【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能配煤，尤其是涉及一种用于缓解锅炉燃烧高碱煤结渣的在线配煤系统。
技术介绍
1、能源是人类文明发展中不可或缺的物质基础，在国民经济高速发展的过程中，电力行业提供了强有力的支撑，而火力发电在我国供电系统中仍然占有相当大的比例。近年来，我国对煤炭、石油、天然气以及一次电力和其他能源的消费总量突破40亿吨的标准煤。随着当前煤炭供应市场的供应链日趋紧张，供应价格也水涨船高，传统煤炭发电企业在管理模式、生产流程中都有不少亟待解决的问题。由于我国电站锅炉和工业锅炉是以燃煤为主，而实际用煤常常偏离设计煤种。动力用煤普遍质量较差，其灰分、硫分、碱金属等含量比较高，在燃烧过程中容易导致锅炉受热面发生积灰、结渣、腐蚀等情况，严重的会影响锅炉安全运行。燃煤锅炉受热面的结渣问题是普遍存在的，如果不能妥善解决不仅会使锅炉的效率降低、燃烧恶化，甚至引发锅炉熄火、停炉检修等事故。
2、以新疆准东煤为典型的高碱煤，在单独燃烧利用过程极容易发生严重的结渣问题。如何缓解因燃烧高碱煤而导致的结渣现象是当前亟待解决的实际工程问题。混煤掺烧是解决我国燃煤电站锅炉燃料供应紧张、煤种复杂多变，提高燃煤机组运行安全性和经济性的有效解决办法之一。为解决高碱煤的易结渣问题，通过和其他低钠煤种进行掺混燃烧，能够改变混煤灰的矿物组成，从而减少高碱煤中的碱金属低温共熔物生成，同时能降低混合煤种中的na、k等碱金属含量，进而减少碱金属(na、k)在受热面以及飞灰颗粒的表面形成黏性内白层的机率，使飞灰颗粒不容易在受热面上发生沉积行为，进而不易发展为严重的结渣现象
3、在混煤掺烧过程中，如何保证锅炉运行的经济性和安全性是一个重要的问题。当前存在的主要问题是现有电厂运行人员主要凭借人工经验选择不同的煤种进行掺烧，加上运行人员对炉内燃烧状态的了解不足，在面对复杂多变的煤种时，如不能使锅炉在最优的燃烧状态下运行，就会导致锅炉的结渣问题更严重。因此，在相关
中亟需更科学合理的混煤掺烧方案，相应地需要智能的在线配煤系统。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种用于缓解锅炉燃烧高碱煤结渣的在线配煤系统，解决上述技术存在的现有电厂运行人员凭借经验选择不同的煤种进行掺烧、运行人员对炉内燃烧状态了解不足、面对复杂多变的煤种难以在最优的燃烧状态下运行导致锅炉严重结渣的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种用于缓解锅炉燃烧高碱煤结渣的在线配煤系统，包括煤质数据管理模块、煤质在线检测模块、在线智能配煤模块、燃烧工况监测模块和用户管理操作模块；
3、所述煤质数据管理模块存储各煤种的煤质信息数据；
4、所述在线智能配煤模块调用煤质数据管理模块存储的煤质信息数据，并通过机器学习算法训练结渣预测模型，最终给出建议的掺烧方案；
5、所述煤质在线检测模块和所述燃烧工况监测模块对在线智能配煤模块的实时约束和数据修正；
6、所述用户管理操作模块对煤质数据管理模块中存储煤质信息的输入、修改和导出，以及对数据可视化和配煤掺烧方案的管理。
7、优选的，所述煤质信息数据包括工业分析数据、元素分析数据、发热量分析数据、灰熔点分析数据、可磨性分析数据和灰成分分析数据；所述工业分析数据包括水分、挥发分、固定碳和灰分。
8、优选的，所述元素分析数据包括碳、氢、氧、氮和硫；所述发热量分析数据包括低位发热量；所述灰熔点分析数据包括变形温度dt、软化温度st、半球温度ht和流动温度ft；所述可磨性分析数据包括哈氏可磨指数hgi；所述灰成分分析数据包括fe2o3、cao、mgo、na2o、k2o、sio2、al2o3和tio2。
9、优选的，所述煤质数据管理模块存储的各煤种包括一种或多种高碱煤、用于与高碱煤进行掺烧的一种或多种非高碱煤煤种以及高碱煤与非高碱煤煤种掺混后形成的一种或多种混合煤种。
10、优选的，所述煤质在线检测模块包括实时检测入炉混合煤种水分的微波测量仪、实时检测入炉混合煤种硫和挥发分的近红外光谱仪、实时检测入炉混合煤种灰分的天然γ射线测量仪、实时检测入炉混合煤种fe、ca、mg、na、k、si、al和ti含量的多能x射线测量仪、实时检测入炉混合煤种灰成分fe2o3、cao、mgo、na2o、k2o、sio2、al2o3和tio2的在线x射线荧光仪。
11、优选的，所述在线智能配煤模块中内嵌有预测混合煤种结渣倾向的钠当量预测模型m1、碱酸比预测模型m2、硅铝比预测模型m3、铁钙比预测模型m4和灰沉积预测模型m5。
12、优选的，所述钠当量预测模型m1为m1＝λ1*a/(na2o+0.659k2o)，所述碱酸比预测模型m2为m2＝λ2*(fe2o3+cao+mgo+na2o+k2o)/(sio2+al2o3+tio2)，所述硅铝比预测模型m3为m3＝λ3*sio2/al2o3，所述铁钙比预测模型m4为m4＝λ4*fe2o3/cao，所述灰沉积预测模型m5为m5＝λ5*(2dt+st+ht+ft)/5，其中，λ1、λ2、λ3、λ4和λ5为修正因子，dt为变形温度、st为软化温度、ht为半球温度、ft为流动温度，a表示收到基灰分。
13、优选的，在系统刚投入使用时先由操作运行人员通过用户管理操作模块进行初始化设置，向在线智能配煤模块中内嵌的5个结渣预测模型进行约束条件的初始设置，保证系统运行过程中满足m1min＜m1＜m1max、m2min＜m2＜m2max、m3min＜m3＜m3max、m4min＜m4＜m4max、m5min＜m5＜m5max的约束条件；当上述5个预测模型的约束条件无法同时满足时，满足约束条件的优先级别为m1＞m2＞m3＞m4＞m5；并且，修正因子λ1、λ2、λ3、λ4和λ5的值由煤质在线检测模块和燃烧工况监测模块将数据输入在线智能配煤模块后通过机器学习算法进行补偿修正，修正的区间范围为λ∈[0.75,1.25]。
14、优选的，所述在线智能配煤模块中内嵌的五个结渣预测模型的建立流程步骤如下：
15、s1、将初始数据划分为训练集和测试集；
16、s2、将训练集数据进行归一化处理；
17、s3、根据人工经验设置初始参数；
18、s4、通过支持向量机训练数据；
19、s5、测试集数据经过归一化处理后带入对应预测模型；
20、s6、通过机器学习优化对应预测模型的参数；
21、s7、输出对应预测模型的预测结果和给出掺烧比例范围；
22、s8、给出建议的掺烧方案。
23、优选的，所述燃烧工况监测模块实时监测锅炉效率、炉膛负压、排烟温度、受热面壁温和污染物排放浓度。
24、因此，本专利技术采用上述结构的一种用于缓解锅炉燃烧高碱煤结渣的在线配煤系统，具有以下有益效果：
25、(1)煤质数据管理模块可以存储海量煤种的煤质信息，以便于在线智能配煤模块利用机器学习算法训练结渣预测模型，最终给出建议本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于缓解锅炉燃烧高碱煤结渣的在线配煤系统，其特征在于：包括煤质数据管理模块、煤质在线检测模块、在线智能配煤模块、燃烧工况监测模块和用户管理操作模块；
2.根据权利要求1所述的一种用于缓解锅炉燃烧高碱煤结渣的在线配煤系统，其特征在于：所述煤质信息数据包括工业分析数据、元素分析数据、发热量分析数据、灰熔点分析数据、可磨性分析数据和灰成分分析数据；所述工业分析数据包括水分、挥发分、固定碳和灰分。
3.根据权利要求2所述的一种用于缓解锅炉燃烧高碱煤结渣的在线配煤系统，其特征在于：所述元素分析数据包括碳、氢、氧、氮和硫；所述发热量分析数据包括低位发热量；所述灰熔点分析数据包括变形温度DT、软化温度ST、半球温度HT和流动温度FT；所述可磨性分析数据包括哈氏可磨指数HGI；所述灰成分分析数据包括Fe2O3、CaO、MgO、Na2O、K2O、SiO2、Al2O3和TiO2。
4.根据权利要求1所述的一种用于缓解锅炉燃烧高碱煤结渣的在线配煤系统，其特征在于：所述煤质数据管理模块存储的各煤种包括一种或多种高碱煤、用于与高碱煤进行掺烧的一种或多种非高碱煤煤
5.根据权利要求2所述的一种用于缓解锅炉燃烧高碱煤结渣的在线配煤系统，其特征在于：所述煤质在线检测模块包括实时检测入炉混合煤种水分的微波测量仪、实时检测入炉混合煤种硫和挥发分的近红外光谱仪、实时检测入炉混合煤种灰分的天然γ射线测量仪、实时检测入炉混合煤种Fe、Ca、Mg、Na、K、Si、Al和Ti含量的多能X射线测量仪、实时检测入炉混合煤种灰成分Fe2O3、CaO、MgO、Na2O、K2O、SiO2、Al2O3和TiO2的在线X射线荧光仪。
6.根据权利要求1所述的一种用于缓解锅炉燃烧高碱煤结渣的在线配煤系统，其特征在于：所述在线智能配煤模块中内嵌有预测混合煤种结渣倾向的钠当量预测模型M1、碱酸比预测模型M2、硅铝比预测模型M3、铁钙比预测模型M4和灰沉积预测模型M5。
7.根据权利要求6所述的一种用于缓解锅炉燃烧高碱煤结渣的在线配煤系统，其特征在于：所述钠当量预测模型M1为M1＝λ1*A/(Na2O+0.659K2O)，所述碱酸比预测模型M2为M2＝λ2*(Fe2O3+CaO+MgO+Na2O+K2O)/(SiO2+Al2O3+TiO2)，所述硅铝比预测模型M3为M3＝λ3*SiO2/Al2O3，所述铁钙比预测模型M4为M4＝λ4*Fe2O3/CaO，所述灰沉积预测模型M5为M5＝λ5*(2DT+ST+HT+FT)/5，其中，λ1、λ2、λ3、λ4和λ5为修正因子，DT为变形温度、ST为软化温度、HT为半球温度、FT为流动温度，A表示收到基灰分。
8.根据权利要求7所述的一种用于缓解锅炉燃烧高碱煤结渣的在线配煤系统，其特征在于：在系统刚投入使用时先由操作运行人员通过用户管理操作模块进行初始化设置，向在线智能配煤模块中内嵌的5个结渣预测模型进行约束条件的初始设置，保证系统运行过程中满足M1min＜M1＜M1max、M2min＜M2＜M2max、M3min＜M3＜M3max、M4min＜M4＜M4max、M5min＜M5＜M5max的约束条件；当上述5个预测模型的约束条件无法同时满足时，满足约束条件的优先级别为M1＞M2＞M3＞M4＞M5；并且，修正因子λ1、λ2、λ3、λ4和λ5的值由煤质在线检测模块和燃烧工况监测模块将数据输入在线智能配煤模块后通过机器学习算法进行补偿修正，修正的区间范围为λ∈[0.75,1.25]。
9.根据权利要求8所述的一种用于缓解锅炉燃烧高碱煤结渣的在线配煤系统，其特征在于，所述在线智能配煤模块中内嵌的五个结渣预测模型的建立流程步骤如下：
10.根据权利要求1所述的一种用于缓解锅炉燃烧高碱煤结渣的在线配煤系统，其特征在于：所述燃烧工况监测模块实时监测锅炉效率、炉膛负压、排烟温度、受热面壁温和污染物排放浓度。
...【技术特征摘要】
1.一种用于缓解锅炉燃烧高碱煤结渣的在线配煤系统，其特征在于：包括煤质数据管理模块、煤质在线检测模块、在线智能配煤模块、燃烧工况监测模块和用户管理操作模块；
2.根据权利要求1所述的一种用于缓解锅炉燃烧高碱煤结渣的在线配煤系统，其特征在于：所述煤质信息数据包括工业分析数据、元素分析数据、发热量分析数据、灰熔点分析数据、可磨性分析数据和灰成分分析数据；所述工业分析数据包括水分、挥发分、固定碳和灰分。
3.根据权利要求2所述的一种用于缓解锅炉燃烧高碱煤结渣的在线配煤系统，其特征在于：所述元素分析数据包括碳、氢、氧、氮和硫；所述发热量分析数据包括低位发热量；所述灰熔点分析数据包括变形温度dt、软化温度st、半球温度ht和流动温度ft；所述可磨性分析数据包括哈氏可磨指数hgi；所述灰成分分析数据包括fe2o3、cao、mgo、na2o、k2o、sio2、al2o3和tio2。
4.根据权利要求1所述的一种用于缓解锅炉燃烧高碱煤结渣的在线配煤系统，其特征在于：所述煤质数据管理模块存储的各煤种包括一种或多种高碱煤、用于与高碱煤进行掺烧的一种或多种非高碱煤煤种以及高碱煤与非高碱煤煤种掺混后形成的一种或多种混合煤种。
5.根据权利要求2所述的一种用于缓解锅炉燃烧高碱煤结渣的在线配煤系统，其特征在于：所述煤质在线检测模块包括实时检测入炉混合煤种水分的微波测量仪、实时检测入炉混合煤种硫和挥发分的近红外光谱仪、实时检测入炉混合煤种灰分的天然γ射线测量仪、实时检测入炉混合煤种fe、ca、mg、na、k、si、al和ti含量的多能x射线测量仪、实时检测入炉混合煤种灰成分fe2o3、cao、mgo、na2o、k2o、sio2、al2o3和tio2的在线x射线荧光仪。
6.根据权利要求1所述的一种用于缓解锅炉燃烧高碱煤结渣的在线配煤系统，其特征在于：所述在线智能配煤模块中内嵌有预测混合煤种结渣倾向的钠当量预测模型m1、碱酸比预测模型m2、硅铝...
【专利技术属性】
技术研发人员：熊剑敏，杨春笋，阎德志，黎赛梾，郑志清，肖琦，姚军武，
申请(专利权)人：国能长源荆门发电有限公司，
类型：发明
国别省市：
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