摘要
为了解决燃煤掺烧和煤种、负荷等工况变化后带来的问题，电站锅炉需进行燃烧控制优化和燃水比协调控制优化，在该过程中需要获得实时的煤质参数，以实现根据煤质特性的自适应调整。然而，目前常用的煤质在线检测技术多安装于入炉皮带上，距入炉燃烧有时间差，辨识结果依然存在一定的不确定性，同时安装成本较高，对检测环境也有较高要求。因此，若能探寻炉内火焰发射光谱和煤种之间的关系，从而实时获得煤质参数，将有助于锅炉燃烧调整和变工况运行，对提高火电机组热效率、降低煤耗具有重要的意义。 本文以燃煤锅炉炉内火焰发射光谱作为研究对象，应用了理论推导、实验室实验和现场试验的研究方法，建立了煤种与火焰发射光谱之间的关联模型，并结合现场DCS数据作为补充特征量，进行了辨识模型的优化分析，同时在某600MW机组进行现场运行测试，验证了本文所建模型的煤质在线辨识可行性和效果。 本文首先进行了煤质在线辨识的实验室实验研究。理论推导了Na、K、Li等特征光谱与煤质信息之间的关系模型，并在自建的小型实验装置中，对三种生物质燃料进行了燃烧实验，采集并研究了火焰发射光谱，同时对所建关系模型进行了验证。结果表明，火焰光谱辐射强度在时域和频域上的特征并不明显，但是在波长方向具有良好的相似性和规律性；Na、K、Li三种碱金属元素在火焰发射光谱中具有明显的激发谱线，可以作为煤质辨识的标识元素；应用钠钾比、钠锂比作为辨识特征量能够很好地区分三种生物质燃料；Na、K原子特征谱线强度会随着固定碳辐射强度以及燃烧温度的变化而变化，因此辐射强度和燃烧温度可作为煤质辨识的补充特征量。 其次，本文开展了煤质在线辨识的现场试验，完成了辨识模型的初步建立。结果表明，采用一体化光纤传感器，可以省去煤种检测探头的安装与调试环节，大幅度降低系统安装、调试的难度，减少改造工作量，节约系统成本；由于现场的各种因素对光谱数据的扰动较大，需要使用钠钾比、钠锂比、辐射强度、燃烧温度等参数的多种数学统计值作为辨识的特征量；本文所建的初步辨识模型，在现场试验中具有一定的可靠性和准确性。 最后，本文对初步辨识模型进行了参数寻优和结合DCS数据的模型优化与参数敏感性分析研究。结果表明，采用网格寻优算法和K折交叉验证可对支持向量机的可调参数进行寻优，从而得到最佳参数，提高辨识模型的准确率；钠锂比、钠锂比、辐射强度和燃烧温度这几个特征量中，钠钾比的对模型准确率的贡献最突出，然后是钠锂比和燃烧温度，而辐射强度对准确率的贡献最小；在辨识模型中加入DCS数据作为辅助的辨识特征量，对辨识模型的总体正确率有所提升；在DCS数据中，炉膛测点焰温对燃烧状况的反应更加直接，优化的效果最好。
NETL