掺烧煤泥循环流化床机组经济性优化运行研究

目前,循环流化床煤泥掺烧技术是低热值燃料高效清洁规模化利用的有效途径。以某300MW掺烧煤泥循环流化床机组历史稳态数据为样本,利用最小二乘支持向量机建立掺烧煤泥循环流化床经济性模型;在稳态下各控制变量安全阈值范围内,利用遗传算法对典型负荷指令下CFB各参数设定值离线寻优以建立专家知识库;将经济实用度引入关联规则衡量标准,得到改进模糊关联规则挖掘(IFARM)算法,利用IFARM在离线EKB中挖掘CFB最优运行状态与机组负荷的关联关系,实现负荷指令下快速指导掺烧煤泥循环流化床机组在线优化控制。     

W型火焰锅炉无烟煤掺烧煤泥试验研究

为实现煤泥的综合化利用、提高电厂低负荷运行时效益,在某W型火焰锅炉开展了无烟煤掺烧煤泥的现场试验,并对各试验工况的锅炉热效率、供电煤耗及供电成本进行了计算,此外还对煤泥的平衡价格进行了计算。研究发现随着煤泥掺烧比例的上升,飞灰含碳量和底渣含碳量明显上升,导致锅炉热效率降低;掺烧泥煤后机组供电成本下降;当煤泥与无烟煤差价在60元/吨以上时掺烧煤泥可提高机组经济性。     

掺烧煤泥循环流化床锅炉床温动态建模

煤泥是煤炭洗选加工后的废弃物,具有高黏度、高含水量、低发热量等特性。而循环流化床(CFB)作为一种清洁高效的燃烧技术,是处理煤泥的一条有效途径。床温是CFB锅炉燃烧系统的重要参数,掺烧煤泥会导致CFB锅炉床温降低,加剧床温在边界值的波动性,影响机组的安全稳定运行。对此本文以历史运行数据为基础,采用最小二乘支持向量机(LSSVM)动态建模算法建立以给煤量、煤泥量、一次风量、二次风量、外置床阀门开度和入炉石灰石量为输入变量,锅炉床温为输出变量的掺烧煤泥CFB锅炉床温动态模型,并对模型进行了仿真验证。结果表明,该模型准确度高,实时性好,可用于床温在线预测。     

循环流化床锅炉煤泥掺烧的两种典型方式分析

用于循环流化床(circulating fluidized bed boiler,CFB)锅炉掺烧是目前利用煤泥的最佳途径之一.目前循环流化床锅炉掺烧主要有煤泥管道输送入炉掺烧和煤泥干燥后进入给煤系统入炉掺烧两种典型方式,对这两种方式进行简单介绍和相关技术分析,并结合实际案例以热平衡的方法进行了经济性比较.最终结论是两种方式在技术上各有优势,但煤泥管道输送系统综合经济性优于煤泥干燥系统.     

基于循环流化床燃烧技术的煤泥利用

煤泥是煤炭加工的一个主要副产物,它难以存储,容易造成严重的环境污染。我国煤泥产量大,但是综合利用率较低,煤泥的清洁规模化消纳对我国的低碳发展有重要意义。循环流化床(CFB)燃烧技术具有燃料适应性广的特点,有规模化消纳煤泥的潜能,若能在燃用煤泥的情况下保证CFB锅炉机组的稳定运行,发电成本将会大幅降低。历经30余年的研发,CFB锅炉在我国现已广泛应用于煤泥的燃烧,处于世界领先地位。目前在中小机组上已经可以实现大比例掺烧或者全燃煤泥的运行,掌握了煤泥CFB燃烧的关键技术,带来了显著的社会效益和经济效益。100 MW级CFB锅炉可实现全燃煤泥的满负荷稳定;300 MW级CFB锅炉在满负荷时最大掺烧比可达84%,在中低负荷时可实现全燃煤泥运行;超临界CFB锅炉机组在进行低、中比例掺烧煤泥实践。燃用煤泥对CFB锅炉机组的影响是煤泥规模化清洁消纳工程应用的关键研究方向。在运行参数方面,由于燃用煤泥含水量高,造成床温降低和尾部烟道中烟气温度、流量和流速的改变,可通过加大引风机的功率维持系统正常的运行;因煤泥颗粒较细,含灰量大,容易随高温烟气进入尾部烟道,实际运行中通过配合调整给料方式、煤泥粒度、锅炉负荷等工况,可有效降低CFB锅炉排渣量,且可能存在一个最佳的掺烧比,使锅炉整体效率达到最高;此外,掺烧煤泥引发的床温影响了炉内脱硫效率,在实际运行中,通过综合调整一次风量,二次风量,石灰石的钙硫比等多个运行参数,减少污染排放量。在运行问题方面:对于燃用煤泥流动性较差,现一般采用达到兆帕级的高压泵施加输运压力,和通过多个并联的给料口同时给料等方式应对;同时,燃用高灰分煤泥会引起循环流率的显著提升,造成炉膛内床压大幅波动,普遍采取从炉顶给入炉膛,形成煤泥颗粒团和注意保持床存量等方式处理;另外,燃用高灰分煤泥会造成CFB锅炉烟气中粉尘浓度较高,尾部受热面积灰严重,过热器/再热器的金属管壁温度升高,会带来过热超温隐患。在经济性方面:燃用煤泥运行时引风机电耗增大会提高部分发电成本,但是掺烧煤泥以及增大煤泥掺烧比可以节约入炉原煤,减少燃料的成本;同时,若机组能稳定运行,可避免频繁的停机与检修,总体上发电成本将会显著降低。未来,更加高效清洁地消纳煤泥和煤矸石将是提高煤炭利用水平的重要工程实践,因此,有关煤泥清洁规模化利用的研究与工程实践的发展应该主要体现在以下三个方面:第一,燃烧煤泥机组的大容量、高参数发展是CFB燃烧技术进一步发展的方向;第二,提升单个锅炉的燃料灵活性,在燃料热值、含水量、含灰量等参数大范围波动时均能保证锅炉的稳定运行;第三,满足煤泥消纳的需求,适时建设大容量高参数CFB锅炉坑口电站,实现在煤炭产地就地规模化消纳煤泥及其它煤炭洗选加工产生的低热值燃料。     

基于大数据和并行随机森林算法火电机组供电煤耗计算模型

供电煤耗是衡量火电机组运行经济性的重要指标。本文提出一种基于并行随机森林算法的火电机组供电煤耗计算模型,利用某600 MW机组分布式控制系统(DCS)的海量数据,在Spark大数据平台,采用阈值判定出稳定工况的数据,采用局部异常因子算法对局部异常值进行检测与处理,采用K-means聚类算法确定出不同工况,最后筛选出影响机组供电煤耗的38个热力参数及其10种工况下211 615组数据。随机抽取其中4/5的数据对并行随机森林算法供电煤耗计算模型进行训练建模,1/5的数据进行测试,测试得到该模型供电煤耗计算值与实际值较吻合,平均绝对误差为1.79 g/(kW·h),相对误差在–3%~3%内。表明基于并行随机森林算法的供电煤耗计算模型计算精度较高,模型泛化能力较强,适用于供电煤耗计算。     

超超临界机组煤泥掺烧的干法应用

以某电厂超超临界机组为对象,通过对煤泥的4种干燥方案进行对比分析,采用蒸汽干燥技术对掺烧的煤泥进行预处理,并通过试验分析了掺烧煤泥对机组性能的影响。结果表明:在煤泥掺烧质量比为7.6%时对机组影响不大,超超临界机组煤泥干法掺烧具有可行性和经济性。     

基于SVM的火电机组性能在线计算模型研究

支持向量机(SVM)方法以统计学习理论作为其理论基础,采用结构风险最小化原则,具有精度高、全局最优及泛化性好等特点.建立了一个基于支持向量机的火电机组性能在线计算模型,该模型将机组供电标准煤耗率与其影响因素之间复杂的非线性关系通过训练样本构建函数很好地表现出来,可对机组运行经济性进行准确在线计算.将该模型应用于300MW火电机组中,供电煤耗率仿真的最大相对误差均小于0.2%,结果表明SVM模型能够精确地计算火电机组的经济性,是一种有效的模型.     

基于数据挖掘的燃煤机组能耗敏感性分析

燃煤机组的能耗特性是机组节能降耗的主要指标。本文采用数据挖掘技术对机组历史运行数据进行分析,利用模糊粗糙集属性约简方法对影响机组能耗特性的运行特征参数进行约简,得到最简属性集。然后采用支持向量机技术建立机组能耗敏感性分析模型,分析不同负荷工况下各运行特征参数对供电煤耗的敏感性系数,为机组实际运行优化及节能降耗提供指导。以某600 MW燃煤机组为例进行能耗敏感性分析,结果表明:基于数据挖掘的机组能耗敏感性分析模型训练样本和测试样本的精度基本在±0.04%之间,精度均小于0.50%,该模型可行有效;在不同负荷工况下,各运行特征参数对供电煤耗的敏感性系数发生变化,且无明显变化规律,在机组实际运行优化中应根据敏感性系数的变化采取相应的调控措施。     

600 MW机组锅炉掺烧劣质煤技术经济性研究

为了减少炉膛结渣,优化劣质煤掺烧和提高电厂收益,通过劣质煤掺烧比例、磨煤机组合方式、炉膛火焰温度、还原气体分布、SO₂质量浓度、结渣行为等现场试验,研究了600 MW亚临界机组锅炉掺烧劣质煤技术经济性。结果表明：机组可采用3台磨煤机掺烧中高硫分煤的方式安全运行,最大掺烧比例为37%,锅炉未出现明显的结渣现象;在最大掺烧比例时,烟气SO₂质量浓度明显上升,但脱硫系统仍有较大裕度;经济性评价表明尽管掺烧小幅增加了供电煤耗,但劣质煤价格低廉使发电成本明显降低。现场试验和经济性评价方面的研究,为同类型机组优化掺烧劣质煤提供了思路和参考。     

基于大数据的燃煤机组供电煤耗特性分析

燃煤发电机组供电煤耗的高低是衡量机组节能降耗水平的主要指标。本文利用大数据分析技术对机组能耗相关历史数据进行分析,采用反向传播(BP)神经网络对不同负荷区间分别建立供电煤耗特性分析模型,计算各个负荷工况区间内各运行可控参数对供电煤耗的影响评价因子即敏感性系数,以及不同负荷区间内模型预测能力。结果表明:基于BP神经网络的供电煤耗特性分析模型的训练和预测精度均在±0.6%范围内,模型计算精度较高;各运行可控参数在不同负荷区间内对供电煤耗的影响存在差异,但具有一定规律;在实际运行中应重点调整敏感性系数大的特征参数。     

超临界600 MW CFB锅炉煤泥掺烧试验

基于超临界600 MW机组循环流化床（CFB）锅炉,在1 MW机组CFB燃烧试验台上进行了煤泥掺烧试验,就大比例掺烧煤泥对锅炉性能及污染物排放的影响进行了研究。试验结果表明:煤泥掺烧比例最高可达到70%,此掺烧比例下燃烧稳定;飞灰份额随煤泥掺烧比例提高而提高,掺烧比例为35%、55%和70%条件下,飞灰份额分别为77.84%、82.32%和83.78%;大比例掺烧煤泥后炉内循环物料量减少,不利于整个炉膛保持上下均匀的温度场分布;掺烧煤泥后的燃烧效率在99.29%～99.41%之间,掺烧煤泥比例并不会明显影响燃烧效率;掺烧煤泥对于煤的结焦特性无明显影响;煤泥掺烧比例的提高导致SO2排放质量浓度先降后升,而NOx排放逐渐降低。     

循环流化床机组快速变负荷运行控制策略研究

循环流化床(circulating fluidized bed,CFB)锅炉机组蓄能与煤粉炉差异较大,独特的燃烧方式形成可观的燃料侧蓄能,为提升CFB机组的快速变负荷能力、促进新能源电力规模化并网提供可能。通过机理分析,建立亚临界及超临界CFB锅炉蓄能理论体系,分析燃料侧及汽水侧蓄能能力、控制调节特性,根据实例量化锅炉蓄能。提出CFB锅炉机组蓄能的利用模式,基于此设计先行能量平衡控制系统,缩短机组响应时间,显著提升变负荷速率,并为大比例掺烧煤泥提供有效控制方法。此外,通过电厂工程运行分别实现了亚临界及超临界CFB机组的快速变负荷运行控制。     

煤泥、煤矸石混烧技术在循环流化床锅炉上的应用

简单介绍了山东新汶矿业集团公司在130t／h循环流化床(CFB)锅炉上进行的煤泥、煤矸石混烧试验，提出了掺烧煤泥的最佳方式及应采取的措施。几个月的运行表明，CFB锅炉掺烧煤泥不但技术上可行，而且还具有明显的经济效益和环境效益。     

高硫煤掺烧试验与分析

根据某电厂实际情况,在干湿煤泥掺烧的基础上,增加了高硫煤的掺烧。根据上煤方式,提出了八种高硫煤掺烧工况,并从机组设备安全方面和经济运行方面对这八种工况进行论述。在掺烧煤泥基础上计算不同的高硫煤含硫量,对应机组每月的可掺烧高硫煤量,并分析其经济性。     

大数据挖据技术在燃煤电站机组能耗分析中的应用研究

燃煤电站机组的能耗分析对机组节能降耗有重要意义。针对此问题,该文引入大数据挖掘技术,以模糊粗糙集属性约简方法为基础,通过Canopy算法对K-means算法改进,并实现改进K-means聚类算法在Hadoop平台上的并行化计算,形成满足海量数据挖掘工作的新算法。以某600MW燃煤电站机组为研究对象,采用新算法挖掘典型负荷工况下影响供电煤耗的可控运行参数的基准值,最后,以支持向量机技术为基础,分析不同负荷工况下各运行参数对供电煤耗的敏感性系数。结果表明:新算法满足机组最优工况下基准值的确定,节能降耗效果良好,不同负荷工况下各运行参数对供电煤耗的敏感性系数不同,在实际运行中不同负荷应根据敏感性采取相对应的调节措施。     

锅炉掺烧褐煤安全性和经济性分析

分析了在设计煤种为优质烟煤的锅炉中掺烧褐煤的安全性和经济性,由于褐煤相对于优质煤种容易爆炸,且外在水分高、低位发热量低,会对磨煤机甚至整台机组的满出力运行造成影响。同时,对掺烧褐煤后机组供电煤耗的影响因素,即锅炉排烟损失、锅炉飞灰含碳量和辅机电耗进行探究。     

宽负荷下供热机组煤耗实时寻优分析EI北大核心CSCD

燃煤机组宽负荷清洁高效运行是平稳达成“双碳”目标的关键支撑技术之一。当前,机组运行煤耗仍具较大优化空间,但各变量的优化调整尚依赖于经验,缺乏理论性。首先,该文构建基于反平衡方法的350MW供热机组供电煤耗实时计算模型,同时提出基于该模型的Sodol敏感性分析法以获取机组各重要可控参数的敏感性系数。其次,采用R检测法实时筛选机组稳态数据,并通过三维边界(供热比、负荷、环境温度)约束方式给出机组运行工况划分方式。进一步,采取主要目标法构建以煤耗为主要目标的供热机组多元寻优模型,从而获得机组各工况的历史可达最优煤耗点。最后,计算一台350MW供热机组实时运行数据与模型寻优结果的偏差,并以“碳减排量”作为评价指标,量化该机组低碳运行的碳经济性,验证了该模型实际应用的可靠性。     

掺烧褐煤综合效益最大化分析

通过大比例掺烧褐煤对机组带负荷能力及经济性影响的分析,探索出降低磨煤机耗电率、精细化掺烧策略,综合考虑不同季节的热电负荷需求,每日负荷峰谷时段差异,不同混配比例下机组的带负荷能力、混煤的标煤单价、机组的供电煤耗等因素,寻求到最佳经济效益平衡点,实现了掺烧褐煤综合效益最大化。     

利用多项式回归进行火电机组特性分析

以九江电厂125MW火电机组发电数据为基础,通过对不同负荷段下的运行数据进行数据异常检验及相关性分析,获取不具有相关性的运行参数作为样本数据,利用多元多项式建立了运行参数对发电煤耗的回归模型。通过对回归模型及回归系数的显著性检验及对实际生产数据的模拟,证明了分负荷段的回归模型是一种实用、有效的分析模型,能够反映机组的运行特性,为发电企业在模拟机组运行、科学预测发电煤耗及提高机组运行经济性方面提供了有效手段。