中图分类号: TV73
　　摘要: 本文阐述了广东某电厂600 MW 锅炉燃用的典型煤种进行了单煤及混煤煤质特性实验,实测值与理论计算值的对比分析表明,燃煤低位发热量等五个煤质参数具有较好的线性可加性。根据电厂分层掺烧多煤种的需求,建立了优化配煤的数学模型, 利用多目标模糊决策算法确定最优掺烧配比。
　　关键词: 电厂锅炉; 配煤模型; ; 多目标模糊决策
　　随着市场机制的转轨,优质动力煤日益短缺,价格大幅度上升,采用多煤种掺烧更显示其潜在的经济性和必要性。锅炉掺烧主要有煤场掺烧法和分层法。煤场掺烧方法是混合过程较复杂的一种方法,其特点是混合均匀性好,但是需要专用的混合设备,而且操作繁琐分层法是指某一层燃烧器中加相同的煤种,而其他层则加另外一种煤,这种掺烧方法混合均匀性略差,但简单方便,运行方式灵活,尤其适用于直吹式制粉系统。
　　广东某电厂600 MW 锅炉近年来一直采用分层法掺烧印尼煤,对制粉系统的安全运行、锅炉结渣、主要辅机运行情况等都产生了影响。为保证掺烧的混煤能够满足锅炉负荷及各种安全、经济、环保指标,并提高电厂配煤正确率, 缩短配煤时间,本文首先对电厂现有主力单煤及其相互之间混煤的重要煤质参数进行了试验研究,得出了燃煤低位发热量、干燥无灰基挥发分、硫分、灰分和灰熔点等五个重要参数较好地符合线性可加性的结论。在此分析基础上,根据电厂配煤约束条件和优化目标,建立煤质参数的线性与非线性结合的数学模型,通过多目标模糊决策法确定了最优配煤比例,开发了多煤种掺烧智能配煤系统,已在该电厂投入使用, 取得了较好的经济效益。
　　1混煤煤质特性试验研究
　　 描述动力配煤的数学模型主要有两种: 一种模型认为配煤与单种煤的煤质指标具有线性可加性[1-3];另一种则认为配煤的煤质特性与各组成单种煤之间并非简单的加权关系,而是具有复杂的非线性关系[ 4]。两者都以一定的实验数据为依据,并提出了不同的配煤模型,研制了相应的动力配煤程序。目前,大部分配煤主要基于第一种模型,即根据煤的水分、灰分、挥发分和发热量等具有线性可加性对配煤的质量进行预测分析[5-7]。
　　由于配煤的情况千差万别,需要具体问题具体分析对某一配煤方案可能某指标具有线性可加性,对另一配煤方案可能该指标的可加性就不明显。为此,本文针对该电厂近年的来煤状况,对各单煤种及其相互之间的混煤进行了煤质特性试验分析。对印尼煤1、印尼煤2、神华煤、山西优混煤等4 种煤进行了单煤种及印尼煤与国产煤的混煤煤质特性试验。4 种单煤的分析结果见表1。表1中还给出了锅炉的设计煤种及校核煤种的相应参数。
　　表1单煤常规分析结果
　　
　　混煤方案为16种配比方式,即印尼煤与国产煤分别按1:4、2:3、1:1、3:2 4种比例配置,对16种配比方式下混煤的低位发热量、挥发分、灰分、硫分及灰熔点特性进行了测试,这里仅给出低位发热量和灰分的测试结果,见表2、表3。表2、表3中的计算值是根据表1中单煤种的特性值按照加权平均的方法计算所得。其他煤质参数的分析结果可参见表4。
　　表2 混煤在不同配比下低位发热量(Qnet, ar ) 的实测值与计算值
　　
　　表3 混煤在不同配比下灰分(Aar) 的实测值与计算值比较
　　
　　低位发热量、挥发分、硫分、灰分以及灰熔点等5个主要煤质参数在16 种配煤方式下的计算值与实测值的对比结果见表4。
　　表4 煤质参数的计算值与实测值的误差
　　
　　由表4可见,5个煤质参数的计算值与实测值差别都不大,相对误差最小为1%,最大为2.5% ,误差较小。偏差的来源不仅有实测过程中产生的偏差,也有在配煤称量及混匀过程中产生的偏差。可以认为计算值与实测值存在误差是合理的,对该电厂常用的几种主力煤种而言,低位发热量、挥发分、硫分、灰分以及灰熔点5个主要煤质参数具有较好的线性可加性。
　　2 优化配煤模型
　　2. 1 优化配煤模型的建立
　　本文结合该电厂配煤实际需要,建立了线性约束和非线性约束结合的优化配煤数学模型,即以燃料成本Z最小为目标,建立n种单煤混合的配煤优化模型。约束条件中,低位发热量、挥发分、硫分、灰分及灰熔点等煤质参数按照煤质指标线性可加理论建立模型;着火温度、结渣特性、燃尽特性、SO2 排放等指标则采用模糊判别方法建立数学模型。
　　目标函数:
　　
　　约束条件:
　　
　　
　　式(1) 中: i 为单煤编号;Ni为第i种单煤份额;Yi为第i种单煤成本; CQ1、CV1、CS1、CA 1、CT1及CQ2、CV2、CS2、CA 2、CT2分别表示发热量( Qnet, ar )、挥发分(Vdaf)、硫分(St, ad )灰分(Aad)灰熔点(T)等煤质指标的下限值和上限值;f1为着火温度计算模糊判别规则;TA、TB为着火温度的限值;f2为结渣特性计算模糊判别规则;RA、RB为结渣特性的限值;f3为燃尽特性计算模糊判别规则;DA、DB为燃尽特性的限值; f4为SO2排放特性计算模糊判别规则;PA、PB为SO2排放特性的限值。以上模糊判别规则主要依据该机组的多煤种掺烧试验结果来确定。
　　2. 2 基于优化试验的多目标模糊决策最优算法
　　由于本文研究的锅炉机组为直吹式制粉系统,采用炉内分层燃烧方式,各台磨煤机出力基本相同混煤过程是由不同的磨煤机磨制不同的煤种,然后分别送入炉内进行混合燃烧,所以混煤中各煤种的比例是整数比,根据电厂锅炉开启的燃烧器层数,可事先确定多种配比方案。而多目标模糊决策法适用于从多种已知方案中选择出能使所有目标函数达到最佳的方案,并且此方法计算速度快、准确度高、容易实现的优点,因此选择多目标模糊决策法对上述模型进行求解。
　　此外,该电厂曾进行过印尼煤与国产煤掺烧的优化试验,获取了一定的优化配比数据。为了使优化结果能更好地符合现场运行需求,本文建立了基于电厂配煤优化试验的多目标模糊决策最优算法,求解思路见图1。其特点是当选配煤种与优化试验煤种相同或接近时,可利用试验工况点通过插值算法寻求最优配比若不满足插值条件,则采用基于煤质分析的配煤优化算法计算配比。该求解方案一方面充分利用了优化配煤试验的数据,同时又能满足现场燃用各种煤种时的优化配煤需求。
　　
　　图1 基于电厂配煤优化试验的多目标模糊决策最优算法
　　3 多煤种掺烧智能配煤系统的应用
　　广东某发电公司现有2台600MW超临界机组,锅炉燃烧器共设置六层煤粉喷嘴, 配置6台HP1003型中速磨煤機,每台磨煤机的出口由4根煤粉管接至炉膛四角的同一层煤粉喷嘴。主力燃煤为神华、优混、印尼以及基于这3 种单煤之间的混煤, 其中印尼煤价格低廉,但热值不高。如何在保证电厂安全运行的基础上掺烧较多的印尼煤,降低电厂成本,成为该电厂关注的主要问题。
　　针对某电厂的配煤掺烧要求,按照上述优化配煤模型,开发了多煤种掺烧智能配煤系统。配煤计算是系统的核心功能,可以设置或修改煤质约束条件及煤质指标权重,选择不同的掺烧运行条件。通过计算, 将混煤的各个配比结果在综合条件、发热量条件、挥发分条件、硫分条件、灰分条件、灰熔点条件下按照最优顺序依次进行排序,方便运行人员全面了解掺烧方案,并做出准确的决策。
　　多煤种掺烧智能配煤系统在该电厂安装运行后,在掺烧不同煤种的情形下, 锅炉运行状况良好,结焦状态没有出现恶化,SO2排放完全符合国家标准。在安全、经济、环保运行的前提下,大大降低了电厂的燃煤成本,提高了电厂的经济效益。
　　4结语
　　某电厂主力单煤及其混煤的试验室分析结果表明,该电厂燃用煤的低位发热量、挥发分、硫分、灰分和灰熔点等主要煤质参数具有较好的线性可加性。
　　根据电厂配煤约束条件和优化目标, 建立煤质参数线性与非线性结合的数学模型,通过多目标模糊决策法可以快速准确地确定最优配煤比例。由于优化模型中有效利用了电厂的配煤优化试验结果,更能符合电厂的实际要求。
　　所开发的多煤种掺烧智能配煤系统实现了电厂配煤管理、多煤种掺烧及掺烧信息融合分析的智能化,在现场发挥了重要作用。
　　参考文献:
　　[1]孙庶.动力配煤几个主要煤质指标可加性的论证[J].煤炭技术,2009,28(5):
　　[2]刘泽常,高洪阁,陈怀珍,等.动力配煤主要煤质指标可加性的统计验证[J] . 煤炭加工与综合利用.1999( 5)
　　[3]曲景魁,何京东,何志强.动力配煤主要煤质指标可加性的研究[J].黑龙江矿业学院学报.2000,10( 3)
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