燃煤电站空气预热器运行状态监测与经济性评估

发布时间：2020-10-26 05:07

　　 进入二十一世纪以来,随着我国人口增长和经济迅猛发展,能源消耗量大、利用率低、污染物排放超标等问题日益突出。在“十二五”期间我国节能减排降耗等方面取得一些改进成果的基础上,“十三五”计划中对节能减排任务提出了更高的要求。由于我国能源结构方面的原因,燃煤发电将在未来相当长的一段时间内继续作为供电领域的主力军承担主要的发电任务。作为火力发电的核心,燃煤电站锅炉系统的安全稳定高效运行显得尤为重要,而锅炉系统的运转离不开各个辅助设备的高效运行。作为锅炉系统尾部利用烟气能量预热空气、提高锅炉热效率的关键设备,空气预热器的使用效能对机组效率的提升有很大影响。本文以燃煤电站锅炉系统中空气预热器为研究对象,主要内容如下:首先,研究空预器的漏风监测问题。基于空预器漏风状态的机理模型分析,比较两种漏风评定模型后选定漏风率作为空预器漏风状态的评定指标;选择软测量建模的方式,优化辅助变量选择方法,应用最小二乘支持向量机理论建立空预器漏风率预测模型,并选择粒子群算法对模型参数进行滚动优化,从而实现了空预器实时漏风情况的在线监测。基于燃煤电站实际运行数据的仿真结果显示,本文建立的模型拟合能力较好,能够满足现场应用的需要。然后,研究空预器的积灰监测问题。从燃煤电站现场获取的数据出发,对数据中存在的误差进行分析,并针对火电数据中常常存在的显著误差和随机误差问题提出了解决方法;建立烟气和工质物性参数数据库,通过建立的烟气实时成分分析模块对物性参数库进行验证;根据热力学公式从逆烟气流程的角度分析建立回转式空预器的传热模型,并基于此搭建空预器灰污状态监测模型。通过采集到的燃煤电站历史运行数据进行建模与验证,仿真结果表明模型能够对空预器受热面的积灰情况进行有效监测。最后,研究空预器运行状态经济性评估问题。通过对空预器实时运行状态的机理分析,选择空预器积灰、漏风、热效率和电耗四个方面进行状态监测。通过人工神经网络算法建立了空预器热效率模型,根据引风机、送风机和一次风机的电耗情况建立了空预器电耗模块,加之前文中介绍的积灰和漏风监测模块,组成监测集合实现空预器运行状态的模块评估。在整体评估部分,基于模糊神经网络算法建立空预器运行状态经济性评估模型,由现场数据的仿真结果可知,模型评价结果与实际情况基本一致,证明了评估模型的合理性。
【学位单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TM621
【部分图文】：

图1 12016年发电量占比Fig. The power generation ratio of electricity in 2016016年底，全国全年燃煤发电量为42886亿千瓦，占全年发年增长2.4%，见图1 1。图1 22016年发电装机容量占比

2图1 22016年发电装机容量占比Fig. The power generation capacity ratio of electricity in 2016容量自2010年以来的平均增幅达到7.1%，在2014至2017.8%和6.4%。到 年底，我国的燃煤火电装机容量在64.04%，如图 ，截止到2017年10月底，全国6000167062万千瓦，较年初增长1.5%；火电装机容量为1083%，火电装机容量占电力总装机容量的比重为64.85%，预会保持在60%左右。内的燃煤电站机组发展，国家出台了相关政策法规，要求

图1 3能量转换示意图Fig. Schematic diagram of energy conversion锅炉是燃煤电站的三大主机之一，在炉膛内部进行着复杂的燃烧过程。一次风机将一次风送入磨煤机，空气与煤粉充分混合后送入炉膛中在送风机提供的二次风的补充下充分燃烧并产生大量高温烟气。这些高温烟气从炉膛出口出发，沿着几个主要换热面的位置顺序流动直至从锅炉系统中排出。锅炉系统入炉煤的成分主要由C 、H 、O、N 、S 、灰分和水分等组成。为了提高煤的燃烧效率，电站通常在磨煤机中将煤块磨成煤粉与空气充分混合后送入炉膛并给炉膛通入过量的空气来保证煤粉能够完全燃烧。因此，在炉膛高温高压与过量氧气的环境下，煤粉充分燃烧，其主要产物为各种气体混合而成的烟气，具体包括了二氧化碳、水蒸气、二氧化硫、氮氧化物、多余的氧气、氮气和不可燃的灰分等。其中灰分主要是由煤粉中一些不可燃的物质构成。这些灰分在煤粉燃烧之后，一部分形成粉尘混杂在烟气中流向后方各个换热器，而后粘连在换热器表面形成积灰，造成换热面的积灰问题；一部分熔点较低的物质在高温的炉膛中熔化形成灰渣，从下方的排渣口排出。
【参考文献】

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本文编号：2856537