CN110848733A - 一种基于煤质在线监测的燃烧优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于煤质在线监测的燃烧优化方法,包括煤质在线监测方法;基于煤质在线监测的制粉***运行优化方法;基于煤质在线监测的精细化配风优化方法;基于煤质在线监测的排烟氧量优化方法。制粉***优化实现磨煤机风煤比的实时优化;精细化配风优化实现所有燃烧器二次风量、燃烬风量的配比优化;排烟氧量实现总风量优化。本发明燃烧优化方法能够适应煤质、负荷的变化进行动态实时优化,有效提高了锅炉效率,降低污染物NOx的排放。
Description
技术领域:
本发明涉及一种基于煤质在线监测的燃烧优化方法,具体涉及燃煤发电机组锅炉燃烧优化控制技术领域。
背景技术:
燃煤火电发电机组由于负荷多变、煤种多变等原因使得锅炉燃烧偏离设计煤种,传统的锅炉协调控制优化往往适应不了煤质的变化,使得锅炉运行的一次风率、二次风率、燃烬风率、氧量控制等偏离了最佳运行工况。目前对一次风率、二次风风率、燃烬风量率主要还是依靠运行人员根据经验进行手动调整。在煤质偏离较大时,经常出现水冷壁频繁超温,燃烧器喷口结渣烧毁,飞灰含碳量增加等问题。很难同时保证锅炉效率的提升和排烟NOx的控制。因此寻找一种有效的智能燃烧优化的方法,代替人工的经验手动运行方式,实现变负荷、变煤质下的实时优化,对燃煤锅炉长期处于节能减排、安全运行将起到重要意义。
燃煤锅炉的燃烧波动、负荷振荡究其根源,主要是因为煤质参数的波动。单靠人工运行很难快速判断煤质的变化,并作出正确的燃烧优化调整;传统的协调控制只是根据燃烧后的主汽温/主汽压等参数来判断煤质热值的变化,存在燃烧传热延迟,是主汽温/主汽压波动大,减温水用量多的主要原因之一。此外传统的协调控制几乎对各燃烧器的小二次风门不进行优化和控制。
为了解决上述问题,出现了一些利用大数据分析的智能燃烧优化的方法,比如基于神经网络建模,利用遗传算法寻优的智能燃烧优化方法。此类方法主要基于对锅炉运行历史参数样本进行建模训练,建立适应变负荷下的配风优化模型。此模型存在的主要问题是,其输入参数没有准确的煤质参数信息,当煤质发生较大变化时,此模型的正确性得不到保证。
为了解决煤质参数的测量问题,出现了一些基于煤质软测量的配风优化方法,即:根据燃用定量煤炭后所产生的蒸汽焓增计算燃煤的平均热值,根据排烟灰分、气体分析计算煤炭的其他工业或元素分析成分。再根据软侧煤质对锅炉二次配风做简单的调整,如以四角切圆、四墙切圆锅炉的燃煤发电机组为例,传统的均衡、缩腰、正宝塔、倒宝塔配风方式。第一、此方法的煤质软测量的准确性比实测化验结果差,第二、简单的配风指导方式未做到对每个燃烧器的二次风门、周界风门、OFA风门、SOFA风门的风量的准确测量,只是凭借经验大致调整各二次小风门的开度。
为了解决精细化配风,出现了基于冷态空气动力场试验的方法拟合得到层燃烧器二次风量G与风箱压力P、风门开度k的函数关系G=G(P,k)。此种方法只是在锅炉冷态下进行的风门挡板流量特性的拟合,不能够准确满足热态下各喷口二次风量的度量。
上述几个解决问题的方法都存在一定的局限性,也很难***地解决现有燃煤电厂调幅频繁、煤质多变带来的锅炉效率下降,污染物NOx排放增加的问题,因此,迫切需要开发一种更科学合理的锅炉燃烧控制的改进优化方案。
发明内容:
本发明提供了一种基于煤质在线监测的燃烧优化方法,解决现有燃煤电厂调幅频繁、煤质多变带来的锅炉效率下降,污染物NOx排放增加的问题,综合提高电厂的经济效益。
本发明所采用的技术方案有:
一种基于煤质在线监测的燃烧优化方法,包括智能燃烧优化***、煤质参数采集***和煤质在线化验设备,其特征在于:所述智能燃烧优化***包括煤质在线监测模块、制粉***运行优化模块、精细化配风优化模块和排烟氧量优化模块,所述煤质在线监测模块实时获取煤质参数采集***信息,并将获取的信息对应输送给制粉***运行优化模块、精细化配风优化模块和排烟氧量优化模块,所述制粉***运行优化模块连接电厂DCS控制***控制的各磨煤机,精细化配风优化模块连接电厂DCS控制***控制的各燃烧器,排烟氧量优化模块连接电厂DCS控制***控制的送风机,所述智能燃烧优化***实现智能燃烧优化方法步骤包括:
1)煤质在线监测模块通过煤质在线化验设备获取煤质参数信息,同时连接电厂输煤程控***,采集设备运行状态信息,监测并判断出输往各磨煤机煤质参数,煤质在线监测模块将判断出的各磨煤机煤质参数输送给制粉***运行优化模块、精细化配风优化模块、排烟氧量优化模块;
2)制粉***运行优化模块连接电厂DCS控制***,实时获取各磨煤机的给煤量、磨入口一次总风温、磨入口一次总风量、磨煤机电流、磨出口一次风温,并利用步骤1)中提供的煤质参数依序对磨煤机入口一次总风量进行优化计算,反馈给DCS控制***并控制磨煤机入口总风门开度;
3)精细化配风优化模块连接电厂DCS控制***,实时获取炉膛负压、甲乙侧热二次风母管总风量、甲乙侧热二次风母管总风压、各燃烧器二次风门开度、周界风门开度、OFA风门开度、SOFA风门开度信息,并利用步骤1)中提供的煤质参数对各燃烧器二次风门、周界风门、OFA风门、SOFA风门的开度进行优化计算,反馈给DCS控制各风门开度;
4)排烟氧量优化模块连接电厂DCS控制***,实时获取锅炉主蒸汽流量、排烟氧量信息,并利用步骤1)中提供的煤质参数对锅炉二次总风量进行优化计算,反馈给DCS控制送风机出力。
进一步地,所述磨煤机煤质参数指所有磨煤机的煤质参数数据组,每个磨煤机对应一组煤质参数,包括收到基挥发分Var、收到基固定碳Car、收到基灰分Aar、收到基水分Mar、收到基Sar、收到基Nar、收到基低位发热量Qar。
进一步地,根据上述方法,其中所述煤质在线监测模块、制粉***运行优化模块,精细化配风优化模块,排烟氧量优化模块实现方式如下:
1、煤质在线监测模块
实时采集上煤时煤质在线化验设备测得的煤质工业分析数据,从输煤程控***实时采集主要设备的运转信息,对煤炭从上煤开始、皮带运输、过程称重、过程破碎、犁煤入仓的全程监测。主要采集设备有:斗轮机、输煤皮带、计量秤、犁煤器;状态信息有:设备的启动/停止、计量秤的实时吨量、计量秤的累积吨量、犁煤器的启动/停止、输煤皮带的启动/停止。所述的煤质在线监测方法利用对煤质信息的实时采集,对煤炭去向的实时全程监测,计算分析出炉前各磨煤机内的煤质参数。
2、制粉***运行优化模块
此模块基于煤质参数,制粉***运行优化模块对各磨煤机的入口一次总风量进行优化。优化算法的输入参数有: 煤质的工业分析数据、给煤量大小、磨出口风温度、磨煤机电流;输出参数为磨入口最优一次总风量。优化公式如下:
公式说明:
公式(1):当给煤量小于10时,判断为停磨状态,只保留冷却风量20t/h;
公式(2):磨正常运行,总风量 = 给煤量+45;
公式(3):当处理煤质水分大于18%,需要加大一次风量,预防干燥出力不足导致堵磨风险;
公式(4):当磨运行电流高于54A, 需要加大一次风量,预防磨盘存煤过多导致堵磨风险。
3、精细化配风优化模块
基于煤质参数,精细化配风优化模块对各燃烧器喷口、OFA风喷口、SOFA风喷口风门开度进行优化。其依序以下步骤和公式进行优化:
步骤a):由煤质工业分析计算理论空气量;通常计算公式如下:
参数说明:
K:可根据燃料的种类及燃料无灰干燥基挥发分的数值查下表;
公式说明:
公式(11)(12)来自《DLT 904-2015 火力发电厂技术经济指标计算方法》。
步骤b):各燃烧器喷口、OFA风喷口、SOFA风喷口实际空气量确定,利用数值模拟方法对锅炉热风道、大风箱、各燃烧器喷口、OFA风喷口、SOFA风喷口以及各小风门挡板进行数值建模,模拟出不同炉膛风箱差压下,各小风门不同开度下对应各燃烧器喷口、OFA风喷口、SOFA风喷口的风量大小:
式中:至为公式归纳系数,由大量CFD数值模拟数据拟合而来;为各二次风喷口、周界风喷口、OFA风喷口、SOFA风喷口风量,计量单位为t/h;甲乙侧空预器出口二次热风道母管压力,计量单位为Pa;炉膛实测压力,计量单位为Pa;数值模拟的风道入口压力与炉膛负压之间的差值;x为阀门开度,用百分值;所有二次风喷计算风量之和;实测二次总风量大小,计量单位为t/h;总风量修正系数;
公式说明:
公式(13)由大量数值模拟数据,拟合出各风门挡板在不同开度、不同压差下的流量特性公式。拟合方法为多项式拟合。
公式(14)为总风量修正。公式(13)计算出的所有风量总和,与实际测得总风量进行比较,得出修正系数K,利用修正系数K再对每个喷口风量进行修正。
步骤c):各燃烧器过量空气系数计算:
公式说明:
公式(15)来自《锅炉原理》。
步骤d):各燃烧器最优过量空气系数确定:
利用现场燃烧调整试验的方法确认各燃烧器的最优过量空气系数,当燃用煤质水分低于25%时,燃烧器A、B、C、D、E、F的最优过量空气系数分别为0.85、0.68、0.68、0.71、0.71、0.95;当燃烧器燃用煤质水分高于25%时,其最优过量空气系数为1;其余风量由OFA风喷口和SOFA风喷口进入炉膛。
步骤e):各燃烧器二次风门、周界风门、OFA风门、SOFA风门的最优开度确定:
各燃烧器二次风门、周界风门最优开度确定:当燃烧器实际过量空气系数低于最优过量空气系数时,开大对应二次小风门,当燃烧器实际过量空气系数高于最优过量空气系数时,关小对应二次小风门;
OFA风门、SOFA风门最优开度确定:当二次风门、周界风门开度全开还达不到最优过量空气系数时,需要关小OFA风门、SOFA风门;当二次风门、周界风门开度10%时,仍高于最优过量空气系数时,需开大OFA风门、SOFA风门。
4、排烟氧量优化模块
基于煤质参数,排烟氧量优化模块对二次总风量大小进行优化, 其依序以下步骤和公式进行优化:步骤A):利用现场燃烧调整试验,在低、中、高低位热值三种煤质,进行氧量优化调整试验,根据负荷-最优氧量数据变化曲线,归纳出低、中、高低位热值三种煤质的排烟氧量优化公式如下:
根据归纳出的低、中、高低位热值三种煤质的排烟氧量优化公式,利用线性差值修正的方法,推导出煤质低位热值修正的排烟氧量优化公式如下:
式中:为锅炉负荷率,满负荷为100%;最优排烟氧量;煤质收到基低位发热量,由煤质在线监测模块提供;5000、7000为设定的常量,由试验通过对低、中、高低位热值三种煤质的排烟氧量优化曲线拟合获取的经验值;k1、k2、k3分别为公式拟合系数,其中k1取值范围17.0至18.0,k2取值范围33.0至40.0,k3取值范围17.0至24.0 ,k4取值范围3.0至4.0,k5取值范围3.0至4.0;。
公式说明:
步骤B):二次总风量优化,连接控制送风机出力:
当实测排烟氧量值低于最优排烟氧量值时,需要增加二次总风量,通过连接控制送风机,提高送风机出力;当实测排烟氧量值高于最优排烟氧量值时,需要减小二次总风量,通过连接控制送风机,降低送风机出力。
根据上述方案,本发明首先为各磨煤机提供煤质参数的实时采集方法, 为各燃烧器喷口、OFA风喷口、SOFA风喷口的风量提供风量大小的实时计算方法;基于煤质参数,制粉***运行优化模块对各磨煤机的入口一次总风量进行优化;基于煤质参数,精细化配风优化模块对各燃烧器喷口、OFA风喷口、SOFA风喷口风门开度进行优化;基于煤质参数,排烟氧量优化模块对二次总风量大小进行优化。本发明就是通过***智能循环对磨煤机、燃烧器、锅炉总管配风进行优化调控,达到锅炉燃烧的全面优化。
本发明具有如下有益效果:
1、煤质在线监测模块:目前煤质参数实时测量设备及方法,在燃煤电厂还未普及,主要是由于现有的硬件测量设备价格昂贵,并有部分在线测量仪器具有放射源,存在安全隐患。然而煤质在线测量的需求一直存在,随着电厂配煤掺烧力度的加大,这种需求越来越强烈。近年来,随着电厂数字化、信息化建设的不断完善,本发明的煤质在线监测模块就是利用对煤质化验参数、设备运转信息的实时分析,判断出各磨煤机所对应的煤参数,从而有效解决燃煤电厂煤质实时测量难的问题,为制粉***、燃煤锅炉的优化运行提供关键的煤质参数。
2、制粉***运行优化模块:本发明的制粉***运行优化模块是基于煤质参数的一次总风量进行优化,其创新点在于优化输入参数加入了煤质收到基水分Mar参数。目前制粉***一次总风量优化,仅仅根据磨煤机的安全健康状态进行优化,尚未考虑煤质水分的变化对总风量的影响,往往出现高水分煤时一次总风量不够,低水分煤时一次总风量过多的情况。根据煤质的变化合理修正各磨煤机的一次总风量,在保证磨煤机安全运行的同时,能够实时地控制一次总风量。有效地控制了变煤质下,排烟温度的升高,锅炉效率的下降。
3、精细化配风优化模块:本发明的精细化配风优化模块的创新点是能够实时根据各磨煤机的煤质参数,各燃烧器喷口二次风量数据,计算出各燃烧器的过量空气系数。过量空气系数能够很准确地度量各个燃烧器在燃用不同煤质下,二次补风量是否合理,从而能够判断出对各个二次小风门开度的精细化调节。目前针对燃煤锅炉的二次配风优化主要根据调整试验,对预先设定好的几种煤质进行试验,最终得出一个相对较好的开度组合指导优化。这种方法只能算人工经验运行,不,是适应多种煤质变化情况,并且由于无法预知煤质的变化,往往配风调节很滞后。本发明基于煤质、风量实时测量的配风优化,能够及时根据煤质变化对各二次小风门进行调整。二次小风门的配风优化可以有效抑制污染物NOx生成,及时调整可以做到降低NOx的超标风险,减少环保减排的运行费用。
4、排烟氧量优化模块:传统的排烟氧量优化控制,是根据负荷的变化做相应的优化调整,未考虑煤质的变化,往往会出现燃用优质煤质时排烟氧量偏高,燃用低质煤质时排烟氧量偏低的情况。本发明由于实时获取的煤质参数信息,排烟氧量优化计算公式中加入了煤质参数修正项,有效解决了传统排烟氧量优化控制煤质失调问题。排烟氧量的合理优化,能有效降低排烟损失,提高锅炉效率。
附图说明:
图1为本发明煤质在线监测的燃烧优化***方案结构示意图。
图2为本发明精细化配风优化模块风量软侧量模拟建模图。
图3为本发明最优排烟氧量曲线和公式。
具体实施方式:
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
本发明一种基于煤质在线监测的燃烧优化方法,包括智能燃烧优化***和煤质参数采集***,所述智能燃烧优化***包括煤质在线监测模块、制粉***运行优化模块、精细化配风优化模块和排烟氧量优化模块,所述煤质在线监测模块实时获取煤质参数采集***信息,并将获取的信息对应输送给制粉***运行优化模块、精细化配风优化模块和排烟氧量优化模块,所述制粉***运行优化模块连接电厂DCS控制***控制的各磨煤机,精细化配风优化模块连接电厂DCS控制***控制的各燃烧器,排烟氧量优化模块连接电厂DCS控制***控制的送风机,所述智能燃烧优化***实现智能燃烧优化方法步骤包括:
1)煤质在线监测模块通过煤质在线化验设备获取煤质参数信息,同时连接电厂输煤程控***,采集设备运行状态信息,监测并判断出输往各磨煤机煤质参数,煤质在线监测模块将判断出的各磨煤机煤质参数输送给制粉***运行优化模块、精细化配风优化模块、排烟氧量优化模块;
2)制粉***运行优化模块连接电厂DCS控制***,实时获取各磨煤机的给煤量、磨入口一次总风温、磨入口一次总风量、磨煤机电流、磨出口一次风温,并利用步骤1)中提供的煤质参数依序对磨煤机入口一次总风量进行优化计算,反馈给DCS控制***并控制磨煤机入口总风门开度;
3)精细化配风优化模块连接电厂DCS控制***,实时获取炉膛负压、甲乙侧热二次风母管总风量、甲乙侧热二次风母管总风压、各燃烧器二次风门开度、周界风门开度、OFA风门开度、SOFA风门开度信息,并利用步骤1)中提供的煤质参数对各燃烧器二次风门、周界风门、OFA风门、SOFA风门的开度进行优化计算,反馈给DCS控制各风门开度;
4)排烟氧量优化模块连接电厂DCS控制***,实时获取锅炉主蒸汽流量、排烟氧量信息,并利用步骤1)中提供的煤质参数对锅炉二次总风量进行优化计算,反馈给DCS控制送风机出力。
进一步地,所述磨煤机煤质参数指所有磨煤机的煤质参数数据组,每个磨煤机对应一份煤质参数,包括收到基挥发分Var、收到基固定碳Car、收到基灰分Aar、收到基水分Mar、收到基Sar、收到基Nar、收到基低位发热量Qar的数据组。
进一步地,根据上述方法,其中所述煤质在线监测模块、制粉***运行优化模块,精细化配风优化模块,排烟氧量优化模块实现方式如下:
1、煤质在线监测模块
实时采集上煤时煤质在线化验设备测得的煤质工业分析数据,从输煤程控***实时采集主要设备的运转信息,对煤炭从上煤开始、皮带运输、过程称重、过程破碎、犁煤入仓的全程监测。主要采集设备有:斗轮机、输煤皮带、计量秤、犁煤器;状态信息有:设备的启动/停止、计量秤的实时吨量、计量秤的累积吨量、犁煤器的启动/停止、输煤皮带的启动/停止。所述的煤质在线监测方法利用对煤质信息的实时采集,对煤炭去向的实时全程监测,计算分析出炉前各磨煤机内的煤质参数。
2、制粉***运行优化模块
此模块基于煤质参数,制粉***运行优化模块对各磨煤机的入口一次总风量进行优化。优化算法的输入参数有: 煤质的工业分析数据、给煤量大小、磨出口风温度、磨煤机电流;输出参数为磨入口最优一次总风量。优化公式如下:
公式说明:
公式(1):当给煤量小于10时,判断为停磨状态,只保留冷却风量20t/h;
公式(2):磨正常运行,总风量 = 给煤量+45;
公式(3):当处理煤质水分大于18%,需要加大一次风量,预防干燥出力不足导致堵磨风险;
公式(4):当磨运行电流高于54A, 需要加大一次风量,预防磨盘存煤过多导致堵磨风险。
3、精细化配风优化模块
基于煤质参数,精细化配风优化模块对各燃烧器喷口、OFA风喷口、SOFA风喷口风门开度进行优化。其依序以下步骤和公式进行优化:
步骤a):由煤质工业分析计算理论空气量;
参数说明:
K:可根据燃料的种类及燃料无灰干燥基挥发分的数值查下表;
公式说明:
公式(11)(12)来自《DLT 904-2015 火力发电厂技术经济指标计算方法》。
步骤b):各燃烧器喷口、OFA风喷口、SOFA风喷口实际空气量确定,利用数值模拟方法对锅炉热风道、大风箱、各燃烧器喷口、OFA风喷口、SOFA风喷口以及各小风门挡板进行数值建模,模拟出不同炉膛风箱差压下,各小风门不同开度下对应各燃烧器喷口、OFA风喷口、SOFA风喷口的风量大小:
式中:至为公式归纳系数,由大量CFD数值模拟数据拟合而来;为各二次风喷口、周界风喷口、OFA风喷口、SOFA风喷口风量,计量单位为t/h;甲乙侧空预器出口二次热风道母管压力,计量单位为Pa;炉膛实测压力,计量单位为Pa;数值模拟的风道入口压力与炉膛负压之间的差值;x为阀门开度,用百分值;所有二次风喷计算风量之和;实测二次总风量大小,计量单位为t/h;:总风量修正系数;
公式说明:
公式(13)由大量数值模拟数据,拟合出各风门挡板在不同开度、不同压差下的流量特性公式。拟合方法为多项式拟合。
公式(14)为总风量修正。公式(13)计算出的所有风量总和,与实际测得总风量进行比较,得出修正系数K,利用修正系数K再对每个喷口风量进行修正。
步骤c):各燃烧器过量空气系数计算:
公式说明:
公式(15)来自《锅炉原理》。
步骤d):各燃烧器最优过量空气系数确定:
利用现场燃烧调整试验的方法确认各燃烧器的最优过量空气系数,当燃用煤质水分低于25%时,燃烧器A、B、C、D、E、F的最优过量空气系数分别为0.85、0.68、0.68、0.71、0.71、0.95;当燃烧器燃用煤质水分高于25%时,其最优过量空气系数为1;其余风量由OFA风喷口和SOFA风喷口进入炉膛。
步骤e):各燃烧器二次风门、周界风门、OFA风门、SOFA风门的最优开度确定:
各燃烧器二次风门、周界风门最优开度确定:当燃烧器实际过量空气系数低于最优过量空气系数时,开大对应二次小风门,当燃烧器实际过量空气系数高于最优过量空气系数时,关小对应二次小风门;
OFA风门、SOFA风门最优开度确定:当二次风门、周界风门开度全开还达不到最优过量空气系数时,需要关小OFA风门、SOFA风门;当二次风门、周界风门开度10%时,仍高于最优过量空气系数时,需开大OFA风门、SOFA风门。
4、排烟氧量优化模块
基于煤质参数,排烟氧量优化模块对二次总风量大小进行优化, 其依序以下步骤和公式进行优化:
步骤A):在燃用平均低位热值为4500kcal/kg煤质时,在锅炉50%、60%、70%、80%、90%、100%负荷下进行氧量调整试验,确定最优排烟氧量曲线和公式;在燃用平均低位热值为5000kcal/kg煤质时,在锅炉50%、60%、70%、80%、90%、100%负荷下进行氧量调整试验,确定最优排烟氧量曲线和公式;在燃用平均低位热值为5500kcal/kg煤质时,在锅炉50%、60%、70%、80%、90%、100%负荷下进行氧量调整试验,确定最优排烟氧量曲线和公式,最优排烟氧量曲线和公式如图3,并归纳出4500kcal/kg、5000 kcal/kg、5500 kcal/kg低位热值三种煤质的排烟氧量优化公式如下:
式中:为锅炉负荷率,满负荷为100%;最优排烟氧量;煤质收到基低位发热量,由煤质在线监测模块提供; 是作为线性插值修正法的修正项,修正煤值热值的变化对最优氧量的影响,本发明导出公式所采用低、中、高低位热值对应为4500、5000、5500,单位为kcal/kg,修正项是以中低位热值作为参照,当实际煤的低位热值Qar为5000kcal/kg时,此修正项为0,当煤的低位热值Qar高于5000kcal/kg时,此修正项为负值,当煤的低位热值Qar低于5000kcal/kg时,此修正项为正值,此修正项中的7000是一个固定的比例系数;17.857是前述公式中k1的优选取值,36.729 是前述公式中k2的优选取值,20.914是前述公式中k3的优选取值,3.6是前述公式中k4的优选取值,3.8是前述公式中k5的优选取值。
公式说明:
图3点A、B、C即为该公式应用的三个情形,A、B、C分别是负荷率在65%,低位发热量为5000kcal/kg、3000kcal/kg、6000kcal/kg时,利用公式计算结果,得出:A点推荐排烟氧量为4.58%, B点荐排烟氧量为5.0%, C点荐排烟氧量为4.37%,其中A点排烟氧量的修正项为0,B点排烟氧量的修正项为0.417,C点排烟氧量的修正项为-0.209。
步骤B):二次总风量优化,连接控制送风机出力:
当实测排烟氧量值低于最优排烟氧量值时,需要增加二次总风量,通过连接控制送风机,提高送风机出力;当实测排烟氧量值高于最优排烟氧量值时,需要减小二次总风量,通过连接控制送风机,降低送风机出力。
根据上述方案,本发明首先为各磨煤机提供煤质参数的实时采集方法, 为各燃烧器喷口、OFA风喷口、SOFA风喷口的风量提供风量大小的实时计算方法;基于煤质参数,制粉***运行优化模块对各磨煤机的入口一次总风量进行优化;基于煤质参数,精细化配风优化模块对各燃烧器喷口、OFA风喷口、SOFA风喷口风门开度进行优化;基于煤质参数,排烟氧量优化模块对二次总风量大小进行优化。本发明就是通过***智能循环对磨煤机、燃烧器、锅炉总管配风进行优化调控,达到锅炉燃烧的全面优化。
下面对本发明基于煤质在线监测的智能燃烧优化方法进行详细说明。
1、煤质在线监测模块
附图1说明了煤质在线监测过程,即:数字化燃料服务器实时获取输煤程控设备的运转信号、实时获取煤质化验的工业分析数据信息,通过计算,实时获得各磨煤机的入炉煤质的工业分析数据。
2、制粉***运行优化模块
通过大量制粉***运行优化试验,确定磨煤机入口最优一次总风量。注意试验方法如下:
试验一:对工业分析水分12%的烟煤进行风煤比调整试验:
通过试验确定,当煤质的全水分低于18%时,磨煤机的干燥出力不会降低,即能够维持磨出口风温在75℃以上。
试验一使用煤种全水12%,能够保证磨煤机的干燥出力。
试验内容:分别在给煤量40t/h、45t/h时,分别在总风量80t/h、85t/h、90t/h、95t/h下进行试验。
试验数据:
从试验数据判断,给煤量45t/h,总风量80t/h时,磨煤机电流不断上升,一次风速不断下降,有堵磨风险,从而确定安全运行磨煤机电流为54A。综合试验数据确定,给煤量在45t/h时最优一次总风量为90t/h。各煤量在40t/h 时最优一次总风量为85t/h。
试验二:对工业分析水分40%的褐煤进行风煤比调整试验:
当煤质的全水超过18%,磨煤机的干燥出力开始有所下降。磨出口温度开始低于75℃。为了保证磨煤机的出口,开始增加一次风量。
试验数据:
从试验数据判断,对与40%全水的煤种,给煤量40t/h,总风量95t/h时,磨煤机出口风温不断下降,有黏管堵磨风险。综合试验数据确定,给煤量在40t/h时最优一次总风量为105t/h。各煤量在35t/h 时最优一次总风量为100t/h。
最终确定制粉***优化模块关键公式,磨煤机入口一次总风量优化公式。
3、精细化配风优化模块
对锅炉热二次风道、大风箱、燃烧器、二次小风门进行数值建模,图2为某电厂热二次风道、大风箱、燃烧器以及二次小风门三维建模图,P1为模型入口压力,P2为炉膛负压,模拟出不同风道-炉膛差压下,各小风门不同开度下的各燃烧器喷口、燃烬风喷口的二次风量。形成大量模拟样本数据后,利用多项式对各风门二次风量计算公式进行拟合。
参数说明:
总风量修正系数;
修正系数可以消除由于风道内部结构改变、以及部分堵塞等原因,带来的软测绝对风量偏差,保证软测总风量等于实测总风量。
在风量软测量的基础上,根据各燃烧器喷口煤质参数计算出理论空气量,即可实时计算显示出各煤粉燃烧器喷口周围的过量空气系数。再利用燃烧调整性能试验,确定不同负荷下各燃烧器喷口的最佳过量空气系数。
最后利用实际过量空气系数与最佳过量空气系数的偏差进行各二次小风门的开度调整。
4、排烟氧量优化模块
通过现场燃烧调整试验,分别使用热值4500kcal/kg、5000kcal/kg、5500kal/kg、调节不同负荷下排烟氧量大小,进行锅炉性能试验,确定锅炉效率。利用锅炉效率的高低,拟合出变煤质、变负荷下的最优氧量计算公式。
5、智能燃烧优化实施方法
智能燃烧优化工控机,从DCS/SIS获取锅炉燃烧运行参数,从煤质在线测量***获取煤质数据。
智能燃烧优化服务器集成制粉***运行优化算法、精细化配风优化算法和排烟氧量优化算法,对获取的锅炉燃烧运行参数和煤质参数进行实时计算处理,给优化指导建议
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下还可以作出若干改进,这些改进也应视为本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种基于煤质在线监测的燃烧优化方法,所述优化方法基于一个具有煤质在线监测模块、制粉***运行优化模块、精细化配风优化模块和排烟氧量优化模块的智能燃烧优化***,其特征在于:
1)煤质在线监测模块通过煤质在线化验设备获取煤质参数信息,同时连接电厂输煤程控***,采集设备运行状态信息,监测并判断出输往各磨煤机煤质参数,煤质在线监测模块将判断出的各磨煤机煤质参数输送给制粉***运行优化模块、精细化配风优化模块、排烟氧量优化模块;
2)制粉***运行优化模块连接电厂DCS控制***,实时获取各磨煤机的给煤量、磨入口一次总风温、磨入口一次总风量、磨煤机电流、磨出口一次风温,并利用步骤1)中提供的煤质参数依序对磨煤机入口一次总风量进行优化计算,反馈给DCS控制***并控制磨煤机入口总风门开度;
3)精细化配风优化模块连接电厂DCS控制***,实时获取炉膛负压、甲乙侧热二次风母管总风量、甲乙侧热二次风母管总风压、各燃烧器二次风门开度、周界风门开度、OFA风门开度、SOFA风门开度信息,并利用步骤1)中提供的煤质参数对各燃烧器二次风门、周界风门、OFA风门、SOFA风门的开度进行优化计算,反馈给DCS控制各风门开度;
4)排烟氧量优化模块连接电厂DCS控制***,实时获取锅炉主蒸汽流量、排烟氧量信息,并利用步骤1)中提供的煤质参数对锅炉二次总风量进行优化计算,反馈给DCS控制送风机出力。
2.如权利要求1所述的基于煤质在线监测的燃烧优化方法,其特征在于:所述磨煤机煤质参数指所有磨煤机的煤质参数数据组,每个磨煤机对应一组煤质参数,包括收到基挥发分Var、收到基固定碳Car、收到基灰分Aar、收到基水分Mar、收到基Sar、收到基Nar、收到基低位发热量Qar。
3.如权利要求1所述的基于煤质在线监测的燃烧优化方法,其特征在于:所述煤质在线监测模块采用了对煤质化验设备、输煤程控设备运转信息实时监测的方法,判断出达到各磨煤机的所对应的煤质参数。
5.如权利要求1所述的基于煤质在线监测的燃烧优化方法,其特征在于:步骤3)中精细化配风优化依序以以下步骤进行优化:
步骤a):由煤质工业分析计算理论空气量;
步骤b):各燃烧器喷口、OFA风喷口、SOFA风喷口实际空气量确定,利用数值模拟方法对锅炉热风道、大风箱、各燃烧器喷口、OFA风喷口、SOFA风喷口以及各小风门挡板进行数值建模,模拟出不同炉膛风箱差压下,各小风门不同开度下对应各燃烧器喷口、OFA风喷口、SOFA风喷口的风量大小:
式中:至为公式归纳系数,由大量CFD数值模拟数据拟合而来;为各二次风喷口、周界风喷口、OFA风喷口、SOFA风喷口风量,计量单位为t/h;:甲乙侧空预器出口二次热风道母管压力,计量单位为Pa;炉膛实测压力,计量单位为Pa;数值模拟的风道入口压力与炉膛负压之间的差值;x为阀门开度,用百分值;所有二次风喷计算风量之和;实测二次总风量大小,计量单位为t/h;:总风量修正系数;
步骤c):各燃烧器过量空气系数计算:
步骤d):各燃烧器最优过量空气系数确定:
利用计算得到的各燃烧器过量空气系数,进行变过量空气系数下的燃烧调整试验,利用现场试验的方法,确定各燃烧器在燃用不同煤质下的最优过量空气系数;
步骤e):各燃烧器二次风门、周界风门、OFA风门、SOFA风门的最优开度确定:
各燃烧器二次风门、周界风门最优开度确定:当燃烧器实际过量空气系数低于最优过量空气系数时,开大对应二次小风门,当燃烧器实际过量空气系数高于最优过量空气系数时,关小对应二次小风门;
OFA风门、SOFA风门最优开度确定:当二次风门、周界风门开度全开还达不到最优过量空气系数时,需要关小OFA风门、SOFA风门;当二次风门、周界风门开度10%时,仍高于最优过量空气系数时,需开大OFA风门、SOFA风门。
6.如权利要求1所述的基于煤质在线监测的燃烧优化方法,其特征在于:步骤4)中排烟氧量优化依序以下步骤和公式进行优化:
步骤A):利用现场燃烧调整试验,在低、中、高低位热值三种煤质,进行氧量优化调整试验,根据负荷-最优氧量数据变化曲线,归纳出低、中、高低位热值三种煤质的排烟氧量优化公式如下:
根据归纳出的低、中、高低位热值三种煤质的排烟氧量优化公式,利用线性差值修正的方法,推导出煤质低位热值修正的排烟氧量优化公式如下:
式中:为锅炉负荷率,满负荷为100%;最优排烟氧量;煤质收到基低位发热量,由煤质在线监测模块提供,5000、7000为设定的常量,由试验通过对低、中、高低位热值三种煤质的排烟氧量优化曲线拟合获取的经验值;k1、k2、k3分别公式拟合系数,其中k1取值范围17.0至18.0,k2取值范围33.0至40.0,k3取值范围17.0至24.0 ,k4取值范围3.0至4.0,k5取值范围3.0至4.0;
步骤B):二次总风量优化,连接控制送风机出力:
当实测排烟氧量值低于最优排烟氧量值时,需要增加二次总风量,通过连接控制送风机,提高送风机出力;当实测排烟氧量值高于最优排烟氧量值时,需要减小二次总风量,通过连接控制送风机,降低送风机出力。
7.如权利要求1所述的基于煤质在线监测的燃烧优化方法,其特征在于:所述智能燃烧优化***设置在工控机,所述工控机与煤质在线化验设备连接,采集煤质参数信息;所述工控机与输煤程控控制***连接,采集设备运行状态信息;所述工控机与电厂DCS控制***连接,采集锅炉燃烧运行参数信息;所述工控机与电厂DCS控制***连接,将磨煤机入口最优一次总风量,各燃烧器二次风门、周界风门、OFA风门、SOFA风门的最优开度,锅炉最优排烟氧量值发送至DCS控制***,DCS控制***利用上述优化参数进行锅炉燃烧实时优化控制。
8.如权利要求1所述的基于煤质在线监测的燃烧优化方法,其特征在于:所述智能燃烧优化***中的煤质在线监测模块实时获取煤质参数采集***信息,并将获取的信息对应输送给制粉***运行优化模块、精细化配风优化模块和排烟氧量优化模块,所述制粉***运行优化模块连接电厂DCS控制***控制的各磨煤机,精细化配风优化模块连接电厂DCS控制***控制的各燃烧器,排烟氧量优化模块连接电厂DCS控制***控制的送风机。
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