CN113283052A - 飞灰含碳量软测量方法及燃煤锅炉燃烧优化方法和*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种飞灰含碳量软测量方法及燃煤锅炉燃烧优化方法和***，飞灰含碳量软测量方法包括以下步骤：步骤1、采集多个基本工况下的燃煤锅炉的历史运行参数，并建立多个基本工况下的历史烟道CO浓度与历史飞灰含碳量之间的关联关系；步骤2、确定燃煤锅炉的实时工况和实时运行参数，并根据实时运行参数和所述步骤1中建立的关联关系计算对应实时工况下的实时飞灰含碳量。本发明基于燃煤锅炉的飞灰含碳量提出了一种锅炉燃烧优化方法，从而根据燃煤锅炉的实时飞灰含碳量调整锅炉的总风量，最终实现了锅炉燃烧的优化，提高了锅炉燃烧性能。
Description
技术领域
本发明涉及燃烧设备技术领域，具体涉及飞灰含碳量软测量方法及燃煤锅炉燃烧优化方法和***。
背景技术
近些年，环境问题与能源问题的关注度越来越高，发电行业作为我国能源消耗大户，如何尽可能地提升电站锅炉的效率成为了亟需解决的热点问题，提高锅炉效率不仅可以提高电厂的经济效益，而且可以提高能源使用效率，节约资源。飞灰含碳量是衡量锅炉燃烧效率的重要参数之一，对飞灰含碳量的在线监测有利于指导现场运行人员及时调整锅炉总风量来提升电厂运行的经济效率。
现有技术已经公开了如何测得飞灰含碳量的方法，例如公开号为CN102778538A的中国发明专利公开了基于改进支持向量机的锅炉飞灰含碳量软测量方法、公开号为CN112446156A的中国发明专利开了一种基于炉膛飞灰停留时间的电站锅炉飞灰含碳量的测量方法。
且现有技术中没有揭露如何利用飞灰含碳量指导锅炉的优化燃烧，其他飞灰含碳量测量普遍为离线测量，这类方法滞后性强且误差大，不仅维护成本高，而且无法及时指导现场工作人员对锅炉的燃烧进行优化。
发明内容
为解决上述技术问题，本申请提供了燃煤锅炉飞灰含碳量软测量方法及一种基于飞灰含碳量软测量方法的燃煤锅炉燃烧优化方法和***，实现了飞灰含碳量在线监测，并可根据飞灰含碳量实时优化锅炉燃烧性能。
飞灰含碳量软测量方法，包括以下步骤：
步骤1、采集多个基本工况下的燃煤锅炉的历史运行参数，并建立多个基本工况下的历史烟道CO浓度与历史飞灰含碳量之间的关联关系；
步骤2、确定燃煤锅炉的实时工况和实时运行参数，并根据实时运行参数和所述步骤1中建立的关联关系计算对应实时工况下的实时飞灰含碳量。
优选地，多个基本工况均对应一个锅炉典型负荷和煤质挥发分的一个典型区间范围，且多个锅炉典型负荷在燃煤锅炉运行负荷的区间范围内间隔分布，煤质挥发分的多个典型区间范围在煤质挥发分的区间范围内均匀分布。
优选地，当所述步骤2中确定的燃煤锅炉的实时锅炉负荷属于锅炉典型负荷时，则将实时运行参数代入在相同煤质挥发分的典型区间范围和相同锅炉典型负荷条件下建立的的关联关系中，计算实时飞灰含碳量；
当所述步骤2中确定的燃煤锅炉的实时锅炉负荷不属于锅炉典型负荷时，则将所述实时运行参数代入在相同煤质挥发分的典型区间范围和相邻两个锅炉典型负荷建立的两个关联关系中，并计算得到两个相邻基本工况下的飞灰含碳量，再将两个相邻基本工况下的飞灰含碳量进行插值计算得到实时飞灰含碳量。
优选地，多个所述锅炉典型负荷包括锅炉负荷50％，且当燃煤锅炉的实时锅炉负荷小于50％时，直接将实时运行参数代入在相同煤质挥发分的典型区间范围和锅炉负荷为50％时建立的关联关系中计算实时飞灰含碳量。
优选地，所述锅炉典型负荷包括锅炉负荷50％、75％和100％，所述燃煤锅炉在任意一个基本工况下的飞灰含碳量与烟道CO浓度之间的关联关系为：
N＝f(c)，
则当燃煤锅炉的实时锅炉负荷不属于锅炉典型负荷且属于同一个煤质挥发分的典型区间范围内，
当锅炉负荷x≤50％时，N＝f50(c)；
当锅炉负荷50％＜x＜75％时，
当锅炉负荷x＝75％时，N＝f75(c)；
当锅炉负荷75％＜x＜100％时，
当锅炉负荷x＝75％时，N＝f100(c)；
其中，N为飞灰含碳量，c为烟道CO浓度，f50(c)、f75(c)和f100(c)分别为燃煤锅炉在相同煤质挥发分的典型区间范围且实时锅炉负荷为50％、75％和100％时的关联关系。
优选地，还包括步骤3：采集燃煤锅炉中的飞灰样品，测定样品中的飞灰含碳量，对比样品中的飞灰含碳量和实时飞灰含碳量的误差，若误差小于设定值，则继续采用现有的历史烟道CO浓度和历史飞灰含碳量建立的关联关系计算实时飞灰含碳量；若误差大于设定值，则重新执行步骤1和步骤2，重新建立关联关系。
一种燃煤锅炉燃烧优化方法，具体方法为：
步骤1、采用上述飞灰含碳量软测量方法计算燃煤锅炉中实时飞灰含碳量；
步骤2、对比最近两次计算的实时飞灰含碳量，并根据最近两次实时飞灰含碳量的变化调整锅炉总风量。
优选地，根据实时的飞灰含碳量调整锅炉总风量的具体方法为：
当最近一次的实时飞灰含碳量每升高0.1％时，增加锅炉总风量0.04％，在调整后，计算q3降低量ΔQ1、q4降低量ΔQ2和q5的增加量ΔQ3，若ΔQ1+ΔQ2＞ΔQ3，保持调整后的总风量，若ΔQ1+ΔQ2≤ΔQ3，保持调整前的总风量；
当最近一次的实时飞灰含碳量每降低0.1％时，减少锅炉总风量0.04％，在调整后，计算q3增加量ΔQ4、q4增加量ΔQ5和q5的降低量ΔQ6，若ΔQ4+ΔQ5＜ΔQ6，保持调整后的总风量，若ΔQ4+ΔQ5≥ΔQ6，保持调整前的总风量；
其中，q3为化学不完全燃烧热损失，q4为机械不完全燃烧热损失，q5为排烟热损失。
一种燃煤锅炉燃烧优化***，包括：
数据采集模块，用以采集燃煤锅炉在多个基本工况下的历史运行参数，并采集燃煤锅炉的实时工况和实时运行参数；
关联关系建立模块，用以建立多个基本工况下的燃煤锅炉的历史烟道CO浓度与历史飞灰含碳量之间的关联关系；
飞灰含碳量软测量模块，用以根据燃煤锅炉的实时运行参数和所述关联关系建立模块中建立的关联关系计算实时飞灰含碳量；
燃烧优化模块，用以根据相邻两次实时飞灰含碳量调整燃煤锅炉的总风量。
优选地，还包括修正模块，用以获取飞灰样品的飞灰含碳量，并对比飞灰样品的飞灰含碳量和实时飞灰含碳量的误差，若误差大于设定值，则关联关系建立模块重新建立历史烟道CO浓度与历史飞灰含碳量之间的关联关系；若误差小于设定值，则飞灰含碳量软测量模块根据燃煤锅炉的实时运行参数和所述关联关系建立模块中建立的关联关系计算实时飞灰含碳量。
本发明提出了一种飞灰含碳量软测量模型，并基于燃煤锅炉的飞灰含碳量提出了一种锅炉燃烧优化方法，从而根据燃煤锅炉的实时飞灰含碳量调整锅炉的总风量，最终实现了锅炉燃烧的优化，提高了锅炉燃烧性能。
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。本发明的具体实施方式由以下实施例及其附图详细给出。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本申请实施例1所述飞灰含碳量软测量方法的步骤示意图；
图2为本申请实施例1所述单烟道锅炉中CO在线监测设备的布置图；
图3为本申请实施例2所述燃煤锅炉燃烧优化方法的流程图；
图4为本申请实施例2所述燃煤锅炉在锅炉负荷为50％、75％和100％，且煤质挥发分的典型区间范围为30.33％≤Vdaf≤37％时的基本工况下的历史运行参数与历史飞灰含碳量之间的关联关系；
图5为本申请实施例3所述燃煤锅炉燃烧优化***的框架图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
以下结合附图1-5对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。在下列段落中参照附图以举例方式更具体地描述本发明。根据下面说明和权利要求书，本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。
需要说明的是，当组件被称为“固定于”另一个组件，它可以直接在另一个组件上或者也可以存在居中的组件。当一个组件被认为是“连接”另一个组件，它可以是直接连接到另一个组件或者可能同时存在居中组件。当一个组件被认为是“设置于”另一个组件，它可以是直接设置在另一个组件上或者可能同时存在居中组件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
实施例1
参照图1，提出本申请的实施例1，实施例1提出一种飞灰含碳量软测量方法，包括以下步骤：
步骤1、采集多个基本工况下的燃煤锅炉的历史运行参数，并建立多个基本工况下的历史烟道CO浓度与历史飞灰含碳量之间的关联关系；
步骤2、确定燃煤锅炉的实时工况和实时运行参数，并根据实时运行参数和所述步骤1中建立的关联关系计算对应实时工况下的实时飞灰含碳量。
所述步骤1中燃煤锅炉的多个基本工况均对应一个锅炉典型负荷和煤质挥发分的一个典型区间范围，且多个锅炉典型负荷在燃煤锅炉运行负荷的区间范围内间隔分布，煤质挥发分的多个典型区间范围在煤质挥发分的区间范围内均匀分布。
所述燃煤锅炉的运行参数包括给煤煤质、烟道CO浓度以及飞灰含碳量。
本实施例中锅炉典型负荷采用锅炉负荷为50％、75％和100％的三个锅炉典型负荷，煤质挥发分的区间范围应根据燃煤锅炉的给煤煤质挥发分实际范围确定，煤质挥发分的多个典型区间范围划分点应该在给煤煤质挥发分内间隔分布，且多个划分点将给煤煤质挥发分的区间范围均匀分割成多个煤质挥发分的典型区间范围，给煤的煤质挥发分的多个典型区间范围划分的一个实例为：17％≤Vdaf≤23.67％、23.67％＜Vdaf＜30.33％、30.33％≤Vdaf≤37％。
本实施例中，在三种锅炉典型负荷以及三种煤质挥发分组合成九种基本工况，分别采集九种基本工况下的燃煤锅炉的历史运行参数，并采用非线性数学方法在九种基本工况下的建立历史烟道CO浓度与历史飞灰含碳量的关联关系，从而构建适应燃煤电站锅炉复杂运行工况的飞灰含碳量软测量模型。
所述步骤1中通过CO在线监测设备采集烟道CO浓度数据，对于双烟道锅炉，在每个烟道的四侧内壁靠近省煤器出口处的位置对称安装两套CO浓度在线检测装置；对于单烟道锅炉，如图2所示，在锅炉2烟道的四侧内壁靠近省煤器出口处的位置对称安装两套CO浓度在线检测装置1。
所述步骤2中，确定燃煤锅炉的实时工况和实时运行参数，并用实时运行参数和所述步骤1中建立的关联关系计算实时飞灰含碳量。
具体的，当所述步骤2中确定的燃煤锅炉的实时锅炉负荷属于锅炉典型负荷时，则实时运行参数代入在相同煤质挥发分的典型区间范围和相同锅炉典型负荷对应的关联关系中计算实时飞灰含碳量；
当燃煤锅炉的实时锅炉负荷不属于锅炉典型负荷时，则将所述实时运行参数代入相同煤质挥发分的典型区间范围和相邻两个锅炉典型负荷对应的关联关系中，并计算最相近的两个基本工况下的飞灰含碳量，再将最相近的两个基本工况下的飞灰含碳量进行插值计算得到实时飞灰含碳量。
具体的，飞灰含碳量与烟道CO浓度之间的关联关系为：
N＝f(c)，
其中N为飞灰含碳量，c为烟道CO浓度。
具体的，当锅炉负荷x＝50％时，
N＝f50(c)；
当锅炉负荷50％＜x＜75％时，
当锅炉负荷x＝75％时，
N＝f75(c)；
当锅炉负荷75％＜x＜100％时，
当锅炉负荷x＝100％时，
N＝f100(c)，
其中，f50(c)、f75(c)和f100(c)分别为燃煤锅炉在相同煤质挥发分的典型区间范围且实时锅炉负荷为50％、75％和100％时的关联关系。
其中，在计算实时飞灰含碳量时，多个所述锅炉典型负荷包括锅炉负荷50％，且当燃煤锅炉的实时锅炉负荷小于50％时，直接将实时运行参数代入在相同煤质挥发分的典型区间范围和锅炉负荷为50％时建立的关联关系中计算实时飞灰含碳量。
在采集历史烟道CO浓度数据和历史飞灰含碳量的数据时，必须将飞灰停留时间纳入考虑在内，以保证采集到的燃煤锅炉的历史飞灰含碳量与历史一氧化碳浓度对应。
优选地，所述飞灰含碳量软测量方法还包括步骤3：采集燃煤锅炉中的飞灰样品，测定样品中的飞灰含碳量，对比样品中的飞灰含碳量和实时飞灰含碳量的误差，若误差小于设定值，则采用现有的历史烟道CO浓度和历史飞灰含碳量建立的关联关系计算实时飞灰含碳量；若误差大于设定值，则重新执行步骤1和步骤2。
在对飞灰含碳量的软测量时，根据燃煤锅炉历史运行数据建立的关联关系计算得到的实时飞灰含碳量与实际飞灰含碳量存在的误差较大，则需要重新采集历史运行参数建立误差较小的关联关系，保证关联关系的准确性。
具体的，工作人员每隔三个月对燃煤锅炉中的飞灰进行采样并测量飞灰样品中的飞灰含碳量，对比样品中的飞灰含碳量和实时飞灰含碳量的误差，若误差大于设定值，则重新采集燃煤锅炉在三个月内的历史运行参数并建立燃煤锅炉的历史烟道CO浓度和历史含碳量之间的关联关系后再计算实时飞灰含碳量，若误差小于设定值，则采用现有的燃煤锅炉历史烟道CO浓度和历史飞灰含碳量建立的关联关系来计算实时飞灰含碳量。
实施例2
参照图3，实施例2提出一种燃煤锅炉燃烧优化方法，具体包括以下步骤：
步骤1、采用如实施例1所述的飞灰含碳量软测量方法计算燃煤锅炉中实时飞灰含碳量；
步骤2、对比最近两次计算的实时飞灰含碳量，并根据最近两次实时飞灰含碳量的变化调整锅炉总风量。
所述步骤2中，具体的，当最近一次的实时飞灰含碳量每升高0.1％时，增加锅炉总风量0.04％，在调整后，计算q3降低量ΔQ1、q4降低量ΔQ2和q5的增加量ΔQ3，若ΔQ1+ΔQ2＞ΔQ3，保持调整后的总风量，若ΔQ1+ΔQ2≤ΔQ3，保持调整前的总风量；
当最近一次的实时飞灰含碳量每降低0.1％时，减少锅炉总风量0.04％，在调整后，计算q3增加量ΔQ4、q4增加量ΔQ5和q5的降低量ΔQ6，若ΔQ4+ΔQ5＜ΔQ6，保持调整后的总风量，若ΔQ4+ΔQ5≥ΔQ6，保持调整前的总风量；
其中，q3为化学不完全燃烧热损失，q4为机械不完全燃烧热损失，q5为排烟热损失，q3、q4和q5随锅炉总风量的变化和计算方法均为公知常数，本实施例不进行详细叙述。
选定燃煤锅炉在负荷为50％、75％和100％，且煤质挥发分的典型区间范围为30.33％≤Vdaf≤37％时的基本工况，在上述三种基本工况下采集的历史烟道CO浓度数据和历史飞灰含碳量，且在每个基本工况下采集50组数据，采用非线性数学方法建立烟道CO浓度与飞灰含碳量的关联关系，构建适应本实施例锅炉复杂运行工况的飞灰含碳量软测量模型如图3所示。
燃煤锅炉机组的实时锅炉负荷50％，煤质挥发分为32％，固定碳含量为39％，前一次计算得到的实时飞灰含碳量为1.8％，最近一次实时飞灰含碳量2.3％，实时飞灰含碳量升高了0.5％，实时锅炉效率为94.74％；按照燃烧优化模型优化后锅炉效率为94.84％，可见采用本发明的优化方法优化后的综合成本明显降低。
实施例3
参照图4，实施例3基于实施例2的燃煤锅炉燃烧优化方法提出一种燃煤锅炉的燃烧优化***，包括：
数据采集模块，用以采集燃煤锅炉在多个基本工况下的历史运行参数，并采集燃煤锅炉的实时工况和实时运行参数；
关联关系建立模块，用以建立多个基本工况下的燃煤锅炉的历史烟道CO浓度与历史飞灰含碳量之间的关联关系；
飞灰含碳量软测量模块，用以根据燃煤锅炉的实时运行参数和所述关联关系建立模块中建立的关联关系计算实时飞灰含碳量；
燃烧优化模块，用以根据相邻两次实时飞灰含碳量调整燃煤锅炉的总风量。
具体的，所述燃煤锅炉燃烧优化***还包括修正模块，用以获取飞灰样品的飞灰含碳量，并对比飞灰样品的飞灰含碳量和实时飞灰含碳量的误差，若误差大于设定值，则关联关系建立模块重新建立历史烟道CO浓度与历史飞灰含碳量之间的关联关系；若误差小于设定值，则飞灰含碳量软测量模块根据燃煤锅炉的实时运行参数和所述关联关系建立模块中建立的关联关系计算实时飞灰含碳量。
所述修正模型用以根据飞灰样品的飞灰含碳量确定燃煤锅炉的历史烟道CO浓度与历史飞灰含碳量之间的关联关系的误差，当误差过大时，则需要重新采集历史运行数据并重新建立关联关系，误差符合设定范围时，则燃煤锅炉的历史烟道CO浓度与历史飞灰含碳量之间的关联关系可以用来计算实时飞灰含碳量。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制；凡本行业的普通技术人员均可按说明书附图所示和以上所述而顺畅地实施本发明；但是，凡熟悉本专业的技术人员在不脱离本发明技术方案范围内，利用以上所揭示的技术内容而做出的些许更动、修饰与演变的等同变化，均为本发明的等效实施例；同时，凡依据本发明的实质技术对以上实施例所作的任何等同变化的更动、修饰与演变等，均仍属于本发明的技术方案的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种飞灰含碳量软测量方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、采集多个基本工况下的燃煤锅炉的历史运行参数，并建立多个基本工况下的历史烟道CO浓度与历史飞灰含碳量之间的关联关系；
步骤2、确定燃煤锅炉的实时工况和实时运行参数，并根据实时运行参数和所述步骤1中建立的关联关系计算对应实时工况下的实时飞灰含碳量。
2.根据权利要求1所述的飞灰含碳量软测量方法，其特征在于，每个基本工况分别对应一个锅炉典型负荷和煤质挥发分的一个典型区间范围，且多个锅炉典型负荷在燃煤锅炉运行负荷的区间范围内间隔分布，煤质挥发分的多个典型区间范围在煤质挥发分的区间范围内均匀分布。
3.根据权利要求2所述的飞灰含碳量软测量方法，其特征在于，当所述步骤2中确定的燃煤锅炉的实时锅炉负荷属于锅炉典型负荷时，则将实时运行参数代入在相同煤质挥发分的典型区间范围和相同锅炉典型负荷条件下建立的关联关系中，计算实时飞灰含碳量；
当所述步骤2中确定的燃煤锅炉的实时锅炉负荷不属于锅炉典型负荷时，则将所述实时运行参数代入在相同煤质挥发分的典型区间范围和相邻两个锅炉典型负荷建立的两个关联关系中，并计算得到两个相邻基本工况下的飞灰含碳量，再将两个相邻基本工况下的飞灰含碳量进行插值计算得到实时飞灰含碳量。
4.根据权利要求3所述的飞灰含碳量软测量方法，其特征在于，多个所述锅炉典型负荷包括锅炉负荷50％，且当燃煤锅炉的实时锅炉负荷小于50％时，直接将实时运行参数代入在相同煤质挥发分的典型区间范围和锅炉负荷为50％时建立的关联关系中计算实时飞灰含碳量。
5.根据权利要求4所述的飞灰含碳量软测量方法，其特征在于，所述锅炉典型负荷包括锅炉负荷50％、75％和100％，所述燃煤锅炉在任意一个基本工况下的飞灰含碳量与烟道CO浓度之间的关联关系为：
N＝f(c)，
则当燃煤锅炉的实时锅炉负荷不属于锅炉典型负荷且属于同一个煤质挥发分的典型区间范围内，
当锅炉负荷x≤50％时，N＝f50(c)；
当锅炉负荷50％＜x＜75％时，
当锅炉负荷x＝75％时，N＝f75(c)；
当锅炉负荷75％＜x＜100％时，
当锅炉负荷x＝75％时，N＝f100(c)；
其中，N为飞灰含碳量，c为烟道CO浓度，f50(c)、f75(c)和f100(c)分别为燃煤锅炉在相同煤质挥发分的典型区间范围且实时锅炉负荷为50％、75％和100％时的关联关系。
6.根据权利要求1所述飞灰含碳量软测量方法，其特征在于，还包括步骤3：采集燃煤锅炉中的飞灰样品，测定样品中的飞灰含碳量，对比样品中的飞灰含碳量和实时飞灰含碳量的误差，若误差小于设定值，则采用现有的历史烟道CO浓度和历史飞灰含碳量建立的关联关系计算实时飞灰含碳量；若误差大于设定值，则重新执行步骤1和步骤2。
7.一种燃煤锅炉燃烧优化方法，其特征在于，具体方法为：
步骤1、采用如权利要求1-6任一项所述的飞灰含碳量软测量方法计算燃煤锅炉中实时飞灰含碳量；
步骤2、对比最近两次计算的实时飞灰含碳量，并根据最近两次实时飞灰含碳量的变化调整锅炉总风量。
8.根据权利要求7所述的燃煤锅炉燃烧优化方法，其特征在于，根据实时的飞灰含碳量调整锅炉总风量的具体方法为：
当最近一次的实时飞灰含碳量每升高0.1％时，增加锅炉总风量0.04％，在调整后，计算q3降低量ΔQ1、q4降低量ΔQ2和q5的增加量ΔQ3，若ΔQ1+ΔQ2＞ΔQ3，保持调整后的总风量，若ΔQ1+ΔQ2≤ΔQ3，保持调整前的总风量；
当最近一次的实时飞灰含碳量每降低0.1％时，减少锅炉总风量0.04％，在调整后，计算q3增加量ΔQ4、q4增加量ΔQ5和q5的降低量ΔQ6，若ΔQ4+ΔQ5＜ΔQ6，保持调整后的总风量，若ΔQ4+ΔQ5≥ΔQ6，保持调整前的总风量；
其中，q3为化学不完全燃烧热损失，q4为机械不完全燃烧热损失，q5为排烟热损失。
9.一种燃煤锅炉燃烧优化***，其特征在于，包括：
数据采集模块，用以采集燃煤锅炉在多个基本工况下的历史运行参数，并确认燃煤锅炉的工况并采集实时运行参数；
关联关系建立模块，用以建立在多个基本工况下的燃煤锅炉的历史烟道CO浓度与历史飞灰含碳量之间的关联关系；
飞灰含碳量软测量模块，用以根据燃煤锅炉的实时运行参数和所述关联关系建立模块中建立的关联关系计算实时飞灰含碳量；
燃烧优化模块，用以根据相邻两次实时飞灰含碳量调整燃煤锅炉的总风量。
10.根据权利要求9所述的燃煤锅炉燃烧优化***，其特征在于，还包括修正模块，用以获取飞灰样品的飞灰含碳量，并对比飞灰样品的飞灰含碳量和实时飞灰含碳量的误差，若误差大于设定值，则关联关系建立模块重新建立历史烟道CO浓度与历史飞灰含碳量之间的关联关系；若误差小于设定值，则飞灰含碳量软测量模块根据燃煤锅炉的实时运行参数和所述关联关系建立模块中建立的关联关系计算实时飞灰含碳量。
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