百万千瓦机组深度调峰工况下燃烧优化控制技术应用

引言

现阶段，能源领域正积极迈向转型发展，其中风电、光伏这类新能源发电在整个电力供应体系中的占比不断上升。不过，这类新能源发电由于具有间歇性以及波动性的特点，给电力系统维持稳定运行带来了不少难题。在当前电力供应格局里，百万千瓦火电机组扮演着关键主力的角色，承担着电网调峰以及保障电力供应的重要任务。

1 百万千瓦机组深度调峰中燃烧优化控制的核心价值

1.1 保障机组运行稳定性

对于百万千瓦机组而言，在深度调峰过程中，其负荷会于较低区间内频繁变动。这种状况容易致使炉膛温度出现突然变化，进而让受热面所承受的热应力分布不均衡，最终可能引发诸如结焦、爆管等一系列潜在的问题。而燃烧优化控制技术能够针对炉膛温度场以及烟气成分等相关参数实施实时的监测。通过这样的监测，该技术可以动态地调整燃料供给的情况以及配风的比例，以此来维持燃烧的工况处于稳定状态。特别是当负荷下降至额定数值的 40% 以下时，此技术可精确把控一、二次风的配比。这么做的目的在于防止由于局部缺氧或者过量送风所导致的燃烧无序现象，从而能够确保机组在较宽的负荷范围内保持稳定运行。这不仅降低了设备出现故障的风险，而且还能够延长设备的使用寿命。

1.2 提升能源利用效率

在深度调峰的工作状况当中，发电机组会脱离原本设计的负荷来开展运行。此时，要是运用传统的燃烧方式，就容易产生一些状况，比如说燃料没办法完全燃烧，烟气散失的热量增多等等，这都会造成能源使用效率明显降低。而燃烧优化控制这项技术，主要是借助构建负荷跟燃烧相关参数的关联模型，按照实时的负荷情况，对燃料与空气混合的比例进行优化，进而达成燃料充分燃烧的目的。举个例子，当发电机组的负荷从原本的额定数值降低到额定值的 50%的时候，该技术能够对燃烧器喷口的角度以及燃料喷射的速度进行调整，如此一来，就可以减少燃料在停留时间方面所产生的损耗，同时还能让排烟的温度以及未燃烧完全的碳含量有所下降。经过这样的优化，发电所消耗的煤量和传统控制方式相比，每发一度电可以降低 3-5 克，这无疑能够为电厂带来相当不错的经济效益。

1.3 降低污染物排放

火力发电过程中因燃烧所产生的诸如氮氧化物、二氧化硫这类污染物，是环境保护监管工作着重关注的要点。在处于深度调峰的运行工况时，燃烧状态不稳定，容易引发污染物数量急剧增多的情况，而依靠传统的控制方式，难以达成排放标准的要求。燃烧优化控制这一技术，借助对炉膛空气动力场加以优化的方式，来营造出低氮的燃烧环境。比如说运用分级配风技术，能够把炉膛划分成富氧区域和还原区域，从而对氮氧化物的生成起到抑制作用；与此同时，结合烟气再循环技术，能够降低局部高温区域的温度，更进一步地降低污染物的产生量。

2 百万千瓦机组深度调峰工况下燃烧优化控制的实践策略

2.1 基于负荷动态调整的配风优化

负荷的动态改变，对炉膛燃烧所需要的空气量以及气流分布有着直接的作用。配风方案是否合理，乃是决定燃烧效果的关键所在。此项策略把实时的负荷信号当作核心的输入内容，同时综合炉膛温度、烟气氧含量等各类参数，去构建配风比例和负荷之间的动态关联模型。就比如某电厂的百万千瓦超临界煤粉锅炉在进行调峰操作的时候，负荷从额定值的 60% 下降到 35%_o 。此时，系统依靠该模型，将一次风率从 25% 调整为 20% ；二次风则采取“上中下”的分级配风方式，上部的开度从 40% 提升到 55% ，下部的开度从 50% 降低至 30% ，以此来维持气流的旋流强度以及混合效果。

2.2 燃料品质自适应的参数调控

百万千瓦机组所使用的燃料，由于产地及加工工艺不尽相同，会出现品质方面的差异。就像煤质里的挥发分以及发热量会产生波动，在深度调峰的运行状况下，极有可能引发燃烧秩序的混乱。有一种策略，借助在线煤质分析设备，对燃料的关键指标实施实时监控，构建起煤质与燃烧器出口温度、喷射速度之间具有关联关系的数据库，以此达成参数的动态调节。比如在某百万千瓦机组运作期间，借助在线监测察觉到进入炉膛的煤挥发分从百分之二十八降低到百分之二十二，此时系统便自动将燃烧器中心风的开度从百分之三十提高至百分之三十八，同时把一次风的温度提升 5^∘C ，进而延长燃料着火的延迟时长；要是发热量每千克降低 500kJ，那就每小时增加 1.2 吨的燃料供应，并对二次风的配比进行相应调整。此策略能够有效应对燃料波动所造成的不良影响，确保机组在煤质波动幅度处于正负百分之十五的范围之内，依旧能够维持稳定的燃烧状态，防止出现负荷波动以及停机的风险。

2.3 智能监测驱动的燃烧过程优化

在深度调峰运行状况下，燃烧过程会关联到众多参数的相互作用，借助传统的人工操控方式，很难做到精确把握。此项策略主要通过在炉膛位置安置多个温度传感器、烟气分析仪以及火焰图像监测设备，从而搭建起一套智能化的监测网络体系。该网络能够实时收集温度场、火焰形态以及烟气组分等相关数据，并且借助边缘计算模块来分析、识别其中的异常状况。比如说，某电厂的百万千瓦发电机组利用红外热成像技术对炉膛温度场进行监测，当发现右侧温度比正常情况高出 80℃时，即可判定为火焰出现偏斜现象。随后，通过减少右侧 0.8 吨每小时的燃料供给量，同时将右侧二次风的开度增大 5% ，以此让温度场达到均匀的状态。

2.4 多目标协同的控制策略优化

在深度调峰状况下，开展燃烧控制工作，必须兼顾安全、效率以及环保这几大目标。要是只针对单个目标进行优化，就很容易出现顾了这边，丢了那边的情况。为此所施行的策略，是构建多个目标共同组成的函数，利用粒子群优化算法来寻找最佳的控制参数。就拿某百万千瓦机组来说，把炉膛压力波动限定在小于等于正负 50Pa 、发电煤耗小于等于 285g/kWh 、氮氧化物小于等于 50mg/m³作为目标设定。借助算法一次次的迭代，最终确定在 50% 负荷状态下的最优参数分别为：一次风率达到 22% 、二次风分级比为 1:1.2、烟气再循环率为 15% ，并且将燃烧器喷口角度调整为 15° 在实际应用这个策略之后，该机组不仅达成了安全和环保方面的目标，而且相较于单目标控制模式，发电煤耗还降低了4g/kWh。不仅如此，这个策略还能够对目标权重进行动态的更新。

结语

百万千瓦机组于深度调峰工作状态下的燃烧优化控制这一技术，属于火电领域用以适配新型电力系统的关键核心支持手段。它不但能够确保机组在大范围负荷的运行过程中保持稳定状态，而且还能达成提升能源使用效率、降低污染物排放的目标，从而满足电网的调峰相关需要。

参考文献

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[2]张焰,伍浩松. 法电计划投资 60 亿欧元为 20 台 130 万千瓦核电机组延寿[J].国外核新闻,2025,(08):25.