基于吹灰器敏感性分析的电站锅炉吹灰策略优化

梅海龙，蒲靖凡，周林，虞兵，张林，谭鹏

(1.国电汉川发电有限公司，湖北 孝感 431616；2.华中科技大学能源与动力工程学院煤燃烧国家重点实验室，湖北 武汉 430074)

0 引言

2020年，全球煤炭在电力生产中所占份额仍高达36.4%。由于中国煤炭资源丰富、石油短缺和天然气稀薄的能源结构，燃煤发电在中国所占比例更高(68.5%)[1-2]。因为煤总是含有一些矿物灰，在燃烧时无法避免地会导致燃煤锅炉的积灰和结渣。低品位的劣质煤更符合中国的能源政策，因此动力用煤主要以质量较差的劣质煤为主，其含灰量和含硫量较高，更容易导致受热面积灰结渣[3-5]。积灰结渣严重则会导致排烟温度升高、蒸汽温度难以控制等问题[6-7]。

清洁积灰结渣最好及最常用的方法是蒸汽吹灰，目前国内外燃煤电厂几乎都配有先进的蒸汽吹灰器[8]。然而目前大部分燃煤电厂按时按量进行吹灰，无法避免吹灰过量或者不足的问题，从而对锅炉的安全性和经济性造成影响[9]。

针对受热面的积灰结焦问题，已有很多国内外学者进行了灰污在线监测模型以及吹灰优化策略的研究。根据热力学、传热学、流体力学等原理及计算方法，已开发了洁净因子[10]、灰污染[11]、熵产[12-13]、积灰厚度[14]等模型用于表征受热面的清洁或污染程度，从而实现灰污的实时在线监测。吹灰成本与收益计算也被用于提高吹灰的经济性[15]。在大数据算法、人工智能的推动下，更有学者利用数据挖掘、深度学习等算法对锅炉吹灰优化进行了研究，提高了灰污监测的准确性和稳定性[16-20]。

灰污在线监测模型以及吹灰优化策略解决了不同受热面“何时吹灰”“吹灰时长”的问题，但对于“吹哪只吹灰器”的问题没有提出很好的解决方案。目前针对该问题，陈宝康[21]提出采用吹灰器单独运作试验的方法，通过单独操作吹灰器，比较不同位置的吹灰器吹灰效果的差别。

本文以某1 000 MW超超临界燃煤锅炉为研究对象，挖掘其历史运行数据，分析历史稳定负荷工况下不同吹灰器对洁净因子或温度变化的影响大小，将分析结果引入吹灰优化策略制定，有助于提高吹灰的完整性和经济性。

1 研究对象与方法

1.1 研究对象

本文的研究对象为某1 000 MW超超临界燃煤锅炉，其吹灰系统包括吹灰器、减压站、吹灰管道及其固定和导向装置等。减温减压站采用高温高压、喷水减温减压气动非基地式调节减温减压站，减压站减温水来自锅炉再热器减温水总管。其中锅炉炉膛布置的吹灰器共82只；对流受热面布置的吹灰器共66只，其中14只为预留吹灰器；空气预热器设4只吹灰器。吹灰系统的汽源取自低温再热器出口(减温后)连接管。通过减温减压装置得到合适的蒸汽参数，进入吹灰器。其水平及尾部烟道吹灰器布置如图1所示。因为对流受热面吹灰器为对称布置，并且对称吹灰器几乎同时进行吹灰，所以图中以及后续分析中只采用双数吹灰器代表两只对称吹灰器。

图1 吹灰器布置

1.2 研究方法

为了防止数据异常导致洁净因子及温度变化计算偏离正常值从而造成吹灰器的敏感性分析存在可避免性误差，需要提前对数据进行清洗。

受热面进出口的汽温温升及烟温温降的计算公式如下:

式中，δt、δT分别表示受热面进出口的汽温温升及烟温温降；tin、Tin分别表示进口平均汽温及平均烟温；tout、Tout分别表示出口平均汽温及平均烟温。

各受热面的进出口汽温及低温受热面的进出口烟温均安装有测点进行测量，但高温受热面的烟气侧未安装测点，所以需要对高温受热面的进出口烟温进行计算。基于能量守恒原理，即汽侧吸收的热量与烟侧释放的热量相等，可通过低温受热面的烟温计算出高温受热面的烟温。

受热面洁净因子的计算公式如下:

式中，CF为洁净因子；Ksj、Klx分别表示实际与理想换热系数；Q为换热量，kJ；Δtm为传热温差，℃；A为传热面积，m2；m为给水流量，kg/s；Δh为蒸汽进出口焓差，kJ/kg；Δtmax、Δtmin分别表示传热过程中大温差端和小温差端，℃。

根据测点测量值以及计算值，可以计算出受热面的进出口汽温温升、烟温温降以及洁净因子。基于历史数据，查询燃煤机组历史平稳负荷的吹灰时间段，其查询规则及步骤为:

1)根据吹灰器的进退信号，判断出吹灰器的连续吹灰时间段。若两只吹灰器的吹灰时间间隔30 min以上，则判断前一只吹灰器的吹灰结束时间为上一连续吹灰时间段的吹灰结束时间，后一只吹灰器的吹灰开始时间为下一连续吹灰时间段的吹灰开始时间。

2)根据吹灰器的进退信号，判断出连续吹灰时间段内所有执行过吹灰的吹灰器，从而根据各个连续吹灰时间段便可得到对应的吹灰器组。

3)根据负荷值，筛选负荷稳定的连续吹灰时间段。连续吹灰时间段吹灰开始至吹灰结束后30 min内，如果负荷最大值与最小值之差未超过25 MW，则判断该连续吹灰时间段为负荷稳定的连续吹灰时间段。

吹灰敏感性分析包括吹灰前后洁净因子增幅、受热面进出口汽温之差增幅以及受热面进出口烟温之差增幅分析。获取负荷稳定的连续吹灰时间段后，可以统计出吹灰时间段内的运行吹灰器组、吹灰后30 min内洁净因子(汽温)最大值与吹灰前洁净因子(汽温)的差值以及吹灰前烟温与吹灰后30 min内烟温最小值的差值。

通过统计历史数据稳定吹灰时间段的各吹灰组的洁净因子增幅、汽温温差增幅以及烟温温差增幅可以反映出吹灰效果较好的吹灰组或吹灰器。增幅越大则证明吹灰前后受热面的洁净程度(或换热效果)差别越大，即吹灰效果越好。

2 敏感性分析结果及吹灰策略优化

采用该机组5个月运行数据(共159 217条)，对该机组水平及尾部烟道受热面的吹灰器进行敏感性分析。由于各受热面吹灰器均为单双数对吹，因此只选取双数吹灰器进行分析(其中SL表示长吹、SB表示半长吹)。

该机组水平及尾部烟道对流受热面的原吹灰策略为1天吹1次，按顺序从长吹SL2(SL1)开始至半长吹SB18(SB17)结束。

屏式过热器(简称“屏过”)的吹灰器敏感性对比如图2所示。屏过吹灰器共挖掘出6组吹灰器，其中组2及组6洁净因子及温差增幅较高，组1和组4较低。结果表明SL12对屏过的吹灰效果最好，SL2最差；同时间接表明SL10的吹灰效果较差。因此，在制定屏过吹灰策略时，可以适当增加SL12的吹灰频率，或者降低SL2及SL10的吹灰频率。同时屏式过热器三个指标吹灰前后增幅较小，洁净因子增幅基本小于0.1，应适当降低屏式过热器吹灰器的总体吹灰频率。因此屏式过热器吹灰频率调整为:SL12一天1次；SL(4+6+8)三天2次；SL(2+10)两天1次。

图2 屏式过热器吹灰器敏感性对比

高温过热器(简称“高过”)的吹灰器敏感性对比如图3所示。高过吹灰器共挖掘出5组吹灰器，其中除组2外其余组洁净因子及温差增幅相差不大，组2较低。结果间接表明SL16及SL20的吹灰效果较好，SL18吹灰效果较差，应适当增加SL16及SL20的吹灰频率，或者降低SL18的吹灰频率。同时高过三个指标吹灰前后增幅较小，洁净因子增幅均小于0.1，汽温及烟温温差增幅基本小于10℃，应适当降低高温过热器吹灰器的总体吹灰频率。因此高温过热器吹灰频率调整为:SL(14+16+20)三天2次；SL18两天1次。

图3 高温过热器吹灰器敏感性对比

高温再热器(简称“高再”)的吹灰器敏感性对比如图4所示。高再吹灰器共挖掘出3组吹灰器，3组的洁净因子及温差增幅相差不大，且对洁净因子提升较高。因此，在制定高再吹灰策略时，可以维持高再所有吹灰器的吹灰频率一致。同时高再三个指标吹灰前后增幅很大，洁净因子增幅超过0.25，汽温及烟温温差增幅也基本大于15℃，因此高再吹灰器的吹灰频率均维持为一天1次，即SL(22+24+26+28)一天1次。

图4 高温再热器吹灰器敏感性对比

低温过热器(简称“低过”)的吹灰器敏感性对比如图5所示。低过吹灰器共挖掘出3组吹灰器，其中组2及组3的洁净因子及温差增幅较大，组1较低。结果可直接表明SB4及SB6的吹灰效果较好，SL32及SL34吹灰效果较差。因此，在制定低过吹灰策略时，应适当增加SB4及SB6的吹灰频率，或者降低SL32及SB34的吹灰频率。同时组2及组3吹灰前后温差增幅均大于20℃，因此低温过热器吹灰频率调整为:SB(4+6)一天1次，SL(32+34)三天2次。

图5 低温过热器吹灰器敏感性对比

低温再热器(简称“低再”)的吹灰器敏感性对比如图6所示。低再吹灰器共挖掘出3组吹灰器，其结果与低温过热器相似。因此，在制定低再吹灰策略时，可以适当增加SB2、SB8及SB14的吹灰频率，或者降低SL30的吹灰频率。但是由于低再吹灰前后烟温温差增幅均大于25℃，为保证机组安全性，低再吹灰器的吹灰频率均维持为一天1次。

图6 低温再热器吹灰器敏感性对比

省煤器的吹灰器敏感性对比如图7所示。省煤吹灰器共挖掘出2组吹灰器，组2的吹灰器数量及吹灰效果大约为组1的两倍，说明SB10+SB12与SB16+SB18的吹灰效果相差不大，且省煤器三个指标吹灰前后增幅较小，省煤器积灰不严重，因此省煤器吹灰频率调整为SB(10+12+16+18)三天2次。

图7 省煤器吹灰器敏感性对比

采用优化后的吹灰策略运行3个月后发现排烟温度无明显上升，优化后的吹灰策略虽然减少了吹灰频次但未影响锅炉效率，受热面金属管壁超温情况有明显改善。

3 结语

本文以某1 000 MW超超临界燃煤锅炉为研究对象，采用数据挖掘方法，分析了稳定负荷下机组水平烟道及尾部烟道各受热面吹灰器对受热面进出口汽温、烟温温差及洁净因子增幅的影响程度。同时，基于分析结果，对各受热面吹灰策略进行了优化，提高了机组的吹灰有效性和经济性。