2025火电机组锅炉智慧燃烧优化系统

火电机组锅炉智慧燃烧优化系统目录TOC\o"1-3"\h\u4181火电机组锅炉智慧燃烧优化系统 112057一、项目概述 335二、应用场景及建设方案 429814（一）场景描述 421211（二）技术架构 5288011、项目业务蓝图规划 5277082、技术架构设计 5157293、主要建设内容 6300314、项目主要功能 78495（三）建设方案 8249151、项目建设目标 8233112、重点工作任务 8284353、关键技术运用 9246554、业务优化路径 9127855、领先点 131409将人工智能技术首次应用于锅炉燃烧运行；实现锅炉燃烧对负荷、煤质频繁变化的自适应、自学习能力；运用预测控制技术对锅炉运行进行实时效率寻优；实现锅炉燃烧全自动闭环优化运行。 13184626、创新点 1317482（1）提出基于遗传神经网络的燃烧优化模型建模方法，克服标准BP算法存在的收敛速度慢和局部最小点的不足，加快神经网络收敛速度，同时提高模型的收敛精度； 1320455（2）采用神经网络剪枝技术确定神经网络模型的最佳结构，以保证模型具有足够的精度和泛化能力。 132082三、项目效果 1331730（一）项目效益 14494（二）鉴定评价（如有） 1426340（三）推广前景 1416823四、下一步计划 14一、项目概述火电企业面临的生存压力不断加大，主要表现在：国家节能减排政策需求，火电企业减排压力不断加大；清洁能源占比不断加大，火电企业发电利用小时大幅减少；燃煤成本不断攀升，火电企业发电成本不断加大；企业数字化转型需要，智慧电厂建设已成为火电企业的必选项。1000MW火电机组锅炉运行存在节能减排潜力，主要表现在：司炉运行经验存在差异；机组负荷率低，负荷变化大，手动调整跟不上；入炉煤质变化频繁，需要实时根据入炉煤质进行燃烧调整；锅炉运行按DCS经验曲线调整，未实现锅炉效率最大化的经济性寻优。企业数字化建设是国家战略，智慧电厂建设是大唐集团数字化的必然趋势，运用人工智能技术解决火电机组锅炉燃烧的智慧化是火电机组锅炉燃烧调整的必然方向。本次XXXX电厂1号锅炉智慧燃烧优化专家系统项目计划实施时间：2023年5月；建设周期：合同签订后两年内完成；预期目标：1、50%～100%负荷段智慧燃烧优化系统投入率100%；2、锅炉效率平均提高0.3%左右；3、发电煤耗降低1g/kwh左右；4、大幅提高锅炉燃烧的自动化水平，降低运行人员劳动强度。投资额：承建单位：待定；当前进展：科技项目任务书、项目实施方案、招标规范书已完成，正准备进行项目招标，确定项目承建单位。二、应用场景及建设方案（一）场景描述本项目建成后，可结合锅炉燃烧的煤质多变、负荷多变、燃烧调整的随意性、锅炉效率及NOx排放的关系，运用数字挖掘、神经网络、预测控制、遗传算法等人工智能技术进行研发，对给煤量、燃尽风、二次风、汽温、烟气氧量等变量进行优化，解决锅炉燃烧的配风、配粉一般不能随着煤种、环境温度、负荷等运行工况的变化进行自动实时修正，导致运行中锅炉会出现排烟温度高、主、再热汽温偏差大、飞灰可燃物含量高、烟气含氧量大、风机电耗大等现象，使得锅炉运行经济性较差，设备使用寿命缩短，无法使锅炉在最佳的工况下运行的问题。最终实现锅炉燃烧全自动、自适应、自学习功能，实现锅炉燃烧效率的提升。（二）技术架构1、项目业务蓝图规划锅炉燃烧是一个复杂的多变量、非线性动力学系统，无法通过理论方法建立锅炉的燃烧特性数学模型。但是锅炉的燃烧运行特性和司炉的运行经验总是蕴涵在锅炉燃烧过程历史数据中的，项目正是利用神经网络技术，根据锅炉实际运行历史数据，建立燃烧优化模型，如图1所示：图1锅炉燃烧优化模型对给定的负荷、煤质工况，就可以通过该模型比较各种不同配风配煤燃烧运行模式的经济性和NOx排放量，从而找出其中最佳的配风配煤燃烧运行模式。技术架构设计建立各操作变量（如：氧量定值偏置、燃尽风门开度、二次风门开度、给煤机偏置等）到各优化变量（如：飞灰含碳量、空预器出口温度、SCR入口NOx浓度、CO浓度、过热蒸汽温度、再热蒸汽温度、省煤器出口烟温等）的非线性动态模型；双参数锅炉效率在线监测装置，能够在线实时测量飞灰、CO含量，为锅炉效率计算提供数据支撑，同时作为燃烧优化调整的重要优化变量；采用多目标预测控制方法，直接对经济性指标（锅炉效率）、NOx排放，以及动态性能指标（过热汽温偏差、再热汽温偏差）进行优化，同时考虑机组负荷和主汽压力等可测扰动、煤质变化等不可测扰动，以及SCR运行成本等因素，最终获得控制量，实现闭环、动态燃烧优化。本项目所设计的锅炉燃烧优化及控制技术路线，如图2所示：图2锅炉燃烧优化及控制技术路线架构图3、主要建设内容（1）锅炉燃烧运行参数对NOx生成及炉效的影响规律研究研究锅炉燃烧过程NOx生成的机理，分析锅炉燃烧运行参数对锅炉烟气NOx排放和锅炉效率的影响规律，为实现燃烧优化提供理论指导。（2）多目标燃烧优化神经网络数学模型建模研究通过理论研究与仿真试验，确定燃烧优化神经网络模型的结构、算法及系统输入变量，以保证模型具有足够的精度，满足多目标燃烧优化的需要。根据锅炉燃烧运行样本数据建立反映炉效和NOx排放量随配风、配煤燃烧运行方式变化的炉效特性模型和NOx排放特性模型。（3）多目标配风、配煤燃烧方式优化研究研究新型多目标遗传优化算法，克服一般遗传算法存在的局部收敛和早熟问题，实现全局最优优化。在此基础上根据建立的燃烧优化数学模型，采用遗传算法优化技术，兼顾炉效和NOx排放量两项指标，对配风、配煤燃烧运行方式进行在线优化，找出不同负荷和入炉煤质条件下，最佳的燃烧运行参数。（4）智慧燃烧优化系统实现将优化计算结果直接以燃烧调整参数的目标值形式给出，送往DCS指导运行人员进行燃烧调整。将燃烧优化结果送到机组DCS，修正相关控制回路的设定值或偏置，实现燃烧系统闭环优化控制。4、项目主要功能（1）基于历史数据和实时数据的在线自学习寻优功能；（2）基于经济预测控制技术的闭环动态燃烧优化功能；（3）适用于动态变负荷、变煤种过程的燃烧优化功能；（4）对入炉煤质在线软分析，判断入炉煤热值变化；（5）飞灰含碳量在线检测装置；（6）CO在线检测装置；（7）飞灰、CO、NOx、排烟温度等指标投前、投后在线对比。（三）建设方案1、项目建设目标采用神经网络、预测控制、遗传算法等人工智能手段，对超超临界锅炉复杂非线性大滞后燃烧对象进行研究，建立超超临界机组塔式锅炉燃烧优化模型，开发基于大数据的超超临界机组锅炉智慧燃烧优化专家系统，对给煤量、燃尽风、二次风、汽温、烟气氧量等变量进行优化，最终实现提高超超临界塔式锅炉燃烧效率0.3%左右，降低发电煤耗1g/kwh左右的目标，实现锅炉燃烧全自动闭环运行，降低运行人员工作量，为智慧电厂的建设中智慧运行单元打下坚实的基础。2、重点工作任务通过锅炉性能试验对超超临界机组塔式锅炉燃烧机理进行研究，分析锅炉燃烧运行参数对锅炉烟气NOx排放和锅炉效率的影响规律，为实现燃烧优化提供理论指导；增加双参数锅炉效率在线检测装置，为锅炉效率的实时在线检测提供解决方案；利用神经网络技术及遗传算法等技术对超超临界塔式锅炉复杂非线性大滞后对象进行建模，采用C++、MATLAB等语言开发基于大数据的智慧燃烧优化专家系统软件，采用现代闭环控制理论、预测控制技术、结合锅炉燃烧模型、智慧燃烧优化专家系统软件实现对锅炉燃烧的全自动闭环运行，最终实现提高锅炉效率、锅炉燃烧运行智慧化目标。关键技术运用本次超超临界机组智慧燃烧优化专家系统课题研究的关键技术主要包括通过锅炉性能试验对锅炉效率及NOx生产机理进行研究、双参数快速高精度锅炉效率在线检测设备研制、归一化支持向量机对塔式锅炉复杂非线性大滞后对象建模研究、基于C++和MATLAB技术的智慧燃烧优化专家系统软件的开发、基于预测控制技术的锅炉智慧燃烧优化专家系统全自动闭环实现。4、业务优化路径（1）高、中、低负荷变氧量、二次风、燃尽风性能试验超超临界机组塔式锅炉数学模型建立的基础是数据，数据的来源主要有两部分：调取机组历史运行数据和锅炉性能试验数据。本次课题研究需做高、中、低负荷段变工况性能试验，以弥补历史运行数据的不足，同时通过燃烧调整性能试验寻找燃烧工况变化对锅炉效率及NOx生成机理的影响，为塔式炉神经网络建模建立数据支撑。（2）双参数快速高精度锅炉效率检测设备研制锅炉效率在线检测是实现智慧燃烧优化专家系统闭环全自动控制的基础，该项技术通过灼烧法飞灰含碳量高精度测量对微波法飞灰快速检测进行校正，配合尾部烟道CO在线快速反应，运用模型耦合技术实现锅炉效率的在线快速高精度测量，将解决锅炉尾部烟道飞灰含碳量检测的延迟和CO检测的准确性问题。（3）超超临界塔式锅炉神经网络建模建立的锅炉燃烧动态模型考虑了入炉总煤量、燃尽风、辅助风、含氧量等作为影响锅炉排放及效率的主要影响因素，选择以下控制变量和可测扰动作为模型的输入变量：机组负荷、烟气含氧量、燃尽风门开度、二次风门开度、给煤量偏置；模型的输出为SCR入口的NOx浓度或锅炉效率（锅炉效率采用反平衡方法计算）。本项目所设计的锅炉燃烧系统动态模型的结构，如图3所示：图3锅炉燃烧系统动态模型（4）超超临界塔式锅炉燃烧优化专家系统软件开发为了保证智慧燃烧优化系统运行的可靠性，将燃烧优化控制软件按照其功能分为四个模块：系统计算模块、系统监视模块、系统通信模块及系统界面模块。各模块之间的相互独立，但是又通过数据连接在一起。本项目所设计的燃烧优化控制软件的主要结构，如图4所示。图4燃烧优化控制软件结构（5）智慧燃烧全自动闭环控制系统实现在每个控制周期，首先根据负荷和其他输入参数计算当前时刻锅炉效率和NOx的预测值，并与实测值进行比较，进而根据预测偏差的大小判断模型的精度是否满足要求。如果不满足要求则启动在线更新策略对模型进行更新；之后通过反馈校正环节对模型进行进一步校准；最后送入非线性滚动优化环节，通过在线求解约束非线性优化问题，得到氧量定值、燃尽风门开度、二次风门开度和给煤量偏置等相应的控制变量并输出，达到提高锅炉运行效率目的，实现燃煤锅炉全自动闭环运行。本项目所设计的塔式锅炉智慧燃烧闭环控制，如图5所示：图5塔式锅炉智慧燃烧闭环控制原理图5、领先点将人工智能技术首次应用于锅炉燃烧运行；实现锅炉燃烧对负荷、煤质频繁变化的自适应、自学习能力；运用预测控制技术对锅炉运行进行实时效率寻优；实现锅炉燃烧全自动闭环优化运行。创新点（1）提出基于遗传神经网络的燃烧优化模型建模方法，克服标准BP算法存在的收敛速度慢和局部最小点的不足，加快神经网络收敛速度，同时提高模型的收敛精度；（2）采用神经网络剪枝技术确定神经网络模型的最佳结构，以保证模型具有足够的精度和泛化能力。三、项目效果（一）项目效益通过采用锅炉智慧燃烧优化专家系统，可实现锅炉效率提高0.3%左右，发电煤耗可下降约1.0g/kWh左右，大幅提高锅炉运行的自动化水平，减少了锅炉运行的随意性，进一步提高了锅炉运行安全，对于东营公司2×1000MW机组容量，以4000小时的年利用小时数计算，年可节约标准煤约8000吨以上，以每吨标煤1000元价格计算，年直接经济效益约800万元。综合考虑节煤带来的CO2减排、风量降低及烟气中NOx减少带来的脱硝用氨量、用电量、用水量、用蒸汽量降低等收益，其节能减排收益更为可观。（二）鉴定评价（如有）本项目成功实施后，将组织专家及第三方进行成果鉴定，以确定项目的应用效果及对项目创新实践进行评价。（三）推广前景锅炉智慧燃烧优化专家系统是智慧电厂建设的重要组成部分，是智慧电厂建设中智慧运行的最重要、最节能子系统，具有重要推广价值。该项目开发成功后，市场竞争