综合煤耗

综合煤耗（共7篇）

综合煤耗 篇1

0前言

随着电力市场化改革的逐步深入,在竞争激烈的发电市场中,综合发电成本已成为衡量发电企业竞争力的重要指标。专家学者们从提升电站热力系统循环效率的角度出发做了大量的工作,提出各种不同的热力系统分析方法。马芳礼等将热力系统看做是由主循环与若干个相互独立的辅助循环的叠加,提出循环函数法[1,2]。林万超等则基于前苏联学者库兹涅佐夫提出的热力系统分析方法,提出等效焓降法[3,4,5]。随着计算机技术的发展,根据热力系统的特点写出结构矩阵,然后计算非调节抽汽流量的矩阵法也得到了广泛的应用[6,7,8]。然而,仅仅通过追求热效率的最大化并不意味着企业利润的最大化。在当前电力市场条件下,单从能量平衡的角度出发,忽略电能与燃料之间存在的不同能价进行节能分析,是不完善的。陈国年、石书雨等[9,10,11,12]通过引入电价、煤价、厂用电率作为变量系数,提出以综合成本煤耗率来进行节能分析计算并进行了验证。

基于上述研究,本文采用综合成本煤耗的分析方法,以某国产600MW超临界燃煤机组为例,通过计算其在不同冷端工况的供电煤耗以及考虑电价、煤价后的影响综合成本煤耗,并将其进行比较,提出相关的优化调整意见。

1 基本原理

目前,我国电力行业中普遍采用供电煤耗率作为主要技术经济指标,其定义式为

其中,b1为供电煤耗,gce/kWh;b0为发电煤耗,gce/kWh;ηc为厂用电率。从定义式可以看出,其仅从能量平衡的角度进行考虑,却没有考虑电能与燃料的不同能价,并不完善。因此,引入电价及煤价作为影响因子,提出综合成本煤耗的概念[13],其定义式如下

其中,bzh为综合成本煤耗,其物理意义是发1kWh电按综合发电成本折算的标煤消耗量,gce/kWh;Rd为上网电价,RMB/kWh;Rm为原煤价格,RMB/tce;Kdm为电煤比价系数。可以看出,综合成本煤耗率将发电煤耗、上网电价、原煤价格及厂用电率进行有机结合,全面考虑到了上网电价及燃料价格对企业利润的影响,可以作为电站的一个技术经济综合指标。

火电机组运行过程中,增加循环水量,将使汽轮机排汽压力下降,并带来发电量的增加,但与此同时也将带来循环水泵耗功的增加,两者的差值即为净增发电量,通过冷端优化可求取最大净增发电量。然而,对于在役机组来说,发电量的多少受电网调度支配。真空降低所多发的电量只能通过供电煤耗的减少来体现,而不能转化为电站的上网电量。而循环水泵增加的电耗却是以牺牲上网电量来体现。考虑到燃料与电存在的不同能价,简单通过供电煤耗来进行分析并不利于提高机组的经济效益。因此,采用综合成本煤耗来对不同循环水泵运行策略下的机组经济性进行分析显得十分必要。

2 案例分析

2.1 案例机组参数

本文以某国产600MW超临界燃煤发电机组为例进行变工况分析。机组锅炉为一次中间再热、单炉膛、四角切圆燃烧、回转式空气预热、固态排渣、超临界变压直流本生型锅炉,燃用神府东胜烟煤。汽轮机系统为单轴、四缸四排汽、中间再热凝汽式汽轮机,采用八级回热抽汽。加热器疏水采用逐级自流方式,汽轮机排汽使用海水冷却。其技术参数如表1所示。

2.2 计算方法及步骤

本文采用Thermoflex商业软件建立电站的系统模型,根据系统各设备的换热及产功机理设计了系统模拟流程,由软件内置程序输入初始参数,进行建模及变工况计算。其步骤如下:

1)选择设计煤种,分别计算在100%、95R、90%、85%、80%、75%额定发电量下,循环水流量为1 15%、110%、105%、100%、95%、90%、85%设计值时,该超临界机组的运行状态参数。

2)分别计算不同运行工况下的供电煤耗及综合成本煤耗,并对其进行分析。计算工况的上网电价参考粤价(2011)292号及(2012)178号文取0.52RMB/kWh,原煤单价参考秦皇岛5500大卡燃煤2012年8月均价,取770RMB/t。

3)根据日负荷曲线,分别对供电煤耗峰值点和综合成本煤耗峰值点的利润进行估算,在估算过程中只考虑上网电量利润和原煤成本。

3 煤耗与经济性计算结果与分析

3.1 煤耗计算结果与比较

图1给出了机组在不同负荷下,采取不同循环水泵运行策略时的供电煤耗与综合成本煤耗。β为循环水量与设计值的百分比。可以发现,随着循环水流量的增加,机组供电煤耗逐渐降低,并于某一流量比例处达到最低值。此时对应的机组真空,即传统意义上的最优真空。而综合成本煤耗的峰值点在大多数工况均与供电煤耗不相一致,其对应的循环水量均小于最优真空点。这是因为,提高真空虽然可以提高机组的效率,但这是以增加循环水泵的电耗来实现的。虽然从能量平衡的角度进行分析,此时的循环水泵开度为最优,但是在考虑煤与电的价格后,消耗更多的电能并不利于降低机组的综合成本。

同时可以发现,负荷越低,供电煤耗随着循环水量增加而减少的趋势越明显,但是综合成本煤耗的变化趋势则基本不变。由于机组上网电量是固定不变的,降低的真空并不能转化机组的发电量,仅体现为燃料量的降低。同时,对于当前电煤比价系数下,多消耗电能来实现燃料的减少是不经济的。仅仅考虑能量平衡的供电煤耗无法体现这一特点,不利于提高企业的利润。3.2日负荷下的经济性分析

图2为该厂3月份典型日负荷曲线,按照日平均负荷为80%负荷的情形进行折算,表2分别给出该厂在发电煤耗峰值点和综合成本煤耗峰值点两种情形下的利润分析。可以看出,以能量平衡原理进行衡量,综合成本煤耗峰值点的供电煤耗并非最低,但是其日平均利润却高出供电煤耗峰值点日平均利润约6000元。这再次证明,采用综合成本煤耗法进行全厂机组优化的优越性。

4 基于机组效益的优化运行策略分析

综合成本煤耗受到电价与煤价的共同影响,因此需要考察电煤比价系数变化对循环水泵的运行方式的影响。通过上述分析可以知道,当机组运行于综合成本煤耗最低峰值点工况时,机组获取最大的经济效益。为考察在不同电煤比价系数下的综合成本煤耗分布规律,对煤耗数据进行归一化处理。归一化按照式3进行处理

式中,bzh,i表示某一负荷与电煤比价系数下,采用当前循环δ水泵开度时机组的综合成本煤耗。Min(bzh,j)表示某一负荷与电煤比价系数下,采用不同循环水泵开度时机组综合成本煤耗的最小值。Max(bzh,j)表示某一负荷与电煤比价系数下,采用不同循环水泵开度时机组综合成本煤耗的最大值。容易看出,当d为0,此时机组运行于综合成本煤耗最低峰值点工况,经济性最佳。

图3给出了经归一化处理后,机组在不同负荷及电煤比价系数下的综合成本煤耗分布趋势。

5 总结

本文通过引入电价、煤价的因素,采用综合成本煤耗分析的方法对某国产600MW机组的冷端系统变工况运行进行分析,得出以下结论:

综合成本煤耗的峰值点与传统的供电煤耗峰值点在大多数工况不一致,传统供电煤耗峰值点是系统循环效率最佳点,但并不是发电企业利润最高点。大型电站运行策略应综合考虑电价、煤价因素,单纯从提高系统循环效率的角度来增加发电企业利润并不完整。

不同负荷下,综合煤耗峰值点与供电煤耗峰值点均不同。表现为,负荷越低,供电煤耗随着循环水量增加而减少的趋势越明显,但是综合成本煤耗的变化趋势则基本不变。因此,应根据机组实际负荷情况选择合适的冷端运行工况点。

电煤比价系数对设备的运行方式存在一定程度的影响,体现为电煤比价系数Kdm越小,机组运行负荷越低,采取增加循环水量的运行策略有利于提高企业利润。

综合煤耗 篇2

在锅炉的运行成本中, 燃煤及脱硫除尘成本可占到总成本的70% 以上, 燃煤的水分、灰分、挥发分、固定碳、全硫及发热量等六项主要指标中, 全硫及发热量与环保成本直接相关。采用高热低硫的优质煤燃煤成本高但环保成本低, 反之采用低热高硫的劣质煤燃煤成本低但环保成本高。鉴于此, 本文结合市场行情, 对比分析了燃烧不同煤种配合不同脱硫工艺的燃煤及环保总成本, 找出在满足国家环保标准下最经济的匹配方式。

1 分析方法

本次分析以实验锅炉产生1 吨蒸汽为标准, 以两种具有对比性的煤种 ( 煤种1#高硫低发热, 煤种2 #低硫高发热) 分为两方面进行分析: 一方面是消耗的燃煤成本; 另一方面是消耗的脱硫成本。然后计算燃烧不同煤种和采用不同脱硫方法所产生的燃煤脱硫总成本 ( 其他成本如人工、水处理、排污、电耗等属于共同成本, 故无需单独分析) , 再与实际运行的燃煤脱硫成本进行对比, 选择出最优的燃烧方式。锅炉主要运行参数及煤种具体成分见表1、2。

2 脱硫工艺选择

本文将采用钙钠双碱法、石灰石- 石膏法及氧化镁法三种不同的脱硫工艺来配合不同煤种进行成本对比分析。

2. 1 钙钠双碱法脱硫

钙钠双碱法烟气脱硫技术是利用氢氧化钠溶液作为启动脱硫剂, 配制好的氢氧化钠溶液直接打入脱硫塔洗涤脱除烟气中二氧化硫来达到烟气脱硫的目的, 然后脱硫产物经脱硫剂再生池利用生石灰还原成氢氧化钠再打回脱硫塔内循环使用。脱硫工艺主要包括5 个部分: ( 1) 吸收剂制备与补充; ( 2) 吸收剂浆液喷淋; ( 3) 塔内雾滴与烟气接触混合; ( 4) 再生池浆液还原钠基碱; ( 5) 石膏脱水处理。主要反应式如下:

脱硫反应:

其中: 式 ( 1) 为启动阶段Na2CO3溶液吸收SO2的反应; 式 ( 2) 为再生液p H值较高时 ( 高于9 时) , 溶液吸收SO2的主反应; 式 ( 3) 为溶液p H值较低 ( 5~ 9) 时的主反应。

再生反应:

脱下的硫以亚硫酸钙、硫酸钙的形式析出, 然后将其用泵打入石膏脱水处理系统, 再生的Na OH可以循环使用。

2. 2 石灰石- 石膏湿法脱硫

此法主要是将一定浓度的石灰石浆液连续从脱硫塔顶部喷入, 与自下而上的烟气充分混合, 使烟气中的SO2被浆液中的碳酸钙吸收生成亚硫酸钙从而达到脱硫目的。溶液中的亚硫酸钙被氧化成为硫酸钙结晶物———石膏, 并从脱硫塔底部排入石膏脱水系统。主要反应式如下:

2. 3 氧化镁湿法脱硫

氧化镁湿法脱硫工艺与石灰- 石膏法脱硫工艺类似, 它是以氧化镁为原料, 经熟化生成氢氧化镁作为脱硫剂的一种脱硫系统。在脱硫塔内, 吸收浆液与烟气接触混合, 烟气中的二氧化硫与浆液中的氢氧化镁进行化学反应从而被脱除, 最终反应产物为亚硫酸镁和硫酸镁混合物。如采用强制氧化工艺, 最终反应产物为硫酸镁溶液, 经脱水干燥后形成硫酸镁晶体。主要反应式如下:

3 理论成本分析

本节煤耗计算和脱硫剂耗量计算分别以热力学第一定律 ( 能量守恒定律) 、化学反应原理为理论依据。

3. 1 煤种1#成本分析

根据锅炉运行参数可知, 锅炉进口水温T1 =105℃ , 进口水压P1 = 3MPa, 出口蒸汽温度T2 =194℃ , 出口蒸汽压力P2 = 1MPa, 锅炉热效率 り =67. 78% , 煤种1#的发热量为Q1 = 3 809 大卡/千克, 锅炉行业中人们规定1 吨蒸汽锅炉发热量相当于600 000 大卡。可得产生1 吨蒸汽需消耗煤种1#的理论量: W = 1 000 × 600 /り /Q1 = 232. 4 kg =0. 232 4 T

煤种1#所含全硫6. 74% , 产生1 吨蒸汽所耗燃煤中含硫量221. 4 kg × 6. 74% = 15. 66 kg; 因燃煤中含有的除硫酸盐外的硫化物, 在燃烧时都会转化为SO2, 这一部分一般占总含硫量的84% , 所以SO2的总生成量为: 15. 66 × 2 × 0. 84 = 26. 32 kg

本次分析以将SO2全部转化为沉淀, 各药品纯度为90% 为基准, 根据三种脱硫方法反应方程式计算可知:

石灰石法脱硫: 产生1 吨蒸汽消耗生石灰:26. 32 × 56 ÷ 64 ÷ 0. 9 = 25. 58 kg;

钠法脱硫: 产生1 吨蒸汽消耗Na OH: 26. 32 ×80 ÷ 64 ÷ 0. 9 = 36. 56 kg;

镁法脱硫: 产生1 吨蒸汽消耗氧化镁: 26. 32 ×40 ÷ 64 ÷ 0. 9 = 18. 29 kg。

2. 2 煤种2#成本分析

由煤种2#发热量Q2 = 6 131 大卡/千克, 可得产生1 吨蒸汽需消耗煤种2#的理论量: W = 1 000 ×600 / り / Q2 = 0. 144 4 T。

其所含全硫5. 29% 左右, 产生1 吨蒸汽所耗燃煤中的含硫量: 144. 4 kg × 5. 29% = 7. 64 kg, SO2的总生成量为: 7. 64 × 2 × 0. 84 = 12. 83 kg;

石灰石法脱硫: 产生1 吨蒸汽消耗生石灰:12. 83 × 56 ÷ 64 ÷ 0. 9 = 12. 47 kg;

钠法脱硫: 产生1 吨蒸汽消耗Na OH: 12. 83 ×80 ÷ 64 ÷ 0. 9 = 17. 82 kg;

镁法脱硫: 产生1 吨蒸汽消耗氧化镁: 12. 83 ×40 ÷ 64 ÷ 0. 9 = 8. 91 kg。

根据以上计算分析, 结合市场价格: 煤种1#530 元/ 吨, 煤种2#650 元/ 吨, Ca O 560 元/ 吨, Na OH ( 片碱) 3 600 元/ 吨, Mg O 700 元/ 吨。

煤种1#吨汽燃煤脱硫总成本:

石灰法脱硫的燃煤脱硫总成本: 0. 255 8 × 530+ 25. 58 × 0. 56 = 149. 90 元;

钠法脱硫的燃煤脱硫总成本: 0. 255 8 × 530 +36. 56 × 3. 6 = 267. 19 元;

镁法脱硫的燃煤脱硫总成本: 0. 255 8 × 530 +18. 29 × 0. 7 = 148. 38 元;

煤种2#吨汽燃煤脱硫总成本:

石灰法脱硫的燃煤脱硫总成本: 0. 144 4 × 650+ 12. 47 × 0. 56 = 100. 84 元;

钠法脱硫的燃煤脱硫总成本: 0. 144 4 × 650 +17. 82 × 3. 6 = 158. 01 元;

镁法脱硫的燃煤脱硫总成本: 0. 144 4 × 650 +8. 91 × 0. 7 = 100. 1 元

结果汇总于表3 及图1:

元

4 实验成本分析

本文通过实验来验证理论分析结果, 以提高理论分析结果的可靠性。本次实验分为6 个阶段, 每个阶段历时12 小时, 前三个阶段燃烧煤种1#, 后三个阶段燃烧煤种2#, 实验总时长72 小时; 考虑锅炉负荷变化及技术人员对不同燃料及脱硫工艺的适应过程, 每阶段实验前、后2 小时共4 小时作为实验过度阶段, 所测数据波动较大, 不作为分析依据, 只以中间8 小时数据进行分析; 实验过程中结合烟气在线监测系统、蒸汽流量实时监测系统、脱硫剂智能添加装置等先进实验设备, 保证了实验过程中各测量参数的准确性, 具体实验结果见表4。理论及实验吨汽燃煤脱硫成本对比见图2。由图2 可以看出, 实际值与理论值之间相差极小且趋势相同, 进一步论证了理论分析的准确性。

5 结论

( 1) 在脱硫方法相同的情况下, 燃烧价格较高优质煤的吨汽燃煤脱硫成本要明显低于燃烧价格较低劣质煤的吨汽燃脱成本, 根据理论值, 采用石灰法、钠法及镁法脱硫的吨汽燃煤脱硫成本要分别低49. 06、109. 09、48. 28 元, 成本分别下降32. 7% , 40. 8% 、47. 88% , 若按年产汽量10 万吨计算, 每年可分别节约成本约49 万、109 万及48 万元, 打破了企业以往燃料价格越低, 企业经济效益越高的惯性思维。

( 2) 在三种常用的脱硫方法中, 石灰法成本最低, 镁法次之, 钠法最高, 故选用石灰法脱硫与优质煤燃烧的配合方式可将燃煤脱硫总成本控制在最小小。。

参考文献

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影响火力发电厂煤耗因素的分析 篇3

关键词：节能降耗,煤耗,分析,措施

节能降耗是我国国民经济和社会发展的一项长远战略方针, 是贯彻落实科学发展观、构建社会主义和谐社会战略思想的重大举措。火力电厂既是一次能源的消费大户, 又是节能减排的重点生产企业, 全年耗煤量非常巨大, 提高火电厂的一次能源利用率, 尽可能的降低发电煤耗, 成为全国各大发电企业及科研院所研究的课题, 也是企业实现可持续发展战略的重中之重。下面本文根据现场实际运行经验, 对影响火力发电厂煤耗的因素进行分析。

1 影响火力发电厂煤耗因素的分析及控制措施

1.1 汽轮机运行方面

1) 主蒸汽压力。主汽压力上升1.0MPa将导致煤耗提高0.5%左右。主汽压升高会使汽机热耗下降, 但一般情况下, 运行时不宜超过设计值, 以免控制不好, 引起超压。运行时, 对80%以上工况尽量向设计值靠近, 80%以下工况目标值不一定是设计值, 目标值的确定需要通过专门的滑参数优化试验确定。

2) 主蒸汽温度。主蒸汽温度下降10℃将导致煤耗上升0.35%左右。主汽温偏低一般与过热器积灰、火焰中心偏低、给水温度偏高、燃烧过量空气系数低、饱和蒸汽带水、减温水门内漏等因素有关。运行时, 应按规程要求吹灰、根据煤种变化调整风量、一、二次风配比。

3) 凝汽器真空。凝汽器真空下降1k Pa将导致煤耗上升0.75%左右。引起凝汽器真空低的原因很多, 总的来讲, 与凝汽器传热系数、凝汽器热负荷、冷却水流量及温度、凝汽器内不凝结气体多少有关。运行时可从以下几个方面入手进行调整:

a.按规定投运胶球清洗装置;b.可根据循环水温度和机组真空情况决定循环水泵运行台数;c.定期检查冷却塔淋水填料、喷嘴、除水器等部件是否完好、淋水密度是否均匀;d.做好无泄漏工作, 对无防进水保护的疏水可人工关紧手动门;e.定期进行真空严密性试验, 对于采用真空泵的机组, 严密性试验结果>0.8kpa/min时, 会对机组真空有较大的影响。运行中重点检查轴加水封是否破坏;适当提高低压轴封供汽压力, 观察凝汽器真空是否有所提高;必要时进行真空系统检漏。

4) 凝结水过冷度。凝结水过冷度上升1℃将导致煤耗上升0.01%左右。运行中应控制好凝结器热井水位, 保证真空系统严密性达到标准;同时应根据机组负荷情况合理配用循环水泵。

5) 凝汽器端差。凝汽器端差每增加1℃将导致煤耗上升0.15%左右。运行中按规定定期投入胶球清洗装置, 端差很大时, 可考虑酸洗。同时应凝汽器循环水入口压力差, 发现入口过滤器堵塞及时联系检修清理。

6) 给水温度。给水温度下降10℃将导致煤耗上升0.2%左右。给水温度变化, 一方面引起回热抽汽量变化, 影响到作功能力;另一方面将使锅炉排烟温度变化, 影响锅炉效率。

7) 高加端差。不同压力等级高加端差变化10℃将导致煤耗上升程度不同, 平均计算值为0.15%左右。运行中须控制好高加水位, 水位过高, 会淹没有效传热面降低热经济性, 导致抽汽管和加热器壳体振动。水位过低或无水位, 蒸汽经疏水管进入相邻较低一级加热器, 大量排挤低压抽汽, 热经济性也会降低。

1.2 锅炉运行方面

1) 锅炉效率。锅炉效率每下降1%将导致煤耗上升1%左右。根据煤种调整煤粉细度、调整燃烧, 减少漏风, 按规定吹灰, 减少炉侧泄漏。

2) 飞灰含碳量。飞灰含碳量每上升1%将导致煤耗上升0.4%左右。飞灰含碳量上升一般与入炉煤煤质、制粉系统投运方式、煤粉细度、火焰中心偏高、炉膛漏风、燃烧过量空气系数低等因素有关。运行时, 应根据煤种变化调整风量, 一、二次风配比。

3) 炉渣含碳量。炉渣含碳量每上升1%将导致煤耗上升0.05%左右。同上, 炉渣含碳量上升一般与入炉煤煤质、制粉系统投运方式、煤粉细度、火焰中心偏高、炉膛漏风、燃烧过量空气系数低等因素有关。

4) 排烟温度变化。排烟温度上升10℃将导致煤耗上升0.5%左右。排烟温度上升一般与火焰中心偏高、受热面集灰、燃烧过量空气系数偏大、尾部烟道再燃烧等因素有关。运行时, 应根据煤种变化调整燃烧, 按规定进行吹灰。

5) 燃料低位发热量。燃料低位发热量下降1000KJ/kg将导致煤耗上升0.1%左右。根据入厂煤煤质情况, 做好入炉煤配煤工作。

6) 锅炉过剩氧量。锅炉过剩氧量每上升1%将导致煤耗上升0.25%左右。根据煤种调整燃烧, 减少炉膛漏风, 调整好空预器间隙。

1.3 其他方面

1) 厂用电率。厂用电率每增加1%将导致煤耗上升1%左右。运行中应做到设备在合理的工况及时停运, 以降低厂用电的用量, 如根据环境温度决定循环水泵运行台数。必要时进行大功率辅机改造。

2) 厂用汽耗量。厂用汽耗量每增加1%将导致煤耗上升0.6%左右。做好非生产用汽的管理工作, 杜绝泄漏情况发生;同时进行热网系统改造, 避免工质浪费, 有效回收。

3) 加热器及管道散热损失。加热器及管道散热损失上升1%将导致煤耗上升0.7%左右。做好抽汽管道及加热器的保温工作。

4) 系统补充水量。系统补充水量每增加1%将导致煤耗上升0.15%左右。坚持热网疏水回收, 将疏水回收至凝结水补水箱或疏水箱。这样既回收了工质, 而且热网恰好在汽温较低时投用, 又保证了补水箱防冻问题。

2 结语

综合煤耗 篇4

1 目标值的确定

为了确定调整的目标值, 我们对2011年9月到2012年1月的熟料强度和煤耗进行了统计, 见表1。

从表1可以看出, 我公司熟料3d抗压强度较周边厂家普遍低近1MPa, 28d抗压强度平均在57.86MPa, 低于公司控制指标58MPa。熟料的标准煤耗较相同生产线的平均水平105kg/t高1.4kg/t。

经过分析, 确定了熟料强度和煤耗目标:熟料3d抗压强度在30.5MPa以上, 熟料标准煤耗在105kg/t以下。

2 原因分析

2.1 系统产能偏高

系统前期产能一直偏高, 设计产量为10 000t/d, 而在实际运行中, 产量达到10 700t/d。产量的增加必然增加了系统的负荷, 在煅烧过程中比较吃力, 稳定性降低, 波动较大, 虽然熟料f Ca O合格率变化不大, 但是熟料表观较差, 结粒细小疏松。这也表明熟料没有充分煅烧, 矿物没有完全发育, 导致强度降低。

2.2 篦冷机一段挡风墙高度偏低

在系统增加余热发电之前, 一段的挡风墙高度为1 200mm, 增加余热发电后挡风墙增加到了1 600mm, 主要是减少煤磨和发电抽风对系统前温的影响。但是在运行一段时间后发现, 煤磨和发电的温度仍然偏高, 系统前温一直偏低。由此可以判定, 篦冷机一段挡风墙仍然偏低, 没有完全起到挡风作用, 高温区热量没有得到有效回收, 导致入窑二次风温度偏低, 影响熟料煅烧, 熟料强度得不到提高。

2.3 煤粉质量偏低

2011年下半年由于原煤市场紧张, 我公司采用多产地原煤, 经过搭配后使用。搭配过程中大多使用西部原煤, 这种原煤内水高、挥发分低且热值高, 对系统煅烧会产生不利影响。而公司对进厂原煤是按照热值付款的, 这就造成进厂原煤热值普遍偏高。本地的原煤恰恰相反, 内水低、挥发分高, 燃烧状况好, 但是热量偏低, 且由于资源有限, 原煤供应量偏少, 价格偏高, 进厂量很少。公司控制进厂原煤的工业分析目标值见表2。

原煤供应商按表2指标送煤, 为了追求利益, 所有指标都是卡在线上, 所以进厂原煤整体质量较差。

2.4 燃烧器磨损较大

2个窑用燃烧器分别为建厂时和2007年开始使用, 由于使用时间较长, 都磨损较大, 我们在运行中维修采用的方法是更换燃烧器头部并对后部内外风管道和煤风管道磨损位置进行补焊。但是经过多年的修修补补, 多处已不是原始尺寸, 不能有效组织好火焰, 对熟料强度还会产生很大的影响。

2.5 中控操作参数和系统调整不合理

运行过程中, 中控操作参数和现场系统调整不适应回转窑生产工艺状况, 形成恶性循环, 越来越差。首先是预热器入窑生料温度控制偏高, 正常时在872℃左右, 当时控制在877℃, 入窑生料表观分解率正常控制在93%~95%, 当时控制在95%~97%。这样造成了系统结皮较多, 清理掉的结皮进窑后无法正常煅烧完全, 影响熟料整体质量。结皮多也给预热器运行带来隐患, 预热器温度的升高也增加了系统煤耗。其次是, 煤质差, 燃烧器磨损严重, 会造成大量煤粉不完全燃烧, 部分煤粉沉积到熟料中, 使熟料发黏, 容易堆雪人, 雪人的堆积会直接影响到熟料的煅烧和冷却, 影响到熟料质量。在燃烧器位置和篦冷机用风上没有及时根据工况进行调整, 影响到整个系统。

3 采取的措施

3.1 通过调整产量来提高系统适应能力和煅烧状况

有意识通过减产来稳定系统温度, 把投料量由原来的710t/h减到690t/h, 即日产量由原来的10 700t/d减少到10 500t/d。产量虽然减少了, 但是系统稳定性明显增加, 在遇到煤料质量发生变化时, 系统抗波动能力增强了。也要求操作员改变以往系统波动时不减产增加用煤量来提高系统温度的思想, 变为适当减产来稳定系统温度, 改变由原来的控制系统产量变为控制系统质量。这样的运行方式, 系统每天产量减少200t, 但是质量得到了大幅提升, 结皮积料明显较前期减少, 煤耗也得到了降低。

3.2 增加篦冷机一段挡风墙高度

参照枞阳海螺万吨线的挡风墙高度, 把挡风墙高度由原来的1 600mm增加到了2 100mm。窑系统开启后, 正常时二次风温度在1 220℃左右, 不正常时也能保证在1 150℃左右。

3.3 采购本地粉煤搭配, 提高煤粉质量

我们采购了一部分本地的洗煤厂洗下来的粉煤, 价格较低, 但是挥发分很高, 与西部原煤合理搭配后, 达到了控制指标, 见表3。这样, 煤的各项指标均得到了提高, 对窑内火焰的组织起到了很好的效果。

3.4 更换新燃烧器

年度装备计划中欲购买一件新燃烧器, 但是由于进口燃烧器供货周期较长, 短时间无法进行更换, 只有继续对旧燃烧器进行修补。维修中严格按照图纸尺寸核实燃烧器各部位的尺寸, 并恢复到原始尺寸, 但是由于技术和材质原因限制, 修复不能完全达到原始尺寸。目前只有维持使用, 等到新燃烧器到货后更换。

3.5 优化中控操作参数

对燃烧器位置进行调整, 对系统用风配比进行调整, 对中控操作的参数进行优化, 控制预热器入窑生料温度在872℃左右, 生料表观分解率在94%~96%, 对篦冷机料层进行控制, 一段篦压由原来的6.5k Pa控制到6.2k Pa, 加强熟料急冷, 提高熟料质量。

4 效果

煤炭产业下的各行业煤耗评价 篇5

近年来低碳经济逐渐成为人们关注的焦点, 康淑云[1]指出煤炭科技期刊煤炭工业发展中具有重要作用;多数学者从研究煤炭产业结构、企业行为、绩效角度建立评价模型, 得出煤耗市场的过度竞争状态, 集中度偏低, 规模效益不佳, 进入壁垒低、退出壁垒高等[2~6]。除外, 就是从煤炭的价格及需求方面研究得, 直接调控价格适应产业政策无效, 电、钢、建材等行业煤耗需求依然过大, 社会经济增长、宏观政策等是影响国内煤炭消费需求的长期波动主因, 电力等高耗能行业因素是短期变化的主因[7~9]。但未有测量各行业对于煤炭直接需求的依赖程度和做出近年各行业煤耗变化与经济增长关系评价等方面的研究。本文旨在确保经济稳定增长和低碳耗条件下直接约束各行业煤炭消耗量, 对我国煤炭产业下各行业煤炭需求进行合理的资源配置提供导向, 继而为政府更好制定及落实稳增长, 低能耗的科学发展给出合理的建议。

2 指标选取及模型建立

2.1 指标选取

选取国家统计局2004~2012年各行业煤耗量及各部门产品出厂价格和各行业年均产值等数据, 共选取了46个变量, 每个变量分别用xi (i=1L 46) 表示 (煤耗单位:万t) , 农林牧渔水利业煤耗总量x1;煤炭开采和洗选煤耗量x2, 石油天然气开采x3, 黑色金属矿采选x4, 有色金属矿采选x5, 非金属矿采选x6, 其他采矿x7。农副食品加工煤耗总量x8, 食品制造x9, 饮料制造x10, 烟草制品x11, 纺织x12, 纺织服装鞋帽x13, 皮革毛皮羽毛绒及其制品x14, 木材加工及木竹藤棕草制品x15, 家具制造x16, 造纸及纸制品x17, 印刷和记录媒介的复制x18, 文教体育用品制造x19, 石油加工炼焦及核燃料加工x20, 化学原料及化学制品制造x21, 医药制造x22, 化学纤维制造x23, 橡胶制品x24, 塑料制品x25, 非金属矿物制品x26, 黑色金属冶炼及硣延加工x27, 有色金属冶炼及压延加工x28, 金属制品x29, 通用设备制造x30, 专用设备制造x31, 交通运输设备制造x32, 电气机械及器材制造x33, 通信设备计算机及其他电子设备制造x34, 仪器仪表及文化办公用机械制造x35, 工艺品及其他制造x36, 废弃资源和废旧材料回收加工x37。电力煤气及水生产和供应业煤耗总量x38, 电力、热力的生产和供应x39, 燃气生产和供应x40, 水的生产和供应x41, 建筑x42, 交通运输仓储和邮政业煤耗总量x43, 批发零售业和住宿餐饮x44, 其他行业x45, 生活消费煤耗总量x46。

2.2 煤炭消耗量的综合评价模型建立

采用因子降维提取结果得, 整体变量的信息解释均在以上。说明在因子降维分析下解释丢失的信息很少。最终以累积方差提取个因子。采用方差最大正交旋转得, 造纸及纸制品业、黑色金属冶炼及硣延加工业、电力煤气及水生产和供应业、电力热力的生产和供应业、煤炭开采和洗选业等行业在第一个因子上具有高的载荷, 塑料制品业、文教体育用品制造业、仪器仪表及文化办公用机械制造业、橡胶制品业、专用设备制造业等煤炭消耗在第二个因子上具有较高载荷, 纺织服装鞋帽业、非金属矿采选业、纺织业、燃气生产和供应业等煤炭消耗在第三个因子上具有较高载荷, 有色金属矿采选业在第四因子有较高载荷, 家具制造业煤炭消耗在第五因子上有较高载荷, 其他采矿业及水的生产和供应业煤炭消耗在第六因子上具有较高载荷。根据得分系数及载荷阵可得回归模型如下:

用每个主成分中的每个指标所对应的系数乘上其相对应主成分的权重 (选择主成分因子贡献率再除以所有主成分的贡献率为系数权重) 之后建立综合煤耗指数模型, 即可用如下公式求:

μi表示该主成分贡献率由上得各个行业对于煤耗综合因子分析评价模型如下:

各因子系数见下表的各因子对应的结果影响系数值。各因子前的系数绝对值越大说明该行业因子对煤炭消耗的影响越大, 各行业变量值代入计算得值越大, 说明整个产业对于煤炭消耗越多。

3 评价模型的应用性评价分析

3.1 煤炭产业下各行业煤耗依赖程度分析

将不同变量对于不同成分相对应的得分系数看成是该变量对于煤耗的综合影响系数, 其对应的不同成分的得分系数乘上对应的因子贡献率权重, 再相加之和即得到结果影响系数 (也是综合评价模型的各因子系数值) , 表示该变量即该行业对于煤耗的最终实际作用值;而将该变量对应的各成分得分系数取绝对值乘上对应的因子贡献率权重再相加, 得到该变量即该行业对于煤耗的过程影响值大小;将过程影响值减去结果影响值即得到波动系数, 它表示该变量所在的行业对于煤耗的波动影响情况, 具体系数见表1。

结果系数越大说明该行业部门所受自身煤炭需求影响越大;过程系数越大, 说明该行业部门除了所受自身煤炭需求影响大之外, 还受其他行业部门的煤炭需求等因素影响大;具体受其他部门实际煤炭需求影响大小就用波动系数来衡量。从以上系数表可以看出, 波动系数在0.05以上的属于相对较大的, 本文将各行业部门对于受其他部门的煤炭的需求影响大小给出一种粗略的划分, 即波动系数分别在, 0~0.02, 0.2~0.05, 0.05以上, 分别对应称为煤炭消耗相对分散行业, 煤炭消耗一般行业, 煤炭消耗相对集中行业。容易知道, 0~0.02范围内煤炭消耗相对分散行业居多, 其次是一般行业, 最后是相对集中行业, 三者比例分布为12∶8∶3, 即得出煤炭产业下的各行业集中度偏低特征[6], 而集中度偏低就不能实现产业的最大规模效益, 所以调整煤炭产业结构是必要的。将波动系数低的行业中部分企业进行合并, 一点成带, 一带成面, 带动整个产业的规模发展。而波动系数也表示该行业对于其它行业的影响弹性大小, 所以在调整相对集中即高弹性行业的煤炭消耗量时, 要重点考虑到所有相对集中行业会受到如何影响, 便于政府把控好产业组织政策调整方向和落实力度。

对于结果系数高的传统行业, 大力投入创新资本, 提高煤炭单位利用率或是开发新型替代能源, 在确保经济稳定增长, 就业适当的情况下, 降低煤耗量。虽然煤炭产业市场不集中, 处于过度竞争状态, 但是工艺品及其他制造业、通用设备制造业、橡胶制品业、饮料制造业、塑料制品业、交通运输仓储和邮政业、交通运输设备制造业及烟草制品业的煤耗结果系数都为负数, 但是波动系数都偏高, 说明这几类行业的煤炭需求在竞争状态的煤炭产业市场依然对于煤炭的价格或者非价格的需求具有一定影响。为此, 选取煤炭出厂价格及各行业的煤耗量进行多元逐步回归, 采用无常量回归得出整体回归模型拟合优度R2为0.994远大于有常量回归的拟合优度0.519, 而无常量回归进入变量只有饮料制造煤耗行业, 其模型为P=0.134X10, 系数和模型整体显著性检验P值近似为0, 都高度显著。说明在结果影响系数为负数的几个行业中只有饮料制造行业的煤耗需求对煤炭市场价格有显著影响, 每增加一单位的该行业煤耗, 价格上升0.134, 即表明该行业对于煤炭的需求越多, 煤炭的价格在其产业市场中上升幅度大, 其它行业对于煤炭需求缩减, 最终导致煤耗总量减少, 煤耗评价值减小。回归结果也说明了结果系数为负的其他行业则通过非价格因素来影响煤炭产业市场的总体煤耗需求。经相关性分析, 通用设备制造业、橡胶制品业、塑料制品业、交通运输仓储和邮政业、交通运输设备制造业及烟草制品业的煤炭消耗与饮料制造行业的煤耗相关性都高, 工艺品及其他制造业又与交通仓储和邮政业相关性高, 说明这几类行业若煤耗增加, 带动饮料制造行业煤耗增加, 从而煤炭价格增加, 煤炭产业内的其他行业煤耗需求下降大于以上几个行业煤耗的增加量, 最终导致煤炭产业的煤耗总量下降, 也就表现为整体煤耗评价值下降。因此, 对于这几个行业, 政府应该严格控制其煤炭的实际需求。对于结果系数大, 但是波动系数小的行业更是政府以保经济平稳增长, 减少煤耗量进行煤炭产业结构调整的重点对象。具体详细情况参见以上系数表。

3.2 评价模型在各年份直接应用结果比较分析

根据以上建立的各行业对煤炭直接需求的消耗量的综合评价模型计算出2004~2012年各年份的实际评价值。在此, 也给出一个评价好坏的标准, 设每一年实际不同煤炭消耗综合评价值Fn, 然后取 (本文m=9, wn=当年按购买力平价计算的人均GDP/一定时期按购买力平价计算人均GDP之和, 由于GDP值一般逐渐递增, 按照购买力平价计算人均GDP一般也逐年递增, 据均值效应的相对性评价, 可取wn=1) , 即得到最优评价指数的参考值。同时, 根据每年的实际测量值Fn和Fδ的差比指数来考量当年的煤炭消耗和经济增长的平衡关系, 也就是α值越大, 说明当年三产业中各行业对于煤炭消耗量与经济增长不平衡, 为促经济增长的生产利用效率不高;若Fn<Fδ, 说明当年煤炭消耗控制过度, 在一定方面抑制了各产业经济的增长;若Fn>Fδ, 说明当年的煤炭消耗超出理想范围, 违背了低碳耗的经济发展要求。如表2, 可知随着逐年煤耗总量的增加, 综合评价值也逐渐增大。

经均值计算得Fδ值为12 368.26, 经分析知2004~2008年Fn<Fδ, 说明当年煤耗相对不足, 某种程度上未能充分利用达到经济更高速增长目的, 2009~2012年Fn>Fδ, 说明当年的煤耗相对过度, 一定程度上违背了低能耗的经济发展要求。从评价值差异率α看, 以2008年为界限, α=0.766%依次向两边递增, 说明2008年较于其他年份的煤耗量和经济增长关系最为平衡, 2004年和2012年关系不协调度大分别为29.758%和26.599 3%。再从煤耗评价值的环比变化率和国内生产总值环比增长来看, 2008年评价值变化率最小0.023887, 但是国内生产总值环比增大率较大, 为0.181 464。说明选取贴近2008年评价值的Fδ为考察煤耗量和经济增长平衡关系的参考值较为合理。同时也说明2008年是全球次贷危机年, 但是我国的经济发展所受影响较小, 同时针对金融危机引发下的能源价格危机也为政府在控制能耗条件下, 而探索其它发展经济途径提供机会, 从而更进一步说明了2008年的煤耗量和经济增长的较为平衡关系是合理的。2005、2006年煤耗评价值波动β较大, 相对应的国内生产总值增长g较快, 说明煤耗在当年对于促进经济增长启到了较为明显的动力作用, 但是, 二者年份的评价值差异率较高, 说明较于2008年, 其煤耗量与经济增长关系不协调度较大。2007年虽然α同2008年比较较小, 但是β大g却小, 说明2007年煤炭消耗对于GDP的增长作用不明显, 可能是受金融危机的前期效应影响, 因为此时金融危机尚未正式爆发, 政府尚未采取任何措施来稳定当年GDP的增长。2009和2010波动β较于2008年变大, g也随着变大, 说明这两年我国经济逐渐摆脱金融危机影响, 直到2011以后β和g的对应情况恢复到2006年类似情况, 我们称此时为金融危机的后期效应, 后期效应结束后开始回到2012年的变化情况, 即煤耗评价值差异率大, 较于2008年煤耗量与经济增长不平衡, 此时主要集中在高需求, 低效率问题上, 而煤耗评价值波动小, 国内生产总值却增长快, 可能是国内高的消费需求和政府发展经济产业政策转变共同刺激的结果。

4 结论及建议

煤耗量与我国经济增长显著相关, 煤炭产业市场不集中, 呈过度竞争状态特征, 且过去几年中, 我国经济增长和煤炭消耗量关系极不平衡, 在高环保, 低碳耗, 稳增长的条件下, 政府制定、组织和落实好煤炭产业结构调整政策是非常必要的, 在此过程中, 要尤其注意煤炭产业下的各行业部门对于煤需求的大小及其之间需求相互影响的大小, 同时也注重近年在实现经济增长的同时, 把控好各行业对于煤耗量的大小。为此, 给出以下几点建议。

(1) 促进煤耗相对分散行业内有条件的企业实现资本集中, 提高煤炭产业规模效益。针对煤炭产业市场不集中, 呈过度竞争状态, 政府应该在相对分散行业, 也即波动系数相对小行业间选择部分经营关联度相对高较有规模的企业进行合并, 整合资源[10], 以点成线, 以线成面提高市场集中度, 提高煤炭产业规模经济效益, 引导煤炭产业结构进行合理调整。

(2) 要把握好相对竞争状态下的煤炭市场中的煤炭价格调控。在产业政策制定过程要特别注意饮料制造业、塑料制品业、交通运输仓储和邮政业、烟草制品业等煤炭消耗结果系数为负数的行业, 通过调整该类行业的实际煤炭需求可以有效地调整竞争状态下的煤炭相对价格, 进而便于产业政策更好的实施。

(3) 在确保经济增长及就业稳定的情况下, 以降低整个产业煤耗量为目标的产业政策调整应该以结果系数大, 也即煤耗需求弹性大[11], 但波动系数小的行业为重点对象。结果系数大, 表明该行业对于煤炭的实际需求大, 波动系数小, 表明该行业受其它行业影响小, 综合表明此类行业是产业政策最容易实施, 最容易调控的行业, 所以该类行业是经济增长及就业稳定的条件下, 降低煤耗效果最为明显的产业政策调整重点对象。

(4) 从宏观角度, 利用以上模型分析给出检验一段时期产业政策的实施标准, 找准产业政策制定与调整方向。对于近年产业煤耗的整体评价分析, 煤炭产业政策的制定和实施应该根据近年的历史数据分析汲取经验, 先从宏观角度, 充分考虑到下一年预期的经济增长与煤耗量的平衡关系。对于已经实施产业政策的上一段时期, 用所建立的模型对其进行考量, 若越大, 则经济增长与煤耗量关系越不协调, 说明应更进一步完善煤炭产业政策调控的市场机制和健全企业的经营机制;若越大, 越小, 表明产业整体煤耗大, 经济却增长不显著, 说明应更进一步投入创新资本, 促进技术进步, 提高煤炭产业效率和服务质量。因此, 政府根据以上的模型分析应该及时且合理地找准下一段时期的产业政策制定与调整的方向。

摘要：利用因子分析法等建立了各行业煤炭实际消耗的综合评价模型, 测量各行业对于煤炭需求的实际依赖程度, 给出了竞争性煤炭产业市场的结构比例, 发现煤炭价格依然在其偏竞争性市场中受到饮料行业等煤炭需求的直接或间接影响和近年煤耗量与年均增长呈现出不协调特征等。提出了合理的煤耗经济发展建议。

浅谈如何降低火力发电厂供电煤耗 篇6

一、优化煤仓设置, 提高给煤效率

对煤质较好的煤可以直接入煤仓, 减少中间环节以减少皮带二次耗电, 降低输煤单耗;可根据煤仓里煤种的流通性情况来降低或提高煤位高度, 以提高输送效率。另外, 在燃料管理上应加强管理力度, 以杜绝煤质掺假和亏顿、亏卡的想象发生。

二、提高锅炉燃烧效率

锅炉的燃烧效率越高, 则单位供电煤耗就会越低。提高锅炉燃烧效率的方法有很多种, 如在燃煤进入锅炉之前, 可以根据煤质的变化来调节磨煤机的磨辊加载力, 以动态适应不同煤种的要求, 在保证如炉煤粉的质量的同时, 还可降低飞灰和炉渣可燃物。降低氧量运行,

进行二次风门开度、一次风压、风温及二次风箱与炉膛压差等相关燃烧调整, 优化各二次风门开度, 在确保锅炉设备安全的前提下, 降低氧量运行对提高锅炉效率效果明显, 风量过大和氧量过高会造成排烟温度的升高和降低预热器的效率。

三、加强阀门管理, 降低内、外漏

在运行中, 要时刻监视各高低压旁路加压阀门的蒸汽温度情况, 对于出现的温度升高现象要及时找出原由并给予相应处理, 阀门的内、外漏现象不仅降低机组的经济运行, 同时对于机组的安全运行同样也存在着隐患。

四、优化机组及相关辅机设备

对于气封系统要做好定期检查, 保证机组真空的严密性, 对于发现的真空泄漏点要给予及时处理。同时对于各加热器设备也要做好提高回热效率的相关措施。

五、减少发电厂设备用电率

发电企业可以根据实际负荷情况, 通过合理启停给水泵、循环泵、吸送风机等等设备, 降低辅机的单耗来加强运行调整和辅机的经济调度。通过采用相关节电新技术, 如对大功率电动机实行变频改造等, 以降低发电厂本身的设备用电率, 提高经济性。

综合煤耗 篇7

目前, 广东电网中调给各火电厂下达的发电计划是全厂计划, 自动发电控制 (AGC) 对火电机组采用单机控制的调度方式。在单机AGC控制模式下, 各机组负荷的分配原则是按照各机组的额定容量按比例分配。对于单个电厂, 即使各台机组的类型、额定容量均相同, 但由于多种原因, 各台机组即使在相同的负荷水平下运行, 其实际煤耗也并不一致, 有时甚至存在较大差异。按照机组额定容量进行全厂发电计划负荷分配, 由于没有充分考虑电厂各机组的能耗特性, 不能保证电厂总的煤耗最低, 因而不能实现电厂机组间负荷的经济分配。

以电厂为单位, 考虑电厂机组间煤耗特性的差异, 实现机组负荷优化分配比按照机组容量按比例分配有着更好的经济效益, 特别是在机组煤耗特性差异较大的电厂, 经济效益更明显。此外, 火电厂单机AGC控制模式也不符合节能发电调度的原则, 需要研究基于机组煤耗的AGC电厂负荷分配策略, 实现火电厂各机组间的负荷优化分配, 在保证机组运行在允许的负荷范围内和安全工况条件下, 进一步满足电网对机组速率、调节备用的要求, 将全厂负荷经济地分配给各台机组, 降低全厂的供电煤耗, 实现火电厂节能发电调度的目标。

自2008年开始, 广东电网节能发电调度试点工作正式启动, 迄今为止已建设完成了火电机组煤耗在线监测系统、燃煤机组烟气脱硫在线监测系统等一系列技术支撑体系。其中, 火电机组煤耗在线监测系统已逐步实现了火电机组煤耗的实时监测, 使广东电网在调度中心通过AGC来实现基于实测煤耗的火电厂各机组间的负荷优化分配成为了可能。

火电厂负荷优化分配的研究和应用已经取得了一系列成果[1,2,3,4,5,6], 本文通过把这些成果应用于广东电网调度, 对电网AGC电厂负荷优化分配进行了有益的尝试和探讨。

1 AGC电厂负荷优化分配总体架构

AGC电厂负荷优化分配总体架构如图1所示。

机组煤耗特性是负荷优化分配的前提和基础, 要对AGC电厂的各台机组进行负荷优化分配, 需要首先获得准确的机组煤耗特性曲线。机组煤耗特性曲线一般通过热力实验获得, 当机组运行一段时间后, 由于设备状态、运行方式、煤种、环境温度等多方面的原因会使机组的煤耗特性曲线发生变化。因此, 直接采用热力试验获得的机组煤耗曲线来进行负荷最优分配必然会导致负荷分配结果误差较大。

为了提高机组煤耗特性曲线的准确性, 本文采用煤耗在线监测系统提供的机组实时煤耗特性曲线, 它是通过对机组运行参数进行在线监测, 利用各种实时数据, 充分考虑汽轮机热耗率、锅炉热效率、管道效率、厂用电率等因素, 在线计算出机组的实际煤耗量和供电量, 并拟合出来的曲线[7]。

为了获取机组实时煤耗特性曲线, AGC通过煤耗曲线获取客户端, 与煤耗在线监测系统的煤耗曲线发布服务端建立通信连接。一旦新的机组实时煤耗特性曲线拟合完成, 即通过煤耗曲线发布服务端将其发布到AGC服务器的煤耗曲线获取客户端, 后者负责将曲线数据写入发电数据库, 供AGC电厂负荷优化分配使用。

AGC负荷频率控制程序在每个控制周期, 获取电厂的实时发电计划。对采用最优负荷分配方式的燃煤电厂, 根据机组煤耗特性曲线, 进行最优负荷分配, 并将机组负荷分配结果下发到电厂执行, 以代替传统的按照机组容量分配机组负荷的方式, 提高机组的经济效益。

2 AGC电厂负荷优化分配模型

AGC电厂负荷优化分配主要是针对燃煤电厂同一单元下并列运行的多台机组进行的, 在满足单元发电计划需求和机组出力限制等一系列约束条件下, 根据机组的煤耗特性, 将单元发电计划合理分配到各台机组, 并使得单元总煤耗最小。如果一个电厂有多个单元, 则需要针对各个单元, 分别进行负荷优化分配。

2.1 负荷优化分配模型

设同一单元下有n台并列运行的机组, 某一时刻的单元发电计划为P, 则负荷优化分配的目标函数如下:

式中:F为单元总煤耗;Fi为第i台机组的煤耗;pi为第i台机组的目标有功出力;fi (pi) 为第i台机组的煤耗特性函数。

约束条件如下。

1) 单元发电计划约束

2) 机组出力上下限约束

式中:pimax和pimin分别为第i台机组的有功出力上限和下限。

3) 单元调节速率约束

式中:Pnow为单元内所有机组的当前总出力;T为单元出力达到单元发电计划P所需要的时间, 可取各机组调节所需时间的最大值, 即T=max Ti, Ti为第i台机组的调节时间, Ti=|pi-pinow|/vi, pinow为第i台机组的当前出力, vi为第i台机组的调节速率;Vreq为AGC调节所要求的该单元的调节速率。

4) 机组调节速率约束

式中:ti为第i台机组的允许调节时间, 其值不能超过单元发电计划的最小时间间隔, 如15min。

5) 机组间最大负荷差约束

式中:pj为第j台机组的目标有功出力;pdiff为允许的机组间最大负荷差, 由调度员人工设定。

6) 机组临界负荷约束

机组临界负荷是指机组因增加出力而需要启动新的磨煤机时所带的负荷。由于磨煤机本身需要消耗功率, 因此, 机组为增加出力新启动一台磨煤机时, 消耗的功率也相应增加, 从而影响机组的经济性。

为了考虑磨煤机的启停影响, 可以计及磨煤机的启停和运行费用, 但这些信息通常难以获得, 因此本文采用较为简单的方法, 即假设启动一台新的磨煤机相比负荷优化分配对机组经济性影响更大。在此假设下, 对负荷优化分配而言, 如果某机组增加出力需要启动新的磨煤机时, 则不考虑增加该机组出力, 而考虑增加其他机组出力。

机组出力与磨煤机启停关系模型如下:

式中:M为机组磨煤机启动台数;pia, pib, pic为机组的临界负荷。

7) 机组备用约束

式中:ri为机组备用率, 通常取5%~10%, 也可设置为0。

机组备用约束也可以结合到机组出力上限约束中, 即设置机组有功出力上限为式 (8) 中的右端值。设置机组备用约束的目的是为了让电网拥有更多的可调节机组, 以满足电网负荷爬坡时段的发电调节能力需要。可根据电网的实际调节情况, 设置机组是否需要保留一定的备用。

2.2 求解算法

机组负荷优化分配问题的经典算法为等微增率法。等微增率法计算简单、易于编程, 但该方法要求机组煤耗特性曲线必须是单调可微的, 否则计算结果不正确。如果机组煤耗特性曲线采用二次多项式来进行拟合, 则拟合出的二次多项式煤耗特性系数可能会出现负值, 在这种情况下, 拉格朗日方程的Hessian矩阵非正定, 等微增率法不适用[8]。

因此, 为了避免等微增率法对机组煤耗特性曲线形状限制的局限性, 本文采用动态规划法来求解上述问题。动态规划法对机组煤耗特性曲线无特殊要求, 因而具有通用性。动态规划法是解决多阶段决策过程的最优化问题的一种方法。用动态规划法求解负荷优化分配问题, 实质是一个N阶段决策过程。

动态规划法的实际求解过程分为顺序造表和逆序查表两部分。实际编程实现时, 可采用递归函数实现。

3 AGC电厂负荷优化分配系统试运行

广东电网中调AGC电厂负荷优化分配系统在经过严格测试后, 目前已投入试运行, 以下介绍系统试运行情况。

3.1 实时煤耗曲线获取

煤耗在线监测系统在线拟合的煤耗特性曲线主要有二次多项式拟合和双曲线拟合两种。AGC电厂负荷优化分配采用二次多项式拟合曲线, 描述如下:

式中:ai, bi, ci为第i台机组的煤耗特性系数, 煤耗在线监测系统将这3个系数传给AGC电厂负荷优化分配系统, 传送方式采用周期传送和变化传送相结合的方式。

机组正常运行时, 短时间内特性曲线变化不大, 因此, 当AGC电厂负荷优化分配系统与煤耗在线监测系统通信中断时, 煤耗特性曲线保持不变, 不会因此影响负荷最优分配;一旦通信恢复, 重新更新煤耗特性曲线。机组煤耗特性曲线更新时, 如果本次煤耗特性系数与上次煤耗特性系数相差较大, 则发出告警信息, 提醒运行人员注意。

3.2 负荷优化分配过程

每个AGC电厂的发电单元均有一个机组负荷分配模式, 该模式可设定为按容量分配或按最优负荷分配。当分配模式为按容量分配时, 单元各机组的负荷分配仍然按照传统的分配模式;当分配模式为最优负荷分配时, 单元各机组按照煤耗特性曲线进行经济分配。机组负荷分配模式可以人工或自动设定, 人工设定是指由调度员来设定。自动设定分为两种情况:一种情况是机组负荷分配模式根据时间来自动切换, 如果当前处于负荷高峰时段, 如8:00—10:00, 则自动将机组负荷分配模式设置为按容量分配, 如果当前处于非负荷高峰时段, 则自动将机组负荷分配模式设置为按最优负荷分配;另一种情况是机组负荷分配模式已经设置为按最优负荷分配, 但机组缺少煤耗特性曲线或者煤耗特性曲线验证不通过, 则系统自动将机组负荷分配模式设置为按容量分配。

当发电单元采用最优负荷分配方式时, 系统首先检查本单元下所有机组的启停机状态, 如果某台机组停机, 则该机组不参加负荷分配。接着, 系统检查本单元下所有机组的控制模式, 如果某台机组的控制模式为非计划模式, 则直接设置其计划负荷为机组当前实时出力, 同时从单元待分配发电计划中扣除该机组的计划负荷。经上述筛选后, 如果单元下计划模式机组数为0, 则结束分配过程;如果单元下计划模式机组数为1, 则直接将单元未分配计划分配给该机组, 同时检查机组是否越限, 如越限则将机组负荷固定为限值;如果单元下计划模式机组数大于1, 系统则采用动态规划算法进行最优负荷分配。各机组的出力下限一般取机组容量的50%, 出力上限可取机组调节上限, 如果考虑机组备用, 还需要根据备用率来调整出力上限。

为了满足动态规划的要求, 机组负荷采用离散值, 因此, 如何正确选择步长是动态规划算法的关键因素, 它决定了负荷分配过程的计算时间和计算精度。步长太大, 计算结果为最优解的概率就越小, 从而影响分配的经济性;步长太小, 虽然计算结果为最优解的概率就越大, 但会显著增加计算量和计算时间。本文中, 机组负荷步长取值范围在1 MW至机组调节死区内的整数值可选, 实践表明, 当步长取值在上述范围内时, 可以很好地满足机组负荷优化分配结果经济性和实时性的平衡。

3.3 机组控制安全策略

为了保证机组控制安全, 在最终下发机组控制命令前, 还需要经过如下安全策略校验。

1) 临界负荷死区校验。由于机组运行方式、设备状态等情况的不同, 机组临界负荷并非固定不变, 而是可能在一定范围内变化。因此在实际进行负荷优化分配时, 如果机组临界负荷取固定值, 就可能导致机组虽未达到临界负荷, 但实际上却会启动磨煤机的情况, 从而影响负荷优化分配的经济性。为避免出现该情况, 为机组临界负荷设置一个范围: (picr-pidb, picr+pidb) 。其中, picr为第i台机组的某个临界负荷, pidb为临界负荷死区。机组负荷优化分配时, 应避免落入该临界负荷范围。

2) 调节死区校验。为了避免机组的频繁调节, 每台机组均设置一个调节不灵敏区, 即死区, 当机组负荷控制偏差小于指定死区时, 该机组控制命令暂时不下发, 未承担的调节量分配到其他机组。死区的设置根据电厂的实际情况而定, 与机组容量有关。机组调节死区也可以作为约束调节加入负荷优化分配的算法过程中。

3) 反向调节校验。机组在响应了某一控制命令后, 必须经过一个指定的时间延时后, 才能发出反向控制命令, 否则该反向控制命令将暂时不下发。反向调节校验的主要目的是为了避免机组在短时间内反向变负荷, 防止机组热负荷上下波动产生的疲劳损耗。

3.4 节煤效果分析

为了分析AGC电厂负荷优化分配的节煤效果, 对铜鼓电厂2单元3号、4号、5号机组按优化分配和容量分配两种分配方式下的耗煤情况进行了测算。3台机组容量均为600 MW, 单台机组最低出力为300 MW, 表1给出了典型负荷下负荷优化分配节煤情况的测算结果。

从表1可知, 负荷优化分配能够有效节约机组运行煤耗, 节煤率在0.03%~0.08%之间。从这个节煤率来看, 并不太高。影响电厂节煤率的因素主要有两方面。

1) 单元内各机组煤耗特性的差异情况。机组间煤耗特性差异越大节煤率越高, 铜鼓电厂2单元3号、4号、5号机组由于型号相同, 煤耗特性系数较接近, 因此可优化空间较小。

2) 电厂负载率大小。当电厂负荷接近电厂调节上限或调节下限时, 节煤率较低, 当电厂负荷接近电厂调节上限和调节下限中间位置时, 节煤率较高。

4 结语

随着电网调度中心自动化水平和集成能力的不断提高, 调度中心能量管理系统 (EMS) 已能够从电厂获取各种实时信息, 包括各机组的实时煤耗特性, 从而在调度中心AGC中实现电厂的负荷优化分配。调度中心实现电厂负荷优化分配功能不仅能同时考虑多个火电厂的负荷分配问题, 而且负荷优化分配模型能方便地与全网AGC策略相结合, 在考虑电厂负荷优化分配的同时, 兼顾电网安全和经济调度的要求。

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