CN115200034B - 一种电站锅炉燃烧方法、装置以及存储介质 - Google Patents
一种电站锅炉燃烧方法、装置以及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115200034B CN115200034B CN202210610072.2A CN202210610072A CN115200034B CN 115200034 B CN115200034 B CN 115200034B CN 202210610072 A CN202210610072 A CN 202210610072A CN 115200034 B CN115200034 B CN 115200034B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- coal
- coal quality
- original
- power station
- identified
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000009841 combustion method Methods 0.000 title claims abstract description 19
- 239000003245 coal Substances 0.000 claims abstract description 515
- 238000001237 Raman spectrum Methods 0.000 claims abstract description 45
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 claims abstract description 40
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 32
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 29
- 238000001069 Raman spectroscopy Methods 0.000 claims abstract description 17
- 230000009194 climbing Effects 0.000 claims abstract description 13
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 16
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 9
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 8
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 8
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 4
- 239000000446 fuel Substances 0.000 abstract description 13
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 abstract description 4
- 230000004044 response Effects 0.000 abstract description 4
- 239000000843 powder Substances 0.000 description 11
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 3
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 238000000227 grinding Methods 0.000 description 2
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 2
- RHZUVFJBSILHOK-UHFFFAOYSA-N anthracen-1-ylmethanolate Chemical compound C1=CC=C2C=C3C(C[O-])=CC=CC3=CC2=C1 RHZUVFJBSILHOK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000003830 anthracite Substances 0.000 description 1
- 239000002585 base Substances 0.000 description 1
- 239000002802 bituminous coal Substances 0.000 description 1
- 239000002817 coal dust Substances 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 239000012458 free base Substances 0.000 description 1
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 1
- 239000003077 lignite Substances 0.000 description 1
- 238000003801 milling Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000007935 neutral effect Effects 0.000 description 1
- 239000010746 number 5 fuel oil Substances 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 238000011897 real-time detection Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 239000002678 semianthracite Substances 0.000 description 1
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
- 239000003039 volatile agent Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F23—COMBUSTION APPARATUS; COMBUSTION PROCESSES
- F23N—REGULATING OR CONTROLLING COMBUSTION
- F23N1/00—Regulating fuel supply
- F23N1/002—Regulating fuel supply using electronic means
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/62—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
- G01N21/63—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light optically excited
- G01N21/65—Raman scattering
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)
Abstract
本发明提供一种电站锅炉燃烧方法、装置以及存储介质，属于电站锅炉运行领域，方法包括：从设置在待检测装置上的激光拉曼光谱仪中获得待识别煤质的拉曼光谱，并根据煤质数据库对拉曼光谱的识别分析得到目标煤质信息；对目标煤质信息的煤种判断分析，并根据分析结果将煤质信息对应的待识别煤质输入至煤仓或电站锅炉中；根据电站锅炉状态信息将煤仓中的煤质输入至电站锅炉中。本发明实现了电站锅炉低负荷稳燃和快速爬升负荷的灵活性需求，解决了电站锅炉收到灵活性指令后，燃烧系统调控大大滞后的瓶颈问题，显著提升了电站锅炉燃烧系统的响应速度，减少了系统故障，满足了燃料系统与燃烧系统迅速精准匹配的需求。
Description
技术领域
本发明主要涉及电站锅炉运行技术领域，具体涉及一种电站锅炉燃烧方法、装置以及存储介质。
背景技术
在碳中和背景下，煤电将经历从主力能源到基础能源到调节能源的转变。从煤炭到达煤场后，经历上煤、混配、燃烧等过程，整个过程历经8小时。并且，国内燃煤电厂采购的煤炭类别多变，难以对入炉煤质进行控制。煤粉进入炉内燃烧后，仅历经10秒的瞬时性。因此，传统燃煤电厂燃料系统与燃烧系统独立运行，当锅炉根据变负荷指令，需要迅速变更燃料时，通常需要从上煤阶段开始调节，无法在要求的时间内与负荷要求精准动态适配，带来能耗大、灵活性差等问题。因此，为突破此技术难题，必须开发快速、精准、大功率变化的燃料调控方法，以满足燃料系统与燃烧系统迅速精准匹配的需求。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种电站锅炉燃烧方法、装置以及存储介质。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种电站锅炉燃烧方法，包括如下步骤：
从设置在待检测装置上的激光拉曼光谱仪中获得待识别煤质的拉曼光谱，并建立煤质数据库，并根据所述煤质数据库对所述拉曼光谱进行识别分析，得到目标煤质信息；
对所述目标煤质信息进行煤种的判断分析，并根据分析结果将所述煤质信息对应的待识别煤质输入至煤仓或电站锅炉中；
导入电网指令，从电网指令中获得电站锅炉状态信息，根据所述电站锅炉状态信息将煤仓中的煤质输入至所述电站锅炉中。
本发明解决上述技术问题的另一技术方案如下：一种电站锅炉燃烧装置，包括：
识别分析模块，用于从设置在待检测装置上的激光拉曼光谱仪中获得待识别煤质的拉曼光谱，并建立煤质数据库，并根据所述煤质数据库对所述拉曼光谱进行识别分析，得到目标煤质信息；
判断分析模块，用于对所述目标煤质信息进行煤种的判断分析，并根据分析结果将所述煤质信息对应的待识别煤质输入至煤仓或电站锅炉中；
煤质处理模块，用于导入电网指令，从电网指令中获得电站锅炉状态信息，根据所述电站锅炉状态信息将煤仓中的煤质输入至所述电站锅炉中。
本发明解决上述技术问题的另一技术方案如下：一种电站锅炉燃烧装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，当所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上所述的电站锅炉燃烧方法。
本发明解决上述技术问题的另一技术方案如下：一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的电站锅炉燃烧方法。
本发明的有益效果是：通过建立煤质数据库，并根据煤质数据库对拉曼光谱的识别分析得到目标煤质信息，对目标煤质信息的煤种判断分析，并根据分析结果将煤质信息对应的待识别煤质输入至煤仓或电站锅炉中，根据电站锅炉状态信息将煤仓中的煤质输入至电站锅炉中，实现了电站锅炉低负荷稳燃和快速爬升负荷的灵活性需求，解决了电站锅炉收到灵活性指令后，燃烧系统调控大大滞后的瓶颈问题，显著提升了电站锅炉燃烧系统的响应速度，减少了系统故障，满足了燃料系统与燃烧系统迅速精准匹配的需求。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种电站锅炉燃烧方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种电站锅炉燃烧装置的模块框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
图1为本发明实施例提供的一种电站锅炉燃烧方法的流程示意图。
如图1所示，一种电站锅炉燃烧方法，包括如下步骤：
从设置在待检测装置上的激光拉曼光谱仪中获得待识别煤质的拉曼光谱，并建立煤质数据库，并根据所述煤质数据库对所述拉曼光谱进行识别分析，得到目标煤质信息；
对所述目标煤质信息进行煤种的判断分析，并根据分析结果将所述煤质信息对应的待识别煤质输入至煤仓或电站锅炉中；
导入电网指令，从电网指令中获得电站锅炉状态信息，根据所述电站锅炉状态信息将煤仓中的煤质输入至所述电站锅炉中。
应理解地，所述激光拉曼光谱仪配有计算机实现自动采样、检测与光谱分析，所述激光拉曼光谱仪具有抗灰、抗震等性能；所述激光拉曼光谱仪配备532nm激光光源。
应理解地，所述目标煤质信息包括：煤的工业分析(水分、挥发份、固定碳、灰分)数据、煤的发热量数据。
应理解地，所述待检测装置可以为输煤皮带或磨煤机。
具体地，当所述待检测装置为输煤皮带时，则将所述激光拉曼光谱仪固定在输煤皮带上方的适当位置；当所述待检测装置为磨煤机时，则将所述激光拉曼光谱仪的检测点位布置在所述磨煤机的出口或入口。
应理解地，所述煤质数据库中包含褐煤、烟煤、无烟煤、半无烟煤，每个类别煤包含15种以上。
应理解地，将所述激光拉曼光谱仪固定在输煤皮带上方的适当位置，对输煤皮带上的煤样(即所述待识别煤质)进行实时检测，获得实时煤样(即所述待识别煤质)的拉曼光谱。
上述实施例中，通过建立煤质数据库，并根据煤质数据库对拉曼光谱的识别分析得到目标煤质信息，对目标煤质信息的煤种判断分析，并根据分析结果将煤质信息对应的待识别煤质输入至煤仓或电站锅炉中，根据电站锅炉状态信息将煤仓中的煤质输入至电站锅炉中，实现了电站锅炉低负荷稳燃和快速爬升负荷的灵活性需求，解决了电站锅炉收到灵活性指令后，燃烧系统调控大大滞后的瓶颈问题，显著提升了电站锅炉燃烧系统的响应速度，减少了系统故障，满足了燃料系统与燃烧系统迅速精准匹配的需求。
可选地，作为本发明的一个实施例，所述建立煤质数据库的过程包括：
导入多个原始煤质的拉曼光谱以及与各个所述原始煤质对应的煤质信息；
导入多个洛伦兹峰，根据各个所述洛伦兹峰分别对各个所述原始煤质的拉曼光谱进行分峰拟合，得到与各个所述原始煤质对应的多个原始煤质洛伦兹峰峰面积；
计算所有原始煤质洛伦兹峰峰面积之和，得到原始煤质洛伦兹峰峰面积之和；
分别计算各个所述原始煤质洛伦兹峰峰面积与所述原始煤质洛伦兹峰峰面积之和的占比，得到与各个所述洛伦兹峰峰面积对应的原始煤质特征参数；
分别对各个所述煤质信息以及与各个所述原始煤质对应的多个原始煤质特征参数进行关联拟合，得到特征参数与煤质信息的函数关系，并根据所有的特征参数与煤质信息的函数关系建立煤质数据库。
优选地，所述洛伦兹峰的个数是10个。
应理解地，所述10个洛伦兹峰分别为Gl、G、Gr、Vl、Vr、D、Sl、S、Sr、R峰。
应理解地，所述洛伦兹峰的峰位为960cm-1,1060cm-1,1185cm-1,1230cm-1,1300cm-1,1380cm-1,1465cm-1,1540cm-1,1590cm-1,1700cm-1。
具体地，利用10个所述洛伦兹峰对煤样的一阶拉曼光谱(800-1800cm-1)(即所述原始煤质的拉曼光谱)进行分峰拟合(拟合相关系数>0.98)，获得10个洛伦兹峰的峰面积(即所述原始煤质洛伦兹峰峰面积)，并计算每个洛伦兹峰面积(即所述原始煤质洛伦兹峰峰面积)与10个洛伦兹峰面积之和(即所述原始煤质洛伦兹峰峰面积之和)的占比，得到10个峰面积占比的特征参数(即所述原始煤质特征参数)，将特征参数(即所述原始煤质特征参数)与所述煤质信息进行关联拟合，得到煤的特征参数与其煤质的函数关系(即所述特征参数与煤质信息的函数关系)，由此可建立煤质与拉曼光谱对应关系的数据库(即所述煤质数据库)。
上述实施例中，通过建立煤质数据库，能够精准的将拉曼光谱与煤质信息相关联，便于对待识别煤质进行快速识别，能够精准获取锅炉燃料系统的实时煤质情况。
可选地，作为本发明的一个实施例，
所述根据所述煤质数据库对所述拉曼光谱进行识别分析，得到目标煤质信息的过程包括：
根据多个所述洛伦兹峰分别对所述待识别煤质的拉曼光谱进行分峰拟合，得到多个待识别煤质洛伦兹峰峰面积；
计算所有待识别煤质洛伦兹峰峰面积之和，得到待识别煤质洛伦兹峰峰面积之和；
分别计算各个所述待识别煤质洛伦兹峰峰面积与所述待识别煤质洛伦兹峰峰面积之和的占比，得到多个待识别煤质特征参数；
根据所述煤质数据库中各个所述煤质信息对应的各个所述原始煤质特征参数分别对各个所述待识别煤质特征参数一一对应进行差值计算，得到与各个所述煤质信息对应的多个特征参数差值；
分别计算各个所述煤质信息对应的多个所述特征参数差值之和，得到与各个所述煤质信息对应的特征参数差值之和；
筛选所有特征参数差值之和的最小值，筛选后得到最小特征参数差值之和，并将所述最小特征参数差值之和对应的煤质信息作为目标煤质信息。
应理解地，建立煤质与拉曼光谱特征参数的函数关系数据库(即所述煤质数据库)，通过解析实时煤样(即所述待识别煤质)的拉曼光谱，获得拉曼光谱特征参数(即所述待识别煤质特征参数)，分析出实时煤样(即所述待识别煤质)的煤质，得到输煤皮带上的实时煤质信息(即所述目标煤质信息)。
具体地，例如，所述煤质数据库中包括煤质信息A和煤质信息B，煤质信息A对应原始煤质特征参数A1、原始煤质特征参数A2和原始煤质特征参数A3，煤质信息B对应原始煤质特征参数B1、原始煤质特征参数B2和原始煤质特征参数B3，则所述待识别煤质特征参数有待识别煤质特征参数C1、待识别煤质特征参数C2和待识别煤质特征参数C3；
将原始煤质特征参数A1与待识别煤质特征参数C1进行差值计算，得到特征参数差值AC11，将原始煤质特征参数A2与待识别煤质特征参数C1进行差值计算，得到特征参数差值AC21，将原始煤质特征参数A3与待识别煤质特征参数C1进行差值计算，得到特征参数差值AC31，将原始煤质特征参数B1与待识别煤质特征参数C1进行差值计算，得到特征参数差值BC11，将原始煤质特征参数B2与待识别煤质特征参数C1进行差值计算，得到特征参数差值BC21，将原始煤质特征参数B3与待识别煤质特征参数C1进行差值计算，得到特征参数差值BC31；
将特征参数差值AC11、特征参数差值AC21和特征参数差值AC31求和得到特征参数差值之和AC；将特征参数差值BC11、特征参数差值BC21和特征参数差值BC31求和得到特征参数差值之和BC；
比较特征参数差值之和AC与特征参数差值之和BC的大小，若特征参数差值之和AC小于特征参数差值之和BC，则将煤质信息A作为目标煤质信息，若特征参数差值之和AC大于或者等于特征参数差值之和BC，则将煤质信息B作为目标煤质信息。
具体地，解析通过所述拉曼光谱仪得到的输煤皮带上实时煤样(即所述待识别煤质)的拉曼图谱(即所述拉曼光谱)，将得到的拉曼图谱(即所述拉曼光谱)执行拉曼光谱解析方法，输入煤质与拉曼光谱对应关系数据库(即所述煤质数据库)，得到输煤皮带上实时煤样(即所述待识别煤质)的煤质信息。
上述实施例中，通过煤质数据库对所拉曼光谱的识别分析得到目标煤质信息，便于对待识别煤质进行快速识别，从而能够精准获取锅炉燃料系统的实时煤质情况。
可选地，作为本发明的一个实施例，所述煤仓包括第一煤仓和第二煤仓，所述对所述目标煤质信息进行煤种的判断分析，并根据分析结果将所述煤质信息对应的待识别煤质输入至煤仓或电站锅炉中的过程包括：
S21：判断所述目标煤质信息是否为第一煤种信息，若是，则控制第一磨煤机将所述待识别煤质输入至所述第一煤仓中；若否，则执行步骤S22；
S22：判断所述目标煤质信息是否为第二煤种信息，若是，则控制第二磨煤机将所述待识别煤质输入至所述第二煤仓中；若否，则控制第三磨煤机将所述待识别煤质输入至所述电站锅炉中。
优选地，所述第一煤仓可以为灵活辅助煤仓a，所述第二煤仓可以为灵活辅助煤仓b，所述第一磨煤机可以为独立磨煤机A或备用磨煤机，所述第二磨煤机可以为独立磨煤机B或备用磨煤机，所述第三磨煤机可以为普通磨煤机。
应理解地，所述第一煤种信息可以为高挥发分煤种，所述第二煤种信息可以为高热值煤种。
应理解地，高挥发分煤种为干燥无灰基挥发份含量>40％的煤，作为低负荷稳燃辅助用煤；高热值煤种为低位发热量>24MJ/kg的煤，作为快速爬升负荷辅助用煤。
应理解地，所述第一煤仓和所述第二煤仓均可配置多套(即包括多个子煤仓)，以储存更多的煤粉。
应理解地，独立磨煤机可将煤磨成超细粉(粒度≤20微米)。
具体地，根据实时煤质信息(即所述目标煤质信息)，对输煤皮带上的煤样(即所述待识别煤质)进行分选，不同的煤质输运路径不同：将高挥发分煤种(即所述第一煤种信息)输运至独立磨煤机A或备用磨煤机(即所述第一磨煤机)，磨细之后进入低负荷稳燃灵活辅助煤仓a(即所述第一煤仓)备用；将高热值煤种(即所述第二煤种信息)输运至独立磨煤机B或备用磨煤机(即所述第二磨煤机)，磨细之后进入快速爬升负荷灵活辅助煤仓b(即所述第二煤仓)备用；其它煤输运至普通磨煤机(即所述第三磨煤机)，磨细之后进入锅炉(即所述电站锅炉)燃烧。
应理解地，低负荷稳燃灵活辅助煤仓(即所述第一煤仓)储煤量足够电站锅炉运行48小时；快速爬升负荷灵活辅助煤仓(即所述第二煤仓)储煤量足够在提供50％热量的情况下使电站锅炉负荷从0提升至100％。
上述实施例中，通过对目标煤质信息的煤种判断分析，并根据分析结果将煤质信息对应的待识别煤质输入至煤仓或电站锅炉中，将对灵活性运行有利的煤种进行筛分，磨为煤粉后进行单独存储，并通过额外的煤粉中储系统，储存了高挥发分煤粉和高热值煤粉。
可选地，作为本发明的一个实施例，所述电站锅炉状态信息包括电站锅炉低负荷运行状态和电站锅炉快速爬升负荷状态，所述根据所述电站锅炉状态信息将煤仓中的煤质输入至所述电站锅炉中的过程包括：
当电站锅炉处于所述电站锅炉低负荷运行状态时，则控制设置在所述第一煤仓上的第一风机开启，从而将所述第一煤仓中的煤质输入至所述电站锅炉中；
当电站锅炉处于所述电站锅炉快速爬升负荷状态时，则控制设置在所述第二煤仓上的第二风机开启，从而将所述第二煤仓中的煤质输入至所述电站锅炉中。
应理解地，所述电站锅炉低负荷运行状态可以为锅炉运行在负荷小于30％的工况，所述电站锅炉快速爬升负荷状态可以为锅炉负荷提升速率为1.5％/min。
应理解地，根据电站锅炉灵活性运行需求，引入一次风到灵活辅助煤仓中(即控制设置在所述第一煤仓上的第一风机开启，从而将所述第一煤仓中的煤质输入至所述电站锅炉中，或控制设置在所述第二煤仓上的第二风机开启，从而将所述第二煤仓中的煤质输入至所述电站锅炉中)，在10秒内迅速增加高挥发分煤种或高热值煤种的燃用量到指定量。
具体地，当电站锅炉低负荷(即所述电站锅炉低负荷运行状态)运行时，降低普通煤的燃用量，增加灵活辅助煤仓a(即所述第一煤仓)中的高挥发分煤种燃用量；高挥发分煤种可通过独立燃烧器A燃烧，亦可进入一次风管与普通煤混合燃烧。
应理解地，独立燃烧器A布置在锅炉一层燃烧器和二层燃烧器之间，或在一层燃烧器下方，独立燃烧器A为具有稳燃功能的燃烧器。
应理解地，低负荷稳燃煤的输出功率大于锅炉总功率的50％。
具体地，当电站锅炉快速爬升负荷(所述电站锅炉快速爬升负荷状态)时，增加灵活辅助煤仓b(即所述第二煤仓)中的高热值煤种燃用量；高热值煤可通过独立燃烧器B燃烧，亦可进入一次风管与普通煤混合燃烧。
应理解地，独立燃烧器B的功率大于其他普通燃烧器。
上述实施例中，通过电站锅炉状态信息将煤仓中的煤质输入至电站锅炉中，可确保锅炉需要低负荷运行或快速爬升负荷时，能在10秒钟之内切换燃烧状态，使锅炉燃烧系统运行在指定工况，迅速满足灵活性需求，并在低负荷运行时可迅速燃用高挥发分煤粉，实现低负荷稳燃，而在快速爬升负荷时，可迅速燃用高热值煤粉，实现负荷快速爬升。
可选地，作为本发明的一个实施例，在所述根据所述煤质数据库对所述拉曼光谱进行识别分析，得到目标煤质信息的过程之后，还包括：
通过设置在所述煤仓内壁的煤量检测装置得到是否存在煤质的检测结果，若是，则将所述待识别煤质输入至所述电站锅炉中；若否，则对所述目标煤质信息进行煤种的判断分析。
优选地，所述煤量检测装置可以为激光检测仪。
应理解地，灵活辅助煤仓具备检测煤粉储存量功能，当检测到灵活辅助煤仓a(即所述第一煤仓)或灵活辅助煤仓b(即所述第二煤仓)装满时，则不筛分对应的煤种，使其与普通煤一起输运至普通磨煤机(即所述第三磨煤机)，磨细之后进入锅炉(即所述电站锅炉)燃烧。
上述实施例中，通过设置在煤仓内壁的煤量检测装置得到是否存在煤质的检测结果，若是则将待识别煤质输入至电站锅炉中，若否则对目标煤质信息进行煤种的判断分析，能够根据煤仓状况进行灵活的调整，实现了自动化的煤仓管理。
可选地，作为本发明的另一个实施例，输煤皮带上的煤样(即所述待识别煤质)均进入原始磨煤机,将拉曼光谱仪(即所述激光拉曼光谱仪)检测点位布置在磨煤机出口或入口，根据步骤S12至步骤S14的方法检测得到的磨煤机输出的实时煤质信息(即所述目标煤质信息)。当磨煤机输出的煤(即所述目标煤质信息)为高挥发分煤种(即所述第一煤种信息)或高热值煤种(即所述第二煤种信息)，且对应的灵活辅助煤仓a(即所述第一煤仓)或灵活辅助煤仓b(即所述第二煤仓)未满时，磨煤机输出的煤粉通过旁路管道经煤粉分离器进入对应的灵活辅助煤仓储存。
应理解地，煤粉分离器可使风粉分离，实现煤粉富集。
可选地，作为本发明的另一个实施例，对输煤皮带上的煤样(即所述待识别煤质)进行筛分的位置在所述激光拉曼光谱仪监测点位之后，磨煤机之前，根据输煤速度对筛分指令设置延迟。
可选地，作为本发明的另一个实施例，本发明的有益效果如下：
1.利用拉曼光谱仪对实时煤质进行识别，获取了锅炉燃料系统的实时煤质情况；根据实时煤质情况，可将对灵活性运行有利的煤种进行筛分，磨为煤粉后单独存储。此方法可确保锅炉需要低负荷运行或快速爬升负荷时，能在10秒钟之内切换燃烧状态，使锅炉燃烧系统运行在指定工况，迅速满足灵活性需求。本发明解决了电站锅炉收到灵活性指令后，燃烧系统调控大大滞后的瓶颈问题，显著提升了电站锅炉燃烧系统的响应速度，减少了系统故障。
2.通过额外的煤粉中储系统，储存了高挥发分煤粉和高热值煤粉，在低负荷运行时可迅速燃用高挥发分煤粉，实现低负荷稳燃；在快速爬升负荷时，可迅速燃用高热值煤粉，实现负荷快速爬升。
图2为本发明实施例提供的一种电站锅炉燃烧装置的模块框图。
可选地，作为本发明的另一个实施例，如图2所示，一种电站锅炉燃烧装置，包括：
识别分析模块，用于从设置在待检测装置上的激光拉曼光谱仪中获得待识别煤质的拉曼光谱，并建立煤质数据库，并根据所述煤质数据库对所述拉曼光谱进行识别分析，得到目标煤质信息；
判断分析模块，用于对所述目标煤质信息进行煤种的判断分析，并根据分析结果将所述煤质信息对应的待识别煤质输入至煤仓或电站锅炉中；
煤质处理模块，用于导入电网指令，从电网指令中获得电站锅炉状态信息，根据所述电站锅炉状态信息将煤仓中的煤质输入至所述电站锅炉中。
可选地，作为本发明的一个实施例，所述识别分析模块中，建立煤质数据库的过程包括：
导入多个原始煤质的拉曼光谱以及与各个所述原始煤质对应的煤质信息；
导入多个洛伦兹峰，根据各个所述洛伦兹峰分别对各个所述原始煤质的拉曼光谱进行分峰拟合，得到与各个所述原始煤质对应的多个原始煤质洛伦兹峰峰面积；
计算所有原始煤质洛伦兹峰峰面积之和，得到原始煤质洛伦兹峰峰面积之和；
分别计算各个所述原始煤质洛伦兹峰峰面积与所述原始煤质洛伦兹峰峰面积之和的占比，得到与各个所述洛伦兹峰峰面积对应的原始煤质特征参数；
分别对各个所述煤质信息以及与各个所述原始煤质对应的多个原始煤质特征参数进行关联拟合，得到特征参数与煤质信息的函数关系，并根据所有的特征参数与煤质信息的函数关系建立煤质数据库。
可选地，本发明的另一个实施例提供一种电站锅炉燃烧装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，当所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上所述的电站锅炉燃烧方法。该装置可为计算机等装置。
可选地，本发明的另一个实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的电站锅炉燃烧方法。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种电站锅炉燃烧方法，其特征在于，包括如下步骤：
从设置在待检测装置上的激光拉曼光谱仪中获得待识别煤质的拉曼光谱，并建立煤质数据库，并根据所述煤质数据库对所述拉曼光谱进行识别分析，得到目标煤质信息；
对所述目标煤质信息进行煤种的判断分析，并根据分析结果将所述煤质信息对应的待识别煤质输入至煤仓或电站锅炉中；
导入电网指令，从电网指令中获得电站锅炉状态信息，根据所述电站锅炉状态信息将煤仓中的煤质输入至所述电站锅炉中；
所述建立煤质数据库的过程包括：
导入多个原始煤质的拉曼光谱以及与各个所述原始煤质对应的煤质信息；
导入多个洛伦兹峰，根据各个所述洛伦兹峰分别对各个所述原始煤质的拉曼光谱进行分峰拟合，得到与各个所述原始煤质对应的多个原始煤质洛伦兹峰峰面积；
计算所有原始煤质洛伦兹峰峰面积之和，得到原始煤质洛伦兹峰峰面积之和；
分别计算各个所述原始煤质洛伦兹峰峰面积与所述原始煤质洛伦兹峰峰面积之和的占比，得到与各个所述洛伦兹峰峰面积对应的原始煤质特征参数；
分别对各个所述煤质信息以及与各个所述原始煤质对应的多个原始煤质特征参数进行关联拟合，得到特征参数与煤质信息的函数关系，并根据所有的特征参数与煤质信息的函数关系建立煤质数据库；
所述根据所述煤质数据库对所述拉曼光谱进行识别分析，得到目标煤质信息的过程包括：
根据多个所述洛伦兹峰分别对所述待识别煤质的拉曼光谱进行分峰拟合，得到多个待识别煤质洛伦兹峰峰面积；
计算所有待识别煤质洛伦兹峰峰面积之和，得到待识别煤质洛伦兹峰峰面积之和；
分别计算各个所述待识别煤质洛伦兹峰峰面积与所述待识别煤质洛伦兹峰峰面积之和的占比，得到多个待识别煤质特征参数；
根据所述煤质数据库中各个所述煤质信息对应的各个所述原始煤质特征参数分别对各个所述待识别煤质特征参数一一对应进行差值计算，得到与各个所述煤质信息对应的多个特征参数差值；
分别计算各个所述煤质信息对应的多个所述特征参数差值之和，得到与各个所述煤质信息对应的特征参数差值之和；
筛选所有特征参数差值之和的最小值，筛选后得到最小特征参数差值之和，并将所述最小特征参数差值之和对应的煤质信息作为目标煤质信息；
所述煤仓包括第一煤仓和第二煤仓，所述电站锅炉状态信息包括电站锅炉低负荷运行状态和电站锅炉快速爬升负荷状态，所述根据所述电站锅炉状态信息将煤仓中的煤质输入至所述电站锅炉中的过程包括：
当电站锅炉处于所述电站锅炉低负荷运行状态时，则控制设置在所述第一煤仓上的第一风机开启，从而将所述第一煤仓中的煤质输入至所述电站锅炉中；
当电站锅炉处于所述电站锅炉快速爬升负荷状态时，则控制设置在所述第二煤仓上的第二风机开启，从而将所述第二煤仓中的煤质输入至所述电站锅炉中。
2.根据权利要求1所述的电站锅炉燃烧方法，其特征在于，所述对所述目标煤质信息进行煤种的判断分析，并根据分析结果将所述煤质信息对应的待识别煤质输入至煤仓或电站锅炉中的过程包括：
S21：判断所述目标煤质信息是否为第一煤种信息，若是，则控制第一磨煤机将所述待识别煤质输入至所述第一煤仓中；若否，则执行步骤S22；
S22：判断所述目标煤质信息是否为第二煤种信息，若是，则控制第二磨煤机将所述待识别煤质输入至所述第二煤仓中；若否，则控制第三磨煤机将所述待识别煤质输入至所述电站锅炉中。
3.根据权利要求1所述的电站锅炉燃烧方法，其特征在于，在所述根据所述煤质数据库对所述拉曼光谱进行识别分析，得到目标煤质信息的过程之后，还包括：
通过设置在所述煤仓内壁的煤量检测装置得到是否存在煤质的检测结果，若是，则将所述待识别煤质输入至所述电站锅炉中；若否，则对所述目标煤质信息进行煤种的判断分析。
4.一种应用于权利要求1-3任一项的电站锅炉燃烧方法的电站锅炉燃烧装置，其特征在于，包括：
识别分析模块，用于从设置在待检测装置上的激光拉曼光谱仪中获得待识别煤质的拉曼光谱，并建立煤质数据库，并根据所述煤质数据库对所述拉曼光谱进行识别分析，得到目标煤质信息；
判断分析模块，用于对所述目标煤质信息进行煤种的判断分析，并根据分析结果将所述煤质信息对应的待识别煤质输入至煤仓或电站锅炉中；
煤质处理模块，用于导入电网指令，从电网指令中获得电站锅炉状态信息，根据所述电站锅炉状态信息将煤仓中的煤质输入至所述电站锅炉中。
5.根据权利要求4所述的电站锅炉燃烧装置，其特征在于，所述识别分析模块中，建立煤质数据库的过程包括：
导入多个原始煤质的拉曼光谱以及与各个所述原始煤质对应的煤质信息；
导入多个洛伦兹峰，根据各个所述洛伦兹峰分别对各个所述原始煤质的拉曼光谱进行分峰拟合，得到与各个所述原始煤质对应的多个原始煤质洛伦兹峰峰面积；
计算所有原始煤质洛伦兹峰峰面积之和，得到原始煤质洛伦兹峰峰面积之和；
分别计算各个所述原始煤质洛伦兹峰峰面积与所述原始煤质洛伦兹峰峰面积之和的占比，得到与各个所述洛伦兹峰峰面积对应的原始煤质特征参数；
分别对各个所述煤质信息以及与各个所述原始煤质对应的多个原始煤质特征参数进行关联拟合，得到特征参数与煤质信息的函数关系，并根据所有的特征参数与煤质信息的函数关系建立煤质数据库。
6.一种电站锅炉燃烧系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，当所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1至3任一项所述的电站锅炉燃烧方法。
7.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至3任一项所述的电站锅炉燃烧方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210610072.2A CN115200034B (zh) | 2022-05-31 | 2022-05-31 | 一种电站锅炉燃烧方法、装置以及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210610072.2A CN115200034B (zh) | 2022-05-31 | 2022-05-31 | 一种电站锅炉燃烧方法、装置以及存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115200034A CN115200034A (zh) | 2022-10-18 |
| CN115200034B true CN115200034B (zh) | 2024-11-01 |
Family
ID=83577030
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210610072.2A Active CN115200034B (zh) | 2022-05-31 | 2022-05-31 | 一种电站锅炉燃烧方法、装置以及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115200034B (zh) |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105386877A (zh) * | 2014-09-02 | 2016-03-09 | 阿尔斯通技术有限公司 | 用于控制燃气涡轮的方法 |
| CN106198488A (zh) * | 2016-07-27 | 2016-12-07 | 华中科技大学 | 一种基于拉曼光谱分析的煤质快速检测方法 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB2541759B (en) * | 2014-07-08 | 2020-10-07 | Electric Power Res Institute Of State Grid Zhejiang Electric Power Company | Flame spectrum intensity-based method and system for on-line identifying type of coal in boiler |
| CN107631321B (zh) * | 2017-08-15 | 2019-02-15 | 华中科技大学 | 一种煤粉燃烧在线检测控制系统和方法 |
-
2022
- 2022-05-31 CN CN202210610072.2A patent/CN115200034B/zh active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105386877A (zh) * | 2014-09-02 | 2016-03-09 | 阿尔斯通技术有限公司 | 用于控制燃气涡轮的方法 |
| CN106198488A (zh) * | 2016-07-27 | 2016-12-07 | 华中科技大学 | 一种基于拉曼光谱分析的煤质快速检测方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN115200034A (zh) | 2022-10-18 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110111030B (zh) | 一种配煤掺烧评价方法及系统 | |
| CN108062617A (zh) | 一种火力机组碳排放配额调节方法 | |
| CN111461355B (zh) | 基于随机森林的二噁英排放浓度迁移学习预测方法 | |
| CN115200034B (zh) | 一种电站锅炉燃烧方法、装置以及存储介质 | |
| CN105160499B (zh) | 一种火力发电厂的燃料分析系统与方法 | |
| CN114021975A (zh) | 基于火电机组深度调峰状态下锅炉稳燃性能的评价方法及系统 | |
| CN113932245A (zh) | 一种褐煤风扇磨锅炉及其安全高效掺烧烟煤的方法 | |
| CN107632107A (zh) | 一种煤粉燃烧特性快速检测方法 | |
| Wu et al. | A carbon oxidation factor regression model of coal-fired power plants in China | |
| US7499763B2 (en) | Perturbation test method for measuring output responses to controlled process inputs | |
| Leyssens et al. | Energetic performances and environmental impact of the combustion of cardboard/sawdust in a domestic boiler | |
| CN116990437A (zh) | 一种用于原煤灰分的入洗量前馈自动调节系统 | |
| Zgheib et al. | Global warming and human health effects of wood heating life cycle in the Grand-Est region in France | |
| Scott | Real-life emissions from residential wood burning appliances in New Zealand | |
| CN110260303B (zh) | 燃煤中矸石对300mw等级循环流化床机组输煤系统及锅炉运行影响的分析方法 | |
| Muzyka et al. | Chemometric analysis of air pollutants in raw and thermally treated coals–Low-emission fuel for domestic applications, with a reduced negative impact on air quality | |
| CN113743672A (zh) | 一种磨煤机经济煤粉细度在线分析及运行优化指导方法 | |
| CN109900739B (zh) | 一种电厂锅炉煤场掺配均匀性评价方法 | |
| Yudisaputro et al. | A study on the performance and reliability effect of low-rank coal to the steam power plant | |
| CN113578513A (zh) | 一种直吹式制粉系统磨煤机出口温度的控制方法及系统 | |
| Karvosenoja et al. | Fine particulate matter emissions from residential wood combustion and reduction potential in the Nordic countries | |
| Skreiberg et al. | Emission Levels and Emission Factors for Modern Wood Stoves | |
| CN205861111U (zh) | 电站锅炉燃烧优化参数试验分析系统 | |
| CN110532514B (zh) | 电厂锅炉改变掺配煤种后发热量波动特性的预测方法 | |
| Jach-Nocoń et al. | The quality of wood pellets used in automatic class 5 Ecodesign boilers on the retail market in the context of air protection in Poland |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant |