Page 98 - 电力与能源2024年第六期
P. 98

第 45 卷 第 6 期
                                                         电力与能源
                  734                                                                          2024 年 12 月

                                                                                       DOI:10.11973/dlyny202406024



                                   燃煤机组分磨掺烧运行方式下


                                         脱硫设备优化运行分析



                                                    蒋欢春 ,黄赛冬            2
                                                             1
                                            (1. 上海明华电力科技有限公司,上海 200090;
                                             2. 上海电力能源科技有限公司,上海 202156)


                    摘   要:提出了一种分磨掺烧运行方式下脱硫出口 SO 2 浓度预测的方法,同时对燃煤机组在分磨运行方式下
                    脱硫设备的优化运行进行了分析。该方法首先确定了分磨掺烧边界条件;其次对掺烧方式下机组发电机功率
                    进行预测,并对脱硫塔入口烟气 O 2 浓度初值进行计算;在此基础上准确预测脱硫塔入口烟气 SO 2 浓度;最后
                    结合神经网络方法预测脱硫出口烟气 SO 2 浓度,并据此计算得到在确保出口烟气 SO 2 浓度达标的前提下的脱
                    硫设备最优运行方式。与现有技术相比,该方法具有可操作性强、预测精度高等优点。
                    关键词:燃煤机组;分磨掺烧方式;功率预测;脱硫优化;神经网络
                    作者简介:蒋欢春(1983—),男,硕士,高级工程师,主要从事火电厂 SIS 系统高级应用开发工作。
                    中图分类号:X773    文献标志码:A    文章编号:2095-1256(2024)06-0734-04
                Operation Optimization of Flue Gas Desulfurization Equipment in Coal-Fired Units with

                                            Separate Grinding Co-firing Mode


                                                             1

                                             JIANG Huanchun ,HUANG Saidong     2
                                (1.Shanghai Minghua Power Technology Co.,Ltd.,Shanghai 200090,China;



                               2.Shanghai Electric Power Energy Technology Co.,Ltd.,Shanghai 202156,China)




                    Abstract:This paper proposes a method for predicting the SO2 concentration at the desulfurization outlet in coal-
                    fired units with separate grinding co-firing operation mode, and analyzes the optimized operation of desulfurization
                    equipment in this mode. The method first determines the boundary conditions for the separate grinding co-firing;
                    then it predicts the generator power of the unit under the co-firing mode and calculates the initial O 2  concentration
                    of the flue gas at the desulfurization tower inlet. Based on this, the SO 2  concentration of the flue gas at the desul⁃
                    furization tower inlet is accurately predicted. Finally, using a neural network method, the SO 2  concentration of
                    the flue gas at the desulfurization outlet is predicted, and the optimal operating mode of the desulfurization equip⁃
                    ment  is  calculated  to  ensure  the  emission  of  SO 2   concentration  from  the  outlet  gas  within  the  regulatory  limits.
                    Compared with existing technologies, this method offers advantages such as strong operability and high prediction
                    accuracy.

                    Key  words:coal-fired  unit,separate  grinding  co-firing  mode,power  prediction,desulfurization  optimization,



                    neural network
                    SO 2 是煤炭燃烧时产生的主要污染物之一,国                      线性关系,因此通过燃煤硫分和发电机功率可以
                                                                                           [1]
                内对燃煤机组的 SO 2 排放有着非常严格的要求,超                       推算得到脱硫入口的 SO 2 浓度 。然而,对于分磨
                净排放标准要求 SO 2 排放限值低于 35 mg·m 。                    掺烧的燃煤机组,由于各台磨煤机所磨制的煤种
                                                         —3
                对于燃用单一煤种的电厂而言,由于入炉煤的硫                            特性不同,实际磨煤机的运行方式也各不相同,这
                分 相 对 稳 定 ,因 此 在 不 同 工 况 下 脱 硫 系 统 入 口           使得脱硫系统入口 SO 2 浓度的预测变得非常困
                SO 2 浓度与发电机功率或者煤量之间存在一定的                         难,同时也增加了脱硫系统出口 SO 2 浓度预测的
   93   94   95   96   97   98   99   100   101   102   103