任立立，趙春輝，任 強，于 晶，邸艷龍

（北京國電龍高科環(huán)境工程技術(shù)有限公司，北京 100080）

我國電站鍋爐大部分都是采用煤燃燒方式，相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，燃燒1t 煤可產(chǎn)生8 ～9kg 的NOx，而《煤電節(jié)能減排升級與改造行動計劃》要求燃煤機組NOx排放低于50mg/Nm3。專家學者根據(jù)不同類型的NOx生成原理開發(fā)出了相應的降低NOx排放的方法。為追求高效的燃燒效率和較低的NOx排放，國內(nèi)各電廠紛紛進行了系統(tǒng)的低氮燃燒改造，在完成改造后，運行人員對于設備的使用、燃燒的調(diào)整便成為鍋爐低氮燃燒效果及運行穩(wěn)定性的主要因素。

鍋爐燃燒調(diào)整主要是根據(jù)不同的負荷、煤種，進行合理的配煤、配風，以保證燃燒的安全性和經(jīng)濟性。DCS 在很多大型火電機組已得到了廣泛應用，不過雖然DCS 能提高設備運行的自動化水平，但它缺少對鍋爐燃燒運行時配風的優(yōu)化。目前我國電站鍋爐燃燒運行仍然依據(jù)大修后的燃燒調(diào)整試驗，由運行人員依據(jù)經(jīng)驗進行配風。這種方式由于人的因素影響較大，且自動化程度相對較差，因此，使用一套基于鍋爐運行指標控制的智能自動控制系統(tǒng)，對于鍋爐的燃燒調(diào)整具有重大意義。

1 智能優(yōu)化控制技術(shù)

某電廠330MW 機組，在對其進行低氮提效改造的過程中，配備了低氮燃燒智能調(diào)風控制系統(tǒng)。應用人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)，根據(jù)鍋爐運行歷史數(shù)據(jù)，建立工況（負荷、煤種等）、配風等運行條件和燃燒產(chǎn)物之間的關(guān)系模型，并采用非線性智能優(yōu)化、自學習、數(shù)據(jù)挖掘等先進技術(shù)，構(gòu)建面向二次風、SOFA 風的控制系統(tǒng)。

由于機組在運行要求、燃煤品質(zhì)、熱力系統(tǒng)特性和熱力設備等方面的差異，在具體應用時仍需要進行控制策略的針對性設計，以保證控制系統(tǒng)與機組實際情況的匹配，獲取最佳的運行性能。智能優(yōu)化控制技術(shù)采用自適應技術(shù)，根據(jù)最新的燃燒過程數(shù)據(jù)在線修正燃燒優(yōu)化數(shù)學模型，基于過程運行實時數(shù)據(jù)自動在線識別過程運行工況，將運行中出現(xiàn)的新的“工況點”加入模型。使模型隨著時間的推移得到不斷擴充和完善，同時保證實時辨識出的優(yōu)化數(shù)學模型與受煤質(zhì)和負荷等因素影響不斷變化的鍋爐特性相“匹配”，使低氮燃燒優(yōu)化系統(tǒng)長期有效。

2 低氮燃燒智能調(diào)風控制系統(tǒng)應用

系統(tǒng)采用C/S（客戶機/服務器模式）OPC 通信方式實現(xiàn)，配置一臺服務器，用于運行燃燒優(yōu)化軟件，集控室使用工控PC 機客戶端程序，由網(wǎng)絡獲得燃燒優(yōu)化系統(tǒng)的用戶界面及優(yōu)化結(jié)果。基于常規(guī)測點，通過設置一臺外掛工控機，實現(xiàn)與DCS 之間的相關(guān)數(shù)據(jù)信息實時在線雙向交互。根據(jù)鍋爐的負荷和煤種，實時優(yōu)化各層二次風和燃盡風的風量分配。低氮燃燒智能調(diào)風優(yōu)化控制系統(tǒng)配有完備的雙向相互跟蹤、熱備用功能，設置有相應的保護邏輯，根據(jù)機組實際運行情況自動進行無憂切換，不影響機組現(xiàn)有DCS 的正常運行。

具體實施細則：（1）系統(tǒng)的優(yōu)化結(jié)果實時送入DCS，并不直接修改DCS 相應的控制回路設定值，而是給出風門開度調(diào)整建議值，且此調(diào)整值限制在±5%以內(nèi)，由DCS 對風門調(diào)整后開度進行直接控制。（2）系統(tǒng)通過DCS 對風門進行調(diào)整時，修改過程受操作人員手動限制，可以人為否定算法提供的調(diào)整量，恢復到人為經(jīng)驗的風門開度。

3 優(yōu)化改造效果及數(shù)據(jù)分析

優(yōu)化前、后兩個月的煤質(zhì)參數(shù)平均值無明顯變化，Mt=8% ～9%，Vdaf=18.9% ～19.27%，Qnet，ar=23.13 ～ 23.16MJ/kg，基本可以忽略煤質(zhì)變化對燃燒效果的影響。

3.1 優(yōu)化前后NOx 排放濃度對比分析

分別對優(yōu)化前以及優(yōu)化后的一個月排放數(shù)據(jù)進行取樣，取上、中、下旬平均值，對比數(shù)據(jù)如表1 所示。

表1 優(yōu)化前后NOx 排放濃度對比（均值）

從表中數(shù)據(jù)分析，優(yōu)化后NOx排放濃度與優(yōu)化前數(shù)據(jù)相比上、中、下旬分別減少52.6mg/Nm3、75mg/Nm3、37.5mg/Nm3，月平均值降低幅度55mg/Nm3。且優(yōu)化前NOx濃度平均值變化是比較明顯的，對比優(yōu)化后三個時段NOx濃度平均值變化波動較小，表明智能調(diào)風控制系統(tǒng)對機組運行的穩(wěn)定性具有較明顯的改善效果。

3.2 優(yōu)化前后NOx 排放濃度超限次數(shù)及超限時長對比分析

由于環(huán)保要求，NOx排放濃度需維持在合理值范圍內(nèi)，超出則要面臨相應的環(huán)保措施考核，故對每月NOx排放濃度超限次數(shù)及超限時長進行采樣，數(shù)據(jù)如表2、表3 所示。

從表2 數(shù)據(jù)可看出，優(yōu)化前超限次數(shù)從13.7 ～22.6不等，變化值范圍較大，優(yōu)化后超限次數(shù)基本維持在3 ～6。一方面，超限次數(shù)總體水平與優(yōu)化前相比大幅降低，另一方面，也表明優(yōu)化后超限次數(shù)波動較小，較穩(wěn)定。智能調(diào)風控制系統(tǒng)的投運降低了運行人員水平差異對鍋爐運行參數(shù)的影響，在一定程度上提高了鍋爐運行的穩(wěn)定性。

表2 優(yōu)化前后NOx 排放濃度超限次數(shù)對比

表3 優(yōu)化前后NOx 排放濃度超限時長對比

除超限次數(shù)外，每個輪值班組的NOx濃度超限排放時長也是衡量智能調(diào)風控制系統(tǒng)對鍋爐運行穩(wěn)定性影響的一項重要指標。從表3 數(shù)據(jù)亦可看出，優(yōu)化后每一班組的超限時長平均值均比優(yōu)化前有較大幅度縮短，超限時長從30 ～70min/班降低到3 ～8min/班，表明智能調(diào)風控制系統(tǒng)對于運行中的不良工況可及時進行調(diào)整，調(diào)整的時效性、穩(wěn)定性及有效性均優(yōu)于人工調(diào)整。

3.3 優(yōu)化前后飛灰可燃物對比分析

為了更好地反映飛灰可燃物的變化情況，觀察變化趨勢，對優(yōu)化前后每日飛灰可燃物進行了采樣圖示對比，如圖1 所示。

從圖1 對比分析，優(yōu)化前飛灰可燃物含量數(shù)值波動幅度較優(yōu)化后偏大，優(yōu)化后基本維持在5.5 左右，而優(yōu)化前最高值接近6.3，最低值接近4.9。表明智能調(diào)風控制系統(tǒng)投入后，機組燃燒穩(wěn)定性加強，爐內(nèi)配風對燃燒更加精細化。

4 結(jié)論

圖1 優(yōu)化前后每日飛灰可燃物含量對比

智能調(diào)風控制系統(tǒng)的投運對燃燒智能調(diào)整起到了積極的作用，無論是燃燒的精細化調(diào)整抑或是燃燒穩(wěn)定性方面均明顯優(yōu)于人工控制。在今后煤炭市場頻繁變化的過程中，智能調(diào)風控制系統(tǒng)可借助人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)，不斷修正機組運算模型，給出不同煤質(zhì)的最優(yōu)燃燒調(diào)整方案。甚至在燃燒監(jiān)測技術(shù)發(fā)展到一定程度后，可將更多的燃燒變量實時引入智能調(diào)風系統(tǒng)，根據(jù)全面的燃燒過程數(shù)據(jù)在線修正燃燒優(yōu)化數(shù)學模型，使其更加貼近于實際過程，并完善智能調(diào)風的自學習功能，此系統(tǒng)將成為燃燒控制的主要手段，將燃燒優(yōu)化做到極致，并將整套自動控制理念推廣到整個電力行業(yè)。