电站锅炉入炉煤质在线监测与燃烧优化运行系统方案.docVIP

电站锅炉入炉煤质在线监测 与燃烧运行优化系统 广州市峻宇计算机科技有限公司 2008年6月 一、概述 目前国内火电厂入炉煤质的监测主要采用取样、秤重、烘烧、灼烧、氧弹分析等手段与方法，一个煤样从取样到提供分析结果往往需要几个小时，具有严重的滞后性，煤质采样分析结果往往不能反映锅炉的实际入炉煤质，不利于锅炉的燃烧运行调整，影响锅炉运行的安全性和经济性。 火电机组的运行经济性最终体现在发电煤耗上。由于缺乏对入炉煤热值的在线监测，无法进行连续的热值统计和实时发电煤耗计算。不利于机组运行经济性分析，以及节能降耗措施的实施与评估，也不能适应未来竞价上网运行机制的要求。 电站锅炉入炉煤质在线监测与燃烧运行优化系统CQMS采用先进的人工智能神经网络技术，利用电厂常规的煤质分析数据和锅炉运行历史数据，建立煤质在线监测数学模型，通过锅炉运行数据分析计算入炉煤质，实现入炉煤质的在线软监测，并进一步实现燃烧运行优化，在线指导锅炉燃烧运行调整。 二、系统功能 1．入炉煤的热值及工业成分在线软测量 入炉煤质的变化最终会反映在锅炉的运行参数数据中。在锅炉系统结构不变的条件下，锅炉运行参数与入炉煤质之间有着复杂的内在关系。CQMS利用电厂常规的煤质分析数据和锅炉运行历史数据，采用人工智能神经网络技术，建立锅炉运行参数与入炉煤质之间的关系模型，实现煤的热值、挥发份、灰份和水份的在线监测。根据煤质量监测结果对煤的着火及燃烧稳定性和煤的燃尽特性进行在线分析。 系统以一段时间内（如5分钟，时间可调整）的移动平均值提供入炉煤质监测结果，并以曲线方式显示，便于用户监视入炉煤质的变化趋势。 2．煤质变动异常警示 燃烧工况的异常往往是由于入炉煤质变化，而运行人员未察觉，未能进行及时的燃烧调整引起的。系统对入炉煤质的变化趋势进行监测，当入炉煤质变化幅度达到预警值时向用户报警，以提醒运行人员加强燃烧监视与调整，避免燃烧恶化影响锅炉运行安全。 3．实时性能计算 系统基于入炉煤质软测量，实时计算锅炉效率及机组实时发电煤耗。可根据用户的要求进行热值统计、班组考核和实时发电成本计算。 4．燃烧优化操作指导 锅炉的负荷和入炉煤质对燃烧工况有很大影响，随着负荷和入炉煤质的变化，运行人员应及时进行燃烧调整，才能获得最佳的运行炉效。系统根据锅炉运行历史数据，在线分析当前负荷和入炉煤质工况条件下，各种燃烧运行方式的经济性，从而找出最佳的燃烧运行参数（如最佳烟气含氧量等），提供给运行人员作燃烧调整参考。 5．系统自适应 本系统是采用人工智能神经网络技术，根据锅炉运行数据来建立煤质计算模型的。随着时间的推移，锅炉设备运行特性以及现场测点精度会有变化。为解决这些变化对系统产生影响，采用自适应技术，根据必威体育精装版的锅炉测点数据，在线自动完成对煤质监测模型的校正，保证本系统能适应锅炉运行条件的变化，使监测系统长期可靠有效。 6．使用安全、投资小、运行维护成本低 煤质监测分硬件测量和软测量两类。硬件测量一般要在现场安置放射源，对人身安全有隐患。另外，硬件测量系统价格昂贵，后期的运行维护成本高。近年来，人工智能技术的发展为煤质的软测量提供了一个有效途径，由于其使用安全、投资小、运行维护成本低，正在为工程应用所接受。 三、系统实施方案 1．系统结构 系统配置一台计算机通过网络与SIS或DCS连接，获取机组实时数据。CQMS计算机与SIS或DCS的数据通信是单向的（系统只读数据不写数据），以保证SIS或DCS的运行安全。电厂应提供SIS或DCS的网络数据通信接口软件（模块）。CQMS计算机将计算结果通过网络发送到客户端，供用户监控使用。 2．数据采集 根据电厂提供的SIS或DCS的网络数据通信接口，开发数据采集软件，并到现场安装，采集1-2个月的机组运行实时数据，同时电厂提供数据采集期间的入炉煤质分析数据（化学车间提供）。 3．建立模型及软件集成 根据所采集到的数据建立初始监测模型，在此基础上进行应用系统软件集成，需1-2个月时间。 4．系统现场安装试运行 系统到现场安装，并进行调试、完善、试运行。 5．系统验收 与电厂讨论确定系统验收条件和方法，并对系统进行测试验收。 四、经济效益分析 1．直接经济效益 锅炉的运行经济性与司炉的燃烧运行经验密切相关。不同司炉的运行水平客观上存在差异，即使是同一司炉，受主观因素的影响，在不同的时间，其运行水平也可能存在差异，因此凭经验进行的锅炉燃烧调整操作具有一定的随意性。 司炉的燃烧运行经验蕴涵在锅炉运行数据中。本系统具有燃烧优化功能，能根据锅炉运行历史数据，在线分析出不同负荷、不同入炉煤质工况条件下，最佳的燃烧运行参数（如最佳烟气含氧量等）。其实质就是从锅炉运行历史数据中提取运行水平较高的司炉的运行经验。以某电厂300MW机组为例，对同一负荷、同一入炉煤质工况，