鍋爐燃燒技術論文

鍋爐燃燒技術論文

　　鍋爐燃燒過程，是一個極其復雜的物理化學反應過程。下面是學習啦小編整理了鍋爐燃燒技術論文，有興趣的親可以來閱讀一下!

　　鍋爐燃燒技術論文篇一

　　火電鍋爐燃燒優化技術

　　摘要：目前我國仍以火電為主，火電在電力裝機比重分別高達70%多，發電量比重分別高達50%多，火電廠耗煤占全國煤炭消耗量的50%以上，這就直接導致火電企業排放二氧化硫占全國排放量45%，排放的二氧化碳占全國碳排放量的40%。因此，火電企業，在低碳經濟發展中面臨著嚴峻的節能減排壓力。鍋爐燃燒過程，是一個極其復雜的物理化學反應過程。在火力發電廠的運行中，由于電網負荷、燃料成分含量等各種實際因素的影響，所以鍋爐和機組的實際運行狀態在不斷的進行調整。本文重點針對火電鍋爐燃燒優化技術進行探討。

　　關鍵詞：火電鍋爐燃燒優化技術

　　中圖分類號：C35文獻標識碼： A

　　一、鍋爐燃燒優化現狀

　　當然，各項技術的發明及運用，使得電廠的自動化水平在不斷地提高，例如DCS系統以及實時數據庫的應用等。不僅技術方面有了很大的提高，在設備方面也有很大的更新變化。例如，先進的監測裝置的使用，可以監測電廠設備現行的狀況，為進行設備調整提供了參考數據，使鍋爐燃燒優化也成為了可能。

　　鍋爐燃料優化技術包括與燃料相關參數的檢測、相關設備的改造等等，但一般可以分為三種:第一種是最主要的一種，在優化技術改造中占主導地位的，是通過在線檢測鍋爐燃燒的重要參數，來指導運行人員進行調節。第二種主要是進行燃燒設備的更新改造，通過對燃燒器、受熱面等的改造來實現鍋爐的燃燒優化調整。第三種主要是在DCS的技術應用的基礎上，運用其監督控制系統通過采用控制算法或者人工智能技術、先進控制邏輯等實現鍋爐的燃燒優化。隨著該類技術的進步，第三種方法發展十分迅速。

　　正交實驗法、風粉平衡檢測系統和耗差分析以及針對運行氧量的單因素優化等式國內最早運用的燃燒優化方法，主要是為鍋爐煙氣含氧量的優化控制研究。另外還有一種是以主蒸汽壓力為被調量、總給粉量為調節手段的主調節系統和以煤粉濃度為被調量、給粉機轉速為調節手段的若干個副調節系統所組成的一個閉環控制系統，這種技術被稱作閉環均衡燃燒控制系統。

　　這些燃燒優化技術中，基于模型預測和多目標尋優技術的燃燒優化閉環控制技術不需要對鍋爐設備進行任何的改造，能夠充分利用鍋爐運行數據，在DCS控制基礎上，通過先進的建模、優化、控制技術的應用，可以直接提高鍋爐運行效率，降低NOX的排放，具有投資少、風險小、效果明顯等優點，因而成為很多電廠的首選燃燒優化技術。常用的模型預測技術有神經網絡技術，貝葉斯概率統計技術等。一些歐美的公司己經在此基礎上開發了燃燒優化軟件產品，如Ultramar公司的基于貝葉斯統計和加權非線性回歸分析相結合的燃燒優化技術，這種優化性能夠得以實現的核心就在于運用了貝葉斯統計的建模方法，該系統的優化實際上是一個在模型實時更新基礎上的穩態優化，目前全世界己經有近30多個電廠運用了此系統。另外還有美國的Pegasus公司基于人工智能神經網絡技術設計的燃煤電廠燃燒優化控制的NeuSIGHT系統、PowerPerfect系統等。

　　圖1鍋爐燃燒系統圖

　　二、鍋爐燃燒優化軟件結構

　　鍋爐優化系統要完成一個閉環控制過程，首先要從電廠的DCS系統上入手，從中采集數據，最后再將優化運算的結果返回到系統中。該系統的實施主要是運用在集控室的運行人員中。DCS系統的操作界面中多了一個組態畫面，安裝了鍋爐燃燒優化系統，通過組態畫面運行人員可以決定是否啟動該系統，也可以選擇啟動每個控制回路，或者決定是啟動開環控制還是啟動閉環控制等。當然，也可以對運行人員進行設備權限的管理限制，只有運行人員登錄鍋爐燃燒優化系統后進行管理權限進行設置，比如可以對系統目標，各個控制變量以及相關操作變量的上下限進行設置等。

　　圖2 鍋爐燃燒優化系統架構圖

　　圖3數據流向示意圖

　　圖3為系統數據流向圖。系統執行程序安裝在一臺微機上，為了實現與DCS系統之間的雙向通信，需要通過.一個網關與DCS系統相聯。系統首先需要從DCS系統的歷史數據站提取大量的歷史數據，經過對數據的處理后，進行離線建模。建模結束后，才能利用建立的模型進行優化。優化時，系統首先從DCS系統中獲取實時過程數據，在優化前對這些數據進行有效性驗證，然后進行優化計算，計算的結果需要進行動態控制，以免優化計算的結果與目前DCS的運行數據偏差過大，造成系統振蕩，最后將經過動態控制的優化設定值寫入DCS系統。

　　只有通過建立一個網關與DCS系統相連，才能實現與DCS系統之間的雙向通信。這就需要進行離線建模，首先從DCS系統的歷史數據庫中提取大量的數據，再進行處理才能建模。完成建模后在進行系統優化。進行系統優化也要經過好幾個步驟:

　　首先，從DCS系統中提取實時的過程數據，接著對這些數據進行有效性驗證，再進行優化計算。但是，在進行優化計算時，對計算的結果必須進行動態的控制，以避免其計算的結果與當前DCS的運行數據偏差過大容易造成系統振蕩，最后一步就是將經過動態控制優化的設定值寫入DCS系統。

　　1、 Power Perfecter鍋爐燃燒優化控制系統

　　POWER PERFECTERTM是美國PEGASUS公司開發的擁有40多項國際專利技術。該軟件的開發原理主要是基于神經網絡的鍋爐燃燒優化控制系統。它是利用先進神經網絡技術和預測控制技術，通過建立多目標的動態優化控制器，進行動態調整DCS設定參數與偏置，以實現鍋爐燃燒優化控制，不僅能夠降低污染物排放，還能提高鍋爐熱效率，具有很好的經濟效益和社會環保效益。

　　POWER PERFECTERTM軟件主要是通過對氧量、風、粉等能夠顯著影響鍋爐燃燒特征的變量進行動態的優化調整，以實現多目標鍋爐的經濟、安全、低排放量運行，其核心思想是基于神經網絡的動態預測控制。

　　模型預測技術實施的好壞直接影響優化控制的品質，POWER PERFECTERTM建立的是鍋爐燃燒的經濟性、安全性、污染物排放和鍋爐操作和干擾變量的鍋爐神經網絡預測模型，實現了動態預測和多目標優化的控制系統。他利用DCS實時采集的數據實現動態預測的能力，這樣建立的神經網絡模型具有很強的實時適應性，即魯棒性比較好。POWER PERFECTERTM有兩種工作狀態:開環知道和閉環控制。

　　他可以和DCS系統進行有效的連接，實現這兩種功能，而且不會影響鍋爐運行的安全性和穩定性，更重要的是它能使機組在低負荷時具有穩定且安全的燃燒特性。

　　系統的主要特點有:

　　1)系統配置相對于其他系統比較簡單。改軟件只需要一臺WINDOWS NT服務器，和一些能與DCS系統進行數據通訊的模塊即可，無需新增加其他硬件設備。而且使用軟件產品，沒有別的硬件損耗，其維護的工作量也比較小，工作起來也相對簡單。該軟件只需要能與DCS控制系統進行通訊，不需要增加其他任何設備就可以優化那些通常由運行人員調整的DCS設定值和偏置。

　　2) POWER PERFECTER TM主要是基于神經網絡多變量動力學、非線性的模型。POWER PERFECTER TM的中心思想就就是利用神經網絡擬合鍋爐燃燒的多變量非線性動力學模型。鍋爐燃燒是一個非常典型的多變量非線性動力學系統，其模型預測技術是預測控制的核心，很多核心技術在POWER PERFECTER TM鍋爐燃燒神經網絡建模中使用，例如，數據預處理技術、及系統時滯辨識技術、神經網絡技術、動力學過程辨識技術等，使得模型具有很好的預測精度與適應性。

　　3)具有動態優化的特征。在POWER PERFECTER TM與DCS系統的通訊中可以每10w30秒進行一次，因此具有很強的動態優化控制性。這樣就使得該系統可以很快排除各種各樣的不可控制的干擾，使運行參數可以維持在優化的整定值上，從而達到多重優化的目標。

　　4)該系統還具有多目標優化控制的特征。POWER PERFECTER TM在根據用戶需求以及機組的實際情況下，在機組污染物排放與鍋爐燃燒經濟性之間進行綜合很好的實現了多目標預測優化控制。

　　5)該系統還可以進行強魯棒性控制。魯棒性在POWER PERFECTER TM預測控制系統對鍋爐燃燒過程的不確定因素的擾動和特性變遷等得到了很好的應用。而且在系統擾動與鍋爐特性變遷中POWER PERFECTER TM的反饋校正技術、滾動預測技術也得到了很好的運用。

　　6)該系統具有良好的閉環反饋控制的特性。POWER PERFECTER TM和常規的鍋爐穩態工況燃燒調整不同，它能真正實現以鍋爐燃燒優化為目的的閉環反饋控制，鍋爐燃燒經濟性的動態信息能夠從POWER PERFECTER TM實時反饋反映出來，從而根據鍋爐運行的實際狀況，利用預測控制方法，實時調整操作變量，完成一個完整意義上的反饋控制系統。

　　7)POWER PERFECTER TM是一個技術比較先進、而且技術也很成熟的產品。在國外POWER PERFECTER TM擁有多項專利，而且己經擁有20余套成功的應用案例。在國內的山東、天津、我國香港地區等地區也有成功的案例，現在北方的幾個火電廠也正在實施這套系統。

　　2、ULTRAMAX生產過程的在線辨識與最優化技術

　　在美國，從1994年到1995年美國ULTRAMAX公司以降低NOX排放來滿足EPA規定的凈空標準和提高熱效率等為目標的鍋爐燃燒優化中開發了ULTRAMAX系統。ULTRAMAX系統運行效率很高，從該系統的運行案例中可以看出，ULTRAMAX能提高0.5%到3%的熱效率，減少10%到40%的NOX的排放，而且同時又不影響其他的關鍵指標。

　　ULTRAMAX技術主要是采用了貝葉斯統計以及其十分獨特的加權回歸計算方法，可以快速而且精確地辨識出電站生產過程的運行特性，并且能夠在最優化原理的指導下快速找到最佳的燃燒參數。ULTRAMAX系統主要技術具有以下特點:

　　1)不僅具有最優化原理而且也具有系統辨識技術，二者具有很好的結合于一體。

　　2)該系統進行優化時可以直接啟動快捷，不必要依賴于歷史數據。

　　3)該系統具有十分強大的數據分析能力，通過數據分析可以進行更好的優化。

　　4)該系統對參數的選擇十分方便、靈活，而且很友好，一般不會出現差錯。

　　5)該系統還具有“What-if”功能。

　　6)該系統在運行過程中也可以實現多重優化目標。

　　7)該系統在優化過程中確保保證系統的安全，而且各項運行都能達到要求。

　　8)該系統可以通過其獨特的方法夠尋找到運行歷史范圍之外的最優運行方式。

　　9)該系統難于控制的輸入參數可以進行較好自動補償。

　　10)該系統能夠很好的考慮變量的禍合效應，適用于相對復雜的多輸入多輸出系統。

　　ULTRAMAX系統與基于神經網絡技術的模型預測技術相比，其主要是基于貝葉斯概率統計的模型預測技術與最優化技術，優勢在于建立模型與學習的過程較短短。目前該系統在國內外的多個行業中得到了廣泛的應用，而且取得了良好的效果。

　　3、GNOCIS PLUS燃燒優化系統

　　GNOCIS PLUS系統是起源于英國Powergen發電公司的智能NOX控制系統。GNOCIS PLUS系統在投入使用前輸入電站的歷史數據就可以使用了，它通過給鍋爐的數字控制系統提供優化程序，獲得不同于控制參數的優化設定，從而有效控制NOX的排放和優化鍋爐性能。其原理主要是其基于神經網絡的優化控制技術，是對機組DCS系統的在線延伸。

　　GNOCIS PLUS的燃燒模型基于輻射功能型的神經網絡，對每個模型的輸出都使用了獨立的模型，從而擴展了模型，增加了輸出的變量。系統的優化目標就可以通過輸出地參數表示，如NOX, SOX, CO、燃燒損失、黑度、鍋爐效率、熱耗和蒸汽溫度等。

　　GNOCIS PLUS燃燒模型的建立一般需要兩個步驟。首先，燃燒過程的預測模型的建立是其前提條件。預測模型的建立要使用部分過程變量中可測的輸入和輸出參數，其中輸入參數可由可控參數和不可控參數兩部分組成。接著就是建立燃燒過程的控制模型，這就是模型建立的核心部分了。預測模型通過給定的輸入來預測輸出結果，而控制模型則是通過給定的輸出來預測輸入。該模型適合比較復雜的結構才能做出有效地預測輸入。因為燃燒模型的輸入參數有的可控有的不可控，有的還可能受其他條件的制約，不一定具有獨立性，其關鍵就是對各種各樣的可控或不可控的輸入參數及關聯度的選擇和分配。另外，還要要考慮在閉環模式下安裝時DCS中的這些參數的可用性。

　　GNOCIS PLUS系統也是一種基于神經網絡技術的燃燒優化產品。該產品目前在國內還沒有得到應用，但在歐美國家的應用案例比較的多。從己有的成功案例來看，GNOCIS PLUS對節省成本、降低NOX排放、減少飛灰含炭量等方面都有著明顯作用。

　　結語：

　　首先，要實現該目標首要解決的就是通信問題。只有實現優化系統與DCS系統之間的雙向通信才可能實現閉環控制。現在國內不同的電廠使用的DCS系統的產品也各不相同。不同的產品，就即使是同一個產品，不同的版本其實現方式也不一樣。因此，如何針對不同DCS系統實現雙向通信，而且保證通信時的安全性，穩定性和高效性，這是一個以后需要我們研究的問題。

　　其次，要想實現系統的可用性，軟件設計的好壞十分關鍵。如果軟件本身穩定性較好，實時性也較好，就能很好的進行優化控制;如果軟件設計中，對數據輸入輸出的處理能力較好，便可以有較好的優化結果輸出到DCS系統中。因此，今后我們也要加強對合理的設計鍋爐燃燒優化系統的軟件功能與架構方面的研究。

　　參考文獻：

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