英维思电厂锅炉燃烧优化软件.docx

英维思电厂锅炉燃烧优化的解决方案 英维思（中国）GUANGTING.ZHANG@INVENSYS.COM 电厂锅炉的燃烧过程是典型的大滞后、强耦合、强非线性过程，过程的动态响应会随着煤种、负荷等的变化发生显著且快速的变化。 英维思多年来致力于电厂锅炉燃烧过程的研究，针对其过程特性，提出了独特的电厂锅炉燃烧优化软件connoisseur套件，其软件结构如下图所示： 该软件提供了以下工具： 在线软仪表：具有最小负荷扰动的PRBS(伪随机二进制序列)自动工厂测试工具和统计工具，包括相互关联和功率谱密度； 神经元网络：基于RBF(径向基函数)的神经网络系统，识别和量化整体因果关系； 在线优化：采用二次方程规划，提高锅炉热效率、降低飞灰含碳率、提高爬坡速率； 自适应控制器：在线模型自适应,消除过程随时间推移带来的影响； 模糊智能控制：通过模糊逻辑处理，解决大滞后、强耦合、强非线性过程控制 通过该软件可以实现： 通过多层炉膛燃烧器区域虚拟仪表，实现模拟风和燃料分布的影响与炉膛状况、NOX生成量等，对给煤机、二次风门等进行实时优化控制，保证了最佳锅炉能量分布和过量O2控制； 实现过热和再热喷水流量控制以及燃烧器倾角控制的解耦，使过热和再热温度的控制就更加稳定和有效，获得最佳热效率； 在进口温度、磨煤机温度约束条件下，使进入磨煤机的冷风量最少，减少NOx排放； 在保证设备约束条件下，最优化爬坡率； 在考虑不同区域温度的实际情况和除尘负荷条件下，应用模型和专家系统，实现自动或指导性的智能吹灰；保证最佳热效率； 通过以上的燃烧优化，通常可以降低NOx 10%以上，提高锅炉热效率0.5%~1.5%, 降低飞灰含碳率10%以上，同时提高爬坡速率50以上。 其在电力行业的成功应用客户已涵盖了所有不同燃料火力发电机组 CHD 中国华电-600MW、300MW燃煤带供热发电机组 台湾电力公司-600MW燃油发电机组 泰国RB电力公司-700MW燃气发电机组 泰国SCG公司-褐煤固体燃料循环床发电机组 美国MIRANT公司－630 MW×2超临界机组 综上所述，英维思的connoisseur优化套件是针对电厂锅炉燃烧的最佳解决方案。