CN110888403A - 基于*损失最小的锅炉对流受热面智能吹灰闭环控制*** - Google Patents

基于*损失最小的锅炉对流受热面智能吹灰闭环控制*** Download PDF

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CN110888403A
CN110888403A CN201910975116.XA CN201910975116A CN110888403A CN 110888403 A CN110888403 A CN 110888403A CN 201910975116 A CN201910975116 A CN 201910975116A CN 110888403 A CN110888403 A CN 110888403A
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张文君
王瑞峰
郝宝乾
任福虎
郭敏
郭秋实
樊利军
万鹏
徐向春
李皓宇
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Thermal Power Generation Technology Research Institute of China Datang Corporation Science and Technology Research Institute Co Ltd
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Thermal Power Generation Technology Research Institute of China Datang Corporation Science and Technology Research Institute Co Ltd
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    • G05B19/41865—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by job scheduling, process planning, material flow
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F23—COMBUSTION APPARATUS; COMBUSTION PROCESSES
    • F23J—REMOVAL OR TREATMENT OF COMBUSTION PRODUCTS OR COMBUSTION RESIDUES; FLUES 
    • F23J1/00—Removing ash, clinker, or slag from combustion chambers
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    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
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Abstract

本发明涉及一种基于
Figure DDA0002233354220000011
损失最小的锅炉对流受热面智能吹灰闭环控制***，包括：数据通讯采集装置，用于实时采集燃煤电站DCS的现场数据；智能吹灰服务器用于根据实时运行的烟气和工质侧温度数据，逆烟气流程计算各个对流受热面进出口烟气温度，然后基于各个对流受热面吹灰
Figure DDA0002233354220000012
损失最小模型，确定出各个对流受热面不同负荷下临界
Figure DDA0002233354220000013
损失对应的最佳吹灰频率，即当各个受热面实时
Figure DDA0002233354220000014
损失与临界
Figure DDA0002233354220000015
损失相差较小时，达到了最佳吹灰时机。本发明不仅可以减少吹灰频率，节约吹灰蒸汽消耗，延长吹灰设备使用寿命，减少锅炉过吹导致的爆管现象，节省相应的维修和折旧费用，而且还可以降低排烟温度，提升锅炉效率。

Description

基于*损失最小的锅炉对流受热面智能吹灰闭环控制***
技术领域
本发明属于火力发电技术领域，尤其涉及一种基于
Figure BDA0002233354200000011
损失最小的锅炉对流受热面智能吹灰闭环控制***。
背景技术
燃煤电站锅炉在运行时，煤粉燃烧除了产生CO2、SO2、NOX等主要气体燃烧产物外，煤中的金属有机物以及无机矿物质还将形成灰渣。灰渣在炉膛高温的环境下为气态，然后随着烟气一起流过表面温度相对较低的水冷壁、过热器、再热器、省煤器以及空气预热器，并在其管面上凝结形成积灰。燃煤锅炉积灰是不可避免的，由于灰的导热系数是金属的几十分之一至几百分之一，所以积灰将增加受热面传热热阻，致受热面吸热量减少，排烟温度升高，锅炉效率下降，严重时将使得通风阻力大幅度增加引风机失速，导致锅炉降负荷运行或者跳机，酿成重大事故，因此，燃煤电站锅炉需安装吹灰器，在运行时对受热面进行吹灰。
目前，我国燃煤电站锅炉普遍采用定时吹灰方式，即根据运行人员经验按照一定的时间进行吹灰。这种方式虽简单有效，但具有以下方面的不足。由于现在燃煤锅炉煤种多变，使得受热面积灰程度随时间呈现不确定性，因此定时吹灰一方面可能导致受热面过度吹扫，这将导致受热面因交变热应力和磨损而损坏，缩短了金属寿命；另一方面受热面积灰严重时，又没有及时吹灰，导致排烟温度升高，锅炉效率下降。
基于上述原因，开发燃煤电站锅炉受热面智能吹灰***显得十分必要。智能吹灰***的核心是吹灰监测模型。现有的热平衡计算法、炉膛出口烟温测量法以及壁面热流测量法，均从热力学第一定律出发，进行受热面吹灰效益分析，确定受热面吹灰时机。但在锅炉中烟气与受热面换热时，由于传热温差和积灰等因素的存在，使得传热存在不可逆，从而导致烟气与工质传热过程中产生
Figure BDA0002233354200000012
损失。并且吹灰需大量高温高压蒸汽，将进一步产生
Figure BDA0002233354200000022
损失。因此，传统的基于热力学第一定律的智能吹灰***，只考虑了能量的数量，没有考虑能量品质，由此建立的模型不能满足吹灰收益最大化的需求。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于
Figure BDA0002233354200000023
损失最小的锅炉对流受热面智能吹灰闭环控制***，从热力学第二定律出发，对燃煤电站锅炉对流受热面吹灰过程中的
Figure BDA0002233354200000024
损失进行分析，充分考虑吹灰和传热过程中的不可逆能量损失，以此为基础建立新的智能闭环吹灰***，实现真正意义上的吹灰收益最大化。
本发明提供了一种基于
Figure BDA0002233354200000025
损失最小的锅炉对流受热面智能吹灰闭环控制***，包括：
数据通讯采集装置，用于实时采集燃煤电站DCS的现场数据；所述现场数据包括烟气和工质侧温度数据；
智能吹灰服务器，用于根据烟气和工质侧温度数据，逆烟气流程实时计算各个对流受热面进出口工质和烟气温度；
根据各个受热面进出口工质和烟气温度实时计算传热
Figure BDA0002233354200000026
损、流阻
Figure BDA0002233354200000027
损、传质
Figure BDA0002233354200000028
损、吹灰介质
Figure BDA0002233354200000029
损及吹灰器电机工作过程的
Figure BDA00022333542000000210
损，得出各个对流受热面的总
Figure BDA00022333542000000211
损；
求解约束条件下的各个受热面吹灰
Figure BDA00022333542000000212
损失最小问题，得到最佳吹灰临界
Figure BDA00022333542000000213
损失，以及相对应的最佳吹灰时长和时间间隔，将计算得到的各个受热面实时
Figure BDA00022333542000000214
损与临界
Figure BDA00022333542000000215
损失相比较，若其值小于临界
Figure BDA00022333542000000216
损设定值，判定达到最佳吹灰时机，发出吹灰指令，控制吹灰器执行吹灰动作。
进一步地，该***还包括：
智能吹灰操作员站，用于显示吹灰控制相关信息。
进一步地，所述传热
Figure BDA00022333542000000217
损的计算模型为：
Figure BDA0002233354200000021
式中，(mCp)h为烟气当中吹灰蒸汽的热容量流率，kW/K；Tc1i、Tc2i为第i个受热面的进、出口工质温度，K；Th1i、Th2i为第i个受热面的进、出口烟气温度，K。
进一步地，所述流阻
Figure BDA0002233354200000034
损的计算模型为：
Figure BDA0002233354200000031
式中，ΔSg,ΔP,in为管内流阻熵产，kW/K；ΔSg,ΔP,out为管外流阻熵产，kW/K；Tc为工质温度，K；Vc为工质体积流量，m3/s；Th为烟气温度，K；Vh为烟气体积流量，m3/s；ΔPc为管内工质的流动阻力，Pa；ΔPh为管外烟气的流动阻力，Pa。
进一步地，所述传质
Figure BDA0002233354200000035
损的计算模型为：
Figure BDA0002233354200000032
式中，Ti、T分别为组元i混合前的温度和混合物的温度，K；pi0、pi分别为组元i混合前的压力和混合后的分压力，Pa；ΔSg,mt,i、ΔSg,mt分别为组元i的传质熵产和混合过程传质熵产，kW/K；
Figure BDA00022333542000000315
为组元i混合前的质量流量，kg/s。
进一步地，所述吹灰介质
Figure BDA0002233354200000039
损的计算模型为：
T0ΔSg,sm＝T0m(s2-s1) (4)
式中，ΔSg,sm为吹灰蒸汽产生的物质熵产，kW/K；
Figure BDA0002233354200000038
为吹灰蒸汽损耗量，kg/s；s1为状态1下蒸汽的熵，kJ/(kg·K)；s2为状态2下蒸汽的熵，kJ/(kg·K)。
进一步地，所述吹灰器电机工作过程的
Figure BDA00022333542000000310
损的计算模型为：
Figure BDA0002233354200000033
式中，ΔSg,em为单位时间电机的熵产，kW/K；P为吹灰器电机的功率，kW；T0为环境温度，K。
进一步地，所述各个对流受热面的总
Figure BDA00022333542000000311
损的计算模型为：
T0ΔSg＝T0(ΔSg,pr+ΔSg,m+ΔSg,ht+ΔSg,e+ΔSg,em) (6)。
进一步地，所述各个对流受热面临界
Figure BDA00022333542000000312
损失的计算方法包括：
根据公式(7)计算吹灰益处，吹灰益处等于吹灰前后对流受热面传热
Figure BDA00022333542000000313
损失和流阻
Figure BDA00022333542000000314
损失的下降数值，计算公式如下：
T0ΔSin＝T0(ΔSg,ΔT1+ΔSg,Δp1)-T0(ΔSg,ΔT2+ΔSg,Δp2) (7)
根据公式(8)计算吹灰消耗，吹灰消耗等于吹灰过程产生的传质
Figure BDA0002233354200000042
损失、吹灰介质
Figure BDA0002233354200000043
损失和吹灰器电机
Figure BDA0002233354200000044
损失之和，计算公式如下：
T0ΔSout＝T0(ΔSg,mt2+ΔSg,sm2+ΔSg,em2) (8)
而吹灰净收益就等于吹灰益处减去吹灰支出：
T0ΔSnet＝T0(ΔSin-ΔSout) (9)
由此可得n次吹灰的净收益为：
Figure BDA0002233354200000041
求出Δτ时间段内与最大吹灰收益max(NS,net)相对应的吹灰次数n0，由此可以得到最佳吹灰频率f0＝n0/Δτ，再根据该工况下受热面
Figure BDA0002233354200000045
损失变化曲线，确定对应于此最佳吹灰频率的临界
Figure BDA0002233354200000046
损失。
借由上述方案，通过基于
Figure BDA0002233354200000047
损失最小的锅炉对流受热面智能吹灰闭环控制***，不仅可以减少吹灰频率，节约吹灰蒸汽消耗，延长吹灰设备使用寿命，减少锅炉过吹导致的爆管现象，节省相应的维修和折旧费用，而且还可以降低排烟温度，提升锅炉效率。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如后。
附图说明
图1是本发明基于
Figure BDA0002233354200000048
损失最小的锅炉对流受热面智能吹灰闭环控制***的结构框图；
图2为本发明一实施例的逻辑框图；
图3为本发明最大吹灰收益吹灰模式流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
本实施例提供了一种基于
Figure BDA0002233354200000052
损失最小的锅炉对流受热面智能吹灰闭环控制***，包括：
数据通讯采集装置，用于实时采集燃煤电站DCS的现场数据；所述现场数据包括烟气和工质侧温度数据；
智能吹灰服务器，用于根据烟气和工质侧温度数据，逆烟气流程实时计算各个对流受热面进出口工质和烟气温度；
根据各个受热面进出口工质和烟气温度实时计算传热
Figure BDA0002233354200000053
损、流阻
Figure BDA0002233354200000054
损、传质
Figure BDA0002233354200000055
损、吹灰介质
Figure BDA0002233354200000056
损及吹灰器电机工作过程的
Figure BDA0002233354200000057
损，得出各个对流受热面的总
Figure BDA0002233354200000058
损；
求解约束条件下的各个受热面吹灰
Figure BDA0002233354200000059
损失最小问题，得到最佳吹灰临界
Figure BDA00022333542000000510
损失，以及相对应的最佳吹灰时长和时间间隔，将计算得到的各个受热面实时
Figure BDA00022333542000000511
损与临界
Figure BDA00022333542000000512
损失相比较，若其值小于临界
Figure BDA00022333542000000513
损设定值，判定达到最佳吹灰时机，发出吹灰指令，控制吹灰器执行吹灰动作。
该***根据实时运行的烟气和工质侧温度数据，逆烟气流程计算各个对流受热面进出口烟气温度，然后基于各个对流受热面吹灰
Figure BDA00022333542000000514
损失最小模型，确定出各个对流受热面不同负荷下临界
Figure BDA00022333542000000515
损失对应的最佳吹灰频率，即当各个受热面实时
Figure BDA00022333542000000516
损失与临界
Figure BDA00022333542000000517
损失相差较小时，达到了最佳吹灰时机，不仅可以减少吹灰频率，节约吹灰蒸汽消耗，延长吹灰设备使用寿命，减少锅炉过吹导致的爆管现象，节省相应的维修和折旧费用，而且还可以降低排烟温度，提升锅炉效率。
在本实施例中，该***还包括：
智能吹灰操作员站，用于显示吹灰控制相关信息。
在本实施例中，传热
Figure BDA00022333542000000518
损的计算模型为：
Figure BDA0002233354200000051
式中，(mCp)h为烟气当中吹灰蒸汽的热容量流率，kW/K；Tc1i、Tc2i为第i个受热面的进、出口工质温度，K；Th1i、Th2i为第i个受热面的进、出口烟气温度，K。
在本实施例中，流阻
Figure BDA0002233354200000064
损的计算模型为：
Figure BDA0002233354200000061
式中，ΔSg,ΔP,in为管内流阻熵产，kW/K；ΔSg,ΔP,out为管外流阻熵产，kW/K；Tc为工质温度，K；Vc为工质体积流量，m3/s；Th为烟气温度，K；Vh为烟气体积流量，m3/s；ΔPc为管内工质的流动阻力，Pa；ΔPh为管外烟气的流动阻力，Pa。
在本实施例中，传质
Figure BDA0002233354200000065
损的计算模型为：
Figure BDA0002233354200000062
式中，Ti、T分别为组元i混合前的温度和混合物的温度，K；pi0、pi分别为组元i混合前的压力和混合后的分压力，Pa；ΔSg,mt,i、ΔSg,mt分别为组元i的传质熵产和混合过程传质熵产，kW/K；
Figure BDA0002233354200000066
为组元i混合前的质量流量，kg/s。
在本实施例中，吹灰介质
Figure BDA0002233354200000067
损的计算模型为：
T0ΔSg,sm＝T0m(s2-s1) (4)
式中，ΔSg,sm为吹灰蒸汽产生的物质熵产，kW/K；
Figure BDA0002233354200000068
为吹灰蒸汽损耗量，kg/s；s1为状态1下蒸汽的熵，kJ/(kg·K)；s2为状态2下蒸汽的熵，kJ/(kg·K)。
在本实施例中，吹灰器电机工作过程的
Figure BDA0002233354200000069
损的计算模型为：
Figure BDA0002233354200000063
式中，ΔSg,em为单位时间电机的熵产，kW/K；P为吹灰器电机的功率，kW；T0为环境温度，K。
在本实施例中地，各个对流受热面的总
Figure BDA00022333542000000610
损的计算模型为：
T0ΔSg＝T0(ΔSg,pr+ΔSg,m+ΔSg,ht+ΔSg,e+ΔSg,em) (6)。
在本实施例中，各个对流受热面临界
Figure BDA00022333542000000611
损失的计算方法包括：
对于对流受热面而言，不同负荷下存在一个总
Figure BDA00022333542000000612
损失最小的最佳吹灰频率。根据分析，吹灰益处等于吹灰前后对流受热面传热
Figure BDA00022333542000000613
损失和流阻
Figure BDA00022333542000000614
损失的下降数值，计算公式：
T0ΔSin＝T0(ΔSg,ΔT1+ΔSg,Δp1)-T0(ΔSg,ΔT2+ΔSg,Δp2) (7)
吹灰消耗等于吹灰过程产生的传质
Figure BDA0002233354200000072
损失、吹灰介质
Figure BDA0002233354200000073
损失和吹灰器电机
Figure BDA0002233354200000074
损失之和，计算公式如下：
T0ΔSout＝T0(ΔSg,mt2+ΔSg,sm2+ΔSg,em2) (8)
而吹灰净收益就等于吹灰益处减去吹灰支出：
T0ΔSnet＝T0(ΔSin-ΔSout) (9)
由此可得n次吹灰的净收益为：
Figure BDA0002233354200000071
求出Δτ时间段内与最大吹灰收益max(NS,net)相对应的吹灰次数n0，由此可以得到最佳吹灰频率f0＝n0/Δτ，再根据该工况下受热面
Figure BDA0002233354200000075
损失变化曲线，就可以确定对应于此最佳吹灰频率的临界
Figure BDA0002233354200000076
损失。
下面对本发明作进一步详细说明。
参图1所示，基于
Figure BDA0002233354200000077
损失最小的锅炉对流受热面智能吹灰闭环控制***由据通讯采集装置1、智能吹灰服务器2和智能吹灰操作员站3组成。其中智能吹灰服务器2上的数据通信模块通过相应的协议与现场DCS之间完成联络，采集计算平台所需的实时数据，并将实时数据写入智能吹灰服务器2上的相应数据库中。智能吹灰服务器2上的计算平台实时计算各个对流受热面
Figure BDA0002233354200000078
损失，根据计算结果实时发出是否进行吹灰指令，而后将该指令通过硬线发送给DCS，将关键数据通过通讯协议写入DCS***，由DCS***最终发出指令执行吹灰器。智能吹灰操作员站3对各受热面污染状况进行实时监测及报警，对吹灰器运行状态进行实时监视并能够手动控制吹灰设备的启停。
参图2所示，在一具体实施例中，智能吹灰服务器2计算平台中包括以下模块。
(1)DCS实时参数采集模块
通过相应协议采集现场实时运行数据，并将实时采集到的数据写入相应的数据库。主要实时数据包括：锅炉负荷、给水流量、给水温度、主蒸汽压力、主蒸汽温度、再热蒸汽进出口温度、再热蒸汽进出口压力、SCR入口氧量和温度、各个对流受热面进出口温度和压力、各级过热器和再热器减温水流量、过热器和再热器减温水压力和温度、给煤量、一次风和二次风风量和风温、锅炉排烟温度、各台磨煤机出力和出口风粉混合物温度等。
(2)部分运行参数软测量模块
锅炉对流受热面智能吹灰闭环控制***所需的有些重要实时参数，DCS***无法进行测量，本***采用大数据与机理分析相结合的手段，对煤质分析和主蒸汽和再热蒸汽流量等参数进行研究，解决了该类参数DCS***测量缺失的问题。
a)煤质元素分析软测量模块
实施过程中，首先根据运行参数计算得到煤质的工业分析，然后根据大数据计算建立的煤质工业分析与元素分析关系，得出运行过程中煤质元素分析的实时值。采用磨煤机进口风温、出口风粉混合物温度、给煤量、风量以及磨煤机电流，根据热平衡方程求解方程，得出每台磨煤机所用煤质的水分。通过机组煤量、给水流量、给水温度、主蒸汽和再热蒸汽压力和温度，根据热量平衡方程，求解所用煤质的实时低位发热量。基于该厂常用煤质数据分析，由计算得到的煤质水分和低位发热量统计规律得出煤质的固定碳、挥发分以及灰分。最后，根据大数据分析建立的煤质工业分析和元素分析之间的关系，得出所用煤质的实时元素分析。
b)主蒸汽和再热蒸汽流量软测量模块
主蒸汽流量采用汽轮机侧调节级前后压力，根据弗留格尔公式计算得出。再热蒸汽流量先由各级高压加热器疏水压力和温度，通过热平衡计算得出各级抽气流量，再由主蒸汽流量减去各级抽气流量得出。
(3)各个对流受热面灰污检测模块
本***以各个对流受热面为单位，建立了过热器、再热器以及省煤器实时显示受热面灰污状态的监测算法，对流受热面统一采用临界
Figure BDA0002233354200000081
损失表示受热面污染状态。
(4)吹灰判断模式模块
本***采用最大吹灰收益吹灰模式，吹灰操作并不会对锅炉的安全稳定运行产生太大的影响，而对锅炉的经济性影响更加明显：吹灰使受热面传热性能提高，传热熵产和流阻熵产降低，减小热量传递过程的不可逆能量损失；同时吹灰器的运作本身要消耗一定成本，产生传质熵产、吹灰介质熵产和吹灰器电机熵产。在锅炉安全运行得到保证的前提下，应该使吹灰收益和吹灰支出的差值即吹灰净收益达到最大，在最大程度上提高锅炉的经济效益。吹灰模式的流程如图3所示。
具体模式：
1)计算受热面的实时污染率和熵产数；
2)负荷是否很低？如果是，转到7；否则，转到3；
3)负荷是否变化过快？如果是，转到7；否则，转到4；
4)判断受热面实时污染率是否超过临界值？是，距上次吹灰时间是否过短？如果是，转到7；否则，转到6；否则，转到5；
5)受热面实时熵产数是否超过临界值？如果是，转到6；否则，转到7；
6)吹扫污染受热面；
7)不吹灰，等待下一周期，重新计算受热面的实时污染率和熵产数。
(5)吹灰控制模块
该模块根据吹灰判断条件确定是否发出最终吹灰指令。吹灰指令发出时应综合考虑机组负荷变化速率、主再热蒸汽欠温和超温、受热面金属壁温超温以及受热面吹灰时间间隔等因素。
(6)吹灰自动控制模块
根据相应的吹灰指令控制吹灰器。该模块可提供智能吹灰***监控界面，用于对各个对流受热面实时灰污状态进行监视和报警，对吹灰器状态进行监测并可以切换成手动控制吹灰器。
该***计算所需的实时数据均通过相应的通讯从现场DCS数据库获取，现场不需增加额外的测点以及昂贵的仪表，仅需通过在已有的控制***中增加相应软件模块即可，实施成本低。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，并不用于限制本发明，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于
Figure FDA0002233354190000013
损失最小的锅炉对流受热面智能吹灰闭环控制***，其特征在于，包括：
数据通讯采集装置，用于实时采集燃煤电站DCS的现场数据；所述现场数据包括烟气和工质侧温度数据；
智能吹灰服务器，用于根据烟气和工质侧温度数据，逆烟气流程实时计算各个对流受热面进出口工质和烟气温度；
根据各个受热面进出口工质和烟气温度实时计算传热
Figure FDA0002233354190000014
损、流阻
Figure FDA0002233354190000015
损、传质
Figure FDA0002233354190000016
损、吹灰介质
Figure FDA0002233354190000017
损及吹灰器电机工作过程的
Figure FDA0002233354190000018
损，得出各个对流受热面的总
Figure FDA0002233354190000019
损；
求解约束条件下的各个受热面吹灰
Figure FDA00022333541900000110
损失最小问题，得到最佳吹灰临界
Figure FDA00022333541900000111
损失，以及相对应的最佳吹灰时长和时间间隔，将计算得到的各个受热面实时
Figure FDA00022333541900000112
损与临界
Figure FDA00022333541900000113
损失相比较，若其值小于临界
Figure FDA00022333541900000114
损设定值，判定达到最佳吹灰时机，发出吹灰指令，控制吹灰器执行吹灰动作。
2.根据权利要求1所述的基于
Figure FDA00022333541900000115
损失最小的锅炉对流受热面智能吹灰闭环控制***，其特征在于，还包括：
智能吹灰操作员站，用于显示吹灰控制相关信息。
3.根据权利要求1或2所述的基于
Figure FDA00022333541900000116
损失最小的锅炉对流受热面智能吹灰闭环控制***，其特征在于，所述传热
Figure FDA00022333541900000117
损的计算模型为：
Figure FDA0002233354190000011
式中，(mCp)h为烟气当中吹灰蒸汽的热容量流率，kW/K；Tc1i、Tc2i为第i个受热面的进、出口工质温度，K；Th1i、Th2i为第i个受热面的进、出口烟气温度，K。
4.根据权利要求3所述的基于
Figure FDA00022333541900000118
损失最小的锅炉对流受热面智能吹灰闭环控制***，其特征在于，所述流阻
Figure FDA00022333541900000119
损的计算模型为：
Figure FDA0002233354190000012
式中，ΔSg,ΔP,in为管内流阻熵产，kW/K；ΔSg,ΔP,out为管外流阻熵产，kW/K；Tc为工质温度，K；Vc为工质体积流量，m3/s；Th为烟气温度，K；Vh为烟气体积流量，m3/s；ΔPc为管内工质的流动阻力，Pa；ΔPh为管外烟气的流动阻力，Pa。
5.根据权利要求4所述的基于
Figure FDA0002233354190000023
损失最小的锅炉对流受热面智能吹灰闭环控制***，其特征在于，所述传质
Figure FDA0002233354190000024
损的计算模型为：
Figure FDA0002233354190000021
式中，Ti、T分别为组元i混合前的温度和混合物的温度，K；pi0、pi分别为组元i混合前的压力和混合后的分压力，Pa；ΔSg,mt,i、ΔSg,mt分别为组元i的传质熵产和混合过程传质熵产，kW/K；
Figure FDA00022333541900000217
为组元i混合前的质量流量，kg/s。
6.根据权利要求5所述的基于
Figure FDA0002233354190000026
损失最小的锅炉对流受热面智能吹灰闭环控制***，其特征在于，所述吹灰介质
Figure FDA0002233354190000027
损的计算模型为：
T0ΔSg,sm＝T0m(s2-s1) (4)
式中，ΔSg,sm为吹灰蒸汽产生的物质熵产，kW/K；
Figure FDA00022333541900000218
为吹灰蒸汽损耗量，kg/s；s1为状态1下蒸汽的熵，kJ/(kg·K)；s2为状态2下蒸汽的熵，kJ/(kg·K)。
7.根据权利要求6所述的基于
Figure FDA0002233354190000029
损失最小的锅炉对流受热面智能吹灰闭环控制***，其特征在于，所述吹灰器电机工作过程的
Figure FDA00022333541900000210
损的计算模型为：
Figure FDA0002233354190000022
式中，ΔSg,em为单位时间电机的熵产，kW/K；P为吹灰器电机的功率，kW；T0为环境温度，K。
8.根据权利要求7所述的基于
Figure FDA00022333541900000211
损失最小的锅炉对流受热面智能吹灰闭环控制***，其特征在于，所述各个对流受热面的总
Figure FDA00022333541900000212
损的计算模型为：
T0ΔSg＝T0(ΔSg,pr+ΔSg,m+ΔSg,ht+ΔSg,e+ΔSg,em) (6)。
9.根据权利要求8所述的基于
Figure FDA00022333541900000213
损失最小的锅炉对流受热面智能吹灰闭环控制***，其特征在于，所述各个对流受热面临界
Figure FDA00022333541900000214
损失的计算方法包括：
根据公式(7)计算吹灰益处，吹灰益处等于吹灰前后对流受热面传热
Figure FDA00022333541900000215
损失和流阻
Figure FDA00022333541900000216
损失的下降数值，计算公式如下：
T0ΔSin＝T0(ΔSg,ΔT1+ΔSg,Δp1)-T0(ΔSg,ΔT2+ΔSg,Δp2) (7)
根据公式(8)计算吹灰消耗，吹灰消耗等于吹灰过程产生的传质
Figure FDA0002233354190000032
损失、吹灰介质
Figure FDA0002233354190000033
损失和吹灰器电机
Figure FDA0002233354190000034
损失之和，计算公式如下：
T0ΔSout＝T0(ΔSg,mt2+ΔSg,sm2+ΔSg,em2) (8)
而吹灰净收益就等于吹灰益处减去吹灰支出：
T0ΔSnet＝T0(ΔSin-ΔSout) (9)
由此可得n次吹灰的净收益为：
Figure FDA0002233354190000031
求出Δτ时间段内与最大吹灰收益max(NS,net)相对应的吹灰次数n0，由此可以得到最佳吹灰频率f0＝n0/Δτ，再根据该工况下受热面
Figure FDA0002233354190000035
损失变化曲线，确定对应于此最佳吹灰频率的临界
Figure FDA0002233354190000036
损失。
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