发电厂锅炉燃烧优化技术研究进展

刘勇

摘要：对于电力企业来说，优化锅炉燃烧技术能够有效的降低运行成本，然而研究锅炉燃烧优化技术却并不容易，由于煤粉锅炉在运行的过程中会产生复杂的气固两相流动及传热传质问题，还涉及局部浓度的煤粉颗粒—湍流作用及湍流—火焰作用等，随之产生的重金属与有毒气体污染都会增加优化技术的研究难度。本文从检测方面的锅炉燃烧优化技术内容进行分析，并对目前发电厂使用的锅炉燃烧优化技术予以研究，详细的表述了目前我国锅炉燃烧优化技术的研究进展。

关键词：发电厂;锅炉燃烧;技术研究

发电厂锅炉燃料优化技术主要分为三种，一种是将锅炉优化技术作为核心，依靠对锅炉燃烧参数的在线检测来调节燃烧情况;一种是对燃烧设备进行改造，使之达到燃烧优化的效果;另一种是以DCS技术为指导，通过监督控制系统来调节，或是利用人工智能技术等促使锅炉燃烧达到优化的目标。这三种锅炉燃料优化技术中，第三种技术可以不改变锅炉设备的具体结构，依靠DCS技术完成对模型控制，使锅炉运行的燃烧效率得以提升，其中所产生的排放量明显降低，电力企业对这种技术应用所投入的成本较少，故这种以模型预测及多目标寻优的燃烧优化技术成为发电厂的首选技术。

1.    关于检测技术为核心的锅炉燃烧优化技术研究

为实现锅炉燃烧技术的优化目标，发电厂可以通过检测锅炉燃烧的参数来查明其运行状态，如对炉膛内火焰及锅炉排放物的在线测量，并针对测量的结果作出具体的分析，其中许多数值都可以作为实时检测的目标，如一次风量、烟气含氧量及煤粉浓度等都可以作为参数进行实时监控，合理的控制锅炉燃烧情况，能够实现经济化的高效燃烧模式。

1.1  炉膛火焰检测技术

现如今，火焰检测技术已经突破了核心技术层次的发展，并不再沿用传统的直接式检测，而是可以通过红外线、紫外线等技术进行间接的火焰检测，这种检测形式又被称为数字式及图像式的检验形式。以CFD与锅炉CT技术为基础的锅炉燃烧优化技术，采用CFD技术对锅炉燃烧过程中的具体情况以数值的方式模拟出来，其中又能体现出温度场、速度场等信息，将各部分的信息作为燃烧优化技术的应用指导。锅炉CT通过红外激光技术可实现对炉膛核心区域的温度测量，这项技术的敏感性较高，改变了传统接触式的温度测量方法，具有全面策略的优势，克服了材料及设备的限制，依据传统的光谱测量方法，锅炉CT技术受外界因素的影响较小。利用锅炉CT技术测量的重要部分的温度结果，可以作为锅炉燃烧场动力学计算的边界条件，并修整CFD。应用CFD与锅炉CT技术的锅炉燃烧优化技术能够达到理想的节能效果：其一，锅炉内均衡燃烧并保持较低的过氧量，其燃烧效率提升1.0%-1.5%;其二，锅炉对煤种变化的适应性增强;其三，锅炉排放的有害气体减量，的排放量降低25%以上;其四，这一技术能够有效减少锅炉结焦或是局部温度过大的问题，能够有效防止锅炉发生爆炸事故。

1.2  锅炉排放物检测技术

对锅炉排放物的检测标准主要可从飞灰含量及烟气组成等多个方面进行检测，利用检测设备的稳定性及实时性来影响锅炉燃烧优化技术的实际效果。故锅炉排放物检测技术是锅炉燃烧优化技术研究的前提与基础。

1.3  风煤在线测量技术

锅炉燃烧是以风煤比为计算基础实现风量调节的，故在锅炉的燃烧控制系统中，对风煤比值进行准确的调节能够促进锅炉的安全、经济运行。就目前发电厂控制风量的方法来讲，依据实际生产经验对给粉机的参数予以调节是最常见的方式之一，再通过改变一次风挡板的开度就能控制风量。在此基础上，相关专家对风煤在线测量技术作出了深入的研究，拓宽了原有的风煤在线监控途径，使之更加直觀和有效，但不得不承认，目前风煤在线测量技术仍存在一些瓶颈问题，其中包括选择测量装置及确定测点位置等。

1.4  煤质在线分析技术

煤质在入炉之前的变化对锅炉燃烧情况具有直接的影响，目前发电厂的锅炉多数使用低质煤及混配煤，这种形式涉及的煤种较多，若沿用以往的化验煤质的方法来分析煤种质量，那么工作人员所花费的时间是非常多的，并且这种传统的化验方法容易得出错误的结论，所以在煤质在线分析技术方面的研究对锅炉燃烧优化技术的突破十分重要。据了解，目前的煤质在线分析技术具有误差小、可靠性高及安装位置准确等多个方面的优点，但这项技术仍处于研究过程中的分析验证阶段，并未得到广泛的实践。

1.5  控制技术与人工智能技术的锅炉燃烧优化技术

近年来我国人工智能技术的发展日益成熟，这项现代化的技术在工业领域也得到了广泛的应用，与此同时，先进的控制逻辑算法与人工智能技术相结合，在发电厂的锅炉燃烧优化技术研究中，提供了核心技术的支持，促进锅炉燃烧的迅猛发展。但国内以人工智能技术为核心的锅炉燃烧优化技术正处于试验阶段，并未得到大规模的普遍应用，该项技术的实践经验较为匮乏，仍需通过更加深入的研究来奠定基础。

2.    目前国内发电厂常用的锅炉燃烧优化技术分析

2.1  贝叶斯概率统计法

贝叶斯概率算法是以概率统计学知识为基础，通过加权回归算法进一步优化锅炉燃烧，模拟算法的方式可自行确定在多种负荷状态下的锅炉的实时数据，以贝叶斯统计法的形式，将其燃烧过程的特性用目标函数的方式辨识出来，并快速的寻找到最佳参数的位置，这种方法可以在DCS中形成闭环式的控制。

2.2  神经网络法

在锅炉燃烧的过程中，神经网络技术也是常见的手段之一，可实现闭环控制燃烧及燃烧操作指导。工作人员从锅炉燃烧系统的数据中得到神经网络的相关参数，再通过动态反馈及回路控制等方式达到优化的效果，并且能够将误差最大化降低。

2.3  多模控制技术

传统的锅炉燃烧优化技术只注重对燃烧过程的控制，但调整锅炉的燃烧参数时，锅炉的主汽及再汽温度常会出现波动，致使锅炉被迫退出运行状态。在锅炉燃烧优化技术中应用多模控制技术，能够将维持主汽温度稳定作为优化的内容之一，在控制锅炉燃烧情况及温水阀等基础上，可实现对主汽温度和再汽温度的稳定控制，该项技术已经在实际应用中取得了良好的效果。飞灰含碳量作为反应锅炉燃烧工况的重要依据，利用软件来估算其中的飞灰含碳量，并将其作为反馈结果的依据。

2.4  锅炉燃烧可视化检测与系统的闭环控制

锅炉在燃烧过程中，炉膛内的火焰温度变化情况可反映出锅炉燃烧过程的稳定性，工作人员能够通过观察数据采取相应的调整措施。锅炉CT以红外激光的方式可测量炉膛内的燃烧温度，并以非浸入的测量方式准确的显示出炉膛核心区域的燃烧温度。锅炉燃烧可视化检测技术的动态响应速度较快，能够有效的克服传统测量方法的不足之处，如传统的测量方法无法准确反映出1500℃以上的核心高温区，应用锅炉燃烧可视化检测技术以后，建立CFD模型对锅炉CT的模型进行修正，则可以起到优化炉膛燃烧器和配风的作用，并有效降低的排放量。

3.    结束语

近年来我国能源供应较为紧张，发电厂为提升能源的应用效率，就要不断优化锅炉燃烧的过程，增强煤炭的燃烧率，维持锅炉运行的稳定性，在测控技术的配合下，发电厂锅炉燃烧优化技术缓解了诸多问题，在发电厂的运营中承担着重要职责。

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