loading
以ZigBee为基础的电厂燃煤锅炉在线监测系统研究
冯 帅
【摘 要】摘 要:电厂锅炉的能源高消耗率使得节能检测成为必须。以ZigBee作为传输手段，提出一种基于煤的低热值识别的燃煤锅炉热效率综合实时在线计算模型。首先，通过动态质量和能量平衡方法，利用ZigBee作为检测手段提出了在线计算方法，克服了炉内煤质经常变化，实时性不好的困难；其次，通过软测量方法确定飞灰中过量空气系数和未燃烧碳是计算锅炉热效率的重要参数。通过实时监测数据对模型进行了验证。结果表明：实验结果满足在线识别煤进入锅炉的低热值（LHV）的准确性，以及通过间接热平衡方法提供的在线计算的实时性。 【期刊名称】工业炉
【年(卷),期】2019(041)003 【总页数】3
【关键词】ZigBee；间接热平衡法；在线监测；低热值识别
随着国家环保标准的提升，电厂作为重污染行业，利用高科技手段实现运行过程中各项关键数据的监测，以及按照燃煤发电厂组成单元，锅炉作为主要的能源消耗者，因此对锅炉性能的优化显得尤为重要，锅炉的热效率是衡量电厂经济运行的重要指标之一。锅炉热效率的实时计算可以真实地反映锅炉运行状况，以调整锅炉运行参数。燃煤电厂锅炉的热效率通常根据标准化程序确定，目前，有几个标准用于计算电站锅炉的热效率，主要包括美国机械工程学会标准（ASME PTC4-1998，1998），德国工业标准化（德国工业标准，DIN EN 12952-15）和中华人民共和国国家标准（GB 10184-88，1988）。对于大型电
站锅炉，特别是燃煤电厂锅炉，通常运用间接平衡法通过标准程序计算热效率。间接平衡法要求根据中国锅炉性能试验规范GB 10184-88估算锅炉热损失，影响燃煤电厂锅炉热效率的主要因素是废气引起的热损失和机械不完全燃烧造成的热损失。
ZigBee传输手段是通过实时在线数据计算锅炉热效率的间接热平衡方法，获取燃料的元素组成分析结果。许多发电厂都提供专门的分析仪器来检测离线煤的成分和热值。然而，由于离线分析的复杂性和时间，难以满足热效率实时计算的需要。Zhang等人提出基于神经网络的煤热值识别模型[1]。
本文研究了大型电站锅炉热效率计算的实时技术，利用ZigBee作为传输手段，提出了基于低热值（LHV）煤识别新方法的燃煤锅炉热效率在线计算模型，并通过实验验证了该模型的有效性[2-3]。
1 概述
燃煤锅炉仍然是国内发电厂的主要设备，锅炉的热效率通常根据中国锅炉公用锅炉性能试验规范（GB 10184-88）的标准化程序确定，锅炉的热平衡关系如图1所示。
锅炉机组的热效率是能量输出与能量输入的比率，以百分比表示，如公式（1）所示。
其中η是锅炉热效率，Q in和Q out分别是锅炉系统的总能量输入和输出，这种方法称为直接平衡法，通常用于中小型电站锅炉的热效率计算。对于大型电站锅炉，特别是燃煤电厂锅炉，总是采用间接平衡法来计算热效率，在间接平衡法中，能量损失和信用用于计算效率。对于大型电站锅炉而言，它通常比直接平衡法更准确，因为测量误差会影响损耗和信用而不是总能量，如公式（2）
所示。
式中：Q2—废气导致的热损失，kJ Q3—化学不完全燃烧导致的热损失，kJ Q4—机械不完全燃烧导致的热损失，kJ Q5—辐射导致的热损失，kJ
Q6—在垃圾中分别加热造成的热损失，kJ Q in—燃料可用的总燃烧能量，kJ
q2，q3，q4，q5，q6—每个热损失的百分比，%
2 系统设计及分析
2.1 系统模型设计
本文利用ZigBee作为传输手段，对锅炉运行过程中的数据进行实时感知，结合LHV识别模型对燃煤电厂锅炉运行过程中的能量进行实时监测，煤的化学能转化为炉内蒸汽和高温烟气的热能，随着气流的流动，高温烟气的能量通过每个热交换器传递给过热蒸汽和再热蒸汽（即压板过热器、高温过热器、高温再热器、低温再热器、低温过热器和节能器）。在锅炉的末端，烟道气的能量通过空气预热器传递到一次空气和二次空气，并且剩余的能量则为低温废气损失[4-6]。
在能量转换过程中，空气和排放水的焓值可以忽略不计，因为它们与煤能相比非常少。煤元素组成对锅炉效率的影响也可以在短时间内忽略，因为它们与煤的LHV对锅炉效率的影响相比非常小。因此锅炉中的能量转换过程可以描述如公式（3）。
式中：B j—进入炉内的实际煤量，kg/s