CN113418207B

CN113418207B - 一种电站炉膛燃烧监测诊断装置及方法

Info

Publication number: CN113418207B
Application number: CN202110654692.1A
Authority: CN
Inventors: 何立荣; 张敬; 曹定华; 徐建伟; 王康; 郑雪琴
Original assignee: Beijing Bicotest Tech Co ltd
Current assignee: Beijing Bicotest Tech Co ltd
Priority date: 2021-06-11
Filing date: 2021-06-11
Publication date: 2022-08-30
Anticipated expiration: 2041-06-11
Also published as: CN113418207A

Abstract

本发明涉及一种电站炉膛燃烧监测诊断装置和方法。该电站炉膛燃烧监测诊断装置包括监测系统和控制系统。在监测系统和控制系统获取监测数据和燃烧过程中的DCS数据后，控制系统可以根据DCS数据和监测数据构建燃烧研判模型和燃烧控制模型，然后，控制系统根据燃烧研判模型和燃烧控制模型生成控制指令，以对锅炉燃烧过程进行控制；其中，控制指令主要是对制粉系统中的磨组合、煤量、风量和风烟系统中的一次风、二次风、辅助风、周界风、风门开度、炉膛氧量进行控制，进而实现燃烧状态实时监控、风门开度建议智能推送、劣化工况自动调整等功能。

Description

一种电站炉膛燃烧监测诊断装置及方法

技术领域

本发明涉及电站炉膛燃烧监测诊断领域，特别是涉及一种电站炉膛燃烧监测诊断装置及方法。

背景技术

现代化的火电机组对锅炉的安全性、经济性和环保超低排放提出了更高的要求，这就要求锅炉具有良好的燃烧状态。在无法改变炉膛和燃烧器结构情况下，需要进行锅炉燃烧优化调整。调整试验包含冷态动力场试验和热态调整试验。冷态动力场试验完成一次风调平、风量标定、燃烧器特性试验、风门特性试验、炉内流场试验等。锅炉热态调整试验，完成锅炉燃烧的状态调整，一般在稳定煤质、稳定负荷下进行。冷态试验结果对热态调整有指导意义，但侧重于检验燃烧设备特性和安装工艺的水平。热态调整往往在试验工况下能取得很好的效果，但在实际运行中，煤质变化、AGC投入后的负荷多变，同时又要兼顾其它各项指标的实际情况，热态试验结果因其局限性，往往难以应用到实际。并且过多的依赖燃烧理论、专家经验完成的调整试验，无法解决试验后期燃烧设备变动、燃烧工况改变等带来的各种问题，实用性有限。目前市场中没有真正意义上的燃煤机组的自动燃烧优化控制系统。

目前对智能燃烧系统的研究开发工作十分活跃，锅炉智能燃烧技术大体可以分为三大类：一是燃烧正向因子的监测技术；二是制粉系统与煤粉管道均匀分配技术，三是集合燃烧工艺参数与状态参数的大数据AI技术。国外最早在炉膛温度场监测领域引入激光矩阵监测技术。该系统能够实时定量测量火焰温度场分布，火焰丰度及火焰几何形状与位置随时间的变化，并据此进行实时故障诊断。该设备除了用于对熄火和火焰对炉壁的冲刷进行监视和判断外，还能对燃烧品质和变化趋势作定量的测量，以便与适当的控制系统联用，实现对燃烧过程的合理调整和控制，取得较为成功的效果。国外最先采用光谱分析法实现炉膛温度场的监测，随着CO在线监测技术的发展，为探明高温腐蚀发展机理，继而为减轻或防治高温腐蚀带来的新的契机，并在一定程度上得到推广。

在中国国内炉膛温度场监测技术的研发应用还处于起步阶段。声波法温度测量技术基于声速与介质温度的关系，介质中声波的传播速率与介质的温度呈某种函数关系，可通过测量声波的速率计算出该路径的介质温度。可视化—区块成像技术：获得温度场数据后，采用区块成像技术，即可直观看到炉膛各区域实时的燃烧温度和强度。声波与激光测温之间的研究，系统在锅炉烟窗附近的垂直断面的炉壁外的前后、左右四周开孔安装声波发射及接收换能器，每对换能器组成线测温度对，以每秒一次的脉冲声波进行测量。利用温度场数据信息，对炉膛截面进行数字建模，建立炉膛截面等温线实时分布图，可直观判断火焰中心是否偏离以及炉膛燃烧充分程度。以上的研究与实践，在炉膛温度监测与气体成分分析方面取得了一定的成效，然而随着高灰分煤炭越来越多，两种技术均受限于炉膛灰分浓度而导致测量数据不稳定，难以有效指导燃烧调整；而气体在线分析技术种类繁多，但多数致力于低温区域(460℃以内)，且缺乏多种气体融合监测分析能力，具有一定的局限性。

集合燃烧工艺参数与状态参数的大数据AI技术，基于理论计算和运行数据进行建模，实现对燃烧的自动控制。燃烧理论计算的燃煤的工业分析和元素分析，目前国内燃煤复杂多变，燃煤化验数据难以准确、实时提供，大数据AI目前只停留在概念阶段，对实际指导意义不大。

监测手段不断突破创新，红外、激光、声波和视频监测技术实现了对燃烧过程的部分掌控。但是只是单纯的监测数据，未考虑燃烧器的结构特性，缺少与燃烧调整的系统知识与经验，只是单纯的监测未能成功的用于燃烧调控。风粉测量技术提供了相对全面的燃烧控制前馈数据，但是缺少进一步深探的系统化技术积淀，造成投资与回报不对等的现状，并未给锅炉燃烧优化控制带来真实的贡献。专家调整试验因其时效性很难应用到实际。大数据寻优，则更多的是概念炒作，实用性有限。

综上所述，现有的技术不能算是真正意义上的燃烧自动优化系统。

发明内容

本发明的目的是提供一种自动化、智能化的电站炉膛燃烧监测诊断装置及方法，以实现燃烧状态实时监控、风门开度建议智能推送、劣化工况自动调整等功能。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种电站炉膛燃烧监测诊断装置，包括：

监测系统，用于获取监测数据；所述监测数据包括：主燃区的温度数据、还原区的温度数据、省煤器出口烟气成份数据、省煤器出口烟气浓度数据、燃尽区出口烟气成份数据和燃尽区出口烟气浓度数据；

控制系统，与所述监测系统连接，用于获取燃烧过程中的DCS数据，并用于根据所述DCS数据和所述监测数据构建燃烧研判模型和燃烧控制模型，还用于根据所述燃烧研判模型和所述燃烧控制模型生成控制指令，以对锅炉燃烧过程进行控制；所述控制指令包括：制粉系统控制指令和风烟系统控制指令；所述DCS数据包括：机组负荷、主汽流量、主汽压力、炉膛负压、送\引\一次风机\磨煤机运行状态、电流、氧量、减温水量、一级减温器前温度、二次风\周界风\SOFA风门反馈值、分隔屏\垂直水冷壁壁温、氧量\送风\给水自动投入状态和MFT\RB动作。

优选地，所述监测系统包括：

温度测量模块，与所述控制系统连接，用于获取所述主燃区的温度数据和所述还原区的温度数据；

烟气分析模块，与所述控制系统连接，用于获取所述省煤器出口烟气成份数据、所述省煤器出口烟气浓度数据、所述燃尽区出口烟气成份数据和所述燃尽区出口烟气浓度数据。

优选地，所述温度测量模块包括：热电偶、红外测温单元和激光测温单元；

所述热电偶设置在锅炉主燃区水冷壁的四面墙上；所述热电偶用于获取水冷壁的壁面辐射热；

所述红外测温单元和所述激光测温单元设置在还原区；所述红外测温单元和所述激光测温单元用于监测炉膛出口的温度和折焰角的温度。

优选地，所述烟气分析模块包括：

NO_x/O₂/CO在线监测仪，与所述控制系统连接，用于测量烟气中NO_x、O₂和CO三种成份的浓度。

优选地，所述控制系统包括：

上位机，与所述所述监测系统连接，用于根据所述DCS数据和所述监测数据构建燃烧研判模型和燃烧控制模型；

可编程逻辑控制器，与所述上位机连接，用于获取燃烧过程中的DCS数据，并用于根据所述燃烧研判模型和所述燃烧控制模型生成控制指令，以对锅炉燃烧过程进行控制。

此外，本发明还提供了一种电站炉膛燃烧监测诊断方法，以应用于上述的电站炉膛燃烧监测诊断装置；所述电站炉膛燃烧监测诊断方法包括：

获取监测数据；所述监测数据包括：主燃区的温度数据、还原区的温度数据、省煤器出口烟气成份数据、省煤器出口烟气浓度数据、燃尽区出口烟气成份数据和燃尽区出口烟气浓度数据；

获取燃烧过程中的DCS数据；

根据所述DCS数据和所述监测数据构建燃烧研判模型和燃烧控制模型；所述控制指令包括：制粉系统控制指令和风烟系统控制指令；所述DCS数据包括：机组负荷、主汽流量、主汽压力、炉膛负压、送\引\一次风机\磨煤机运行状态、电流、氧量、减温水量、一级减温器前温度、二次风\周界风\SOFA风门反馈值、分隔屏\垂直水冷壁壁温、氧量\送风\给水自动投入状态和MFT\RB动作；

根据所述燃烧研判模型和所述燃烧控制模型生成控制指令，以对锅炉燃烧过程进行控制。

优选地，所述根据所述燃烧研判模型和所述燃烧控制模型生成控制指令，以对锅炉燃烧过程进行控制，具体包括：

采用所述燃烧研判模型判断锅炉内的燃烧是否劣化；

当所述锅炉内的燃烧劣化，则建立燃烧控制模型；

所述燃烧控制模型根据燃烧劣化情况控制风门开度。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

本发明提供的电站炉膛燃烧监测诊断装置和方法，在获取监测数据和燃烧过程中的DCS数据后，根据DCS数据和监测数据构建燃烧研判模型和燃烧控制模型，然后，根据燃烧研判模型和燃烧控制模型生成控制指令，以对锅炉燃烧过程进行控制；其中，控制指令主要是对制粉系统中的磨组合、煤量、风量和风烟系统中的一次风、二次风、辅助风、周界风、风门开度、炉膛氧量进行控制，进而实现燃烧状态实时监控、风门开度建议智能推送、劣化工况自动调整等功能。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明提供的测点位置图；

图2为本发明提供的控制系统框架图；

图3为本发明提供的电站炉膛燃烧监测诊断方法的流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

本发明提供的电站炉膛燃烧监测诊断装置，包括：监测系统和控制系统。

监测系统用于获取监测数据。监测数据包括：主燃区的温度数据、还原区的温度数据、省煤器出口烟气成份数据、省煤器出口烟气浓度数据、燃尽区出口烟气成份数据和燃尽区出口烟气浓度数据。

控制系统与监测系统连接，其主要用于获取燃烧过程中的DCS数据，并用于根据DCS数据和监测数据构建燃烧研判模型和燃烧控制模型，还用于根据燃烧研判模型和燃烧控制模型生成控制指令，以对锅炉燃烧过程进行控制。控制指令包括：制粉系统控制指令和风烟系统控制指令。DCS数据包括：机组负荷、主汽流量、主汽压力、炉膛负压、送\引\一次风机\磨煤机运行状态、电流、氧量、减温水量、一级减温器前温度、二次风\周界风\SOFA风门反馈值、分隔屏\垂直水冷壁壁温、氧量\送风\给水自动投入状态和MFT\RB动作。

为了提高温度检测的准确性，本发明上述提供的监测系统包括：温度测量模块和烟气分析模块。通过在燃烧区、还原区加装温度测量模块，实现对锅炉温度场监测。通过在燃尽区、省煤器出口安装烟气分析仪，实现对气体浓度场进行监测。

具体的，温度测量模块与控制系统连接，用于获取主燃区的温度数据和还原区的温度数据。

烟气分析模块与控制系统连接，用于获取省煤器出口烟气成份数据、省煤器出口烟气浓度数据、燃尽区出口烟气成份数据和燃尽区出口烟气浓度数据。

具体的，上述温度测量模块包括：热电偶、红外测温单元和激光测温单元。

热电偶设置在锅炉主燃区水冷壁的四面墙上。热电偶用于获取水冷壁的壁面辐射热。该热电偶本发明优选采用定制的专用B型热电偶(耐温极限为1800℃)。

红外测温单元和激光测温单元设置在还原区。红外测温单元和激光测温单元用于监测炉膛出口的温度和折焰角的温度。具体的，还原区采用专用热电偶、红外、激光测温单元等，在前墙前列布置四套，通过每个区域的烟气温度偏差对比，建立还原区温度场监控。

上述烟气分析模块包括：NO_x/O₂/CO在线监测仪。

NO_x/O₂/CO在线监测仪与控制系统连接，用于测量烟气中NO_x、O₂和CO三种成份的浓度。具体的，采用在线CO(红外法)、O₂(电化学法)激光分析仪和NO_x(紫外法)分析仪进行采集。上述各温度和烟气测点的具体布置位置如图1所示。

进一步，控制系统硬件组成形式为外挂式PLC+上位机，控制程序封装于PLC中，并与DCS实时通讯。同时增加配套服务器及通讯设备，满足锅炉内三区展示要求。具体的，控制系统包括：上位机和可编程逻辑控制器。

上位机与监测系统连接，用于根据DCS数据和监测数据构建燃烧研判模型和燃烧控制模型。

可编程逻辑控制器与上位机连接，用于获取燃烧过程中的DCS数据，并用于根据燃烧研判模型和燃烧控制模型生成控制指令，以对锅炉燃烧过程进行控制。

基于此，主燃烧区监测取得温度T0值的过程为：

主燃烧区为炉内高温区，水冷壁易发生结焦和局部超温。在锅炉主燃烧区水冷壁四面墙加装温度测量单元(定制B型热电偶)，测量水冷壁近壁面辐射热，进而推导主燃烧区的温度梯度场，达到灵活准确的模拟炉内燃烧的动态情况的效果，将测量数据传送至PLC，支撑燃烧模型建立。

还原区监测取得温度T1值的过程为：

还原区对称布置温度测量单元，即通过安装红外、激光测温单元，建立还原区温度场，监测炉膛出口和折焰角温度，防止出口温度过高导致过热器结焦和管壁超温。将测量数据传送至PLC，支撑燃烧模型建立。

烟气成份浓度监测取得NO_x/O₂/CO值的过程为：

采用全截面多点NO_x/O₂/CO在线监测仪。在省煤器出口烟道采用全截面多点布置的方式，保证数据的准确性和灵敏性。通过理论计算和现场实验等方法确定取样点，通过多点取样等手段准确测量烟气NO_x、O₂、CO浓度，将测量数据传送至PLC，支撑燃烧模型建立。

下面基于以上提供的电站炉膛燃烧监测诊断装置的具体结构对本发明的具体实施过程进行说明，在实际应用过程中，凡是基于本发明上述提供结构框架精神领域内的变形均属于本发明的保护范围。

本发明提供的监测系统的具体不知方式为：通过在锅炉炉膛主燃区前后左右墙上各安装一支温度测量设备，在燃尽区前墙并列安装四支温度测量设备，实时监测炉膛内温度，并把测量数据传送至PLC，从而建立炉膛主燃区、还原区温度场和燃尽区温度场。通过在锅炉燃尽区和省煤器出口水平烟道上并列安装四套烟气取样装置，送入气体成分分析仪(CO、O₂、NO_X)，建立锅炉燃尽区和省煤器出口气体浓度场，以实现锅炉燃烧状况温度、气体浓度监测，并将燃烧状态进行可视化展示。

控制系统通过对DCS数据(电厂DCS控制系统，简称DCS，DCS数据指非本燃烧控制系统监测的数据，数据来自于电厂原来设备的监测数据)和本发明监测系统(新装设备)采集的数据进行收集、过滤、清洗、对比分析等处理，依据理论+大数据+专家经验建立燃烧研判模型和燃烧控制模型，以实现对燃烧的闭环控制。燃烧研判模型用于判断燃烧是否劣化，燃烧劣化则建立相应的燃烧模型。燃烧控制模型对燃烧实现自动控制，燃烧正常时燃烧模型未建立，系统推送风门开度建议，燃烧劣化时燃烧模型建立，系统实现自动调整。

具体的，燃烧研判模型通过对收集数据进行计算，判断炉内燃烧状态。燃烧控制模型通过PLC进行模型计算，与DCS系统进行通讯实现控制输出。研判及控制程序封装于PLC中，嵌套于现有DCS系统，可对风门开度、氧量等进行实时调整，完成燃烧优化的闭环管理。

基于以上控制系统实现的功能，控制系统的整体框架中，其输入信号为机组的保护信号、DCS实时数据和检测系统采集的温度、烟气成份信号。控制系统对以上数据进行分析判断，对机组的保护信号(如FSSS、RB保护信号)、引送风机跳闸信号等优先执行，确保控制系统的安全性。DCS实时数据除了涉及燃烧的风、煤、水、汽等参数外，影响燃烧数据如负荷、主、再热蒸汽参数、减温水量、温度(风烟)、风压、磨组合、DCS中烟气NO_x、CO、O₂浓度，监测系统采集的温度数据、烟气成份数据等统一纳入模型输入条件，控制系统对输入条件进行判断建立燃烧研判模型。研判模型建立后控制系统建立相应的控制模型，自动输出控制指令。控制指令为自动输出风门开度建议，燃烧劣化时输出风门偏置指令至DCS，通过DCS实现自动调整。输出控制对象主要是制粉系统和风烟系统。制粉系统控制对象：磨组合、煤量、风量。风烟系统控制对象：一次风、二次风、辅助风、周界风、SOFA风风门开度，炉膛氧量等。控制系统的整体工作流程框架如图2所示，图2中，TO为图1中T11、T12、T13、T14四点平均值，T1为图1中T15、T16、T17、T18四点平均值，NO_x为图1中燃气取样探头位置抽出烟气中的氮氧化物，喷氨量为脱硝系统喷氨量，CO为图1中燃气取样探头位置抽出烟气中的一氧化碳，风箱与炉膛压差为二次风箱与炉膛压差，SH减温水量为高温过热器减温水量，RH减温水量为低温过热器减温水量，TP为排烟温度。

在采用控制系统建立模型的过程中，为了提高模型控制准确度，本发明中燃烧研判模型和燃烧控制模型的具体建立和应用过程如下：

A、模型建立过程：

1)前置条件

为了确保系统安全，首先对限制条件进行判断，限制条件有投入条件、切除条件、风门限制条件、调整时间限制条件等，限制条件为控制系统的首要条件，逻辑首先进行判断执行。满足投运条件(详见下表1)时，系统方可对输入的数据进行处理判断。

表1投运条件表

2)模型建立过程

燃烧模型按工况和磨组合划分为不同的组，首先按工况进行划分，再按磨组组合进行划分，每组分别建立燃烧模型并触发相应的调整。燃烧模型划分方法为：机组50％-100％负荷段按一定梯度划分为不同的区间，然后根据不同的磨组合方式进行划分。分组后分别建立燃烧研判模型，单台机组最少建立L×M×N种燃烧模型，其中，L为燃烧模型种类，M为工况组合数量，N为磨组组合数量。

例如：某电厂锅炉主要燃烧模型有：燃烧过于剧烈研判模型、燃烧刷墙或炉内结焦研判模型、炉内燃烧安全但NO_x过高研判模型和缺氧燃烧推后，经济性变差研判模型。基于这四种模型，机组50％-100％负荷按10％梯度划分为50％-60％、60％-70％、70％-80％、80％-90％、90％-100％五个区间，磨组组合为三十种，模型建立数量为4×5×30＝600种燃烧模型，具体模型划分梯度根据现场锅炉类型和实际运行状态确定，划分梯度越小模型数量越多，控制越精准。

锅炉模型由锅炉燃烧研判模型和锅炉燃烧控制模型组成，输入条件成立则锅炉燃烧研判模型建立，触发相应的燃烧控制模型，实现对燃烧的闭环控制。

燃烧研判模型：通过对监测系统及DCS数据进行分析，依据大数据分析+专家经验判断炉内燃烧状况，当炉内燃烧劣化，相应的燃烧模型建立。主要燃烧研判模型有：锅炉燃烧过于剧烈研判模型、燃烧刷墙或炉内结焦研判模型、炉内燃烧安全但NO_x过高研判模型、缺氧燃烧推后经济性变差研判模型等。

燃烧控制模型建立：燃烧控制模型实现风门开度建议智能推送和燃烧劣化自动调整。燃烧未出现劣化情况时，系统智能推送风门开度建议，指导运行人员进行燃烧调整。当燃烧劣化时，对应的燃烧劣化模型建立，输出相应的控制，通讯至DCS通过DCS实现对现场设备的调整。在每个负荷段，分别建立燃烧模型，燃烧模型有：过于剧烈研判模型和燃烧控制模型、燃烧刷墙或炉内结焦研判模型和燃烧控制模型、炉内燃烧安全但NO_x过高研判模型和燃烧控制模型、缺氧燃烧推后经济性变差研判模型和燃烧控制模型。

燃烧模型建立过程：根据采集数据(T0、T1、No_x、CO、O₂、喷氨量、二次风箱与炉膛压差、SH减温水量、RH减温水量、Tp)等数据的变化情况，判断模型是否建立。各判断条件同时满足任意三项，则燃烧模型建立(见模型建立过程)。燃烧模型建立后，表示炉内燃烧劣化，燃烧控制模型输出相应控制指令，通过DCS实现对风门、磨、引送风机等的调整，直至燃烧模型建立条件消失。模型建立数量根据现场锅炉状态、燃烧方式、试验验证等方式确定。现已以85％-100％负荷段非F磨投运(如表2)为例，系统自动监测采集数据的变化，与基准值X进行对比，当模型监测各条件与各关系同时都成立时，锅炉燃烧过于剧烈模型建立，控制系统自动输出控制指令至DCS二次风门进行调整，及所有的二次风门关小10％同时周界风风门开大15％，延时10分钟，系统对各采集数据进行连续监测，十分钟后如果采集数据依然建立，继续进行调整，直至燃烧状况改善，模型建立条件消失。

3)模型控制逻辑

系统首先执行限制条件进行判断，投运条件满足(见表2)且切除条件(见表3)未触发系统方可投入，根据不同的工况，磨煤机组合情况确定模型数量(模型数量是建立的模型个数,及表2中模型名称列的个数)，单台机组最少建立L×M×N种燃烧模型。模型对采集数据进行判断，条件成立则对应的模型建立，输出相应控制，负荷大于80％模型控制逻辑如下(K、X、Y、Z为判断参数，根据电厂实际情况确定)：

(1)模型限制条件有：投入条件、切除条件、风门限制条件、调整限制条件，系统优先判断限制条件(见表2)是否成立。投入条件是指各条件为任意三项同时满足，系统可投入(XY根据电厂和实际情况，根据经验确定值，与关系为同时满足)。切除条件是指各条件为或关系，任一条件满足时，系统自动切除。风门限制条件是指风门开度指令，最小限开度值为10％。停运层周界风门最小开度值为10％。停运层二次风门最小开度值为20％。调整限制条件是指调整指令输出5分钟后，允许进行下一步调整。

表2逻辑关系中投入条件表

表3逻辑关系中切除条件表

(2)模型研判及输出逻辑说明如下表4所示：

表4模型研判及输出逻辑说明表

以燃烧过于剧烈研判模型为例，系统对输入信号T0、T1、分隔屏壁温、O2、一减前温度、末级过热器出口烟温、炉膛出口烟温进行实时分析，等数据的变化情况，判断模型是否建立。其中，分隔屏壁温是图1中分隔屏的金属壁温度。氧量是省煤器出口氧量均值。一减前温度是过热器一级减温器前入口温度。末过出口烟温是末级过热器出口温度。TO、T1均是监测系统-主燃烧区监测数据。分隔屏壁温、氧量(O₂)、一减前温度、末级过热器出口烟温、炉膛出口烟温均是DCS系统-从DCS系统取数。

当T0在原基准值X的基础上上升Y℃，并维持Z分钟，则代表T0条件建立(X、Y、Z根据现场燃烧试验确定)，即燃烧模型建立。同理判断T1、O₂、分隔屏壁温、氧量等采集数据进行判断，如果采集数据中的条件任意三项成立，燃烧过于剧烈研判模型成立。系统输出以下控制指令：1、所有各层二次风门指令关小5％。2、关小运行磨对应层周界风10％。3、模型不成立，偏置输出至原始值。并报警：燃烧剧烈且结焦倾向。

综上，本发明提供的上述技术方案与现有技术相比具有以下优点：

1、通过对二次风、周界风风门开度和炉膛氧量进行自动调整，可有效缓解炉内结焦、水平段管道沾污，减少锅炉垮焦熄火风险。

2、通过对二次风、周界风风门开度和炉膛氧量进行自动调整，可降低飞灰、大渣含碳量，降低排烟温度，提高锅炉效率。

3、通过对二次风、周界风风门开度和炉膛氧量进行自动调整，实现配风优化，减少风机电耗。

4、通过对二次风、周界风风门开度和炉膛氧量进行自动调整，降低脱硝入口NO_x含量，减少脱硝氨耗量。

5、通过对二次风、周界风风门开度和炉膛氧量进行自动调整，减少水冷壁管排超温，燃烧器喷口烧损，减少水冷壁通过系统自行的燃烧调优，高温腐蚀，延长设备寿命。

6、通过对二次风、周界风风门开度和炉膛氧量进行自动调整，减少锅炉偏烧现象，减小汽温偏差，减少过热器、再热器减温水量。

7、通过对二次风、周界风风门开度和炉膛氧量进行自动调整，消除运行人员人为控制偏差，减少燃烧事故发生。

此外，本发明还提供了一种电站炉膛燃烧监测诊断方法，以应用于上述的电站炉膛燃烧监测诊断装置。如图3所示，电站炉膛燃烧监测诊断方法包括：

步骤100：获取监测数据。监测数据包括：主燃区的温度数据、还原区的温度数据、省煤器出口烟气成份数据、省煤器出口烟气浓度数据、燃尽区出口烟气成份数据和燃尽区出口烟气浓度数据。

步骤101：获取燃烧过程中的DCS数据。

步骤102：根据DCS数据和监测数据构建燃烧研判模型和燃烧控制模型。控制指令包括：制粉系统控制指令和风烟系统控制指令。DCS数据包括：机组负荷、主汽流量、主汽压力、炉膛负压、送\引\一次风机\磨煤机运行状态、电流、氧量、减温水量、一级减温器前温度、二次风\周界风\SOFA风门反馈值、分隔屏\垂直水冷壁壁温、氧量\送风\给水自动投入状态和MFT\RB动作。

步骤103：根据燃烧研判模型和燃烧控制模型生成控制指令，以对锅炉燃烧过程进行控制。

其中，上述步骤103具体包括：

采用燃烧研判模型判断锅炉内的燃烧是否劣化。

当锅炉内的燃烧劣化，则建立燃烧控制模型。

燃烧控制模型根据燃烧劣化情况推送风门开度建议。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的方法而言，由于其与实施例公开的系统相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见系统部分说明即可。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims

1.一种电站炉膛燃烧监测诊断装置，其特征在于，包括：

控制系统，与所述监测系统连接，用于获取燃烧过程中的DCS数据，并用于根据所述DCS数据和所述监测数据构建燃烧研判模型和燃烧控制模型，还用于根据所述燃烧研判模型和所述燃烧控制模型生成控制指令，以对锅炉燃烧过程进行控制；所述控制指令包括：制粉系统控制指令和风烟系统控制指令；所述DCS数据包括：机组负荷、主汽流量、主汽压力、炉膛负压、送\引\一次风机\磨煤机运行状态、电流、氧量、减温水量、一级减温器前温度、二次风\周界风\SOFA风门反馈值、分隔屏\垂直水冷壁壁温、氧量\送风\给水自动投入状态和MFT\RB动作；

其中，输入条件成立则锅炉燃烧研判模型建立，触发相应的燃烧控制模型，实现对燃烧的闭环控制；

燃烧研判模型：通过对监测系统及DCS数据进行分析，依据大数据分析+专家经验判断炉内燃烧状况，当炉内燃烧劣化，相应的燃烧控制模型建立；

燃烧控制模型建立：燃烧控制模型实现风门开度建议智能推送和燃烧劣化自动调整；燃烧未出现劣化情况时，系统智能推送风门开度建议，指导运行人员进行燃烧调整；当燃烧劣化时，对应的燃烧劣化模型建立，输出相应的控制，通讯至DCS通过DCS实现对现场设备的调整；在每个负荷段，分别建立燃烧控制模型，燃烧控制模型有：过于剧烈研判模型和燃烧控制模型、燃烧刷墙或炉内结焦研判模型和燃烧控制模型、炉内燃烧安全但NO_x过高研判模型和燃烧控制模型、以及缺氧燃烧推后经济性变差研判模型和燃烧控制模型。

2.根据权利要求1所述的电站炉膛燃烧监测诊断装置，其特征在于，所述监测系统包括：

3.根据权利要求2所述的电站炉膛燃烧监测诊断装置，其特征在于，所述温度测量模块包括：热电偶、红外测温单元和激光测温单元；

4.根据权利要求2所述的电站炉膛燃烧监测诊断装置，其特征在于，所述烟气分析模块包括：

5.根据权利要求1所述的电站炉膛燃烧监测诊断装置，其特征在于，所述控制系统包括：

上位机，与所述监测系统连接，用于根据所述DCS数据和所述监测数据构建燃烧研判模型和燃烧控制模型；

6.一种电站炉膛燃烧监测诊断方法，其特征在于，应用于如权利要求1-5任意一项所述的电站炉膛燃烧监测诊断装置；所述电站炉膛燃烧监测诊断方法包括：

获取燃烧过程中的DCS数据；

根据所述燃烧研判模型和所述燃烧控制模型生成控制指令，以对锅炉燃烧过程进行控制；

7.根据权利要求6所述的一种电站炉膛燃烧监测诊断方法，其特征在于，所述根据所述燃烧研判模型和所述燃烧控制模型生成控制指令，以对锅炉燃烧过程进行控制，具体包括：

采用所述燃烧研判模型判断锅炉内的燃烧是否劣化；

当所述锅炉内的燃烧劣化，则建立燃烧控制模型；

所述燃烧控制模型根据燃烧劣化情况推送风门开度建议。