鍵問題在于難以對一些優化方向進行合理有效的閉環，進而導致優化策略得不到科學的控制，例如有如煤粉的精細度、飛灰的碳含量、煤粉的濃度等。究其原因，主要是因為現階段很多參數的準確性與有效性得不到保證，使其難以為優化方向提供科學有效的數據參考，進而促使優化結果難以形成閉環控制的目標給定值。針對這三種情況，對測量技術進行一定程度的開發與優化十分重要，測量技術的發展與完善能夠對火電廠的有效優化起到十分關鍵的促進作用。對于發電廠而言，高精度現代化測量技術的開發與應用是發電廠自動調節的有效助力，也意味著一個新型優化系統的合理應用。而對于測量技術而言，它所涵蓋的知識領域十分廣泛，具有較強的綜合性與多學科交叉性。

3.2 基于多種技術的建模與模型求解

傳統建模主要是以試驗建模與機理建模為主，這種方式存在著一定的弊端，新的建模與模型求解是在傳統建模的基礎之上，并借助多種現代化先進技術來對應用過程進行科學合理的優化。對于神經網絡而言，它是一種十分強大的非線性函數，從理論角度來看，神經網絡可以逼近任何一種函數。同時，神經網絡的優勢還表現在基于這種技術的建模并不需要對對象或者過程的內部機理與運行原理有一定的了解。正因為如此，使其在復雜程度較高的對象仿真之中也能得到較為廣泛的應用。當前狀況下，國外對于精神網絡的研究已經取得較大的成果，已經成功將神經網絡運用于復雜過程的優化運行中，例如發電廠優化運行等。同時，隨著人工智能學科研究的日益深入，使其與模型建立與優化求解得到了有效的融合，促進了神經網絡的發展與應用。

3.3 數據挖掘技術

在發電廠運行過程之中，普遍存在著煤質多變的情況，且這一現狀在短時間之內很難進行改變，如果采用測量技術對煤質進行一定程度的測量，精度較低的測量技術所測量出的參數相對簡單，難以作用運行優化的有效參考依據；采用高精度的測量技術往往又會耗費大量的成本。即使有了相關的煤質數據，電站設備的運行狀態也會使得模型發生一定程度的變化。當前狀況下，隨著信息技術的迅速發展，一些發電廠注重對于數據的記錄與積累，并積累了大量的歷史數據。然而由于電力生產數據具有自身的特殊性，主要表現為數據量十分龐大、具有高維與強耦合的特點，因此運用傳統的數據處理方法對其進行分析難以達到理想的效果。數據挖掘技術是一種新型的數據處理技術，它可以對電力生產的歷史數據進行有效的處理，并在此基礎之上對運行參數、負荷、性能等相關關聯數據之間的關系進行定量化處理，并由此獲得能夠反映相關設備機組運行實際情況的關聯規則，通過這一關聯規則可以對發電廠機組與設備的運行進行科學有效的優化。

4 結語

從汽輪機、發電廠廠房布置、新型技術的運用等方面對發電廠進行科學有效的運行優化，對于提升發電效率、保證發電廠運行的穩定性與可靠性具有十分有益的作用，且具有十分重要的社會效益與經濟效益。