锅炉燃烧优化技术综述.doc

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1、燃烧优化控制技术综述刖言从锅炉燃烧优化技术角度看，锅炉燃烧优化技术可以分为三类：第一类通过在线检测锅炉燃烧的重要参数，指导运行人员调节锅炉燃烧，这类燃烧优化技术口前在国内占据着主导地位。第二类燃烧优化技术是在的基础上，作为锅炉运行的监督控制系统，通过采用先进的控制逻辑、控制算法或人工智能技术，实现锅炉的燃烧优化。随着先进控制和人工智能技术的逐步成熟和在工业上成功的应用，这类燃烧优化技术发展迅猛。第三类燃烧优化技术在设备层面，通过对燃烧器、受热面等的改造实现锅炉的燃烧优化调整。上述三类技术在实际中各有优

2、点和应用。但其屮第二类技术不需要对锅炉设备进行任何改造，能够充分利用锅炉的运行数据，在控制的基础上，通过先进建模、优化、控制技术的应用,直接提窩锅炉运行效率，降低X排放,具有投资少、风险小、效果明显的优点，因而成为很多电厂首选的燃烧优化技术。国外的燃烧优化控制技术及其应用UltraMax公司的燃烧优化技术美国俄亥俄州Ultramax公司开发的UltraMax系统又称为先进过程管理系统，是一个对生产操作述行日常管理的系统，能应用于各种生产过程。其屮的燃烧优化系统是将一系列代表锅炉燃烧工况的参数，比如烟气

3、、氧暈、排烟温度、烟气排放物等，作为系统的输入数据，当系统取得这些样本数据后，建立锅炉燃烧特性模型，并经过软件分析，给运行人员一个优化燃烧的操作指导，运行人员根据这些操作指导进行手动操作，或将操作指导纳入到自动控制系统屮进行优化调整。UltraMax燃烧优化系统实现的核心就在于运川了贝叶斯统计的建模方法。该系统的优化实际上是一个在模型实时更新基础上的稳态优化。我国邹县电厂有其应用。Pegasus公司的燃烧优化技术NcuSIGHT系统为应用人工智能神经网络技术设计的燃煤电厂燃烧优化控制系统，其主要功能是

4、以提高锅炉热效率和降低NOx排放为目标的稳态优化。NeuSIGHT系统利用本身具有的数据库的数据作为数据分析的基础，经过神经网络模型在线分析，迅速得出运行参数的最优值,然后输出到，系统通过控制偏移量，进而实现对锅炉燃烧的优化控制。但是，这种燃烧优化控制技术并没有考虑机组运行的动态特件和过程，所以这种优化也只是稳态优化。NeuSIGHT系统在美国市场的占有率为40%。沙角B电厂曾有总引进该套系统。PowerPerfecter系统是美国Pegasus公司另一个锅炉运行优化控制软件，国外也称它为DeItaE

5、3系统。它基于与NeuSIGHT系统类似的神经网络技术，并増加了模型预测控制（MPC）技术和离线仿真功能,能通过建立多口标的动态优化控制器,动态调整设定参数与偏置,实现锅炉燃烧优化动态闭环控制。该系统在已应用于我国山东省的华电莱城电厂1号锅炉和华能天津杨柳青电厂5号锅炉（300机组）上，测试报告表明应用效果良好。'内燃烧优化控制技术的研究和应用情况锅炉烟气含氧量的优化控制技术一般情况下，锅炉的效率与烟气含氧量成凸的二次曲线关系。因此这些运行优化控制的研究祁是采用这一关系曲线对锅炉的烟气含氧量进行在线的

6、寻优控制，以保证锅炉的最佳燃烧效率。由于锅炉效率不可在线测量，因此很多研究采用了烟气中含量与锅炉效率的关系作为间接寻优烟气氧暈的依据。这类控制系统简单、有效，但是比较粗糙，实际应用很少。这主要是受早期锅炉川控性较差、各种分析测量仪表尚没冇成熟的影响。闭环均衡燃烧控制系统传统的燃烧控制系统的主要任务是保证进入锅炉炉膛的燃料总量与机组所需的燃料量相符，但这并不能确保燃料能平均分配至锅炉的每个燃烧器。燃料分配的非均衡性造成了燃烧的不稳足、炉膛火焰中心的偏移以及水冷壁的结焦等现彖。均衡燃烧控制系统能在风粉浓度

7、在线监测系统基础上，通过对每个给粉机转速进行控制，较好地解决上述问题。若锅炉以四角切圆方式进行燃烧，均衡燃烧控制系统能保证流经同层的每个燃烧器的煤粉浓度相等，并能够控制各个工况下总的煤粉量以最优的比例分配给各层燃烧器。均衡燃烧控制系统己经在多家电厂得到应用，起到了燃烧优化控制的效果，提高了锅炉燃烧的效率和安全性。但由于该系统以燃烧器煤粉浓度测量为基础。而这一测量技术的研究口前进展很慢，只是在热风送粉的锅炉屮得到实际应用，并且可靠性也不是很高，严重影响了均衡燃烧控制系统的实际使川效果和广泛推广。电站锅炉

8、燃烧优化控制软件0CP3清华人学热科学与动力工程教育部重点实验室经过多年的研究和开发，研制了具有自主知识产权的电站锅炉燃烧优化控制软件OCP3o与国外燃烧优化控制软件相比，该软件包是专门针对我国电站锅炉机纽的运行特点而研究的，具有很好的适应性。在软件包的研究、开发和应用过程中，着重针对我国电站锅炉的燃烧特点进行了研究，并解决了下述问题：(1)锅炉燃烧煤质的自动辨识问题。煤质多变是我国电站锅炉的特点，不同的煤质下锅炉表现出不同的燃烧特性，必须首先辨识出不同