智能吹灰优化系统在1039MW机组中的应用

董瑞信，白国华，石长江

（1.山东泓奥电力科技有限公司，济南 250101；2.华电莱州发电有限公司，山东莱州 261441）

智能吹灰优化系统在1039MW机组中的应用

董瑞信1，白国华2，石长江1

（1.山东泓奥电力科技有限公司，济南 250101；2.华电莱州发电有限公司，山东莱州 261441）

针对1039MW超超临界机组锅炉的运行状况，在建立数据传输物理链接通道和软件监测模型的基础上，根据试验和试运行期间的吹灰报警规律，提出智能吹灰整体方案，增强了系统的操作性能，提高了机组运行的安全性和经济性。

电站锅炉；智能吹灰优化系统；报警；监测；吹灰方案

0 引言

山东泓奥电力科技有限公司根据多年来在300 MW及600MW级机组实施智能吹灰优化的经验，尝试在1 000MW级及以上超超临界机组中应用智能吹灰优化系统，建立科学的数据传输系统和锅炉受热面智能吹灰优化报警模型，并在试验和试运行的基础上，总结出切实可行的锅炉受热面吹灰优化指导方案。在确保换热特性有所提高的前提下，最大限度地降低吹灰频次，减少对锅炉过热器、再热器等各对流受热面的吹损，减少吹灰蒸汽耗损，降低排烟温度，改善机组运行参数。

1 机组概况

山东泓奥电力科技有限公司1 039MW超超临界机组锅炉为直流锅炉，∏型结构、一次中间再热、平衡通风；采用中速磨煤机正压直吹冷一次风机制粉系统，配置6台中速磨煤机；采用旋流煤粉燃烧器，尾部双烟道，烟气挡板调节再热汽温，喷水减温调节过热汽温；采用三分仓容克式回转式空气预热器和干式钢带排渣机。每台锅炉前、后墙各布置3层旋流煤粉燃烧器，每层8个旋流燃烧器。

2 智能吹灰优化系统建模原理及通信连接

2.1 建模原理

采用污染率表征受热面的积灰污染状态。根据机组锅炉的运行状况，以能量守恒定律、传热学和工程热力学原理为基础，建立锅炉整体及局部软测量模型以及统计回归、模糊逻辑数学、人工神经网络等分析运算体系，利用数据库中工质侧参数、省煤器后烟气侧参数和空气预热器（以下简称空预器）进、出口温差或进、出口压差，按照飞灰可燃物及排烟氧量软测量模型，首先进行锅炉各项热损失和热效率的计算，继而从省煤器出口开始，逆烟气的流程逐段进行各受热面的污染率计算，建立起对流受热面污染模型、炉膛污染模型和空预器污染模型。实现对大屏过热器、高温过热器、高温再热器、低温再热器、低温过热器、省煤器及空预器平均污染程度的实时监测，综合考虑效率提高、蒸汽损失、金属管壁寿命消耗、吹灰次数以及吹灰强度等的影响，以吹灰操作的方便、可行为前提，提出机组整体吹灰优化策略，指导运行人员进行吹灰操作。系统同时计算并显示炉膛出口、大屏过热器、高温过热器、高温再热器、低温再热器、低温过热器、省煤器出口烟气平均温度，实现对各受热面进、出口烟气温度的在线监测。

2.2 物理连接及通信

吹灰优化服务器与电厂火电厂管理信息系统（MIS）、厂级监控信息系统（SIS）通过以太网交换机、光纤盒及光纤进行物理连接，连接方式如图1所示。

图1 系统物理连接及通信

系统软件通过读取MIS数据库实时运行数据，进行锅炉各受热面污染洁净因子的实时计算、锅炉主要性能参数及内部温度分布的在线显示、吹灰优化策略智能分析、污染面洁净因子数据库管理等，实现各受热面污染程度的可视化和按需吹灰的智能化。优化结果返回到SIS数据库，完成数据回写与传输。在SIS中可以查看优化的结果，供运行人员指导吹灰过程。

3 吹灰器概况及主要功能画面

3.1 吹灰器概况及分组

机组提供了82支炉膛吹灰器、52支长吹灰器（其中IK01，IK03，IK07，IK09，IK10故障，未投入）以及4支空预器吹灰器。吹灰器分为6组：第1组对应屏式过热器，对应的吹灰枪为长吹IK01～IK10；第2组对应高温过热器，对应的吹灰枪为长吹IK11～IK18；第3组对应高温再热器，对应的吹灰枪为长吹IK19～IK28；第4组对应低温过热器和低温再热器，对应的吹灰枪为长吹IK29～IK34，IKEL01～IKEL08，IKEL13～IKEL14；第5组对应省煤器，对应的吹灰枪为长吹IKEL09～IKEL12，IKEL15～IKEL18；第6组对应空预器A／B，对应的吹灰枪为AH01～AH04。

3.2 吹灰优化报警模拟画面

吹灰优化报警模拟画面中显示了锅炉水平烟道及竖井烟道受热面污染的实时状态，污染状态分为重度污染和轻度污染。受热面重度污染将显示红色报警，提示吹灰，红色报警处显示受热面对应的吹灰器，若几个受热面同时报警，按烟气流程进行吹灰；受热面轻度污染将显示蓝色，说明受热面污染较轻，暂时不需要吹灰。

3.3 受热面烟气监测画面

图2显示了锅炉水平烟道各受热面进、出口烟气温度的实时计算值，该计算60 s进行1次，具有很强的实时性，较为准确地反映了各受热面的烟气温度情况，可作为锅炉运行调整、操作的依据。

4 智能吹灰优化方案

为减轻运行人员及现场维护人员的工作量，系统根据试验期间各受热面的积灰增长特性和试运行期间表现出来的吹灰报警规律，总结出以下吹灰方案。

（1）炉膛短吹IR01～IR82建议在每天06：00—09：00期间进行吹灰。

（2）空预器吹灰器AH01／AH02建议在每天05：30—08：00期间完成第1次吹扫，吹灰时长维持28min不变。

（3）水平烟道吹灰器IK01～IK28在炉膛短吹IR01～IR82吹完后接着吹扫，12：00前完成吹扫。

（4）转向室及竖井烟道吹灰器IK29～IK34，IKEL01～IKEL18在水平烟道吹扫完成后接着吹扫。

（5）空预器AH01／AH02，AH03／AH04在以上吹扫完成后顺序进行，每天17：00左右开始吹扫。AH3／AH4的吹灰时长调整为45min，AH1／AH2的吹灰时长维持28min不变。

（6）负荷低于700MW长时间运行时，建议着重进行省煤器和低温过热器的吹灰。

图2 锅炉受热面烟气监测模拟图

5 试运行数据处理及分析

5.1 数据处理方式

对比分析试运行期间（按吹灰优化方案吹灰）及试运行前（按优化前吹灰方式吹灰）机组平均参数，系统分析数据全部来源于MIS数据库，为现场测量元件的实测值。取全天24 h的数值，每10 s取值1次，每天共计8640条。

数据处理方式：除机组功率和环境温度外，同一参数采用多测点的负荷加权平均值，以消除负荷对参数的影响。以主蒸汽温度为例，平均值tav按下式进行计算

式中：i为第i条记录数据；n为记录的总数；ti为第i条记录的主蒸汽温度；Pi为第i条记录的负荷。

空预器出口排烟温度由于受进口风温及暖风器的影响，根据GB 10184—1988《电站锅炉性能试验规程》中的规定进行处理。

5.2 数据分析

＃1锅炉试运行前、后12 d平均参数对比见表1。

表1＃1锅炉试运行前、后12 d平均参数对比

由表1可以看出：主蒸汽温度和再热蒸汽温度都相应提高，主减温水流量降低，再热蒸汽减温水流量有所增加，修正后排烟温度降低1.81℃，每天吹灰减少36.59支·次。

6 结论

（1）经过试验和试运行观察，系统稳定，建立的物理链接通道和软件监测报警模型可行。

（2）根据监测报警模型和试运行情况，该吹灰优化方案对吹灰时机的整体选择较为恰当，受热面换热效果良好，主蒸汽和再热蒸汽的平均温度有所提高，主减温水量减少，排烟温度有所降低，机组整体运行参数得到优化。

（3）吹灰器投运次数明显减少，对受热面的吹损相应减轻，有利于锅炉受热面的保护。

（4）吹灰优化方案针对性强、操作方便，克服了超超临界机组锅炉吹灰的盲目性，避免了受热面的过度吹扫及吹扫不足，减少了吹灰蒸汽损耗。

［1］朱予东，闫维平，高正阳，等.600MW机组锅炉对流受热面污染状况实验与吹灰优化［J］.动力工程，2005，25（2）：196-200.

［2］李洪涛，董瑞信，冷成岗，等.1 000MW超超临界机组锅炉优化吹灰试验研究［J］.电力建设，2011，32（3）：102-107.

［3］陆继东，刘定坡，刘刚，等.电站锅炉优化吹灰模糊模型的研究［J］.华中科技大学学报：自然科学版，2005，33（6）：35-37.

（本文责编：刘芳）

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：1674-1951（2015）06-0045-03

董瑞信（1965—），男，山东济南人，高级工程师，从事机电产品的研发试制工作（E-mail：drx_ha＠126.com）。

2014-05-21；

2015-04-20