受热面污染作为燃煤电站锅炉运行中一个不可避免的实际问题,对锅炉的安全经济运行带来严重影响。利用高温高压的过热蒸汽,运行中带负荷吹扫是一种十分有效且目前普遍采用的手段。由于无法判断受热面实际的污染状况,传统的吹灰策略往往按照事先设定的固定周期顺序吹扫所有受热面。但这种定时定量的吹灰方式并不合理,常常造成吹灰不足或过于频繁。吹灰不足将使得锅炉效率降低,煤耗量增加;而不适当的频繁吹灰则会消耗大量的过热蒸汽,且因磨蚀和热应力对受热面造成损坏,缩短受热面的寿命,同时也增加了吹灰装置的维修费用。因此,研究和开发基于机组在线监测参数,直接或间接地诊断炉内各受热面积灰结渣的在线监测诊断技术,并在此基础上运用非线性优化理论,建立优化吹灰模型,针对应用对象的运行特性和具体的优化目标,制定合理的吹灰策略,直接指导运行人员对吹灰器进行操作,将传统的周期性统一吹灰改为根据受热面污染状况和其它运行需要的动态吹灰,不仅具备重要的学术研究价值,而且是具有实际工程应用意义的研究课题。本文针对受热面污染形成的机理、对流受热面灰污增长随时间的变化规律、辐射和对流受热面的污染在线监测、优化吹灰模型的建立,以及合理吹灰策略的制定等问题作了深入而系统的理论、现场试验研究与大型电站锅炉的工程实践。主要包括以下内容:分析了锅炉受热面污染形成的机理,从灰污的沉积率和剥蚀率角度出发,推导了受热面灰污增长的基本模型,分析了灰污热阻随积灰时间和烟气流速变化的规律,并通过大量现场试验,得到了沉积常数与时间常数的取值范围;针对炉膛、对流受热面和空气预热器等不同受热面的传热特性,分别建立了基于热平衡和折算压差的污染在线监测模型,经实践验证,其监测结果能够满足现场工程应用的精度要求;分析了基于热平衡原理的辐射、半辐射污染监测模型的不足之处,指出了机理模型因对炉内辐射换热量计算不准确,导致对以辐射换热为主的炉膛和以半辐射半对流的屏式过热器监测效果不够理想。利用神经网络具有的不追究研究对象内在机理、只从行为上模拟研究对象特性的优点,通过理论分析,合理选择特征参数,并以实际运行数据为训练样本,建立了基于人工神经网络的电站锅炉受热面污染监测模型,初步解决了传统热平衡模型难以实现的辐射式受热面污染软监测的难题;通过逆烟气流程吹灰、变蒸汽压力吹灰、单个吹灰器独立运作等一系列某电<WP=4>厂300MW燃煤锅炉机组现场试验,验证和总结出以下结论:(1)烟气上游的受热面吹灰,对其下游的受热面污染率增长并无显著的影响,这是实现动态按需吹灰的前提和基础;(2)不同区域受热面的积灰程度和吹灰效果均存在着明显差别,在制定优化吹灰策略过程中,应尽可能多地动作吹灰效果明显的吹灰器;(3)存在一个合理的吹灰压力范围,在此范围内,既能有效清除受热面灰污,又一定程度上减少了蒸汽消耗和对管道的磨损;(4)保持对流受热面在一个有限度的较长时间内连续积灰,不会造成灰污粘结强度发生很大变化,对下一次的吹灰效果无明显影响;对优化吹灰模型进行了研究,提出了动态临界污染率和吹灰收益的计算方法。针对主再热汽温控制、危险点壁温控制、炉内关键点烟温控制等不同的吹灰目的,讨论了包括吹灰器优化分组、炉膛分层间歇吹扫、炉膛和高温对流区吹灰器交替运行等合理有效的吹灰策略。并以此为基础,建立了热经济模式、延长管道寿命模式和降低烟尘排放模式等各种适合不同应用对象特性和优化目标的吹灰模式,为优化吹灰系统的实施打下了基础。建立了包括参数预处理模块、锅炉热效率在线计算模块、受热面污染监测模块、优化吹灰模块及成本与收益计算模块在内的电站锅炉吹灰优化系统。通过在某300MW燃煤锅炉的实践表明,该系统能够长期、稳定、合理地指导运行人员进行吹灰操作,取得了良好的经济效益与社会效益;针对影响吹灰操作的各种因素错综复杂、相互耦合,难以通过定量计算判断机组吹灰需求的困难,利用模糊信息处理技术处理不确定性和非线性问题能力强、适合表达模糊或定性的知识的特点,提出了一种基于模糊知识提取和模糊模式识别的优化吹灰新思路,将污染率、汽温、烟温、减温水流量等各种影响吹灰策略的因素糅合到一起,建立了一个综合考虑机组安全性和经济性的吹灰方案,对优化吹灰的研究作了一次新的尝试。