火電廠原煤混配數學模型的構建及軟件系統的開發

邵守福，徐炳文

(華電國際電力股份有限公司萊城發電廠，山東 萊蕪 271100)

0 引言

對火力發電企業來說，燃煤的質量和價格對企業的經濟效益影響很大。2003年以后，煤炭市場供應形勢嚴峻，煤炭價格上漲，電煤供應形勢嚴峻，發電成本不斷增加。面對電煤緊缺及發電成本攀升的現狀，越來越多的發電企業選擇價格較低的非設計煤種或劣質煤種[1-3]。鍋爐燃用煤種偏離設計值時，勢必會造成鍋爐效率下降、燃燒不穩定、帶負荷能力差等諸多問題，不僅增加了機組運行的安全隱患，同時也增加了企業運營成本。

原煤混配是根據鍋爐穩燃要求，將若干不同煤質參數的煤種按照一定的比例摻配而成一種“新煤種”。國內外對原煤混配已做了大量研究，但對原煤混配后的煤質參數與各單煤種煤質參數之間的關系尚不明確[3-6]。因此，有必要對火電企業燃煤混配后的煤質情況進行深入研究，并在此基礎上借助構建的混煤煤質預測數學模型開發一套原煤混配模擬系統平臺，以便為火電企業的燃煤摻配提供更好的指導。

1 數學模型的建立

在實際的燃煤混配中，往往需要綜合考慮發電企業的經濟性、燃煤的煤質參數等多種因素。構建的燃煤混配數學模型主要以發電企業的燃煤成本作為目標函數，以煤的發熱量、硫分、揮發分、水分、灰分等煤質參數作為約束條件。

1.1 目標函數

原煤混配的目的是克服單個煤種不適應鍋爐穩燃要求的缺點，發揮各單煤種的優點，通過合理摻配形成適合鍋爐燃燒的混合煤；同時，在保證鍋爐穩定燃燒的前提下，力求摻配后的混煤成本最小化。有若干種煤種可供選擇，從中選出n種煤進行摻配，各煤種的價格為Pi，各煤種所占比例為xi，則摻配后的最低混煤成本的目標函數表達式為

x1+x2+…+xi+…+xn=1 ，

0 ≤xi≤1,i=1，2，…，n。

1.2 約束條件

1.2.1 發熱量(Qnet.ar)

原煤混配發熱量需考慮發電成本和煤質參數2個方面的因素。燃煤的發熱量低，不利于煤粉著火和燃盡，進而降低鍋爐效率和經濟性。因此，多個煤種摻配時，發熱量最小值應滿足以下條件

Qnet.ar, min≤Qnet.ar(Qi,xi,n) 。

1.2.2 揮發分(Vdaf)

摻配后的混煤揮發分不能太低，以免影響鍋爐低負荷燃燒的穩定性和經濟性；揮發分也不能過高，以防止鍋爐噴燃器燒壞。燃煤摻配時應滿足以下條件

Vdaf,min≤Vdaf(Vi,xi,n) ≤Vdaf,max。

1.2.3 硫分(Sar)

隨著國家和各地政府對燃煤電廠環保減排的重視，火電企業在燃煤摻配時必須充分考慮鍋爐燃用煤種硫分的高低，以滿足環保需求。

Sar(Si,xi,n)≤Sar,max。

1.2.4 灰分(Aar)

煤的灰分直接影響鍋爐運行的經濟性，灰分越高，燃燒溫度越低，煤粉的燃盡度越差，鍋爐經濟性也越差，其約束條件為

Aar(Ai,xi,n)≤Aar,max。

1.2.5 水分(Mt)

水分是煤中不可燃燒的成分，煤中水分含量越高，熱值降低越多，燃燒過程中產生的煙氣體積越大，由煙氣帶走的熱量也越多，鍋爐的效率就越低。煤中的水分不能超過某一值Mt,max，約束條件為

Mt(Mi,xi,n)≤Mt,max。

1.3 數學模型

目前，描述燃煤摻配的數學模型有2種[6-11]。一種是線性數學模型，認為摻配后的混煤煤質參數與各單煤種煤質參數之間存在簡單的線性疊加，少數不呈線性關系的煤質參數也可利用簡單的數學方法轉換為線性關系。這種數學模型簡單明了、易于求解，但通過該數學模型預測的混煤煤質參數與實際偏差較大，不能真實反映原煤混配實際情況。另一種是非線性數學模型，認為混煤煤質參數與各單煤種煤質參數間存在復雜的非線性關系，需要利用神經網絡技術或模糊數學等方法建立該數學模型。但這種數學模型的應用需要發電企業大量的燃煤摻配實測數據作為依據，工作量大、計算復雜。

綜合以上因素考慮，本研究采用的數學模型借鑒非線性數學優化模型，在線性關系數學模型的基礎上引入修正系數λi(i=1，2，…，n)，該修正系數需要與火電企業部分混煤實測數據進行擬合比對。修正后的數學模型為

2 系統優化算法的實現

原煤混配實際是一個多約束條件下的最優規劃問題，鍋爐對摻配后混煤各項煤質參數的要求構成混煤數學模型的約束條件，在這些約束條件下，保證發電成本最小化。在燃煤摻配中，優化燃煤摻配功能就是對混煤煤質參數進行控制，計算出所有煤種的摻配情況及各種摻配比例下的混煤煤質參數，并從中篩選出滿足鍋爐穩燃要求的燃煤摻配方案，最后給出成本最低的原煤混配方案。其流程如圖1所示。

圖1 系統優化算法流程圖

基于以上討論，本研究開發了燃煤摻配模擬系統，系統的模擬計算軟件開發工具采用Fortune語言。用戶只需在系統界面錄入燃煤摻配的約束條件(發熱量、揮發分、硫分、灰分、水分等指標)、摻配煤種數量以及煤場現有各煤種的煤質參數，就可進行模擬計算，最后模擬系統給出一個原煤混配成本最低的摻配方案。同時，用戶還可以通過模擬系統把實際測量的混煤參數錄入系統數據庫，用于比對擬合結果和確定數學模型中的修正系數。

3 實例分析

為進一步驗證模擬系統的預測效果，將所開發的燃煤摻配模擬系統應用于燃煤摻配煤質預測。以某火力發電企業煤場現有存煤情況進行實例分析，各煤種的煤質參數見表1。

把以上各類煤質參數錄入模擬系統進行計算，摻配煤種選擇3種，約束條件依據鍋爐設計校核值。模擬系統給出的部分燃煤摻配方案見表2。

燃煤摻配模擬系統在給出成本最低的燃煤摻配方案的同時，還會為用戶提供一系列可選擇的燃煤摻配方案，用戶可以根據企業設備實際運行情況，有選擇性地進行燃煤摻配摻燒。

表1 各煤種煤質參數

表2 系統給出的優化摻配方案

4 結束語

本文通過研究煤質特性及對鍋爐燃燒的影響，構建了引入修正系數的原煤混配數學模型，并采用建模比對數學方法進行配煤優化。利用該數學模型開發了燃煤摻配模擬系統，該系統使用了Microsoft Windows 圖形用戶界面的先進特性和設計思想，能夠根據鍋爐對發熱量、灰分、水分、揮發分、硫分的不同要求做出計算調整，得出滿足鍋爐穩燃需求的燃煤摻配方案。燃煤摻配模擬系統中還添加了實際燃煤摻配結果的錄入界面，通過對數據庫中積累的實測數據作進一步的分析對比，借鑒Elman神經網絡模型和數學關聯算法，找出各煤質參數之間準確的量化關系，進一步確定構建的數學模型中的各修正系數，最后將不同煤種摻配前、后煤質參數之間的關聯關系定量地反映出來。

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