锅炉燃烧优化控制技术介绍 邢红涛 高级工程师 Presented by: Xing Hongtao February 2015

目录 锅炉燃烧优化主要技术路线 优化试验研究与优化控制技术研究的比较 锅炉燃烧优化控制研究的意义 锅炉燃烧优化控制原理 系统演示 1 2 3 4 锅炉燃烧优化控制原理 5 系统演示

燃烧优化研究主要技术路线 主要技术路线 基于燃烧优化调整试验的研究。 基于检测技术的燃烧优化研究。 基于燃烧设备层面的设计与改造研究。 本项目的目标在于： 对电网和电厂经济运行的方法和关键技术进一步研究，实现电力系统发电功率更加合理分配， 最终达到提高电力系统经济运行和实现节能减排的目的。 通过本项目的开展，不仅提出了一种改进电力系统经济运行的方法，解决了电力系统经济运行优化控制的一些关键技术难题，而且将项目研究成果在云南电力系统中进行了实践和探索，为电网企业和发电企业创造巨大的经济效益和社会效益。 基于燃烧优化调整试验的研究。 基于检测技术的燃烧优化研究。 基于燃烧设备层面的设计与改造研究。 基于燃烧理论建模技术的研究－数值模拟。 基于控制技术和人工智能技术发展的锅炉燃烧优化技术。 3

优化试验研究与优化控制技术研究的比较 燃烧优化控制研究 2 一种利用先进的智能控制技术，在获取锅炉燃烧过程参数并建立模型的基础上，在线调整锅炉控制过程参数、优化锅炉风、煤、水配比关系及燃烧器投运组合方式，以获取更高效率、并降低排放的在线智能控制系统 1 燃烧优化调整试验指新机组投产或大修后的锅炉，以及燃料、燃烧设备、炉膛结构等有较大变动时，为了解和掌握设备性能，确定最经济、最合理的运行方式和参数而进行的一系列测量、试验、计算和分析工作 燃烧优化试验研究 为达到以上目标，需要我们解决以下4个技术难题 电力系统是个瞬息万变，实时动态变化的系统，如何把可再生的清洁水电和高污染的火电，进行实时合理动态控制是摆在我们面前的技术难题。 同样，国内火电厂均采用单元机组控制模式，如何对火电厂全厂实现远程或就地控制，也是需要解决的技术难题。 第三，火电厂经济运行以往采用等微增率方法指导机组间功率分配，如何根据机组当前煤耗、运行工况等经济指标进行合理运行控制，也是一大技术难题。 第四，要实现对电力系统水火电机组以及电厂内部机组之间进行经济运行控制，控制系统的构建也需要进一步研究。 4

优化试验研究与优化控制技术研究的比较 优化试验研究 优化控制技术研究 手段：试验 手段：试验、数据、控制 实现过程：静态调整建议 实现过程：静态、动态，在线，闭环 负荷点：1到2个（100%Pe；80%Pe等） 负荷点：全程负荷监控调整 对象适应性：每个机组检修周期必须重复开展，消除设备特性变化的影响 对象适应性：可在线更新模型，不受设备对象特性变化影响 煤质变化：不能反映 煤质变化：可将煤质参数纳入控制系统，消除煤质变化对燃烧的影响 运行人员依赖性：大 运行人员依赖性：自动调整，不受运行人员水平影响 操作强度：大 操作强度：很小，降低运行人员工作强度

锅炉燃烧优化控制研究的意义 设计参数和锅炉机组本身的整体特性之间存在部分偏差 燃烧调整优化试验时间间隔较长成本高 入炉煤质变化频繁 负荷频繁剧烈变动 运行人员的运行水平客观上存在差异 具有较强的灵活性与适应性，可以构造不同的优化控制回路，实现多目标/多变量优化

锅炉燃烧优化控制系统原理 要点： 1.两层闭环结构：内层闭环实现模拟量控制系统的机组主要参数控制，如主汽温、主汽压、氧量、水位等等；外层闭环实现机组整体性能的监控，如锅炉效率、污染物排放等。 2.外回路在引入在线优化燃烧控制之前，其运行实质是开环调节的，主要性能指标的监测、调整，是由运行人员人工完成的。其调整手段，就是由运行人员手动改变风门开度以调整配风，或者修正负荷-氧量对应关系曲线，或者调整磨组运行组合方式以及相对应的风门运行策略等。 3.热力试验（燃烧调整）所起到的作用，就是在典型煤质（一般是设计煤质）、典型负荷（一般是额定负荷）下，提供基于试验的设定值（或者运行方式）建议，而在变负荷、变煤质等其他复杂运行环境下，燃烧调整仍过多依赖运行人员的随机性调整。 4.综上所述，燃烧优化控制系统，可以起到全负荷区间、多煤质混燃下的、自动在线燃烧优化策略建议，以致实现基于性能优化的闭环控制；其实现的方式是，在线调整风门开度，在安全范围内修订内环模拟量控制闭环系统的设定值，以及优化磨组和相对应风门的运行组合方式等。 7

锅炉燃烧优化控制系统原理 燃烧优化控制系统 风门运行建议值 一次风建议值 二次风建议值 。。。。。。 氧量建议值 8

锅炉燃烧优化控制原理 9

锅炉燃烧优化控制原理--系统模型结构特点 1.非机理建模，基于大量运行数据、试验数据建模； 建模的过程，也就吸收了运行人员的操作经验，并可以结合燃烧调整试验数据，以构成模型的“基线”。 2.建模算法：以人工智能、大数据为基本理论的智能控制算法； 模型中所有数据节点为“概率”，能够解决数据样本空间不够的问题，并且可以实现在已有数据空间之外进行寻优。 3.多输入-多输出模型； 输入、输出个数不限，输入、输出参数可以任意调整； 4.可以构建多层次模型； 5.可以完成多目标优化任务； 多个目标构建优化目标函数，可以实现多优化目标同步寻优。 1.非机理建模，基于大量运行数据、试验数据建模； 2.建模算法：以人工智能、大数据为基本理论的智能控制算法； 3.多输入-多输出模型； 4.可以构建多层次模型； 5.可以完成多目标优化任务； 10

系统演示-构建模型

系统演示-模型分析

系统演示-预测与优化

我的汇报内容结束了，谢谢大家 谢谢！