火电厂锅炉燃烧优化关键技术研究

火电厂锅炉燃烧优化关键技术研究

詹冀安

国家能源集团福建泉州热电有限公司，福建泉州， 362800

摘要：火力发电是我国发电的主要方式，2019年我国电厂发电总量71 422.1亿k Wh，其中火力发电量为51 654.3亿k Wh，火力发电占总发电量的72.3%。锅炉作为电厂三大设备之一，其燃烧状态直接影响发电机组效率及锅炉的安全稳定性，并且炉内燃烧状态影响着污染物NOx的产生量。为了提高锅炉燃烧效率并有效降低污染物排放量，相关技术人员需要对锅炉进行燃烧优化，从而兼顾锅炉燃烧运行的经济性与环保性。本文列出锅炉燃烧现在存在的问题，并对现有的锅炉燃烧优化主要技术及发展趋势进行具体的阐述。

关键词：火电厂；锅炉；燃烧；关键技术

1 目前电厂锅炉燃烧运行过程中存在的问题

1）燃烧热效率问题。烟气含氧量是锅炉运行状态的重要表征参数，含氧量过小炉膛煤粉无法充分燃烧，含氧量过大又将导致炉温降低，影响炉膛热效率。

2）煤粉燃烧不稳定。煤粉燃烧不稳定，火焰中心偏移炉膛中心，火焰贴墙将引起水冷壁结渣、燃烧器受损，极端情况下甚至会诱发锅炉爆炸造成安全事故等。另外燃烧不稳定会导致炉膛热效率降低，产生更多的NOx。

3）控制NOx排放与提高锅炉燃烧效率两者间的矛盾。为了解决炉膛煤粉燃烧不充分问题，需要提高烟气含氧量及炉膛整体温度，但含氧量增多及高温又引起了NOx的生成量增加。

2 电厂锅炉燃烧优化技术

2.1 锅炉燃烧优化

锅炉燃烧优化的主要目的是提升炉膛煤粉燃烧效率及减少NOx的排放量，其实质是在锅炉燃烧过程中对风煤比进行调整，并在不同的机组负荷状态下改变锅炉的燃烧控制方式，使得锅炉系统具有稳定的温度及蒸发量，从而在保证煤粉充分燃烧的同时减少NOx的排放，并有效防止由于燃烧不均匀引起的水冷壁结渣及燃烧器受损问题，在考虑锅炉燃烧经济性的同时保证锅炉的安全性。

2.2 锅炉燃烧优化主要技术

2.2.1 基于先进检测技术的锅炉燃烧优化

基于先进检测技术的燃烧优化技术是火电厂锅炉燃烧优化的主要方式，在锅炉的燃烧过程中，通过实时在线检测炉膛火焰温度、烟气的含氧量、飞灰的含碳量、NOx的浓度等锅炉运行重要参数，并对这些参数进行分析处理用以指导运行人员对锅炉的燃烧进行实时调整，从而在提高锅炉燃烧效率的同时降低NOx排放量。近年来大量火电技术研究者采用如炉膛火焰检测、煤质分析、风煤检测及炉膛排放物检测等先进检测技术对锅炉进行燃烧优化，其中火焰检测技术应用最多。

对于电厂锅炉，炉膛火焰检测可实时反映炉内不同区域的温度，火焰中心所处位置等信息，对掌握炉膛内煤粉燃烧状态及降低污染物排放有着重要作用。炉内温度检测及温度场重建技术多年来一直是火力发电方面技术人员的重要研究方向。利用红外热像技术对炉膛水冷壁上亮点的大小进行监测用以判断水冷壁的结焦情况，从而实时调整炉内煤粉的燃烧。利用红外辐射测温原理设计了一种无接触式炉内二维温度场重建方法和温度场上位机展示系统，系统可直观地反映火焰的中心位置从而防止火焰中心偏移，并且系统求出的各分区温度值可为锅炉SCR及SNCR脱硝技术提供一定的控制依据，从而在调整炉膛燃烧效率的同时控制NOx排放量，但红外测温的缺点在于测温仪的保护套管在高温下容易结焦，因此需要配备吹灰装置。利用激光吸收光谱方法对炉膛参数进行测量并重建温度场，通过在某680 MW机组燃煤锅炉测试表明激光测量系统可对炉内多个参数如炉温及不同烟气成分浓度等进行测量，根据测量结果可有效指导锅炉燃烧优化运行从而使煤粉稳定燃烧及温度场均匀分布。利用声波测温技术对W火焰锅炉烟温进行测量，并以测量结果为依据对锅炉进行燃烧调整，从而有效地避免了燃烧不充分及结焦问题，提高了锅炉热效率。

2.2.2 基于锅炉燃烧器改造的锅炉燃烧优化

燃烧器是保证锅炉稳定燃烧的重要设施，对锅炉进行低氮燃烧器改造，在不同的条件下进行空气分级燃烧、燃料分级燃烧或烟气再循环燃烧，可有效降低NOx生成量并提高锅炉燃烧效率。针对某电厂300 MW亚临界锅炉机组提出了低NOx燃烧器改造，改造方案包括复合空气分级、低NOx燃烧器、高位分离燃尽风等减排措施，方案在满足低NOx排放的同时提高了燃烧效率并防止了结渣及高温腐蚀等问题。但在低氮燃烧器改造实际应用中，该技术会对锅炉的稳定性、水冷壁结焦、飞灰含碳量、运行效率等方面产生影响，因此在改造技术实施过程中需要根据影响锅炉稳定性的各类因素对二次风、氧量以及分级燃烧技术等进行调整。

2.2.3 基于智能控制算法的锅炉燃烧优化

锅炉智能燃烧优化的实质是通过先进检测装置检测锅炉各关键运行参数并对这些参数进行实时分析处理，然后采用AI优化控制算法在线调整锅炉运行参数，使锅炉燃烧的各类运行参数处于最佳状态。智能燃烧优化系统一般为基于电厂现有DCS控制系统的控制系统，无需对锅炉进行改造，投资少、风险小且优化效果显著。如图1所示为智能燃烧优化控制系统结构图，系统分为开环操作指导和闭环监控两种优化方式，开环方式为智能优化系统将各被控量的调节值提交给运行人员，由运行人员手动对DCS系统进行调节；闭环方式为智能优化系统将各被控量的调节指令直接上传至DCS系统中，自动完成优化调节。

清华大学张毅等人基于神经网络算法建立锅炉运行效率及NOx排放的预测模型，并采用遗传算法生成实时最优控制参数，然后通过与电厂DCS系统双向通信实现锅炉运行优化控制，从而实现经济与环保相协调的优化运行目标。该系统通过在某电厂试验，结果显示系统可在提高锅炉燃烧效率的同时降低NOx排放。将锅炉燃烧过程中的17个输入变量作为优化变量、7个输出变量为优化目标，采用粒子群算法求解优化控制参数，从而为锅炉优化控制提供依据。除此之外，还有其他学者将极限学习机、支持向量机模型等算法应用于锅炉优化控制中，这些智能优化算法适应性强、实时性强，在锅炉燃烧优化控制中有着很好的应用前景。

图1 智能燃烧优化控制系统结构图

2.3 燃烧优化技术发展趋势

先进检测技术与智能控制技术，这两种技术在锅炉优化方面都已有很多应用且取得了较好的优化效果，但目前两者并没有被很好地结合并应用在锅炉优化中，如果可以将这两种技术紧密结合、互为支撑，炉膛检测结果为智能算法提供优化数据依据，智能算法对检测结果进行分析并生成优化指令，锅炉将取得更好的燃烧优化效果。例如根据炉膛平面各区域的温度值及火焰中心偏向，并结合智能算法实时生成优化指令，从而调整煤粉燃烧参数及锅炉脱硝系统尿素喷洒量，则可实现在提高锅炉燃烧效率及稳定性的同时降低污染物排放量及减排成本。

3 结语

锅炉的燃烧状态影响着整个机组的运行效率及电厂的发电效率，并且由煤粉燃烧产生的NOx会造成环境污染，因此对火电机组而言很有必要采用一定的优化技术对锅炉进行燃烧优化，在提高锅炉燃烧效率的同时控制污染物排放，从而保证锅炉经济、平稳、低污染的运行。

参考文献

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[3]王东风，刘千.面向燃烧优化的电站锅炉炉膛参数光谱测量与场重建[J].动力工程学报，2014,34(8):599-605.