模糊綜合評價法在電廠混煤方案尋優(yōu)中應(yīng)用

張恩先，陳有福，王亞歐，徐頌梅

模糊綜合評價法在電廠混煤方案尋優(yōu)中應(yīng)用

張恩先，陳有福，王亞歐，徐頌梅

（江蘇方天電力技術(shù)有限公司，江蘇 南京 210000）

針對煤炭價格不斷上漲及電站煤種使用多樣化的現(xiàn)狀，某電廠以灰分、揮發(fā)分、發(fā)熱量、價格、污染物（SO2、NOx）排放量和灰熔融溫度為評價指標，利用熵值法確定各指標權(quán)重，通過模糊評價法來選取綜合性能最優(yōu)的混煤方案。試驗結(jié)果表明：本文提出的8種混煤配比方案中，方案5綜合性能最好，為最佳混煤配比方案，方案7次之，而方案4的綜合性能最差。按照最佳混煤配比方案5進行試運行混煤燃燒試驗發(fā)現(xiàn)，爐內(nèi)燃燒火焰分布集中，高溫受熱面無結(jié)焦趨勢，飛灰和爐渣含碳量較低，鍋爐運行的安全性和經(jīng)濟性良好。本文結(jié)果可為商業(yè)運行和優(yōu)化配煤方案提供指導(dǎo)。

模糊綜合評價；熵值法；混煤方案；評價指標；決策矩陣；燃燒試驗；鍋爐效率

煤炭是我國主要的一次能源，燃煤電廠的容量約占全國總發(fā)電量的70%，且預(yù)計將在未來能源結(jié)構(gòu)中繼續(xù)扮演重要角色[1-2]。然而，由于煤炭價格不斷上漲及電站購煤渠道的多樣化，燃煤電站鍋爐難以保證在設(shè)計煤種下長期運行，經(jīng)常需要電廠采取一定的混煤摻燒技術(shù)[3]。在當前國家實施增效降耗的大背景下，各發(fā)電集團已逐步開展混煤摻燒工作，以此來降低燃煤成本、擴展購煤渠道、減少污染物排放量等。但鍋爐在摻燒經(jīng)濟煤種時，可能會出現(xiàn)鍋爐效率低、低負荷燃燒不穩(wěn)定等問題[4-5]。

通常情況下，一種配煤方案的成功應(yīng)用與其綜合性能密不可分，尤其對現(xiàn)場實際工程而言，在保證系統(tǒng)運行穩(wěn)定性和安全性的前提下，對配煤方案進行多元化、多指標的綜合評價，具有十分重要的意義。王雅君等[6]針對配煤煤質(zhì)指標，提出了動力配煤應(yīng)關(guān)注灰分、水分、硫分、揮發(fā)分、發(fā)熱量等主要煤質(zhì)指標的分析基指標。周慧等[7]應(yīng)用灰色系統(tǒng)理論在3個目標下對3種混煤方案進行了優(yōu)化選擇。陳琪華等[8]利用TOPSIS數(shù)學方法針對電廠燃煤的非單一性以及不確定性，從6個方面對8種預(yù)選混煤方案進行綜合評價，最終利用預(yù)選方案與正負理想解的接近程度來判斷預(yù)選方案的優(yōu)劣。多屬性模糊綜合評價可以將多維復(fù)雜的評價指標轉(zhuǎn) 化為一維評價指標，充分反映了評估對象信息的主要特征。當前，模糊綜合評價方法已被廣泛應(yīng)用于建筑環(huán)境領(lǐng)域、生態(tài)環(huán)境評估和能源投資項目的評價當中[9-11]。

本文針對某電廠330 MW燃煤機組提出了8種備選摻燒方案。通過建立多元綜合評價體系，以灰分、揮發(fā)分、發(fā)熱量、價格、污染物（SO2、NO）排放量和灰熔融溫度為評價指標，通過模糊評價法來選取綜合性能最優(yōu)的混煤方案。

1 基于熵值法的模糊綜合評價

模糊決策模型由Zadeh L A和Bellman R E于20世紀60年代共同提出，是以模糊數(shù)學為基礎(chǔ)，應(yīng)用模糊關(guān)系合成的原理，將一些邊界不明、不易定量的因素定量化而進行綜合評價的一種方法。基于模糊層次法的綜合評價是利用層次分析法和模糊數(shù)學中的最大隸屬度原則，根據(jù)不同指標對評價對象的影響程度來分配權(quán)重，并對影響評價對象的各指標因素統(tǒng)一量化，從而對評價對象做出合理的綜合評價，以解決路線評價中不能完全精確量化與決策的問題[12-13]。

1.1 評價體系的建立

為了多方面地反映燃煤電廠混煤摻燒中的主要特征和層次結(jié)構(gòu)，利用專家問卷的方式對熟悉評價對象的9位動力工程領(lǐng)域?qū)＜艺骷庖姡M而對反饋結(jié)果進行統(tǒng)計和歸納，最終形成了意見趨于一致的燃煤電廠混煤摻燒綜合評價體系（圖1）。

該評價體系可劃分為3層次，以混煤方案綜合性能為評價目標，共涉及灰分、揮發(fā)分、發(fā)熱量、購煤成本、NO排放量、SO2排放量和灰熔點7個評價指標，方案層共有8種預(yù)選配煤方案。

1.2 相關(guān)性分析

相關(guān)分析用來描述2個連續(xù)變量間的關(guān)聯(lián)程度，剔除相關(guān)性較小的指標，簡化評價體系。對其中的定量指標，通過建立Pearson相關(guān)系數(shù)來量化相關(guān)性程度，可表示為

1.3 模糊綜合評價

1.3.1熵值法權(quán)重賦值

權(quán)重是能夠反映各指標在評價體系中價值地位的系數(shù)，不同的權(quán)重組合會造成不同的評價結(jié)果。本文利用熵值法對各指標賦予權(quán)重。熵是信息論中測定不確定性的量，信息量越大，不確定性就越小，熵也越小[14]。一般將評價對象集記為{A}(=1,2,…,)，用于評價的指標集記為{X}(=1,2,…,)，用x表示第個方案第個指標的原始值。熵值法的計算過程如下：

1）將x做正向化處理，并計算第個指標第個方案所占的比重p

2）計算第個指標的熵值e

3）計算第個指標的差異系數(shù)

4）計算第個指標的權(quán)重

1.3.2模糊綜合評價

將指標標準化后，得到各評價子路線的評價矩陣

采用模糊復(fù)合運算各層次進行綜合評價，

2 模糊綜合評價實際應(yīng)用

2.1 機組概況

試驗機組為亞臨界330 MW機組，采用HG1018/18.6-YM23型、中間一次再熱、單爐膛、平衡通風、四角切圓燃燒、固態(tài)排渣、自然循環(huán)汽包鍋爐。燃燒煤種按礦點分為王家山煤（WJS）、石炭煤（ST）、清水溝煤（QSG）3類，試驗煤種的工業(yè)分析結(jié)果見表1。

表1 試驗煤種工業(yè)分析結(jié)果

Tab.1 The proximate analysis results of the test coal

2.2 配煤方案

根據(jù)燃煤電廠的實際情況，王家山煤成本低廉，為經(jīng)濟煤種，但其煤質(zhì)不穩(wěn)定、硫含量較高，單獨燃燒時易出現(xiàn)爐內(nèi)燃燒不穩(wěn)定，燃燒后煙氣SO2質(zhì)量濃度過高，不利于脫硫設(shè)備連續(xù)、安全運行等問題，因此需要與石炭煤、清水溝煤進行摻燒。初步評、篩選出8種混煤配比方案，混煤配比方案及各因素指標見表2。

表2 混煤配比方案及各因素指標

Tab.2 The coal blending schemes and evaluation indexes

在7個評價指標中，灰分、SO2排放質(zhì)量濃度、NO排放質(zhì)量濃度及購煤成本為成本型指標，該指標值越低，對評價結(jié)果的影響越好；而揮發(fā)分、發(fā)熱量及灰熔融溫度屬于效益型指標，其值越高對評價結(jié)果越好?；曳值拇嬖诓焕谘跖c可燃質(zhì)的結(jié)合，使單位燃料量的發(fā)熱量減少，而且影響燃料的著火和燃盡，同時也是造成鍋爐受熱面積灰、磨損的主要因素。燃煤污染物的排放當前受環(huán)保部門嚴格的監(jiān)管，燃燒后煙氣污染物質(zhì)量濃度過高，不利于后續(xù)脫硫脫硝設(shè)備連續(xù)、安全運行。通常，電廠用來購煤的成本占到總成本的70%~80%，是運行過程中的主要成本。揮發(fā)分越高，煤粉著火越容易，燃燒越穩(wěn)定。發(fā)熱量是鍋爐爐膛的熱負荷計算和磨煤機容量選擇的主要參考參數(shù)，是動力煤計價的主要依據(jù)?；胰廴跍囟仁桥袆e鍋爐運行中結(jié)渣特性的重要參數(shù)，鍋爐的積灰結(jié)渣會使爐內(nèi)受熱面吸熱量下降，從而造成爐膛出口煙溫上升，使過熱器和再熱器沾污加重[15]。

在模糊綜合評價中，=8，=7。由表2可得初始評價數(shù)據(jù)矩陣如式(8)：

按式(2)—(3)計算各指標的熵值e

則差異系數(shù)

各指標權(quán)重

為使評判結(jié)果更加準確，利用加權(quán)平均算法對計算結(jié)果進行綜合，權(quán)重分配(0.3,0.3,0.4)。因此，2種路線的環(huán)境性評價結(jié)果為

對應(yīng)折線圖如圖2所示。從圖2可以看出，本文提出的8種混煤配比方案中，方案5綜合性能最好，為最佳混煤配比方案，方案7次之，而方案4的綜合性能最差。分析認為5號方案的購煤成本雖然較高，但煤種灰分含量低，揮發(fā)分較高，發(fā)熱量較高，生成的SO2量最低，環(huán)保性能高，具有良好的著火特性、燃燒穩(wěn)定性以及綜合優(yōu)勢。

根據(jù)某電廠燃煤儲運量、機組運行實際情況、帶負荷能力等綜合情況，在試運行階段，按照5號方案進行了混煤燃燒試驗，結(jié)果見表3。從燃燒試驗結(jié)果來看，爐內(nèi)燃燒火焰分布集中，高溫受熱面無結(jié)焦趨勢，飛灰和爐渣含碳量較低，鍋爐運行狀況良好。

表3 5號方案鍋爐實際燃燒試驗結(jié)果

Tab.3 The actual combustion results of coal blending scheme 5

3 結(jié) 論

1）針對某330 MW燃煤機組鍋爐，以灰分、揮發(fā)分、發(fā)熱量、價格、污染物（SO2、NO）排放量和灰熔融溫度為評價指標，通過一種基于熵值法的模糊綜合評價方法對8種混煤配比方案進行了綜合評價，得到各方案的優(yōu)劣排序，其中方案5綜合性能最好，為最佳混煤配比方案，方案7次之，而方案4的綜合性能最差。

2）按照配比方案5進行了試運行混煤燃燒試驗。從試驗結(jié)果來看，爐內(nèi)燃燒火焰分布集中，高溫受熱面無結(jié)焦趨勢，飛灰和爐渣含碳量較低，鍋爐運行的安全性和經(jīng)濟性良好，可為電廠獲得較高的社會效益和經(jīng)濟效益。

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Application of fuzzy comprehensive evaluation method in optimizing coal blending plan for power plants

ZHANG Enxian, CHEN Youfu, WANG Ya’ou, XU Songmei

(Jiangsu Fangtian Electric Power Technology Co., Ltd., Nanjing 210000, China)

In response to the rising coal prices and the diversification of power plant coal use, a power plant has adopted fuzzy evaluation method to choose the coal blending scheme with the best comprehensive performance. In this method, the ash content, volatile matter content, calorific value, price, pollutants (SO2, NOx) emissions and ash melting temperature of the coal are taken as the evaluation indexes and each index’s weight is determined by entropy method. The results show that, among the eight coal blending schemes proposed in this paper, the comprehensive performance of scheme 5 is the best, that of scheme 7 is the second, while that of scheme 4 is the worst. Applying the scheme 5 in test run and the result shows that, the combustion flame distribution in the furnace is concentrated, the high temperature heating surface has no coking trend, the carbon content in fly ash and slag is low, and the safety and economy of boiler operation are good, so the research result can provide guidance for commercial operation and optimization of coal blending scheme.

fuzzy comprehensive evaluation, entropy value method, coal blending scheme, evaluation index, decision matrix, combustion test, boiler efficiency

TK227.1

A

10.19666/j.rlfd.201902236

2019-02-28

張恩先(1974)，男，碩士，高級工程師，主要研究方向為電站鍋爐燃燒優(yōu)化和性能試驗，zhangenxian@sina.com。

張恩先, 陳有福, 王亞歐, 等. 模糊綜合評價法在電廠混煤方案尋優(yōu)中應(yīng)用[J]. 熱力發(fā)電, 2019, 48(10): 117-121. ZHANG Enxian, CHEN Youfu, WANG Ya’ou, et al. Application of fuzzy comprehensive evaluation method in optimizing coal blending plan for power plants[J]. Thermal Power Generation, 2019, 48(10): 117-121.

（責任編輯 馬昕紅）