Page 99 - 电力与能源2024年第一期
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卞韶帅，等：电站锅炉智能燃烧优化基础技术的研究与应用 93
多，包括水冷壁、屏式受热面、对流受热面等。因
此，需要综合考虑锅炉所有受热面的热负荷偏差
情况。
根据沿炉宽方向布置的炉管出口壁温测点，
可以排除蒸汽侧的影响（即流量偏差系数）。对于
一般结构的集箱系统的流量偏差系数，可以按水
动力计算标准计算；而对于以三通方式引入引出
集箱系统的流量偏差系数，则可以通过试验经验
系数或数值计算的方式得到。这样就可得到沿炉
膛宽度烟气侧热负荷偏差的幅度及分布，并得出
其热负荷偏差评估系数。
图 2 入炉煤收到基水分比较
2 锅炉智能燃烧优化基础技术的应用
精度相对 DCS 协调控制逻辑里的 BTU 修正热值
2.1 入炉煤煤质在线监测
要高。
本文提出的入炉煤煤质软测量分析模型已在
2.2 灰、渣平均碳含量在线监测
某 2×1 000 MW 超超临界电厂等多个电厂得到
本文提出的飞灰碳含量分析模型已在某 2×
实际应用。在某段时间内，对某 1 000 MW 超超
1 000 MW 超超临界电厂等多个电厂得到实际应
临界锅炉的入炉煤进行了软测值分析，包括收到
用。某台 1 000 MW 超超临界锅炉飞灰碳含量预
基垫值和水分等，并与入炉煤化验值、根据加仓计
划及入厂煤化验的加权平均值以及 BTU 修正热 测模型的建模情况如图 3 所示。选择 2018 年 10
值进行对比，结果如图 1 和图 2 所示。 月—2021 年 10 月电厂日常飞灰化验数据进行学
习和测试。选择 326 组样本作为学习样本，37 组
样本作为测试样本进行预测。
图 1 入炉煤收到基热值比较
由图 1 和图 2 可见，入炉煤收到基热值的软测
量值与电厂日常化学分析值相比，趋势相同，数值
相近，经统计其平均相对误差小于 4%；入炉煤收
到基水分的软测量值与电厂日常化学分析值相
比，趋势相同，数值相近，其平均相对误差小于 6%
该模型误差能够满足工程应用要求。软测量值的 图 3 飞灰碳含量模型预测值与实测值对比
