[发明专利]一种基于烟气CO测量及统计分析的燃烧优化技术

说明书

本发明公开了一种基于烟气CO测量及统计分析的燃烧优化技术，在锅炉烟道上安装CO浓度监测装置，在DCS系统显示CO含量，同时收集较长时间段内的每日的的反平衡发电煤耗、发电量、循环水入口温度、万度电CO排放累计值等数据进行分析，得出反平衡发电煤耗与万度电CO排放累计值呈正相关关系，通过增加CO修正氧量来控制含氧量，通过增加操作端来校正CO的自动投、切，继续收集较长时间段内的每日的反平衡发电煤耗、发电量、循环水入口温度、万度电CO排放累计值、送风机电耗、引风机电耗、CO自动投入时间等数据进行分析，再通过控制CO的自动投入时间，来降低反平衡发电煤耗及送引风机电耗。本发明可节约能源，降低生产成本。

【技术领域】

本发明涉及火电厂燃煤发电技术领域，特别涉及一种基于烟气CO测量及统计分析的燃烧优化技术。

【背景技术】

在锅炉运行中，为保证进入炉膛的燃料充分燃烧，通常需要控制进入锅炉的空气与燃料之间的比例合适并保持一定的过剩空气系数，目前绝大部分火电机组通过监测烟气含氧量间接实现炉膛过剩空气系数的调整。然而，仅通过监测烟气含氧量来调整炉膛过剩空气系数来调节燃烧，存在较大的局限性。氧量过大，则排烟损失增大；氧量过小，则不完全燃烧损失增加。仅通过烟气含氧量的监测，无法判断出氧量是否在最佳工况点运行。通常情况下，机组负荷较低时，会存在氧量过大，导致排烟损失及送引风机厂用电电耗偏高；机组负荷较高时，会存在氧量偏低，燃料不完全燃烧损失较大。在火电行业越来越提倡节能环保的大趋势下，如果能寻找到烟气含氧量最佳工况点，使不完全燃烧损失及排烟损失、送引风电耗均降至最低，将有利于显著降低机组的供电煤耗。

【发明内容】

本发明的目的在于提供一种基于烟气CO测量及统计分析的燃烧优化技术，以解决上述问题。

为解决以上技术问题，本发明提供以下技术方案：

一种基于烟气CO测量及统计分析的燃烧优化技术，在锅炉烟道上安装CO浓度监测装置，在DCS系统上显示CO含量及CO排放累计值，同时收集较长时间段内的每日的的反平衡发电煤耗、发电量、循环水入口温度、万度电CO排放累计值等数据用来进行相关性分析及回归分析，得出反平衡发电煤耗与万度电CO排放累计值呈正相关关系，通过增加CO修正氧量逻辑来控制含氧量，通过增加CO校正自动投入端来校正CO的自动投、切，继续收集较长时间段内的每日的反平衡发电煤耗、发电量、循环水入口温度、万度电CO排放累计值、送风机电耗、引风机电耗、CO自动投入时间等数据进行回归分析，再通过控制CO的自动投入时间，来降低反平衡发电煤耗及送风机电耗、引风机电耗。

作为优选，所述DCS系统上显示的CO含量为锅炉烟道内的CO实时含量。

作为优选，所述DCS系统上显示的CO排放累计值为锅炉烟道内的CO每日累计值，并且该累计值在每日零时自动归零。

作为优选，所述反平衡发电煤耗与万度电CO排放累计值呈正相关关系中，可以通过降低每日的万度电CO排放累计值来降低每日的反平衡发电煤耗。

作为优选，所述CO的自动投入时间与每日的反平衡发电煤耗之间的回归分析方程为：反平衡发电煤耗(g/kWh)＝306.27-0.018978发电量(万kWh)+0.503循环水入口温度(℃)-0.1452自动投入时长(h)。

作为优选，所述CO的自动投入时间与每日的送风机电耗之间的回归分析方程为：送风机电耗(MWh)＝9.29+0.10544发电量(万kWh)-0.731自动投入时长(h)。

作为优选，所述CO的自动投入时间与每日的引风机电耗之间的回归分析方程为：引风机电耗(MWh)＝9.29+0.10544发电量(万kWh)-0.731自动投入时长(h)。

作为优选，所述CO修正氧量逻辑在烟气CO浓度增加时自动增大氧量的设定值。

作为优选，所述CO修正氧量逻辑在烟气CO浓度降低时自动减小氧量的设定值。