[发明专利]一种火电机组锅炉成本最低混煤煤质参数获取方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种火电机组锅炉成本最低混煤煤质参数获取方法，属火电机组运行混煤优化技术领域。

背景技术

我国煤炭资源分布广、品种多，不同煤种特性差异大。电厂锅炉设计时一般基于某种给定的设计煤种，而锅炉使用设计煤种时受到诸多客观条件限制，如煤种紧张、煤源众多、运输成本等。面对各种具有不同特性的燃煤和煤源不稳定的燃煤，需要采用科学合理的掺配方法及先进的煤质预测技术，达到既能降低电厂配煤成本目标，又能提高入炉煤稳定性和可靠性，使最终入炉煤基本可实现设计煤质要求，保证锅炉安全稳定运行。

最低成本混煤煤质参数预测是火电机组运行的一项重要技术。最低成本混煤煤质参数一般通过近期电厂进煤单煤数据库，以优质煤配比最小、劣质煤配比最大及原煤单价最低为掺配目标，采用穷举法计算单煤数据库中所有配煤组合，确定合理配煤煤种及最佳配比，利用神经网络技术建立的混煤煤质非线性参数预测模型，对混煤煤质参数进行预测，提供给运行人员，运行人员根据预测的混煤煤质参数，及时调整锅炉运行。同时也将最佳配煤组合方式提供给燃运管理中心，可实现在线快速最优配煤。因此，最低成本混煤煤质参数预测的关键是合理配煤煤种及最佳配比。

目前火电机组混煤煤质参数，涉及锅炉侧最低成本混煤煤质参数的确定，主要依据混煤煤质参数和锅炉设计参数，结合运行人员经验确定。由于电厂煤源的多样性和复杂性，这种预测值确定方法很难充分考虑入炉煤质多样性对预测值的影响，缺乏准确性。

发明内容

本发明的目的是，根据现有火电锅炉侧最低成本混煤煤质参数确定存在的问题，本发明提出一种火电机组锅炉最低成本混煤煤质参数获取方法。

实现本发明的技术方案是，本发明采用穷举法和广义神经网络技术，根据优质煤配比最小、劣质煤配比最大及原煤单价最低为目标函数，建立动力配煤数学模型，并根据广义回归神经网络预测模型，使获得混煤煤质参数值更具合理性，以保证锅炉运行的合理性、经济性。

本发明一种火电机组锅炉最低成本混煤煤质参数获取方法步骤为：

(1)采集电站锅炉常用单煤数据，建立单煤信息数据库；

(2)以优质煤配比最小、劣质煤配比最大及原煤单价最低为目标函数，并以单煤数据库、锅炉设计煤质及历史上煤数据作为约束条件，建立动力配煤数学模型；

(3)基于步骤(2)建立的动力配煤数学模型，采用穷举法寻遍单煤数据库中所有配煤组合，确定效益最高的配煤煤种及最优配比，并标记为“最优混煤”；

(4)基于步骤(3)“最优混煤”和步骤(1)的单煤数据库，采用广义回归神经网络技术建立混煤煤质特性预测模型；

(5)基于步骤(3)“最优混煤”和基于步骤(4)的广义回归神经网络预测模型，输入煤种及混煤比例，预测混煤的工业分析、元素分析及燃烧特性；

本发明方法步骤(2)建立的约束条件为输入变量，包括单煤数据库、锅炉设计煤质及历史上煤数据。

本发明锅炉动力配煤计算模型包括配煤约束条件和目标函数：

所述配煤计算模型的配煤约束条件：

有n种单煤，要配制具有m个技术指标T的动力煤，若第j种单煤(j＝1,2,3…n)经过化验得出第i个技术指标(i＝1,2,3…m)为T_ij，又设第j种单煤在配煤中的百分率X_j，那么用n种单煤配置的第i个指标则为：f(T_ij,X_j,n)；

某一台锅炉，根据其单煤数据库、锅炉设计煤质及历史上煤数据等的参考，其第i个技术指标上限为A_i，下限为B_i,,则用n种单煤配制的第i个技术指标就必须在A_i～B_i之间，即：B_i≤f(T_ij,X_j,n)≤A_i；

此外，由n中单煤掺混，其配比之和必须是100％，且各种单煤配比为正值。

所述配煤计算模型的目标函数：

(1)追求优质煤配比比例最小

我国煤炭资源中，优质煤比重较少，价格也相对较高，一般工业锅炉应尽量少用优质煤，以合理用煤、降低成本。设有n种煤进行掺混，如果第j种煤是优质煤，其配比为X_j，则优质煤配比最小的目标函数为P_min＝X_j；

(2)追求低质煤配比比例最大