[发明专利]一种基于动态损失预测的炉膛吹灰优化方法

说明书

本发明公开一种基于动态损失预测的炉膛吹灰优化方法，针对当前火电燃煤电厂锅炉炉膛由于缺乏直观结渣程度的数据，只能制定定时定量吹灰方案的现状，通过神经网络训练历史数据预测炉膛实际运行中动态损失，制定吹灰优化方案，从而解决锅炉炉膛凭经验吹灰的问题，本发明能够实时计算出炉膛动态传热损失，提供反映实时结渣情况的直观数据，为炉膛吹灰操作提供参考；基于动态损失判断吹灰时刻，使得吹灰操作更加实时准确，满足锅炉复杂多变的工况；本发明可以适用于不同结构类型的电站锅炉，适用范围较广。

技术领域

本发明涉及火力发电技术领域，具体涉及一种基于动态损失预测的炉膛吹 灰优化方法。

背景技术

作为锅炉的燃烧系统，炉膛内火焰中心温度极高，因而烟气飞灰成分中处 于熔融软化状态且黏结性很强的灰粒易粘附在水冷壁管上形成结渣，如不及时 清除会导致锅炉传热效果严重下降甚至造成停炉。虽然大型锅炉炉膛配有吹灰 器进行清渣，但是由于缺乏炉内实时结渣的直观数据，大多数电厂根据经验制 定的按时定量吹灰方式并不合理，或吹灰不足引起受热面传热性能下降，或吹 灰次数过多导致蒸汽的浪费以及对受热面造成冲蚀。因此，如何建立炉膛结渣 污染监测模型并基于实时监测结果制定合理的吹灰方案，成为大型火电机组需 要解决的难题。

目前大多数电厂采用按时定量的吹灰方案即每天按照固定的时间进行相同 时长的吹灰操作形成吹灰周期，但由于其固定吹灰周期的制定只考虑运行人员 排班而缺乏数据支撑，所以此方案有较大的弊端；而通过设定临界污染率来判 定吹灰时机和吹扫时间的方式过于依赖实时污染率曲线的准确性，在运行工况 变化复杂情况下适用性有限。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对当前火电燃煤电厂炉膛由于缺乏直观结渣程度的数据，只能制定定时 定量吹灰方案的现状，公开一种基于动态损失预测的炉膛吹灰优化方法，通过 神经网络训练历史数据预测炉膛实际运行中动态损失，制定吹灰优化方案，从 而解决锅炉炉膛凭经验吹灰的问题。

(二)技术方案

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于动态损失预测的炉 膛吹灰优化方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

步骤(1)：采集炉膛结构和设计参数以及稳定负荷下锅炉历史入炉煤质数 据和运行参数，并记录历史吹灰时间和时长；

步骤(2)：基于步骤(1)所采集的稳定负荷下的历史数据，计算炉膛传热 量；

步骤(3)：以计算出的稳定负荷下炉膛传热量历史数据作为训练参数形成 神经网络1，输出参数为炉膛传热量Q_r；

步骤(4)：以吹灰试验中吹灰后10min计算出的炉膛清洁传热量历史数据 作为训练参数形成神经网络2，输出参数为炉膛清洁状态传热量Q_rc；

步骤(5)：将锅炉实时运行参数输入神经网络1和神经网络2获得炉膛实 时传热量和炉膛清洁传热量，并计算动态损失，判断最优吹灰时刻。

进一步的，所述步骤(1)中炉膛结构及设计参数通过锅炉使用和设计说明 书获得，锅炉历史运行参数通过电厂DCS系统采集，入炉煤质数据通过煤质分 析获得。

进一步的，所述步骤(2)中的炉膛传热量计算公式为：

其中，Q_r为炉膛传热量；ψ为水冷壁热有效系数；B_j为计算燃烧量；ε_f为 炉膛黑度；T_th为理论燃烧温度；T_f″为炉膛出口烟温；φ为保热系数；H_f为水冷 壁的吸热表面积；M为炉膛火焰参数；σ₀为玻尔兹曼常数；c_pj为炉内烟气的平 均比热容。