（热能工程专业论文）动力配煤预测方法和配煤优化模型研究.pdf

m a s t e rd i s s e r t a t i o n r e s e a r c ho no p t i m i z a t i o nm o d e l sa n dp r e d i c t i o nm e t h o d s o fc o a l b l e n d i n g m a j o r ：兰塾曼! = 堡垒l 娶壁垒班理基壁g i 壁垒璺d 旦g s u p e r v i s o r ：a s s o c i a t ep r o f e s s o ro uj i a n - p i n 2 s u b m i t t e dt o t h ef a c u l t yo fc e n t r a ls o u t hu n i v e r s i t y i np a r t i a lf u l f i l l m e n tt h er e q u i r e m e n tf o rt h ed e g r e eo fm a s t e r m a y ，2 0 1 2 s c h o o lo fe n e r g ys c i e n c ea n de n g i n e e r i n g c e n t r a ls o u t hu n i v e r s i t y c h a n g s h a ，h u n a n ，er c h i n a 原创性声明 本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工 作及取得的成果。尽我所知，除论文中特别加以标注和致谢的地方外， 论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得 中南大学或其他单位的学位或证明而使用过的材料。与我共同工作的 同志对本研究所作的贡献己在论文的致谢语中作了明确的说明。 作者签名： 日期：班“月上日 关于学位论文使用授权说明 本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学 校有权保留学位论文，允许学位论文被查阅；学校可以公布学位 论文的全部或部分内容，可以采用复印、缩印或其他手段保存学 位论文；学校可根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文。 期出位年么月二三日 中南大学硕士学位论文摘要 摘要 动力配煤是提高煤炭燃烧效率、减少污染物排放、充分利用劣质 煤种的重要方法，对于火力发电厂应对煤种多变难题、稳定混煤质量、 缓解电煤紧缺压力、降低燃料成本具有重要意义。本文通过对一些单 煤及混煤的煤质特性进行分析，建立了动力配煤煤质特性预测模型， 分析了混煤煤质特性与对应单煤煤质特性的线性与非线性关系，在此 基础上建立了动力配煤优化模型，最终得到优化配煤方案。具体研究 内容和结论如下： 选取湖南益阳发电有限公司常用的1 5 种单煤，按照使混煤煤质 特性具有最大代表性的原则，将1 5 种单煤掺配成3 8 种混煤。对1 5 种单煤和38 种混煤进行煤质特性分析。 分别采用线性加权平均方法、线性拟合方法、b p 神经网络方法 和e l m a n 神经网络方法建立煤质特性预测模型，对混煤煤质特性进行 预测。线性方法中，线性拟合方法优于线性加权平均方法；非线性方 法中，e l m a n 神经网络方法优于b p 神经网络方法。总的来说，线性 拟合方法在预测误差和计算时间方面均优于e l m a n 神经网络方法。选 用其他研究者的实验数据验证，得到相同结论。 根据生产现场锅炉对煤质的要求及锅炉的设计煤种煤质要求，结 合益阳发电有限公司常用煤种煤质特性数据库，确定了动力配煤数学 模型的约束条件，选取混煤价格最低和单位发热量价格最低分别作为 目标函数，基于线性拟合方法预测煤质特性，分别建立了遗传算法和 穷举法动力配煤优化模型。在遗传算法中，对群体大小和遗传代数进 行了优化，最终选取群体大小9 0 个，遗传代数4 0 0 代进行计算。遗 传算法和穷举法优化结果表明：穷举法优化结果随着配比精度增加而 变得更好，且优于遗传算法，但计算时间较长，遗传算法计算结果接 近于配比精度为1 5 时的穷举法最优配煤结果，计算时间比穷举法 低一个数量级，更适合在生产实践中使用；比较遗传算法配煤优化模 型中两个不同的目标函数预测结果，结果基本上均在约束范围内。当 单煤的总体挥发分含量较低时，目标函数可选用混煤价格最低；当单 煤的总体挥发分含量较高时，则可选用单位发热量价格最低。 关键词：动力配煤，线性拟合，神经网络，遗传算法，穷举法 a b s t r a c t c o a lb l e n d i n gi sa l le f f e c t i v ew a yt or a i s ec o m b u s t i o ne f f i c i e n c yo f c o a l ，t or e d u c ep o l l u t a n te m i s s i o na n dt om a k ef u uu s eo fp o o rq u a l i t y c o a l s n l i st e c h n o l o g yi su s e f u lf o rs o l v et h ep r o b l e mo fc o a lr e s o u r c e m a l d i s t r i b u t i o na n dc u t t i n gt h ep r i c eo fb l e n d e dc o a l s 。砀ep r o x i m a t e a n a l y s i sa n dc o m p o s i t i o na n a l y s i so fc o a lw e r ec o n d u c t e d , a n df o u r p r e d i c t i o nm o d e l so fc o a lp r o p e r t i e sw e r ee s t a b l i s h e d n 地r e l a t i o n s h i p b e t w e e nt h ep r o p e r t i e so ft h eb l e n d e dc o a l sa n dt h a to ft h es i n g l ec o a l s w a sa n a l y z e d s o m ec o a lb l e n d i n go p t i m i z a t i o nm o d e l sw e r eb u i l t 1 1 1 e m a i nc o n t e n t sa n dc o n c l u s i o n so ft h i sr e s e a r c hi n c l u d e ： 15k i n d so ft y p i c a lc o a l sw e r ec h o s e nw h i c ha r ep o p u l a r l yu s e di n y i y a n gp o w e rl i m i t e dc o m p a n ya n dt h e s ec o a l sw e r em a d ei n t o3 8 -一_ 一 l o n d so tb l e n d e dc o a l sb yc e r t a i nm e t h o d s r l h ep r o x i m a t ea n a l y s i sa n d c o m p o s i t i o na n a l y s i so ft h e s ec o a l sw e r ed o n e 砀ep r e d i c t i o nm o d e l so fc o a lp r o p e r t i e sw e r ee s t a b l i s h e db yl i n e a r w e i g h t e dm e t h o d ，l i n e a rf i t t i n gm e t h o d , b pn e u r a ln e t w o r km e t h o da n d e l m a nn e u r a ln e t w o r km e t h o d r e s p e c t i v e l y a c c o r d i n gt ot h ep r e d i c t i o n s , l i n e a rf i t t i n gm e t h o di sb e t t e rt h a nl i n e a rw e i g h t e dm e t h o da n de l m a n n e u r a ln e t w o r km e t h o di sb e t t e rt h a nb pn e u r a ln e t w o r km e t h o d c o m p a r e dt h ep r e d i c t i o n sb yl i n e a rf i t t i n gm e t h o dw i t ht h ep r e d i c t i o n s b ye l m a nn e u r a ln e t w o r km e t h o d ，t h ep r e d i c t i o ne r r o ri ss m a l l e ra n dt h e c o m p u t a t i o nt i m ei ss h o r t e rf o rt h ef o r m e rm e t h o d t h er e s u l t sw e r e v e r i f i e db yt h ed a t af r o mr e f e r e n c e 1 1 1 ec o a lb l e n d i n go p t i m i z a t i o nm o d e l sb a s e do ng e n e t i ca l g o r i t h m a n de x h a u s t i v em e t h o dw e r ed e v e l o p e d ，i nw h i c h ，t h el o w e s tp r i c eo ft h e b l e n d e dc o a la n dt h el o w e s tp r i c ep e rl o wh e a tv a l u eo ft h eb l e n d e dc o a l w e r ec h o s e na st h eo b j e c t i v ef u n c t i o nr e s p e c t i v e l y ，n l ec o a lp r o p e r t i e s w e r ec a l c u l a t e db yl i n e a rf i t t i n gm e t h o d 刀始p o p u l a t i o ns i z ea n dg e n e t i c a l g e b r aw e r eo p t i m i z e da s9 0a n d4 0 0r e s p e c t i v e l yi ng e n e t i ca l g o r i t h m 砀eo p t i m i z a t i o nr e s u l t so fg e n e t i ca l g o r i t h mm e t h o da n de x h a u s t i v e m e t h o ds h o wt h a t ：t h et a r g e tv a l u eb e c o m e sb e t t e rw i t ht h ei n c r e a s eo f b l e n d i n gp r e c i s i o nb ye x h a u s t i v em e t h o d 1 1 1 et a r g e tv a l u ei sb e t t e rt h a n t h a tb yg e n e t i ca l g o r i t h mm e t h o d ，b u tt h ec a l c u l a t i o nt i m ei sl o n g e r t h e r e s u l t sb yg e n e t i ca l g o r i t h mm e t h o da r ec l o s et ot h a t b ye x h a u s t i v e m e t h o dw h e n b l e n d i n gp r e c i s i o ni s15 a n dt h ec a l c u l a t i o nt i m ei sa b o u t 10 p e r c e n to ft h a tb ye x h a u s t i v em e t h o d ，s oi ti sa p p r o p r i a t ef o ru t i l i z i l l g i n p r a c t i c e c o m p a r e dt h ec o a lb l e n d i n gr e s u l t sb yg e n e t i ca l g o r i t h m m e t h o d b a s e do nt w od i f f e r e n to b j e c t i v ef u n c t i o n s ，a l lt h ep a r a m e t e r s p r e d i c t e da r ew i t h i nt h ec o n s t r a i n t t h eo p t i m i z a t i o nm o d e l s e a r c h i n gf o r t h el o w e s tp r i c eo ft h eb l e n d e dc o a lc a l lb eu s e dw h e nn l ev 0 1 a t i l e s o f s i n g l ec o a l sa r er e l a t i v e l yl o w t h eo p t i m i z a t i o nm o d e ls e a r c h i n gf o rt h e l o w e s tp n c ep e rl o wh e a tv a l u eo f t h eb l e n d e dc o a lc a nb eu s e d 、) l ，h e nt 1 1 e v o l a t i l e so f s i n g l ec o a l sa r er e l a t i v e l yh i g h k e yw o r d s ：c o a l b l e n d i n g ，l i n e a rf i t t i n gm e t h o d ，n e u r a l n e t w o r k ， g e n e t i ca l g o r i t h m ，e x h a u s t i v em e t h o d l i i 中南大学硕士学位论文符号说明 符号说明 意义 低位发热量 水分 灰分 挥发分 硫分 样本最小值 样本最大值 第i 个样本值 第i 个样本归一化值 选择概率 累计概率 交叉概率 变异概率 单位 m j k 9 1 i v 扮q；|虬如k k五k只靠己 中南大学硕士学位论文 目录 目录 摘要i a b s t r a c t i i 符号说明 第一章绪论1 1 1 我国煤炭资源现状1 1 2 电厂用煤现状及存在的主要问题1 1 2 1 电厂用煤现状1 1 2 2 电厂用煤主要问题及影响2 1 3 动力配煤的意义、发展现状及存在问题2 1 3 1 动力配煤的意义2 1 3 2 国外动力配煤技术发展及相关研究现状3 1 3 3 国内动力配煤技术发展及相关研究现状4 1 4 本研究工作的主要内容和意义6 第二章煤质特性对燃烧的影响8 2 1 煤的成分分析。8 2 2 煤质特性对燃烧的影响分析8 2 2 1 煤质特性的评价指标8 2 2 2 煤质特性对燃烧的影响8 第三章混煤煤质特性预测方法研究1 3 3 1 煤样选取及分析1 3 3 1 1 单煤选取及分析1 3 3 1 2 混煤掺配及分析1 5 3 2 混煤煤质特性预测1 8 3 2 1 线性预测分析。1 8 3 2 2 非线性预测分析2 2 3 3 线性预测结果与非线性预测结果比较分析2 9 3 4 预测模型验证3 0 3 5 小结3 0 第四章动力配煤优化模型建立3 1 4 1 动力配煤数学模型的建立3 l 4 1 1 确定目标函数31 4 1 2 确定约束条件3 1 中南大学硕士学位论文目录 4 1 3 建立数学模型3 2 4 2 基于遗传算法的动力配煤优化模型建立3 2 4 2 1 遗传算法简介3 2 4 2 2 配煤实际问题编码及初始群体生成3 4 4 2 3 对群体进行评价的适应度函数3 4 4 2 4 确定遗传算法中的各项算子3 7 4 2 5 算法终止条件3 9 4 3 基于穷举法的动力配煤优化模型建立3 9 第五章动力配煤优化模型应用一4 0 5 1 动力配煤优化模型的建立4 0 5 2 遗传算法动力配煤优化模型4 1 5 2 1 确定群体大小4 1 5 2 2 确定遗传代数4 5 5 2 3 求解结果4 9 5 3 穷举法动力配煤优化模型求解结果5 0 5 4 遗传算法优化结果与穷举法优化结果比较分析5 1 5 5 小结。5 3 第六章结论与建议5 4 6 1 结论5 4 6 2 建议5 5 参考文献5 6 致谢5 9 攻读硕士学位期间发表论文和参加科研情况6 0 中南大学硕士学位论文第一章绪论 第一章绪论 1 1我国煤炭资源现状 我国煤炭储量位居世界第3 位，占世界煤炭储量的1 2 6 ，煤炭生产量和消 费量排名世界第一。我国煤炭资源分布不均匀，呈现北多南少、西多东少的特点， 煤炭资源地域分布与消费区域分布极不协调。西北和华北地区占全国煤炭储量总 量的8 0 t 1 - 4 ，华东和东南沿海地区则是全国主要的煤炭消费地区【l 羽。 湖南省煤炭资源居全国1 8 位，烟煤约占全省煤炭总量的3 3 。7 ，无烟煤约 占6 6 3 1 6 1 。湖南省煤炭资源地域分布不均匀，主要分布在湘中、湘南，该地区 煤炭储量占全省煤炭储量的8 6 左右，虽然储量比较大，但是存在煤层薄、连续 性差、地质构造复杂等问题，难以大规模开采，导致湖南本地煤炭产量难以满足 火力发电企业对煤炭用量的需求【7 。1 0 】。 1 2电厂用煤现状及存在的主要问题 1 2 1电厂用煤现状 随着国民经济高速发展，社会用电量急剧增加，火电用煤需求量不断增加。 电力用煤达到全国用煤总量的5 0 左右。2 0 0 8 年电力行业用煤1 3 6 5 亿吨，占全 国用煤总量的5 2 3 8 ，2 0 0 9 年电力行业用煤1 4 6 1 吨，占全国用煤总量的4 9 4 9 。 在我国电力生产中，燃煤发电占统治地位，如表1 1 所示。煤炭热能利用率低。 电厂的热能利用率仅为2 7 , - - 3 0 ，工业锅炉仅为5 5 - 4 5 0 ，工业炉窑仅为 2 0 - , 3 0 ，与先进国家相比差距很大。 表1 1 我国电力生产情况统计 单位：亿千瓦时 数据来源：国家统计局 煤炭资源分布不均、火电用煤价格差别和国家政策等多种原因导致许多火电 厂供煤紧张。为避免缺煤停机的情况发生，火电厂不得不在优质煤中掺烧大量的 劣质煤。表1 2 为某电厂2 0 0 6 2 0 0 8 年间劣质煤使用情况【1 1 1 。 中南大学硕士学位论文第一章绪论 表1 - 2 某电厂2 0 0 6 2 0 0 8 年劣质煤使用情况 1 2 2 电厂用煤主要问题及影响 由于煤炭资源紧张及煤炭市场的变化，目前我国电煤供应存在以下问题： ( 1 ) 需求量增大。随着国民经济的快速增长，用电量迅速增加，全国电厂 数量和装机容量突飞猛进，煤炭消耗量日益增多，单一矿井煤炭数量难以满足电 厂需求； ( 2 ) 煤种多变。由于煤炭资源紧张，市场来源渠道不稳定，煤种复杂，电 厂只能选购市场上有的煤种，煤炭产、运、销等变化无常，电厂购得煤种的煤质 特性差异较大； ( 3 ) 劣质煤比例增大。单一煤种的煤质特性，如：发热量、挥发分、灰分 等难以达到电厂锅炉的设计要求。优质煤供不应求，同时考虑经济成本，电厂需 购入部分劣质煤。同时由于国家煤炭政策的调整，地方小矿存在与大矿竞争的趋 势，供应电厂的劣质煤逐年增多。 由于以上原因，电厂一般采取混煤法解决此类问题，但因煤种供应原因及混 煤仅凭经验，导致锅炉燃煤偏离设计煤种，由此产生许多问题： ( 1 ) 锅炉热效率下降。锅炉不完全燃烧热损失增大、燃烧不稳定、燃尽程 度差、炉膛结渣、出力下降，导致锅炉热效率下降； ( 2 ) 锅炉设备存在安全隐患。烟气中含尘量增加，受热面积灰、堵灰、结 垢，导致受热面超温爆管；水冷壁高温腐蚀；燃烧室出渣困难。这些现象不仅缩 短了锅炉寿命，甚至可能烧坏锅炉设备，造成锅炉停产； ( 3 ) 污染物排放增加。s o 。，c o 。排放量增加，环境污染加重； ( 4 ) 发电成本增加。单位发电煤耗增加，发电成本增加。 1 3 动力配煤的意义和研究现状 1 3 1动力配煤的意义 动力配煤属洁净煤技术范畴，其主要目的是为满足锅炉燃烧的要求，利用各 种煤质差异，发挥各掺配煤种的优点，取长补短，最终配出在综合性能上达到最 佳性能状态的混合煤 9 j o 】。动力配煤在应用过程中具有以下重要意义： 2 中南大学硕士学位论文第一章绪论 ( 1 ) 燃烧动力配煤，对混煤煤质特性取长补短，除可使供煤质量稳定、易 于燃烧外，还可使锅炉在燃烧时保持炉膛温度稳定，减少结渣，提高燃烧效率。 因而可以节约大量煤炭，降低企业成本，保护环境； ( 2 ) 提高劣质煤利用率，有效利用当地煤种，缓解煤炭资源紧张的局面。 动力配煤的推广可以有效地改变地方劣质煤得不到充分利用的现状，使劣质煤物 尽其用。动力配煤实现了资源的合理利用，同时能节约运力，减少了企业能源成 本，最终又达到了使用户得到质量稳定且满足锅炉要求的煤炭的目的； ( 3 ) 当前因燃煤引起的环境污染现象愈来愈被人们所重视，动力配煤是实 现煤炭高效洁净燃烧的重要技术环节，如将高硫煤与低硫煤混配，可使燃煤含硫 量控制在标准规定以内，减少环境污染。 1 3 2 国外动力配煤技术发展及相关研究现状 国外对动力配煤技术研究起步较早，研究成果较多。国外动力配煤的主要方 式主要分为以下几种：( 1 ) 仓混式；( 2 ) 库混式；( 3 ) 带混式；( 4 ) 炉内直接混 合。近年来，国外在动力配煤的理论基础上开发出动力配煤的专家系统，运用计 算机指导实际生产过程中的配煤问题，提高了锅炉运行的经济性和安全性。随着 研究方法的不断创新及实验仪器设备的改善，国外对动力配煤技术研究逐步完 善，对混煤煤质特性预测，混煤结渣特性预测，混煤燃烧仿真模拟均取得了一系 列的研究成果。西方一些国家使用混煤的主要目的是：降低s o y 的排放、避免锅 炉出现结渣、沾污和积灰，对高热值煤进行充分利用，保证发热量和灰分稳定。 而日本等资源欠缺型国家混煤主要目的为节约煤炭，减少运输费用 9 - 1 3 】。 美国动力用煤大部分为优质煤，但美国中、东部煤种含硫量较高，混煤燃烧 研究重心在于污染物的控制，对采用混煤降低s o y 排放方面的研究较为深入 1 4 , 1 5 。研究同时也考虑通过混煤来稳定煤质，避免锅炉结渣，保证锅炉燃烧效率 及燃烧经济性。美国火电用煤采用西部煤掺烧中、东部煤，不仅能够节约成本， 满足排放要求，同时还省去了脱硫装置【l6 1 7 j 。2 0 世纪8 0 年代后期，美国 g a m m a - m e t r i c s 公司成功开发了电厂配煤优化软件c o b o s t m ，为美国等国家燃 煤电厂配煤提供了重要的数据参考。9 0 年代中期，美国p r a x i c 公司开发出电厂 优化配煤专家系统c b a s ，在美国和加拿大部分电厂应用效果良好。此外，美国 开发的优化配煤软件c o m p l i a n c ea d v i s o r 和c q i m 也比较著名。德国混煤始于 2 0 世纪7 0 年代，由于部分电厂燃用煤种为褐煤，热值较低，锅炉无法满负荷运 行。德国把烟煤加入褐煤进行掺烧，提高了热值，满足了锅炉煤种设计指标【1 8 l 。 德国a l i v e f i 和p t o l c m o s i s 电厂的运行情况表明，褐煤和烟煤掺烧时( 特别是烟 煤占比1 5 ) ，不仅能使锅炉满负荷高效运行，而且增强了燃烧稳定性、降低了 烟气灰分含量、灰渣含碳量和烟气出口温度【l9 。日本资源匮乏，燃料主要依赖 中南大学硕士学位论文第一章绪论 进口。由于煤炭资源紧张，日本开始在粉煤锅炉中掺烧无烟煤和石油焦等高热值、 低挥发分燃料。日本燃烧界对混煤特性及燃烧技术也进行比较深入的研究，成功 设计研发出混烧低挥发分煤的5 3 0 t h 锅炉。目前，针对混煤燃烧污染物增加及 未燃尽损失增加等问题，日本正在进行更深入的研究【2 0 】。瑞士a b b 公司成功开 发了电厂配煤专家系统( c o a lq u a l i t ye x p e r t ) ，在经济效益良好的同时也能较好的 控制污染物的排放量【2 。西班牙的劣质煤储量较多，j o a q u i ng a n z a l e sb l a s 对混 煤的燃烧特性研究较为深入，可将高挥发分煤种与低挥发分煤种混合进行锅炉试 烧来提高燃烧效率。 发热量和水分是两个评价煤燃烧质量最重要技术指标。在早期动力配煤研究 中，国外研究者认为混煤的发热量和水分等是各对应单煤相应煤质特性的线性叠 加。1 9 8 9 年r i l l y 分析了各种单煤两两掺混的6 6 种混煤的发热量，证实了这种 关系 2 2 1 。1 9 9 4 年a r o l d 指出，在软、硬两种烟煤掺配燃烧的情况下，混煤的挥 发分虽然也符合线性叠加的关系，但较易磨碎的软烟煤的挥发分相对较低，将对 混煤的燃烧有直接影响。另外，混煤固定碳是否具有线性可加性取决于混煤挥发 分、灰分和水分是否具有可加性i z j j 。 1 3 3 国内动力配煤技术发展及相关研究现状 1 9 7 9 年，为满足电厂锅炉对燃料的要求，上海燃料总公司首次采用“混合煤”。 1 9 8 2 年，原物资部正式提出“动力配煤”的概念。我国近年来对动力配煤研究 较多，其中，西安热工所、煤炭科学院、浙江大学、华北电力大学、哈尔滨电站 设备成套设计研究所和华中理工大学煤燃烧国家重点实验室等单位研究较为深 入 2 4 - 3 6 , 3 9 。 西安热工所采用一维火焰燃烧炉、热天平等试验装置，对晋东南无烟煤及其 混煤燃烧特性和结渣特性进行了相关试验研究【3 们。研究发现在无烟煤中加入贫煤 或者烟煤，能提高燃料燃烧稳定性，使炉内温度分布均匀，增加热效率。同时研 究者分析比较了无烟煤中分别掺烧烟煤和掺烧贫煤时的结渣情况，发现无烟煤中 掺烧贫煤燃烧性能优于掺烧烟煤【3 l 。3 3 】。煤炭科学院北京煤化所提出了动力配煤的 数学模型，并开发了动力配煤应用软件。浙江大学热能研究所运用神经网络方法 对非线性模型进行了深入研究。如周俊虎基于多种优化方法建立了动力配煤优化 模型，成功利用计算机编程开发出多个动力配煤软件【3 4 3 6 1 。华北电力大学以电厂 实际运行情况为基础，研究了混煤燃烧特性和锅炉运行特性，开发了动力配煤预 测和优化模型。如樊增权针对陕西地区电厂燃煤情况，对某电厂掺烧长焰煤锅炉 的运行特性进行了研究，得到该电厂的优化配煤方案，在实际运行中取得了良好 效果 2 4 - 2 9 1 。李永华对某电厂混煤的燃尽、结渣和污染物排放特性进行了试验研究， 认为混煤中各单煤燃烧特性基本保持不变【3 7 1 。哈尔滨电站设备成套设计研究所 4 中南大学硕士学位论文第一章绪论 就电厂掺烧混煤方法提出了比较全面的见解，总结了电厂掺烧混煤的一般方法及 注意事项【3 8 】。华中理工大学煤燃烧国家重点实验室对混煤的着火特性、挥发分 析出规律、硫和氮的析出特性、混煤燃尽特性、结渣特性等进行了研究，建立了 混煤燃烧的数学模型【3 9 】。中南大学对混煤燃烧进行了仿真优化研究，周孑民等 采用f l u e n t 仿真计算方法比较分析了多算法动力配煤方案条件下锅炉内的温度 场，研究了主要操作参数对炉内燃烧工况的影响规律【l o , 4 2 , 4 4 1 。 在动力配煤煤质特性预测中，有部分研究者认为混煤煤质特性和和对应单煤 煤质特性之间具有线性关系【3 0 ，3 9 ，4 0 5 1 1 。中国矿业大学单忠健等从理论和实验的角 度证实了混煤的发热量、灰分、水分和含硫量可采用线性拟合方法预测，将预测 误差与国家测试标准相比较，结论合理可靠【3 0 】。哈尔滨工业大学于大仁将混煤 煤质特性的b p 神经网络预测值和线性加权平均值相比较，发现在发热量、灰分、 挥发分和含硫量四项煤质特性中，线性加权平均预测误差小于b p 神经网络预测 误差，仅在水分含量预测中，b p 神经网络占优，混煤煤质特性可统一采取线性 加权平均方法预测【5 1 1 。张晓萱运用区间规划的线性方法对煤质特性进行预测， 解决了在实际生产中煤质参数不确定性和可变性的问题 4 0 1 。 同时也有部分研究者认为混煤煤质特性和和对应单煤煤质特性之间具有非 线性关系，均采用神经网络方法预测煤质特性，采用的神经网络主要分为b p 、 g r n n 、e l m a n 等【4 ，5 9 , 3 4 - 3 7 , 4 1 - 4 4 。其中，浙江大学热能研究所周俊虎、赵虹等以性 能各异的数十种褐煤、烟煤、无烟煤及混煤为样本，针对其热解、着火、燃烧、 结渣、固硫及助燃特性进行了比较全面和深入的研究，他们认为混煤和各单煤的 这些参数间具有非线性关系，周俊虎等采用b p 神经网络对煤质特性进行了预测， 预测误差较小【5 】。赵虹等在b p 神经网络的输入和输出中设置了2 种不同的情况 进行研究：运用单煤工业分析、元素分析和发热量预测混煤的对应煤质特性，运 用混煤的工业分析和发热量预测混煤的着火温度和着火稳定性指标，预测结果中 工业分析、元素分析、发热量和着火温度误差较小，着火稳定性指标受单煤煤种 影响较大，可能出现较大误差【5 】。华北电力大学孙保民等运用b p 神经网络对混 煤的工业成分、元素成分、结渣特性、燃烬特细和s o 。排放特性进行了预测，从 灰熔融温度和灰成分角度分析了结渣性能，此外还分析了炉膛结构对结渣的影 响，研究结果显示，锅炉是否结渣，不仅与煤质有关，而且与锅炉结构、锅炉温 度场、动力场分布、锅炉运行因素等密切相关【2 | 7 1 。中南大学周孑民等采用了线 性加权方法、线性拟合方法、g r n n 神经网络方法和e l m a n 神经网络方法对相 关煤质特性进行了预测，但没有将两种线性方法预测误差和非线性方法预测误差 进行比较【1 0 4 2 一】。 动力配煤优化模型中传统的优化方法有穷举法、遗传算法和模拟退火算法 中南大学硕士学位论文第一章绪论 【4 ，9 ，1 0 ，4 l , 4 2 , 4 4 。中南大学周孑民等分别基于这三种算法建立了动力配煤优化模型， 比较了三种算法的优劣性，穷举法计算精度虽高，但计算时间太长，不适合在工 程实践中应用，遗传算法和模拟退火算法计算效率较高，优化结果可靠，可推广 使用【1 0 , 4 2 , 4 4 。周俊虎、李颖运用穷举法( e a ) 、m d o d 法、遗传算法( g a ) 和 模拟退火算法( s a ) 建立了动力配煤优化模型，提出了g a + s a 和q 针s a + e a 两种改进算法。g a + s a 算法即将遗传算法的结果作为模拟退火算法的初始解， 降低模拟退火算法中丁值，加快收敛时间，提高解的质量。q 针s a - 卜e a 即在 g a + s a 算法优化结果的基础上，保持前几种混煤种类和配比不变，对最后一种 混煤使用穷举法求解，相比于穷举法，在保证了优化解质量的同时提高了计算效 率【4 1 1 。周俊虎、沈彬彬基于遗传算法建立了动力配煤优化模型，在该模型基础 上提出了d c p m g a 模型，运用d c p m 直接比例比较法对g a 进行约束处理， 优化解更为可靠例。 在动力配煤优化模型中，研究者一般均以混煤价格最低作为目标函数 【4 ，5 ，9 ，弘3 7 , 4 1 删，具有局限性，不能满足不同电厂或同一电厂在不同条件下的需求。 需对动力配煤目标函数进行扩充，如单位发热量价格最低、单位发电量成本最低、 煤的着火稳燃特性等。 1 4 本研究工作的主要内容和意义 电厂动力配煤中，如果能够选取合适的煤种和配比进行掺混，不仅能使混煤 达到锅炉燃煤需求，有利于锅炉的安全高效运行，同时能够使混煤煤价维持在较 低水平，保证电厂的经济效益。湖南本地煤种煤质相对较差；达不到锅炉设计煤 种的要求。为充分利用本地煤，缓解电煤紧张的问题，湖南大部分电厂均采用北 方优质煤掺烧本地劣质煤作为电厂燃用煤。 因湖南本地煤供应不足，且优质煤较少，益阳发电有限公司存在供煤不稳定、 供应煤种多、煤质波动大和煤价较高等问题。另外，大多数燃煤热值相对较低、 灰分含量较高、含硫量较大、挥发分含量较低，这些也给该公司锅炉的经济运行 带来不利影响。虽对各种单煤在入炉前会做煤质特性分析，但对各种煤的掺配比 例和掺配后的煤质特性却只能凭经验操作和判断，这样就造成配煤不科学，混煤 煤质特性经常偏离设计条件，给锅炉的运行和操作带来较大的影响。本论文以湖 南益阳发电有限公司重点项目“多煤种适应性分析研究”为背景，开发动力配煤预 测和优化模型，具体研究内容如下t ( 1 ) 分别采用线性加权平均法、线性拟合法、b p 神经网络方法和e l m a n 神经网络方法建立煤质特性预测模型，对混煤煤质特性进行预测。比较分析四种 煤质特性预测模型的预测结果，找出最优预测模型，并对该模型进行验证。 6 中南大学硕士学位论文第一章绪论 ( 2 ) 根据生产现场锅炉对煤质的要求及锅炉的设计煤种煤质特性，确定动 力配煤数学模型的约束条件，分别选取混煤价格最低和单位发热量价格最低作为 目标函数，运用最优预测方法预测煤质特性，分别基于遗传算法和穷举法建立动 力配煤优化模型。 ( 3 ) 分析比较不同群体大小、遗传代数对优化模型的计算时间、适应度和 优化结果的影响，选取合适的参数确定最终的动力配煤优化模型，得到遗传算法 最终优化解。将遗传算法最终优化解与穷举法最终优化解相比较，分析模型优劣 性，确定最佳动力配煤优化模型，确定不同目标函数的适应性。 中南大学硕士学位论文第二章煤质特性对燃烧的影响 第二章煤质特性对燃烧的影响 2 1 煤的成分分析 煤炭的煤质差异主要体现在煤炭元素含量、工业成分和发热量的不同。火电 煤质分析分为工业分析和元素分析两种方法。工业分析是以水分、灰分、挥发分、 固定碳四种内容为主的分析，是一种重要的原始数据。工业分析能反应煤的燃烧 性质及特点，是衡量煤炭品质时的一个重要指标，在锅炉设计工作中极为重要 4 4 , 4 5 。在火电厂中，煤的工业分析是每天对入厂煤及入炉煤必测的常规检验项目。 煤的元素分析是指测定碳、氢、氮、氧、硫含量等五项组成部分的百分含量。煤 的不同元素组分，不仅反映出煤的碳化程度，而且也直接表征出煤的性质。除工 业分析和元素分析以外，发热量也是评价煤的燃烧性质的重要评判标准。对不同 煤种进行工业分析、元素分析和发热量的测定，能比较全面和深入的了解煤炭品 质，在电厂动力配煤工作中极为重要【4 6 】。 2 2 煤质特性对燃烧的影响分析 2 2 1 煤质特性的评价指标 由于各种单煤的性质不同，混合后的不同煤种颗粒在燃烧过程中相互影响， 相互制约，单煤种类和配比对混煤燃烧特性影响较大，但最终混煤煤质指标需达 到锅炉设计煤种煤质指标要求。煤质指标选取应遵循以下原则【2 1 】： ( 1 ) 在最大程度上体现煤的燃烧特性； ( 2 ) 能简单、易行地进行测定，如能实现快速检测或在线检测更佳； ( 3 ) 符合关于工业用煤质量要求的相关国家标准； ( 4 ) 满足用户对煤质的相关要求。 为保证煤炭资源的合理利用和对路供应，我国工业用煤质量国家标准正在逐 渐完善。g b t 7 5 6 2 发电煤粉锅炉用煤技术条件就是动力煤相关技术标准之 一。这一标准规定的煤质指标有：发热量、灰分、挥发分、全硫和水分。北京、 天津、上海和江苏等地区对动力配煤技术研究较早，实践较多，已经根据本地区 煤炭资源状况及煤质特性特点，制定出了符合当地需求的“动力配煤质量标准”。 这些质量标准能够稳定当地动力配煤质量。 2 2 2 煤质特性对燃烧的影响 考虑的主要煤质特性指标为发热量、灰分、挥发分、全硫和水分，这些参数 是求解动力配煤优化配方的基础。因此探讨上述煤化参数对建立动力配煤优化配 中南大学硕士学位论文第二章煤质特性对燃烧的影响 方的数学模型有着重要的意义。 ( 1 ) 低位发热量 不同炉型的锅炉对煤的发热量要求不同，发热量过高或过低对锅炉燃烧均会 产生不利影响。高发热量的煤能够使锅炉炉内温度得到提高，同时也就提高了未 燃煤的温度，从而促进了未燃煤的着火与燃尽。发热量越低，磨煤和输送耗电量 越大，厂用电越大，发电成本增加【1 4 1 。如果发热量高于锅炉设计指标，会造成锅 炉金属蠕变或爆管，因此并不是发热量越高越好。煤的发热量低于锅炉设计指标， 锅炉炉内温度下降，不利于的完全燃烧，排烟热损失增加，从而导致锅炉热效率 下降，有时还会出现燃烧不稳定及灭火等现象，需要投助燃油等助燃燃料，增加 燃料成本。 煤的低位发热量是灰分、水分和挥发分的函数，它不是一个独立的变量，不 能独立构成一个约束条件。但是对于火电用煤，因为进厂煤种较多且复杂，发热 量与灰分、水分和挥发分之间不一定存在某种确定的函数关系。这时发热量就同 样作为一个单独的约束条件而存在。在动力配煤中，发热量需要同时考虑到经济 性和技术指标两个方面的要求 4 6 1 。 ( 2 ) 挥发分 煤进入炉膛后加热，首先是挥发分析出，着火燃烧，释放的热量加热煤粉气 流，最后达到焦炭的着火温度，使煤粉燃烧。挥发分析出过程中不仅能增大煤粒 内部孔隙及表面积，同时也能提高焦炭的燃烧速率。挥发分有利于着火稳定性， 着火温度随挥发分增高而下降。不同锅炉对煤的挥发分要求不尽相同，只有当所 选煤的挥发分含量与锅炉设计煤种的挥发分指标达到一致时，煤才能稳定燃烧， 此时燃烧效率达到最高，锅炉出力同时也能达到最好，同时能够维持燃烧的稳定 性和经济性，防止燃烧器喷口烧坏或其它事故。 图2 1着火温度与挥发分的关系 9 中南大学硕士学位论文第二章煤质特性对燃烧的影响 不同的煤种，因挥发分含量不同，其着火温度也有所不同，如图2 1 所示。 挥发分含量高，燃煤着火温度低，可以迅速燃烧；而挥发分少的煤，着火温度高， 不能迅速燃烧削。 挥发分越高，着火速度越快，煤易燃尽，燃烧热损失较小，燃烧稳定。这是 因为挥发分析出后，煤表面呈多孔性，与助燃空气接触机会增多，因此挥发分多 的煤容易燃尽，飞灰可燃物降低，见图2 2 。相反，挥发分少的煤着火温度高， 煤粉进入炉膛后，加热到着火温度所需要的热量比较多，时间比较长，着火速度 慢，也不容易燃烧完全，飞灰可燃物增加。挥发分过低，又会造成燃烧不稳定， 甚至导致锅炉