電廠鍋爐燃燒優化及應用

臧春華，潘 宇

(沈陽化工大學 信息工程學院，遼寧 沈陽 110142)

電廠鍋爐系統存在著煤種繁雜不一，設備改造及老化嚴重，生產運行中大范圍的變負荷等問題，使得機組運行工況偏離最優工況，機組普遍出現鍋爐效率降低、生產成本增高的狀態[1-5]。

國內外學者對電廠鍋爐燃燒優化理論做了深入研究，其中，顧燕萍等[6]通過非線性尋優和歷史工況的數據挖掘，建立了一種最優操作變量決策模型。谷麗景等[7]對電廠燃煤鍋爐進行了不同負荷下的熱態試驗，基于人工神經系統網絡信息技術，構建燃燒優化設計模型。王東風等[8]提出一種分析匹配得到實際工況的最佳參數值的數據挖掘方法。顧燕萍等[9]對最小二乘支持向量機進行研究，提出了一種燃燒模型。Kalogirou等[10]基于人工智能技術，對鍋爐系統的燃燒優化應用進行了研究。應蕾等[11]運用模糊控制策略，對鍋爐燃燒對象優化設計。吳恒運等[12]對非對稱神經網絡方法進行研究，對鍋爐系統進行建模。Taniguchi等[13]采用燃燒調整試驗優化運行參數。李國強等[14]對新型人工神經網絡進行研究，提出了一種有學習功能的快速學習網，并且應用到了燃燒優化中。

本文介紹一種電廠鍋爐燃燒優化技術，通過在陜西榆林某自備電廠實施，證明該方案可有效提高鍋爐熱效率，保證裝置安全穩定運行。

1 燃燒優化策略概述

本文提出的方法是自適應解耦控制，將非線性的鍋爐燃燒系統簡化為一個輸入量為引風量、送風量和給煤量，輸出量為爐膛負壓、氧含量和主蒸汽壓力的多變量系統，如圖1所示。因此燃燒優化策略包括有引風控制優化、送風量自動辨識和優化、給煤量自動尋優等策略。

圖1 燃燒優化控制策略Fig.1 Combustion optimization control strategy

1.1 引風控制優化

爐膛負壓是鍋爐生產安全與否的主要參數指標，而引風機是調節爐膛負壓的主要環節。在熱電廠中，擋板調節和液力耦合器調節是引風機的兩種控制方式。液耦和擋板的區別在于，液耦可以精確控制引風機出力，相對節能，但另一方面這也對儀器精度提出更高的要求。因此，本文綜合實際電廠生產條件，在液耦精度要求允許的情況下，此鍋爐的負壓控制系統是由雙側引風機的液力耦合器來調節。

電流自平衡是指將雙側液力耦合器的電流控制在一個相近的范圍內，以達到控制作用快速有效響應。當爐膛負壓隨著擾動偏離設定值，調節指令會送達到電流相對小的液耦，避免大電流的液耦控制器滿開或者接近滿開時，調節指令依然送達該液耦。該方法有效將兩側液耦電流的差值控制在DI以內(DI可根據實際運行工況改變)，從而達到調節效果快速有效。電流自平衡使爐膛負壓能夠迅速有效調節至設定值，響應引鳳量和送風量變化，減弱內外擾動的影響。

1.2 送風控制優化

煙氣含氧量是關系著鍋爐熱效率的重要指標，而煤種不同和生產負荷工況的變化，都有相對應的最佳含氧量αop。低于最佳氧含量，燃燒不充分，造成不完全燃燒損失增加；高于最佳氧含量，則空氣過剩，煙氣帶走熱量增加，引起排煙熱損失增加。這兩種情況下鍋爐熱效率都會下降。而當機械不完全燃燒損失q4和排煙熱損失q2最小時，鍋爐氧含量α在最佳值αop，如圖2所示。

圖2 煙氣最佳含氧量Fig.2 The best oxygen content of flue gas

建立風煤比校正函數，根據上一時刻風煤比、總送風量和總給煤量在線計算出這一時刻最佳風煤比，可由此建立一個自動尋優的風煤比模塊，如圖3所示。通過氧含量、送風量和燃料量，自動辨識，預測需要的風量，通過串級PID，調節二次風機變頻，通過送風量與氧量的偏差進行解耦調節，送風量與煤量成正比，總給煤量變化時，通過氧含量修正總送風量。

圖3 自動尋優的風煤比模塊Fig.3 Automatically optimized air-to-coal ratio module

1.3 給煤控制優化

給煤量控制是通過手操器總操，給定總煤量來自動調節，穩定主蒸汽壓力。當煤量發生波動時，調節下一時刻的給煤量指令，對煤量進行及時修正。鍋爐負荷與給煤量需要自學習和辨識，自動計算當前負荷所需要的總煤量，根據負荷偏差和主蒸汽壓力偏差，修正預測煤量。

多變量自適應優化控制是在生產運行中采集入煤爐量、主蒸汽壓力和鍋爐氧含量等參數信息，確定燃燒過程的實際工作狀態，優化性能準則，產生自適應控制規律，達到在線實時調節給煤量，使鍋爐處于最優的運行狀態，可達到解決煤種變化的自適應調節。

2 燃燒優化策略的實施效果

本文改進的燃燒優化控制策略已經在陜西榆林某電廠實施，投運前，控制回路是操作員手動調節，主蒸汽壓力測量值的波動范圍最大可達到0.58 MPa，如圖4所示。而在投運后，控制回路均為自動調節，設定值改變時，測量值會快速跟隨，而且二者的偏差控制在0.15 MPa以內，如圖5所示。爐膛壓力測量值和設定值的偏差控制在50 Pa以內，如圖6所示；氧含量測量值和設定值的偏差控制在0.2以內，如圖7所示，圖中最后兩條曲線依次表示氧含量設定值和測量值。

圖4 投運前主蒸汽壓力24 h運行曲線Fig.4 24-hour running curve of main steam pressure before commissioning

圖5 投運后主蒸汽壓力8 h運行曲線Fig.5 8-hour running curve of main steam pressure after commissioning

圖6 投運后爐膛負壓24 h運行曲線Fig.6 24-hour running curve of furnace negative pressure after commissioning

圖7 投運后氧含量24 h運行曲線Fig.7 24-hour running curve of oxygen content after commissioning

3 結論

本文提出了鍋爐燃燒優化的引風控制、送風控制和給煤控制等策略，通過實際工廠投運，證明了該策略能夠穩定負荷，改善鍋爐熱效率，達到企業的經濟安全運行，對實際生產應用有所助益。