2026火电厂入炉煤实时热值智能测量系统技术方案

2026火电厂入炉煤实时热值智能测量系统技术方案——基于DCS大数据挖掘的入炉煤质软测量技术——编制日期：2026年10月

目录第一章项目概述第二章技术原理与总体架构第三章入炉煤热值智能测量模型第四章DCS系统实现方案第五章协调控制系统优化应用第六章RB功能优化应用第七章正平衡煤耗计算应用第八章烟气参数智能测量扩展第九章系统功能设计第十章典型应用案例第十一章实施路径与投资估算第十二章效益分析与推广前景附录术语与缩略语

第一章项目概述1.1项目背景重庆石柱是一个缺煤的地区，燃煤来源于大同、陕西、甘肃等地进煤。石柱电厂自投产以来就面临燃煤供应紧张难题，因此比国内其他发电企业更早关注、研究燃煤的掺配、燃烧调整、控制优化、节能管理等问题。近年来火电企业燃料供应日趋紧张，燃煤来源杂、燃用煤种严重偏离设计煤种。机组的协调控制系统（CCS）、机组辅机故障减负荷功能（RB）均按照设计煤种设计，控制思想没有考虑煤种频繁、大幅度变化的情况。热值和煤量是控制的基础，热值发生变化，导致主汽压力的调节特性、负荷响应特性发生变化，严重影响机组的安全稳定运行和电网响应能力。1.1.1传统煤质测量方式的局限测量方式测量周期精度局限性人工采样化验4-8小时高滞后严重，无法指导实时燃烧调整在线煤质分析仪实时中等设备昂贵，维护复杂，辐射安全风险皮带秤计量实时高仅测煤量，无法测量热值入炉煤热值软测量实时较高需建立准确的数学模型1.2项目目标基于DCS数据平台及历史大数据挖掘技术，根据机组负荷与设计煤种煤量对应关系，建立入炉煤热值的智能测量模型，在DCS实现入炉煤热值的在线实时测量，有效提高测量精度和灵敏性。实时性：入炉煤热值由DCS系统直接算出，刷新周期≤1秒，解决入炉燃烧煤与测量热值匹配难题准确性：测量误差≤3%，满足运行调整和自动控制的精度要求稳定性：在煤质波动15%-20%的工况下仍保持稳定测量经济性：无须大的资金投入，仅利用现有DCS系统和火电厂常规测点即可实现通用性：适用于各种容量、各种类型的燃煤发电机组1.3项目意义该成果可用于计算正平衡供电煤耗，解决正平衡供电计算不准确的难题。并应用于锅炉烟气含氧量、飞灰含碳、NOX的智能测量模型中。为火力发电厂人员与设备安全、精细化管理及优化决策提供支撑。核心创新原创性发明专利《一种电站入炉煤热值的测量方法及系统》（专利号：CN202011551997.1），已申请公布并进入实质审查。列入中国大唐集团有限公司科技成果推广目录（2021版）。

第二章技术原理与总体架构2.1软测量技术原理软测量技术是利用易测量的辅助变量（如机组负荷、煤量、主汽压力、背压等），通过建立数学模型来估算难以直接测量的主导变量（如入炉煤热值）。其核心思想是利用过程变量之间的内在关联，通过数据驱动和机理建模相结合的方式实现关键参数的在线估计。2.1.1软测量的基本流程辅助变量选择：选择与入炉煤热值密切相关的可测变量数据采集与预处理：采集DCS历史数据，进行异常值剔除和滤波处理模型建立：基于机理分析和数据回归建立数学模型模型验证：利用历史数据和化验数据验证模型精度在线应用：将模型部署到DCS系统，实现实时计算模型校正：利用化验结果定期校正模型参数2.2总体技术架构该成果以大数据分析应用为引领，以分散控制系统（DCS）为基础，采用机组的燃煤量与实际负荷之比、机组负荷与设计煤种耗煤量之比、设计煤种热值主要参数，加上主汽压力偏差等辅助数据，建立入炉煤热值的智能测量模型实现实时测量。架构层级组成部分功能描述数据采集层DCS系统、常规测点采集煤量、负荷、压力、背压等实时数据数据处理层数据滤波、异常处理、背压折算数据清洗和预处理，消除干扰和噪声模型计算层热值测量模型、压力修正、热值校正核心算法实现，实时计算入炉煤热值应用服务层协调控制优化、RB修正、煤耗计算将热值结果应用于各业务场景展示层DCS画面、趋势曲线、报表结果展示和历史数据分析2.3关键输入参数参数名称符号数据来源用途实际入炉煤量M实际皮带秤/给煤机计算实际功煤比机组实际负荷L实际DCS负荷测点背压折算和功煤比计算空冷塔背压P背压背压变送器背压折算机组负荷主汽压力P主汽主汽压力变送器压力偏差修正煤量设计煤种热值Q设计锅炉设计计算书热值计算基准设计功煤比R设计性能试验/设计书热值系数计算基准煤质化验值Q化验化验室模型定期校正

第三章入炉煤热值智能测量模型3.1模型基本原理入炉煤热值智能测量模型的核心思想是：在相同机组负荷下，燃用不同热值的煤需要不同的煤量。通过比较实际功煤比与设计功煤比，可以推算出入炉煤的实际热值。基本关系式如下：Q实际=Q设计×(R设计/R实际)其中：Q实际为入炉煤实际低位热值，Q设计为设计煤种低位热值，R设计为设计功煤比，R实际为实际功煤比。3.2计算模型及流程完整的计算模型包含以下六个核心步骤：3.2.1步骤一：背压折算机组负荷根据空冷机组的背压折算机组负荷。空冷机组的背压受环境温度影响较大，相同的进汽量在不同背压下发出的功率不同，因此需要将实际负荷折算到基准背压下的等效负荷。L折=L实际+ΔL其中：L折为背压折算机组负荷，L实际为机组实际负荷，ΔL为背压影响负荷偏差量。3.2.2步骤二：确定设计功煤比新投运机组根据锅炉设计计算书计算机组设计功率煤量比；大修后机组根据机组修后性能试验的机组设计功率煤量比。设计功煤比随机组负荷率变化，采用查表插值方式获取。3.2.3步骤三：计算实际入炉总煤量实际入炉总煤量需要进行主汽压力偏差修正，因为当主汽压力偏离滑压设计值时，锅炉蓄热变化会影响煤量与负荷的对应关系。M修正=M实际-ΔM压力其中：M修正为压力修正后的实际入炉总煤量，M实际为实际入炉煤量，ΔM压力为压力偏差修正煤量。3.2.4步骤四：计算实际功煤比R实际=M修正/L折3.2.5步骤五：计算煤热值系数k=R实际/R设计热值系数k反映了实际煤质与设计煤质的差异。k>1表示实际煤质低于设计煤质（需要更多煤量），k<1表示实际煤质高于设计煤质。3.2.6步骤六：计算入炉煤低位热值Q实际=Q设计/k=Q设计×(R设计/R实际)3.3详细实现步骤（17步）步骤计算内容关键公式/方法1计算实际背压根据背压测点及矩阵查表2计算背压偏差X0=实际背压-基准背压3背压输出处理根据背压输出处理矩阵计算X4计算机组负荷率根据负荷指令及附表三查表5计算背压影响系数根据负荷率查附表四得A、B、C、D6计算背压影响负荷因子P=A·X+B·X²+C·X³+D·X⁴7计算背压影响负荷偏差根据P查附表五得ΔL8计算背压折算负荷L折=L实际+ΔL9查设计功煤比根据L折查附表六得R设计10计算主汽压力偏差ΔP=实际压力-滑压设计值11查压力修正系数根据附表六、七查表插值12计算压力偏差修正煤量ΔM压力=ΔP×修正系数13计算修正后入炉总煤量M修正=M实际-ΔM压力14计算实际功煤比R实际=M修正/L折15计算煤热值系数k=R实际/R设计16计算入炉煤热值Q实际=k×Q设计17利用化验结果修正定期用化验值校正模型参数3.4模型校正机制利用煤质化验结果，定期对热值测量模型进行校正。当化验值与测量值偏差超过设定阈值时，自动调整模型中的设计热值参数，确保测量精度。日常校正：每日利用入炉煤化验结果进行偏差统计月度校正：每月分析测量误差分布，优化模型参数大修校正：机组大修后根据性能试验结果更新设计功煤比煤种变化校正：燃用新煤种时，利用初期化验数据快速校正

第四章DCS系统实现方案4.1DCS实现优势入炉煤热值智能测量模型直接在DCS系统中实现，具有以下显著优势：优势维度具体说明实时性强DCS控制周期通常为100-500ms，热值计算刷新周期≤1秒，与控制周期同步数据可靠直接使用DCS内部测点数据，无需额外数据传输，避免通信延迟和数据丢失无需额外投资利用现有DCS控制器和测点，无须新增硬件设备，投资成本极低控制联动方便热值结果可直接用于DCS内部的控制逻辑，实现闭环优化控制维护简单模型逻辑在DCS组态中实现，运行人员和热控人员可直接维护安全可靠不引入外部系统，不影响DCS原有控制功能的安全性4.2DCS组态实现在DCS系统中，通过功能块图（FBD）或结构化文本（ST）实现热值测量模型的组态。主要包括以下功能模块：数据采集模块：采集煤量、负荷、背压、主汽压力等测点数据，进行质量判断和滤波处理背压折算模块：实现背压偏差计算、多项式计算、查表插值等功能压力修正模块：实现主汽压力偏差计算和修正煤量计算热值计算模块：实现功煤比计算、热值系数计算和热值输出化验校正模块：实现化验值录入、偏差计算和参数自动校正报警管理模块：实现热值异常报警、传感器故障报警等功能4.3数据处理与滤波为保证热值测量的稳定性和准确性，需要对输入数据进行预处理：4.3.1异常值处理对煤量、负荷等测点数据进行质量判断，剔除传感器故障、信号跳变等异常数据。采用3σ准则或变化率限制进行异常值检测和剔除。4.3.2滤波处理采用一阶惯性滤波或滑动平均滤波对输入数据进行平滑处理，消除测量噪声。滤波时间常数根据测点特性和控制要求设置，煤量信号滤波时间常数一般为30-60秒。4.3.3工况判断设置机组运行工况判断逻辑，在机组启停、RB动作、大幅变负荷等特殊工况下，暂停热值计算或保持上次有效值，避免工况扰动导致测量值异常波动。4.4人机界面设计在DCS操作员站设计热值监测画面，展示以下内容：入炉煤实时热值数值和趋势曲线热值系数实时值和历史趋势实际功煤比与设计功煤比对比各中间计算变量的实时值化验值与测量值对比曲线热值异常报警信息

第五章协调控制系统优化应用5.1煤质变化对协调控制的影响机组协调控制系统（CCS）按照设计煤种设计，通过控制煤量来调节机组负荷和主汽压力。当实际燃用煤种热值偏离设计煤种时，相同的煤量指令产生的热量不同，导致：主汽压力调节特性变化：煤质变差时，相同煤量产生的蒸汽量减少，主汽压力下降，调节过程变慢负荷响应速度变化：煤质变化导致锅炉蓄热和燃烧响应特性改变，影响AGC负荷响应速度参数波动加剧：煤质频繁波动时，主汽压力、负荷、汽温等参数波动增大调节品质下降：在煤质突变15%-20%时，常规CCS难以满足规程的稳态调节品质要求5.2基于热值的协调控制优化利用入炉煤实时热值测量结果，对协调控制系统进行前馈修正和参数自适应优化，大幅度提高机组协调控制系统适应煤质变化的能力。5.2.1热值前馈修正将实时热值系数引入协调控制的煤量指令回路，根据煤质变化提前修正煤量指令。当煤质变差（热值系数增大）时，提前增加煤量指令；当煤质变好时，提前减少煤量指令。M指令修正=M指令×k其中：M指令修正为修正后的煤量指令，M指令为原协调控制输出的煤量指令，k为实时热值系数。5.2.2控制参数自适应根据实时热值系数，自适应调整协调控制器的PID参数。煤质变化较大时，适当增大比例增益和积分时间，提高调节速度和稳定性。5.3应用效果在燃煤热值突变15%甚至20%的情况下，协调的主汽压力、负荷等动态调节品质指标也能够达到规程的稳态调节品质要求，直接提高了机组的安全性及对电网的快速响应能力。性能指标优化前优化后改善幅度主汽压力动态偏差±1.5MPa±0.6MPa降低60%负荷响应速率1.0%/min1.5%/min提高50%AGC调节品质合格率85%98%提高13%煤质波动适应范围±10%±20%扩大一倍两个细则补偿收益基准显著提升增加盈利应用价值有效提高机组的AGC性能指标和调峰能力，提升两个细则盈利水平，很好地满足电网两个细则要求。为火电企业加大掺烧劣质煤提供强有力的技术支撑。

第六章RB功能优化应用6.1RB功能概述机组辅机故障减负荷功能（RunBack，RB）是指当机组主要辅机（如送风机、引风机、给水泵、一次风机等）发生故障跳闸时，机组自动快速减负荷至剩余辅机能够承担的负荷水平，保证机组安全稳定运行。6.2煤质变化对RB的影响传统RB功能的目标煤量按照设计煤种设定。当实际燃用煤质偏离设计煤种时，RB动作后的目标煤量与目标负荷不匹配，可能导致：煤质变差时：目标煤量不足，机组负荷无法维持在目标值，主汽压力持续下降煤质变好时：目标煤量过大，机组负荷超过目标值，可能触发其他保护RB动作失败：严重时可能导致机组跳闸，扩大事故6.3基于热值的RB目标煤量修正利用RB动作前燃煤的实时热值系数，及时修正RB目标煤量，确保RB目标煤量全工况适应煤质变化，与RB目标负荷相对应，提高RB的动作成功率。M_RB修正=M_RB设计×k其中：M_RB修正为修正后的RB目标煤量，M_RB设计为原设计RB目标煤量，k为RB动作前的实时热值系数。6.3.1修正逻辑实现RB触发时，自动锁存触发前的实时热值系数根据锁存的热值系数计算修正后的目标煤量将修正后的目标煤量送入RB控制逻辑RB过程中保持热值系数不变，避免煤量指令波动RB结束后恢复正常热值计算和控制6.4应用效果通过热值修正，RB目标煤量能够适应各种煤质工况，确保RB动作后机组负荷稳定在目标值附近，主汽压力、汽温等参数平稳过渡，大幅提高RB动作的成功率和可靠性。RB类型优化前成功率优化后成功率关键改善送风机RB90%99%目标煤量精准匹配引风机RB88%99%避免压力持续下降给水泵RB92%100%水位控制更稳定一次风机RB85%98%磨煤机出力匹配

第七章正平衡煤耗计算应用7.1正平衡煤耗计算原理供电煤耗是火电厂最重要的经济指标之一。正平衡煤耗计算方法是通过测量入炉煤量和煤质热值，计算输入锅炉的总热量，再结合发电量和厂用电量计算供电煤耗。b=(M×Q×η锅炉)/(W供电×29308)其中：b为供电煤耗（g/kWh），M为入炉煤量（t），Q为入炉煤低位热值（kJ/kg），η锅炉为锅炉效率，W供电为供电量（kWh），29308为标准煤热值（kJ/kg）。7.2传统正平衡计算的问题传统正平衡煤耗计算使用入炉煤化验热值，存在以下问题：时间不匹配：化验热值滞后4-8小时，与实时发电量不对应代表性差：一次化验结果代表全天煤质，无法反映煤质波动精度不足：人工采样和制样过程存在误差无法实时：不能用于实时耗差分析和运行优化指导7.3基于实时热值的正平衡计算用软测量所得的煤实时热值代替化验值，在耗差分析系统中实时计算正平衡煤耗，大幅度提高了煤耗计算的准确性。对比项传统化验值法实时热值软测量法热值数据来源人工采样化验DCS实时计算更新频率每日1-2次每秒刷新时间匹配性滞后4-8小时完全同步煤质波动反映无法反映实时反映煤耗计算精度误差较大显著提高实时耗差分析不支持支持7.4应用效果提高了煤耗分析系统的实时性、准确性，提高了火电机组耗差系统的煤耗监控水平，有力推进节能项目实施效果的评价。运行人员可根据实时煤耗变化及时调整运行方式，实现精细化节能管理。

第八章烟气参数智能测量扩展8.1扩展应用概述入炉煤热值的测量成果已成功扩展应用于锅炉烟气含氧量、飞灰含碳、氮氧化物（NOx）的智能测量模型中。这些参数的准确测量对于锅炉燃烧优化、环保排放控制和节能管理具有重要意义。8.2烟气含氧量智能测量烟气含氧量是反映锅炉燃烧效率的重要参数。传统氧化锆氧量计存在易磨损、易堵塞、维护量大等问题。基于入炉煤热值和锅炉运行参数，建立烟气含氧量软测量模型，可实现氧量的在线连续测量。输入参数：入炉煤热值、总煤量、总风量、机组负荷、主汽流量建模方法：基于锅炉燃烧物料平衡机理，结合历史数据回归应用价值：与氧化锆测量值对比校验，指导燃烧优化调整8.3飞灰含碳量智能测量飞灰含碳量是反映锅炉燃烧效率的关键指标。传统测量方法为人工取样化验，滞后严重。基于入炉煤热值、烟气含氧量、锅炉负荷等参数，建立飞灰含碳量软测量模型，技术难度较大，但可大幅度提高测量准确度和灵敏度。测量方式测量周期精度维护量人工取样化验4-8小时高低在线飞灰测碳仪实时中等高软测量模型实时较高极低8.4NOx智能测量氮氧化物（NOx）是火电厂主要的大气污染物之一。基于入炉煤热值、煤量、氧量、锅炉负荷、燃烧器摆角等参数，建立NOx排放浓度软测量模型，可用于脱硝系统优化控制和环保监测。输入参数：入炉煤热值、煤量、烟气含氧量、机组负荷、燃烧器摆角、二次风配比建模方法：机理分析与数据驱动相结合，采用神经网络或支持向量机应用价值：优化脱硝喷氨量，降低氨逃逸和运行成本技术价值入炉煤热值作为基础参数，为烟气含氧量、飞灰含碳、NOx等参数的软测量提供了关键输入。这些智能测量模型的建立，为火力发电厂人员与设备安全、精细化管理及优化决策提供了全面的数据支撑。

第九章系统功能设计9.1功能架构入炉煤实时热值智能测量系统包含以下核心功能模块：功能模块子功能功能描述数据采集测点采集、质量判断、数据滤波采集DCS实时数据，进行预处理热值计算背压折算、压力修正、热值计算核心算法实现，实时输出热值模型管理参数配置、化验校正、模型优化模型参数维护和持续优化趋势分析实时趋势、历史趋势、对比分析热值及相关参数的趋势展示报表统计日报、月报、年报、偏差统计自动生成各类统计报表报警管理热值异常、传感器故障、工况异常多级报警和事件记录控制优化CCS前馈、RB修正、煤耗计算与控制系统联动优化系统管理用户管理、权限管理、日志审计系统安全和运维管理9.2数据接口设计系统与外部系统的数据接口如下：DCS系统接口：通过DCS内部点表获取实时数据，热值结果回写DCS用于控制优化耗差分析系统接口：提供实时热值数据，用于正平衡煤耗计算SIS系统接口：将热值数据上传至厂级监控信息系统，用于全厂性能分析化验管理系统接口：获取入炉煤化验数据，用于模型校正智慧电厂大数据平台接口：接入大数据中心，利用先进算法完善全工况模型9.3性能指标性能指标指标要求数据刷新周期≤1秒热值测量误差≤3%（与化验值对比）系统可用率≥99.9%数据存储周期≥3年画面响应时间≤2秒报警响应时间≤5秒同时在线用户数≥50

第十章典型应用案例10.1石柱电厂应用案例重庆大唐国际石柱发电有限责任公司安装2台35万千瓦国产燃煤超临界凝汽式发电机组，1、2号机组分别于2014年6月17日和7月29日投产发电。该项目是集团公司在渝建设的第一个火电工程。10.1.1项目实施项目于2018年初启动，基于DCS数据平台及历史大数据挖掘技术，开展智能测量技术研究与实践。2018年底在DCS建立入炉煤热值的测量模型，在DCS成功实现入炉煤热值的在线实时测量。由重庆大唐国际石柱发电有限责任公司自行组织建立模型，未发生费用，目前应用良好。10.1.2应用成效实时性强：入炉煤热值软测量值由DCS系统直接算出，速度快，解决入炉燃烧煤与测量热值匹配难题稳定性好，精确度高：长期运行验证，测量结果与化验值吻合良好通用性强：仅利用现有DCS系统和火电厂常规测点即可建立模型直接用于机组自动控制优化，提高机组安全性及对电网的快速响应能力提高RB动作成功率，消除煤质变化导致的RB目标煤量不匹配隐患提高煤耗分析系统实时性和准确性，推进节能项目实施效果评价10.2多机组验证该成果未开展第三方鉴定，但在华北电科院博望的耗差分析系统中对大唐国际五十多台机组进行计算模型验证，证实了成果的普遍性、实用性。验证范围验证内容验证结果机组容量300MW-1000MW各容量等级模型均适用机组类型亚临界、超临界、超超临界均可建模应用冷却方式湿冷、空冷空冷需背压折算煤种范围烟煤、无烟煤、褐煤需对应设计煤种参数验证机组数大唐国际50+台机组普遍性、实用性得到证实10.3知识产权与荣誉发明专利：《一种电站入炉煤热值的测量方法及系统》，专利号CN202011551997.1，已进入实质审查科技成果：列入中国大唐集团有限公司科技成果推广目录（2021版）企业荣誉：公司获"重庆市中小企业技术研发中心"、"重庆市创新型中小企业"称号

第十一章实施路径与投资估算11.1实施步骤11.1.1第一阶段：数据收集与模型建立（1-2个月）收集锅炉设计计算书、性能试验报告等基础资料整理DCS历史数据，进行数据清洗和分析确定设计功煤比、设计热值等模型基准参数建立背压折算、压力修正等各子模块数学模型11.1.2第二阶段：DCS组态与调试（1个月）在DCS中完成热值测量模型的组态编程进行单体调试和联调，验证各计算模块正确性利用历史数据进行模型离线验证和参数优化设计热值监测画面和报警逻辑11.1.3第三阶段：试运行与优化（2-3个月）模型投入试运行，与化验值进行对比分析根据运行数据持续优化模型参数逐步投入协调控制前馈、RB修正等优化功能编制运行规程和维护手册11.1.4第四阶段：验收与推广（1个月）进行性能验收测试，确认测量精度和稳定性组织技术培训，移交运行和维护资料总结实施经验，形成标准化推广方案11.2投资估算本项目最大的优势是投资成本极低，仅利用现有DCS系统和常规测点即可实现，无需新增硬件设备。投资项目内容估算费用（万元）模型开发数学模型建立、DCS组态编程15-30调试优化现场调试、参数优化、试运行5-10技术服务技术培训、规程编制、验收3-5硬件设备无需新增硬件0合计—23-45投资优势与在线煤质分析仪（单台设备投资约100-200万元，年维护费约10-20万元）相比，本方案投资仅为其1/5-1/10，且无辐射安全风险和复杂维护工作，具有极高的性价比。

第十二章效益分析与推广前景12.1安全效益提高RB动作成功率：消除煤质变化导致的RB目标煤量不匹配隐患，避免RB失败导致机组跳闸改善调节品质：在煤质大幅波动时仍保持主汽压力、负荷等参数稳定，提高机组安全运行水平预防设备损坏：及时发现煤质异常变化，指导运行调整，避免设备因燃烧不稳而损坏12.2经济效益12.2.1两个细则增收提高机组AGC性能指标和调峰能力，提升两个细则盈利水平。以350MW机组为例，AGC调节品质提升可带来每年约100-300万元的两个细则补偿增收。12.2.2掺烧劣质煤增效为加大掺烧劣质煤提供技术支撑，在保证机组安全和调节品质的前提下，可增加劣质煤掺烧比例，降低燃料成本。以年掺烧增加5%劣质煤计算，每年可节省燃料成本约200-500万元。12.2.3节能降耗实时煤耗计算和耗差分析，指导运行优化调整，降低供电煤耗。以供电煤耗降低0.5g/kWh计算，350MW机组年发电量约20亿kWh，每年可节约标准煤约1000吨，折合经济效益约80-100万元。效益来源年效益估算（万元）说明两个细则增收100-300AGC性能提升带来的补偿收益掺烧劣质煤增效200-500降低燃料采购成本节能降耗80-100供电煤耗降低带来的节煤收益避免RB失败损失50-100避免非停和设备损坏损失合计430-1000—12.3管理效益实现煤质实时可视化：运行人员实时掌握入炉煤质变化，变被动应对为主动调整提升精细化管理水平：实时煤耗和耗差分析，为节能管理提供数据支撑