基于超超临界燃煤机组锅炉本体吹灰汽源的优化.docx

基于超超临界燃煤机组锅炉本体吹灰汽源的优化打开文本图片集摘要：针对超临界直流锅炉蒸汽吹灰器运行中存在的问题，提出对尾部烟道吹灰器系统进行改造和优化，以减少优质蒸汽的损失，提高机组蒸汽利用率，降低锅炉运行成本。锅炉受热面磨损，提高设备运行的可靠性，减少锅炉尾部受热面面积，提高锅炉运行效率。关键词：超超临界;燃煤机组;锅炉本体;吹灰汽源;优化1锅炉受热面的积灰监测受热面传热效果变差是受热面受污染后最明显的结果，因此，将受热面的传热系数K选为对比参数值，引入一个表征受热面积灰程度的特征参数—CF。CF是受热面洁净程度的标志，定义为实际传热系数Ksj和理论热系数K0的比值，表示如下：当CF=1时，说明受热面处于理想的洁净状态，当CF<1时，说明受热面处于受污染状态，并且清洁因子的值越小代表受热面污染越严重。受热面一个周期内的清洁因子变化曲线，tj、tc分别为积灰和吹灰时长。可以看出0～tj为积灰过程，清洁因子有明显的下降，时间段tj～tj+tc为吹灰过程，清洁因子明显上升。因此，CF能够作为积灰监测指标指导吹灰操作。2无迹卡尔曼滤波预测在计算单位时间内最大传热量时，由于锅炉的状况是动态变化而不是一成不变的，所以采用大量历史统计数据拟合的曲线是不科学的。因此需要在大数据统计得到固定变化趋势的基础上，结合部分实时数据，得到单次积灰过程中清洁因子的具体变化，从而制定吹灰策略。由于从锅炉DCS系统中采集计算得到的清洁因子数据是离散值，决定了对受热面积灰状态的估计是一个非线性滤波问题。其中基于贝叶斯理论的滤波算法（如扩展卡尔曼滤波算法）、粒子滤波算法在设备的寿命预测中得到了广泛的。该方法通过将设备当前监测到的数据作为先验信息，预测其未来某一时刻的性能状态并得到设备的剩余寿命。EKF是应用泰勒展开算法将非线性系统展开，忽略其二阶以上高阶项，从而将非线性问题转化为线性问题，然而当高阶项无法忽略时，线性化会使系统产生较大误差。利用PF算法得到精度较高的设备性能估计，通常需要较多数目的粒子，存在计算量较大，经过迭代粒子发生退化等问题。针对以上问题，本文提出了一种基于无迹卡尔曼滤波算法的清洁因子预测方法。结合历史数据拟合模型与实时数据来预测单次清洁因子的变化，用于上文吹灰优化模型中的计算。3系统改造优化方案的可行性分析3.1运行参数及安全性的影响声波吹灰器发声效率高、功率大，其有效空间为前小后大的半个椭球形体，在炉墙附近的球体径向直径为7-9米，前方轴向长度为14-18米，能够有效清除包括受热面管子背后及狭缝、边旁角落的积灰;由于所采用的声波频率范围避开了锅炉本体设备和管束的本征频率，不会引发设备和管束的共振，同时对锅炉受热面管子无冲刷。从系统改造工程量来分析，声波吹灰器安装方便，可以直接在水冷壁上开小孔安装，不用对锅炉墙体进行大的改造。其气源压力为0.5～0.8MPa，流量为每分钟2.6～4.8立方米。机组配置的仪用压缩空气都能满足其要求，基本不用增加其他附属系统。3.2经济性分析（1）运行费用：630MW锅炉单台炉按每月2次吹灰计，38台长吹灰器耗量为58.1Kg/min³5.43min³14+35.8Kg/min³5.43min³24=90Kg。两台锅炉每年为218吨过热蒸汽，按90元/吨计算，费用约2万元。（2）维护检修费用：每年按一台吹灰器计4000元，则38台吹灰器的正常费用在15.2万元，且随着设备的老化及进口设备备品件的高价，检修维护费用也逐年上升。（3）人工费用：年维护检修38台吹灰器所需人工费用应在4万元。（4）其他费用：防磨瓦一次检修更换的费用为4万元左右，更换防磨瓦的人工费用在2万元左右，更换吹损减薄管子60根，换管费用约4万元，这样一年的受热面检查及处理费用在10万元以上。（5）采用声波吹灰器，除了一次性投入外，基本上是免维护的，运行时基本不需任何费用的。同时加大尾部受熱面的换热效果，提高机组热效率。4效益分析4.1减少吹灰蒸汽消耗4.2降低吹灰频次智能吹灰优化系统的投运后，吹灰频次降低了42.7%，受热面的吹灰磨损大幅度降低，减少了吹损造成的爆管停机次数。若智能吹灰优化系统的投运后每3年减少一次吹损保管，可以降低锅炉启动燃油消耗、增加机组发电量等。按照每次锅炉启动的燃油耗量25t、每吨燃油5000元计算，锅炉启动燃油费用为：5000×25=125000元。若按每次停机72h、年均负荷250MW、每度电的毛利率0.15元计算，锅炉停炉造成的损失为：0.15×250000×72=2700000元。两项合计为2825000元，则3年平均每年的效益为94.2万元。4.3降低排烟温度智能吹灰系统改造完成后，排烟温度平均降低3.75℃，按照锅炉排烟温度每降低1℃节省0.166克标煤计算，全年可以节省的标煤量为：0.166×3.75×300