一、技术名称：电站锅炉智能吹灰优化与在线结焦预警系统
二、技术所属领域及适用范围：电力、钢铁、石化、水泥等行业火力发电机组锅炉
三、与该技术相关的能耗及碳排放现状
在电站及工业锅炉运行中，锅炉结渣、积灰是个长期存在的问题。由于缺乏科学的监测方法指导锅炉水冷璧、再热器、过热器、省煤器“四管”及省煤器后部烟道空预器进行吹灰，导致吹灰频次不合理，“四管”局部污染和磨损严重及结焦，从而造成吹灰汽源浪费、锅炉效率降低，并给锅炉的安全和可靠运行带来很大隐患。锅炉结渣、积灰不但增加了锅炉受热面的传热阻力，使受热面传热恶化、煤耗增加，降低锅炉的热经济性，还可能造成烟气通道的堵塞，影响锅炉的安全运行，严重时会发生设备损坏、人身伤害事故，对锅炉运行危害严重。目前该技术可实现节能量14万tce/a，CO2减排约37万t/a。
四、技术内容
1.技术原理
电站锅炉智能吹灰优化与在线结焦预警系统，是以能量守恒定律、传热学和工程热力学原理为基础，建立软测量模型、统计回归、模糊逻辑数学及人工神经网络等分析运算体系，将锅炉水冷壁、过热器、再热器、省煤器”四管”及省煤器后尾部烟道空预器污染程度进行量化处理和图像转换，显示实时参考画面和污染数据，使各受热面的污染率”可视化”，并根据临界污染因子及机组运行状况提出优化策略，从而实现”按需吹灰”和节能降耗、提高锅炉效率。
2.关键技术
建立炉膛、对流受热面和空预器的污染监测模型（包括灰污增长和衰减模型），建立软测量模型、统计回归、模糊逻辑数学及人工神经网络等分析运算体系，建立基于经济分析的吹灰指导模型和结焦预警模型。
3.工艺流程
神经网络已广泛地应用于各种复杂系统输入输出关系的建模过程，人工神经网络通过对样本集合的学习，提取出有效的知识和规则，通过对权值和阈值的修正，实现对复杂系统的模化。即使只有一个隐层，神经网络也能一致近似任何连续函数，从而为非线性系统的神经网络建模提供了理论依据。模型采用了一层隐层的神经网络，结构如图3所示。
单位时间段内，吹灰次数越多，总的吹灰收益越大，显示了吹灰收益与吹灰频率的关系，如图4所示。
五、主要技术指标
主要是减少锅炉“四管”吹损及吹损泄漏造成的非正常停机几率。同时改善锅炉性能指标：平均降低锅炉排烟温度2-6℃，减少吹灰次数20%-60%。其中，135MW-200MW机组锅炉一般降低4-10℃，减少吹灰次数40%-70%；200MW-300MW，一般降低3-6℃，减少吹灰次数30-60%；600MW-1000MW机组一般降低1-4℃，减少吹灰次数20%-40%。
六、技术鉴定、获奖情况及应用现状
通过山东省科学技术厅的科技成果鉴定，山东省科技进步三等奖，中国电子工业学会科技进步三等奖，山东省计算机应用优秀成果三等奖。截止到2013年底，该项目产品已在五大发电集团下属20多个电厂50多台机组投入使用，产品技术先进，运行可靠，性能稳定，节能效果明显，得到了电厂用户的认可和信赖。
七、典型应用案例
典型案例1
应用单位：华电邹县发电有限公司
技术提供单位：山东泓奥电力科技有限公司
建设规模：1000MW机组#7锅炉”锅炉智能吹灰优化与结焦预警系统”节能技术改造。主要技改内容：增加部分烟温测点，增加一台上位机，与原有SIS系统连接，建立炉膛、对流受热面和空预器的污染监测模型（包括灰污增长和衰减模型），建立软测量模型、统计回归、模糊逻辑数学及人工神经网络等分析运算体系，建立基于经济分析的吹灰指导模型。节能技改投资额约180万元，建设期8个月。年综合节能量1315tce，年综合经济效益直接收益（不考虑吹损爆管）182.3万元，投资回收期1年。
典型案例2
应用单位：华电邹县发电有限公司
技术提供单位：山东泓奥电力科技有限公司
建设规模：600MW机组#6锅炉“智能吹灰优化与在线结焦预警系统”节能技术改造。主要技改内容：新增1套采集器、1台套服务器、1台工控机和1套显示器，并建立数据采集 和传输系统，建立吹灰优化和结焦预警系统。节能技改投资额150万元，建设期9个月。年 综合节能量7000tce，年综合经济效益560余万元，投资回收期4个月。
八、推广前景及节能减排潜力
预计未来5年总投入1500万元，技术在行业内推广比例达到20%，节能量达到54万tce/a，减碳量达到143万tCO2/a。
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