[发明专利]一种电站锅炉入炉煤质变化快速检测方法

说明书

本发明公开了一种电站锅炉入炉煤质变化快速检测方法。该方法包括：从电站锅炉现有参数采集系统中采集锅炉运行参数和烟气参数、入炉煤质数据；计算锅炉运行参数和烟气参数与入炉煤质参数的相关系数，选择符合相关系数要求的锅炉运行参数和烟气参数；构建前导人工神经网络和修正人工神经网络，采用此人工神经网络学习已有的锅炉运行参数和烟气参数与入炉煤质参数的内在关系规律；以所选择的锅炉烟气参数作为前导参数，用前导人工神经网络快速计算入炉煤质；以所选择的锅炉运行参数和烟气参数用修正人工神经网络准确计算入炉煤质参数；并将计算煤质数据实时传送给运行人员和DCS系统。

技术领域

本发明涉及火力发电领域，具体的，涉及一种电站锅炉入炉煤质变化快速检测方法及系统。

背景技术

入炉煤煤质对锅炉运行有重要影响。目前，由于煤炭供应问题，许多电厂来煤种类多，堆煤、上煤随机性大，入炉煤质多变，且由于燃料管理人员手工采样测量频率满足不了入炉煤煤质多变的要求，因此锅炉入炉煤煤质的实际状况对运行人员来讲常常是未知的，而且一般的是在锅炉运行状态发生了较大变化之后，运行人员才发觉锅炉入炉煤质发生了变化，并采取相应的调整措施。

煤质突然变化后，DCS表盘的主要运行参数如主汽温度、主汽压力等的变化有较大滞后，而且越大的锅炉，由于受热面管道越长，其主要蒸汽参数变化的时滞越大，因此表盘参数不能快速反映入炉煤质的变化，运行人员无法通过DCS参数快速调整锅炉运行，导致锅炉的炉内燃烧状态变化大，燃烧不稳定，如入炉煤的水分较大时着火推迟，飞灰含碳量会突然增加，入炉煤的发热量下降时，如果燃料量没有及时增加，会导致炉膛温度会突然下降，炉内燃烧不稳，严重时可能会导致炉膛灭火。

因此，快速检测入炉煤的煤质的变化，并以最快的速度向运行人员反映入炉煤质的变化并且通过向DCS系统发出预调节指令，协助维持锅炉燃烧的稳定，对电站锅炉的安全、稳定运行有重要意义。

目前，常用的入炉煤煤质检测有手工测量和在线测量两种方式。手工测量由于采样频率低、工序较多、测量缓慢等问题，无法满足煤质快速变化时的要求。已有的在线煤质测量装置，常采用微波测量、激光测量等手段，测量精度较低，而且其采样位置常在输煤皮带处，并且由于中间有原煤斗相隔，测点距离锅炉燃烧器入口有几个小时的差距，其也不能快速反映当前入炉煤的情况。

能够最快速的反映入炉煤煤质变化的，既是锅炉燃烧后的烟气温度、烟气成分等参数，其延迟通常只有几秒钟，远小于DCS系统主汽参数长达几分钟的延迟。因此用神经网络挖掘煤质与运行参数的关系，采用烟气温度、烟气成分参数作为前导参数快速反映煤质(如发热量、挥发分、灰分、水分等)变化，用DCS系统所测量的蒸汽参数等作为煤质修正参数，能够快速、准确的反映入炉煤质变化。基于这一思想，提出一种电站锅炉入炉煤质变化快速检测方法及系统。

发明内容

本发明的目的是一种电站锅炉入炉煤质变化快速检测方法及系统，使电厂运行人员和 DCS系统快速了解入炉煤质的变化，做好燃烧调整工作。

为实现上述目的，本发明提供了一种电站锅炉入炉煤质变化快速检测方法，该方法包括：从电站锅炉现有参数采集系统中采集锅炉运行参数；在电站锅炉现有参数采集系统的基础上增加部分烟气参数测量装置，并采集锅炉烟气参数；用人工采样测量的方法采集锅炉入炉煤质数据；计算锅炉运行参数和烟气参数与入炉煤质参数的相关系数，选择符合相关系数要求的锅炉运行参数和烟气参数；构建前导人工神经网络和修正人工神经网络，采用此人工神经网络学习已有的锅炉运行参数和烟气参数与入炉煤质参数的内在关系规律；以所选择的锅炉烟气参数作为前导参数，用前导人工神经网络快速计算入炉煤质，并将入炉煤质的变化曲线实时传送给运行人员和DCS系统；以所选择的锅炉运行参数作为修正参数，用修正人工神经网络对根据锅炉烟气参数所计算的煤质数据进行修正，并将修正后的煤质数据实时传送给运行人员和DCS系统。

所述入炉煤质参数包括：发热量、挥发分含量、水分含量、灰分含量、氮含量、硫含量。