電站鍋爐燃燒優化技術的發展趨勢

王少飛 張朝暉

摘 要：現代社會為了能夠實現可持續的長遠發展，對于環保問題的重視日益加重，電廠作為社會上主要消耗資源的部門，在燃燒技術上進行優化研究是一項十分必要的事情，燃燒優化技術是實現電廠鍋爐高效燃燒和污染物控制的最經濟、最有效的方法之一，為了優化不可再生資源的利用效率，文章筆者對電站鍋爐燃燒優化技術的發展趨勢進行了展望，提出了自己的觀點。

關鍵詞：電站；鍋爐燃燒；優化技術；發展趨勢

1 電站鍋爐燃燒優化技術的發展現狀和存在的主要問題

在以往，電站鍋爐的燃燒優化目的最早是將提高鍋爐的燃燒安全性和經濟性作為目的，但是這樣的鍋爐燃燒優化技術并不能提高資源的利用效率，對于城市內生態環境的改善也造成了一定的消極影響，由此可見，電站鍋爐燃燒優化技術存在著很大的提升空間，電站鍋爐燃燒優化技術目標應當改為安全性、經濟性以及環保并存。

1.1 電站鍋爐燃燒優化技術的發展現狀

電站鍋爐在實際燃燒的過程是一個十分復雜的物理化學過程，也同時與多個學科相互交叉，例如在燃燒的過程中使用到的燃燒學、流體力學、熱力學、傳熱傳質學等學術領域內的知識，學科的交叉性使得電站鍋爐在燃燒的過程中存在著很多的可變因素，影響鍋爐燃燒效率的相關參數增加，每個影響參數之間存在的關系是非常復雜的，任何與燃燒相關的參數檢測以及與燃燒相關的設備的改造等問題都對電站鍋爐燃燒優化有著密不可分的關系。目前鍋爐燃燒優化技術可以分為三類，一類是在線檢測影響鍋爐燃燒的重要參數，例如燃燒過程中對風量風速的測量、鍋爐煙氣含氧量數據、煤粉濃度細度、煤質成分等問題都是影響電站鍋爐燃燒優化進展的重要因素。例如現階段，我國很多火電廠都安裝了一次風量風速、飛灰含碳量檢測裝置等，工作人員可以以非常直觀的方式得到電站的燃燒數據，并且可以根據實際數據反映的狀況調節鍋爐燃燒狀況，實現鍋爐高效燃燒和最低的燃燒成本。另外一類是在DCS層面上實現電站鍋爐燃燒優化技術，采用理論超前的控制邏輯、控制算法甚至是人工智能技術，在這樣的背景下進一步提高電站鍋爐燃燒優化技術。最后，對于電站鍋爐燃燒技術的優化，最基本的優化層面就是基于電站鍋爐設備的改善，通過對燃燒器的優化設計以及改造，在物理層面上進行優化技術創新。

綜上所說，我國電站鍋爐燃燒優化技術已經逐漸走向了成熟、穩定以及可靠的發展趨勢，但是仍存在著一定的問題，下文介紹一下鍋爐燃燒優化技術存在的問題。

1.2 電站鍋爐燃燒優化技術發展存在的問題

電站鍋爐燃燒優化技術的發展過程中，由于材料技術、測量技術、電站設計或者是在電廠管理等方面種種原因，在電站鍋爐燃燒優化技術的研究過程中，仍存在著一定的問題，例如：電站鍋爐燃燒給用戶帶來的經濟效益并不非常的明顯，由于材料技術的限制，電站鍋爐裝置的可靠性也存在一定問題。主要有以下幾個問題：

第一，鍋爐燃燒優化系統雖然在燃燒優化技術上占據了一定的領先地位，使用的裝置也是比較安全可靠的，即便如此，閉環的運行流程并沒有實現，也就是說，我國在電站鍋爐上安裝的燃燒參數測量表只是被電站內的工作人員用作簡單的檢測數據，實際并沒有參與到生產的過程中，此外，檢測裝置的穩定性以及測量數據的準確性也存在著一定的問題。

第二，電站鍋爐燃燒優化系統中，已經實現自動控制的電站鍋爐在燃燒的過程中在參數調節以及控制的環節上還是完全的依賴于最初的鍋爐燃燒優化參數，也就是風以及煤這兩個變量，也就是說，電站鍋爐燃燒優化技術在優化的空間上表現的并不明顯，經濟效益的提高也不是很高。

第三，在電站鍋爐燃燒技術優化的過程中，電站內的工作人員的專業素質也是一項很大的問題，國內的工作人員對于電站鍋爐燃燒的相關理論知識并不是十分的熟悉，工作人員對于人工智能控制技術也還停留在研究以及實驗的階段，并沒有完全的實現工業化應用。

2 電站鍋爐燃燒技術發展趨勢

鍋爐燃燒優化技術在很多方面存在著很多問題，面臨著不少的困難，因此電站鍋爐燃燒優化技術的發展方向應當通過不斷的解決其中出現的問題，結合燃燒、控制等方面的先進的理論知識和技術，使得燃燒優化技術能夠走向最佳的方向。

2.1 在電站檢測技術上進行不斷地改進

鍋爐燃燒參數檢測技術是電站鍋爐燃燒優化技術優化的基礎，目前的檢測裝置和技術也存在著很多問題，導致鍋爐燃燒參數的準確性受到了很大的質疑，為了促進電站鍋爐燃燒技術的長久發展，研究人員應當投入大量的關注，開展大量的工作進行研究。

在電站檢測技術之中，軟測量技術是最新的解決辦法。在軟測量建模的過程中提高在線測量系統的精度，否則測量的不準確或者是測量滯后都將導致鍋爐效率下降或者是NOx氣體的排放檢測不準確的狀況。在發展過程中，也可以使用智能復合測量進行控制，將先進的理論引入到其中，提高在線檢測的性能，并且能夠參與到系統的優化控制中。

2.2 應用電站鍋爐燃燒優化技術的專家系統

電站鍋爐燃燒優化專家系統是對鍋爐燃燒的過程進行監視，并對其中的問題進行分析，提出適當的解決思路、方法、經驗和策略的模擬，專家系統的組成有理論知識庫，推理機、動態數據庫和過程輸入輸出接口等基本組成部分，為了保障專輯系統的良好的進行目標控制，在規劃電站鍋爐燃燒優化技術的時候應當注意關注理論知識庫中的知識的數量以及質量問題。

2.3 使用非線性動態方法建模，改善鍋爐內部燃燒機理的復雜性

電站鍋爐燃燒的過程是一個相當復雜的物理化學過程，影響因素也是非線性和多元性，在這種情況下，非線性建模處理這類問題非常的準確，非線性建模方法主要是數值模擬法、人工智能方法、統計學方法。

其中數值建模法使得電站內的工作人員能夠較清晰的了解燃燒過程，并有效的將研究的方法與試驗、數值模擬結合在一起，但是在實際的應用過程中，數值模擬法只能描述控制微分方程組，在獲得精準結果的問題上還是存在著一定的難度。而人工智能方法建立的數學模型在燃燒優化領域可以很好的將鍋爐運行數據與燃燒試驗數據結合，關注試驗的輸入與輸出數據之間的關系，建立和測試針對機組的數學模型，將仿真的測試模型投入到實際的電站鍋爐燃燒優化過程中。

3 結束語

燃燒優化技術的目的是實現資源的最優利用，降低對環境的污染，在實際燃燒過程中，采用在線監測、目非線性動態建模方法、專家系統等技術方法對鍋爐燃燒技術進行優化，大大提升燃料燃燒的優化空間，使得燃料利用效率大大的提高。

參考文獻

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