CN111753389B - 一种燃煤锅炉入炉原煤热值在线软测量方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种燃煤锅炉入炉原煤热值的在线软测量方法和装置，通过采集锅炉运行数据，对锅炉运行数据进行预处理；基于预处理后的锅炉运行数据，根据计算模型计算得到燃煤锅炉入炉原煤收到基高位热值；通过原煤收到基高位热值和原煤收到基低位热值的倍数关系得到原煤收到基低位热值；所述计算模型根据需要进行修正。本发明可通过对锅炉少数在线数据的监测实现对当前入炉原煤热值的软测量，提高了入炉原煤热值测量的实时性，对计算模型中的比例系数进行定期修正，使测量方法与设备状态和运行情况相匹配，并始终处于较高的准确水平，提高对工况变化适应性。

Description

一种燃煤锅炉入炉原煤热值在线软测量方法和装置

技术领域

本发明涉及燃烧及燃烧设备、测量测试技术领域，具体涉及一种燃煤锅炉入炉原煤热值的在线软测量方法和装置。

背景技术

在燃煤锅炉运行过程中，常用燃用不同热值的原煤，由于原煤热值的变化，原煤热值通常是未知的或不能及时且准确获知的。而无论是出于实时指导锅炉运行，监测锅炉运行状态，或是用于煤质自适应控制，都需要实时地获知燃煤热值。

目前获取燃煤热值的方法包括离线化验和在线软测量。离线化验即定时取样，送到实验证进行分析，采用实验室方法测量煤样的热值，并反馈给运行操作人员和管理人员；在线软测量包括硬件测量和软测量，硬件测量指采用在线软测量设备对煤的热值进行测量，软测量指通过测量一些与燃煤热值相关的参数来推测燃煤热值。离线测量方法准确度高，但对于指导运行来讲实时性太差，也不需要如此高的准确度。采用硬件形式的在线软测量具有实时性高的优点，也具有一定的准确性，但由于需要增加测量设备，甚至使用放射源等问题，使用和维护较为复杂。如专利201910402839.0采用测量烟气成分的方法推算原煤成分，需要新增烟气成分测量装置。因此，针对指导运行和辅助煤质自适应控制这一应用场景，为获得更强的实时性，同时避免增加新设备，减少设备新增和维护的成本，采用了在线软测量的方法。

目前常见的燃煤热值在线软测量方法主要有以下几种。

(一)采用数据挖掘、人工智能方法进行燃煤热值软测量，即通过已知的大量的运行数据和煤质数据，建立包括燃煤热值在内的煤质数据和运行参数之前的统计关系，并以此来推测实时的燃煤热值，如公开专利201711164085.7和201910914362.4等。

(二)通过根据锅炉汽水、风烟参数，采用经验公式、热平衡及迭代计算估算原煤元素分析成分和工业分析成分，并由此推算燃煤热值。如授权专利201510126217.1。

上述方法各有其特点，均需采集大量的数据，并进行大量的计算，需要采用温度等具有较大惯性的参数，在工况变化时会存在较大的计算误差。

发明内容

为解决现有技术中的不足，本发明提供一种燃煤锅炉入炉原煤热值的在线软测量方法和装置，解决了现有在线软测量方法需要采集大量数据，进行大量计算不实时的问题。

为了实现上述目标，本发明采用如下技术方案：一种燃煤锅炉入炉原煤热值的在线软测量方法，包括步骤：

步骤1，采集锅炉运行数据，对锅炉运行数据进行预处理；

步骤2，基于预处理后的锅炉运行数据，根据计算模型计算得到燃煤锅炉入炉原煤收到基高位热值；通过原煤收到基高位热值和原煤收到基低位热值的倍数关系得到原煤收到基低位热值；

所述计算模型根据需要进行修正。

进一步的，所述锅炉运行数据包括锅炉运行总风量、锅炉运行总煤量和锅炉运行氧量。

进一步的，所述预处理包括以下一种或者几种的组合：坏值剔除、滤波和有效性检查。

进一步的，所述计算模型为：

其中：Q_ar,gr为原煤收到基高位热值，MJ/kg；Q为锅炉运行总风量，t/h；B为锅炉运行总煤量，t/h；O₂为锅炉运行氧量，％；Δα为漏风系数，k₁为比例系数。

进一步的，所述k₁取值范围为2.994～3.229，Δα取值范围为0～0.1。

进一步的，k₁取值范围为2.994～3.229，Δα取值采用公式：

其中，p_b为炉膛压力绝对值，Pa；k₂负压系数，k₃为烟气流量系数。

进一步的，计算模型修正包括对比例系数k₁×(1+Δα)的修正；

比例系数k₁×(1+Δα)的修正方法为：

通过至少一组实测的燃煤收到基高位热值数据，基于计算模型，采用最小二乘法得到新的k₁×(1+Δα)。

进一步的，所述计算模型修正包括对比例系数k₁，k₂和k₃的修正；

比例系数k₁，k₂和k₃的修正方法为：

通过至少三组实测的燃煤收到基高位热值数据，基于计算模型，采用最小二乘法得到新的k₁，k₂和k₃。

一种燃煤锅炉入炉原煤热值的在线软测量装置，包括：

在线数据采集单元，用于采集锅炉运行数据；

数据预处理单元，用于对锅炉运行数据进行预处理；

热值计算单元，用于基于预处理后的锅炉运行数据，根据计算模型计算得到燃煤锅炉入炉原煤收到基高位热值；通过原煤收到基高位热值和原煤收到基低位热值的倍数关系得到原煤收到基低位热值；

模型修正单元，用于对计算模型根据需要进行修正。

进一步的，所述计算模型为：

其中：Q_ar,gr为原煤收到基高位热值，MJ/kg；Q为锅炉运行总风量，t/h；B为锅炉运行总煤量，t/h；O₂为锅炉运行氧量，％；Δα为漏风系数，k₁为比例系数。

本发明的有益效果：本发明采用预处理后的锅炉运行数据，根据计算模型计算得到燃煤锅炉入炉原煤收到基高位热值；通过原煤收到基高位热值和原煤收到基低位热值的倍数关系得到原煤收到基低位热值；实现在线软测量，不需要采集大量数据，进行大量计算，实时性高；对计算模型中的锅炉运行总煤量和比例系数进行定期修正，使测量方法与设备状态和运行情况相匹配，并始终处于较高的准确水平，对工况变化适应性强。

本发明可通过对锅炉少数在线数据的监测实现对当前入炉原煤热值的软测量，提高了入炉原煤热值测量的实时性。

附图说明

图1为本发明方法流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

实施例1：

一种燃煤锅炉入炉原煤热值的在线软测量方法，包括步骤：

步骤1，采集锅炉运行数据，对锅炉运行数据进行预处理；

锅炉运行数据包括：锅炉运行总风量、锅炉运行总煤量、锅炉运行氧量、炉膛负压(可选)；

锅炉运行总风量指各磨煤机一次风量和二次风量的总和；锅炉运行总煤量指各给煤机给煤量的总和。

采集锅炉运行数据方法包括：现场安装的表计采集锅炉运行数据、接入各参数的模拟量信号或者从数据采集系统或厂级信息监控系统相关数据库取用锅炉运行数据。

预处理包括：

1)将锅炉运行数据中的坏值剔除；锅炉运行中各磨煤机的一次风量、二次风量、运行氧量、炉膛负压等参数通常都配置不止一个测点，坏值剔除功能指将多个测点中偏离多数测点数值范围的少数测点值作为坏值剔除，再将剩余的值取平均值或中间值作为该参数的最终数值参与计算。

2)对采集的数据进行滤波。各运行参数，尤其是风量参数，在运行中都会有一定幅度和频率的波动，而这些波动是由测量手段造成的(如现有风量测量装置选址在涡流区)，而非真实的波动，因此在计算中需要对这些变化的影响进行消除，避免造成燃料热值计算结果的波动。滤波的方式包括但不限于平均值滤波、中间值滤波及惯性滤波等。

3)有效性检查。运行中可能出现同一参数的多个测点在一段时间内同时地、持续地处于异常值，如二次风量测量装置异常导致的二次风量异常，这类异常是通过上述坏值剔除和滤波所不能消除的，因此需要对数据有效性进行检查。有效性检查的方法包括但不限于事先指定某参数的合理变化范围，若超出该范围则认为该参数异常。同时有效性检查部分执行参数的单位换算等操作，如炉膛负压单位kPa与Pa的换算。

步骤2，基于预处理后的数据根据计算模型计算得到燃煤锅炉入炉原煤收到基热值；

计算模型公式为：

其中：Q_ar,gr为原煤收到基高位热值，MJ/kg；Q为锅炉运行总风量，t/h；B为锅炉运行总煤量，t/h；O₂为锅炉运行氧量，％；k₁为比例系数，取值范围为2.994～3.229；Δα为漏风系数，即从环境中漏入锅炉的风量点理论空气量的比例，取值范围为0～0.1，或采用下式计算：

其中，p_b为炉膛压力绝对值，Pa；k₂负压系数和k₃为烟气流量系数。

计算模型是依据原煤收到基高位热值与其理论空气量间近似正比的关系对热值进行推算，k₁为比例系数，

为理论空气量。

通过上述步骤计算即可获得原煤的收到基高位热值，它与常采用的低位热值之间存在一定的关系，视燃煤水分和氢元素含量而有所差别，对于绝大多数煤，原煤收到基高位热值为原煤收到基低位热值的1.03～1.06倍。

测量方法长期运行时，可能会产生一些偏差，因此，为了使测量方法与设备状态和运行情况相匹配，并始终处于较高的准确水平，需要定期对模型进行修正，修正通过实测的原煤收到基热值进行修正，修正方法为：

考虑模型中各系数取值准确性对模型整体准确性的影响，当获取了1组及以上的入炉原煤收到基热值的实测值后，可对k₁×(1+Δα)(或k₁，k₂和k₃分别进行修正，此时需要3组及以上的原煤收到基热值数据)进行修正，即采用最小二乘法计算新的k₁×(1+Δα)(或者 k₁，k₂和k₃)并作为计算模型新的系数。

本发明采用预处理后的锅炉运行数据，根据计算模型计算得到燃煤锅炉入炉原煤收到基高位热值；通过原煤收到基高位热值和原煤收到基低位热值的倍数关系得到原煤收到基低位热值；实现在线软测量，不需要采集大量数据，进行大量计算，计算过程简单；对计算模型中的锅炉运行总煤量和比例系数进行定期修正，使测量方法与设备状态和运行情况相匹配，并始终处于较高的准确水平，对工况变化适应性强。

实施例2：

一种燃煤锅炉入炉原煤热值的在线软测量装置，包括：

在线数据采集单元，用于采集锅炉运行数据；

数据预处理单元，用于对锅炉运行数据进行预处理；

热值计算单元，用于基于预处理后的锅炉运行数据，根据计算模型计算得到燃煤锅炉入炉原煤收到基高位热值；通过原煤收到基高位热值和原煤收到基低位热值的倍数关系得到原煤收到基低位热值；

模型修正单元，用于对计算模型进行修正。

进一步的，所述计算模型为：

其中：Q_ar,gr为原煤收到基高位热值，MJ/kg；Q为锅炉运行总风量，t/h；B为锅炉运行总煤量，t/h；O₂为锅炉运行氧量，％；Δα为漏风系数，k₁为比例系数。

实施例3：

为了对比计算结果与实际热值的差距，本实施例采用若干稳定工况数据。

一种燃煤锅炉入炉原煤热值的在线软测量方法，包括步骤：

步骤1，采集锅炉运行数据，对锅炉运行数据进行预处理；

采集到锅炉总风量、总煤量、氧量数据，各工况采集的数据预处理后如表1所示，表1 中所列数据为各工况的平均值，可认为经平均值滤波后的数据，且除氧量外，总风量和总煤量都已由原始测量值经过预处理。

锅炉总风量为锅炉运行中各磨煤机的一次风量与二次风量之和。一次风量为各磨煤机入口一次风量之和，每台磨煤机入口一次风量各3个测点，对这3个测点进行坏值剔除后取平均值，所有磨煤机的一次风量平均值相加即为一次风总风量；二次风量测量装置分布在锅炉两侧(分别命名为甲侧和乙侧)，每侧各三个测点，每侧三个测点做坏值剔除处理后剩余值取平均值。本实施例总风量已作平均值滤波处理。

总煤量为6台给煤机给煤量之和。总煤量已作平均值滤波处理。

以氧量值的处理为例。从表1可见，氧量乙3测点(即锅炉乙侧的第3个测点)为坏点，因此剔除乙3测点，取乙1、乙2测点平均值为乙侧氧量；取甲1、甲2、甲3测点平均值为锅炉甲侧氧量平均值，并取甲侧氧量和乙侧氧量的平均值为锅炉运行氧量得到数据如表1最后一列所示。

表1 计算用数据平均值

各工况试验时，对每个稳定工况进行入炉原煤取样，并送实验室分析原煤热值，结果如表2所示，数据用于模型修正和误差分析。

表2 原煤化验数据

步骤2，基于预处理后的数据根据计算模型计算得到燃煤锅炉入炉原煤收到基热值。

分别取Δα和k₁值为经验值0.05和3.080，并取高位热值为低位热值的1.045倍，则原煤收到基低位热值为：

计算得到原煤收到基高位热值和低位热值，结果如表3所示。

表3 模型计算结果与实测结果

从上式可见，7个工况下(煤质不同)，高位热值的误差小于±2.59％，均方根误差为1.46％；低位热值的误差小于±2.89％，均方根误差为1.76％。

模型修正。将表1和表2数据用于修正计算模型，取前3个工况的数据，采用最小二乘法修正模型参数，即采用下述方程求解k₁×(1+Δα)：

式中：n是用于修正模型的工况数，本实施例中n＝3；Q_i为第i个工况的锅炉运行总风量， t/h，i＝1～n；B_i为第i个工况的锅炉运行总煤量，t/h；O_2,i为第i个工况的锅炉运行氧量，％；

为第i个工况的锅炉入炉原煤的收到基高位热值实测值，MJ/kg。

修正后的k₁×(1+Δα)取3.245(事实上修正的是k₁×(1+Δα)的值，对Δα和k₁分别的值并无限制)。并取高位热值为低位热值的1.046倍(取前3个工况煤质化验结果的高、低位热值比值的平均值)，用后4个工况用于验证。按照下式进行计算：

得到如表4所示计算结果。

表4 模型修正用参数与计算结果

从表4可见，采用修正工况(前3个工况)的实测数据进行修正后，高位热值误差小于±2.43％，修正工况均方根误差为1.92％，验证工况均方根误差为0.74％，整体均方根误差为 1.38％；低位热值误差小于±3.09％，修正工况均方根误差为2.38％，验证工况均方根误差为 0.93％，整体均方根误差为1.71％。可见，通过采用少数工况进行修正，降低了模型的计算误差。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种燃煤锅炉入炉原煤热值的在线软测量方法，其特征在于，包括步骤：

步骤1，采集锅炉运行数据，对锅炉运行数据进行预处理；

步骤2，基于预处理后的锅炉运行数据，根据计算模型计算得到燃煤锅炉入炉原煤收到基高位热值；通过原煤收到基高位热值和原煤收到基低位热值的倍数关系得到原煤收到基低位热值；

所述计算模型为：

其中：Q_ar,gr为原煤收到基高位热值，MJ/kg；Q为锅炉运行总风量，t/h；B为锅炉运行总煤量，t/h；O₂为锅炉运行氧量，％；Δα为漏风系数，k₁为比例系数；

所述计算模型根据需要进行修正。

2.根据权利要求1所述的一种燃煤锅炉入炉原煤热值的在线软测量方法，其特征在于，所述锅炉运行数据包括锅炉运行总风量、锅炉运行总煤量和锅炉运行氧量。

3.根据权利要求1所述的一种燃煤锅炉入炉原煤热值的在线软测量方法，其特征在于，所述预处理包括以下一种或者几种的组合：坏值剔除、滤波和有效性检查。

4.根据权利要求1所述的一种燃煤锅炉入炉原煤热值的在线软测量方法，其特征在于，所述k₁取值范围为2.994～3.229，Δα取值范围为0～0.1。

5.根据权利要求1所述的一种燃煤锅炉入炉原煤热值的在线软测量方法，其特征在于，k₁取值范围为2.994～3.229，Δα取值采用公式：

其中，p_b为炉膛压力绝对值，Pa；k₂负压系数，k₃为烟气流量系数。

6.根据权利要求4所述的一种燃煤锅炉入炉原煤热值的在线软测量方法，其特征在于，所述计算模型修正为对比例系数k₁×(1+Δα)的修正，修正方法为：

通过至少一组实测的燃煤收到基热值数据，基于计算模型，采用最小二乘法得到新的k₁×(1+Δα)。

7.根据权利要求5所述的一种燃煤锅炉入炉原煤热值的在线软测量方法，其特征在于，所述计算模型修正为对比例系数k₁，k₂和k₃的修正，修正方法为：

通过至少三组实测的原煤收到基热值数据，基于计算模型，采用最小二乘法得到新的k₁，k₂和k₃。

8.一种燃煤锅炉入炉原煤热值的在线软测量装置，其特征在于，包括：

在线数据采集单元，用于采集锅炉运行数据；

数据预处理单元，用于对锅炉运行数据进行预处理；

热值计算单元，用于基于预处理后的锅炉运行数据，根据计算模型计算得到燃煤锅炉入炉原煤收到基高位热值；通过原煤收到基高位热值和原煤收到基低位热值的倍数关系得到原煤收到基低位热值；

模型修正单元，用于对计算模型根据需要进行修正；

所述计算模型为：

其中：Q_ar,gr为原煤收到基高位热值，MJ/kg；Q为锅炉运行总风量，t/h；B为锅炉运行总煤量，t/h；O₂为锅炉运行氧量，％；Δα为漏风系数，k₁为比例系数。

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