电站锅炉低氮燃烧优化控制基础研究

我国以煤炭为主的资源禀赋，以及消纳间歇性可再生能源的需要，决定了燃煤发电在中长期内仍将保持主力电源地位。燃烧优化控制无需进行设备改造，仅通过对运行参数进行优化，达到提高锅炉效率，同时减少NOx等污染物排放的目的，是现役机组最直接的节能减排手段。 项目围绕燃烧过程建模、闭环动态燃烧优化问题的构建和求解、炉膛温度场测量等关键科学问题开展了研究工作，建立了包含炉内一维烟气温度模型，以及一维NOx模型的、完整的燃烧系统灰箱模型，为燃烧优化控制系统的设计和验证打下了良好基础；提出了具有自学习功能的低氮燃烧多目标经济预测控制方法，克服了原有燃烧优化方法仅能实现开环控制和稳态优化，无法适应负荷和煤质变化的缺陷；开发了基于电动声源信号的炉膛温度测量系统，并改进了声波飞渡时间计算方法和温度场重建算法，为炉膛温度场监测提供了新的手段。 项目部分成果已经在某1000MW超超临界锅炉获得了成功应用，取得了良好的经济效益和社会效益。 2100433B

燃烧优化是实现现役火电机组节能减排的重要手段。当前电站锅炉普遍采用了低氮燃烧和SNCR/SCR联合脱硝技术，因此对燃烧系统的运行和调整提出了更高要求。项目紧密结合实际脱硝方案和工艺要求，综合考虑系统整体的安全性、经济性和NOx排放，提出基于多目标预测控制的低氮燃烧优化控制方法，把经济性指标和动态性能指标统一在同一框架下进行滚动优化，从而实现低氮燃烧系统的动态优化控制。 项目首先利用灰箱建模方法建立低氮燃烧系统的动态数学模型；接着研究多目标经济性动态优化控制问题的构建、求解和扰动补偿等问题；最后为满足SNCR炉内反应温度限值的要求研究基于声波信号的炉膛温度测量方法。

模糊优化控制简介

优化控制是指在给定的约束条件下，寻求一个控制系统，使给定的被控系统性能指标取得最大或最小值的控制。

随着科学技术的发展，目前智能控制已开始广泛应用。这种控制将人类的智能，例如把适应、学习、探索等能力引入控制系统，使其具有识别、决策等功能，从而使自动控制和优化控制达到了更高级的阶段。

模糊优化控制条件

一般说，进行优化控制必须要具备三个条件：

1、要给出系统的性能指标。

2、要给出约束条件。

3、要寻找优化控制的机制和方法。

由于在实际中情况是复杂多变的，进行优化控制不可能达到十全十美，因此优化控制只能是相对的或满意的控制，而难以做到最优控制。

3.1发电锅炉制造厂及其他单位在设计、生产发电锅炉时，应配置高效的低氮燃烧技术和装置，以减少氮氧化物的产生和排放。

3.2新建、改建、扩建的燃煤电厂，应选用装配有高效低氮燃烧技术和装置的发电锅炉。

3.3在役燃煤机组氮氧化物排放浓度不达标或不满足总量控制要求的电厂，应进行低氮燃烧技术改造。

本书以燃煤火电机组锅炉为对象，对锅炉低氮燃烧技术进行了理论与实践方面的介绍。首先对煤质以及锅炉运行工况对氮氧化物生成机理在理论方面进行了总结。在理解了氮氧化物生成机理的基础上，对目前流行的低氮燃烧技术进行了总结；并对低氮燃烧技术在不同炉型上的应用进行了比较。对不同类型和容量的电站锅炉低氮改造实例进行了详细分析，并提出了方案设计方法和低氮燃烧改造后的锅炉优化运行技术。zui后对低氮燃烧技术相关的设备的改造进行了总结。