火电厂锅炉燃烧过程的智能监测与控制技术

引言

锅炉燃烧过程是火电厂锅炉运行的核心，其优化对提升运行效率、减少污染物排放、延长设备寿命至关重要。提升燃烧效率意味着能源的有效利用，降低排放则对环境保护具有重大意义。在能源领域，优化燃烧过程不仅能提高能源转换效率，还能减少因燃烧不完全造成的能源浪费和环境污染。目前，火电厂锅炉燃烧面临的主要问题包括燃烧效率不高、污染物排放量大，设备老化及技术更新滞后，这些问题不仅影响锅炉正常运行，也对环境造成负面影响。

1.火电厂锅炉燃烧过程的监测技术

1.1传统的监测技术

传统火电厂发电运行中，主要是通过火焰检测技术对于火电厂锅炉燃烧情况进行监测，以对于锅炉燃烧运行中由于点火不当或者是处于长时间低负荷运行状况下的锅炉炉膛爆炸问题进行避免和控制。应用火焰检测技术实现火电厂锅炉燃烧优化，也是锅炉炉膛安全监测技术的重要组成部分。近年来，随着科学技术的发展，国内外的炉膛火焰检测技术都取得了重大的发展成果，尤其是火焰图像处理技术更是取得了长足的进步。现阶段，锅炉燃烧运行优化中，应用比较广泛的火检技术主要是数字式火检技术以及图像式火检技术，虽然很多电厂主要把火检技术应用在炉膛的安全监视上，但是还存在非常多的问题，不过随着研究的深入以及科学技术的进一步发展，这类技术必将取得更好的成果，在燃烧优化上将会有更好的前景，锅炉燃烧优化技术的发展方向以及前景。

1.2智能的监测技术

科学技术不断发展，各行业逐步引入智能化技术，在锅炉设备的智能燃烧中通过采用高级监测设备，对锅炉内部的状态进行实时监测和分析，从而为锅炉的调整提供有效依据，促进锅炉燃烧优化，主要以AI优化控制算法的在线调节来完成。智能燃烧优化做好燃烧状态的指导，精准监督锅炉燃烧的各个细节，尤其注意的是技术人员的实验过程需要大量的数据及调整工作，最后对数据进行汇总和对比，从而得出锅炉燃烧的最佳优化方案，采取这种方法存在一定的局限性，即在资料采样阶段往往因时间、人力与资金的大量需求而受到限制；因此，该优化方案主要用于新机组试运行阶段，或是涉及燃料类型、操作方法变动时的参数精确调整。燃烧过程的实时控制与监控能够调节燃烧参数、优化燃烧效果、及时发现并解决燃烧中存在的问题。燃烧过程控制包括燃烧器，空气量和燃料流量。对燃烧参数进行控制可达到优化燃烧过程和提高燃烧效率的目的。燃烧过程的监控主要有火焰监控，温度监控和排放监控。通过对燃烧过程火焰形状，温度分布以及污染物排放情况进行监测，能够对燃烧效果进行评价，并及时发现并解决燃烧问题。

2.火电厂锅炉燃烧控制技术存在的问题

2.1技术适应性的问题

当前的燃烧控制技术在适应不同工况和燃料特性方面确实存在一些明显的不足。随着火电厂对高效、稳定燃烧要求的提高，以及燃料多样化和工况变化的复杂性，现有的燃烧控制技术面临诸多挑战。首先，当锅炉负荷发生大幅度波动时，如快速升负荷或降负荷，传统的控制技术由于响应速度较慢，往往无法及时调整燃料供给量和空气量。这种响应滞后会导致燃烧过程不稳定，火焰可能发生闪烁，燃烧不完全，甚至可能引发灭火等异常情况。

这种情况不仅影响火电厂的安全生产，还会导致能源的浪费和污染物排放的增加。其次，对于燃料品质的波动，包括热值、水分含量、挥发分含量等指标的实时变化，传统的燃烧控制技术和部分现代自动化控制技术往往缺乏足够的感知和应对能力。燃料品质的波动会直接影响到燃烧效率和排放物的生成，而现有的控制技术难以实时检测这些变化，也无法迅速调整燃烧参数，以保持燃料与空气的最佳配比，从而影响燃料的充分燃烧。再者，虽然一些先进的燃烧控制技术在特定工况和燃料类型下表现出良好的控制效果，但它们的适用性有限。这些技术通常对运行条件和设备要求较为苛刻，如对温度、压力、风速等参数的敏感度较高，或者在特定的燃料类型和锅炉结构下才能达到最佳效果。这种局限性使得这些先进技术难以在不同类型的火电厂锅炉中广泛推广应用，限制了其在整个行业中的普及和应用。为了解决这些问题，火电厂需要不断创新燃烧控制技术，开发出更加智能化、自适应的控制系统。这包括提高控制系统的响应速度和准确性，增强对燃料品质波动的感知能力，以及开发更加通用的控制算法，使系统能够适应更广泛的工况和燃料类型。此外，通过结合大数据分析和人工智能技术，可以实现对锅炉运行状态的实时监控和预测，从而实现更精准的燃料和空气配比，优化燃烧过程，降低能耗和污染物排放。

2.2控制的重要性及现状

锅炉燃烧控制系统作为火电厂的核心生产设备，其控制品质直接关系到整个电厂的生产效率、经济性能和环保指标。现代火力发电厂中，锅炉燃烧控制系统主要包括燃料控制系统、风量控制系统和炉膛压力控制系统，这些系统共同协作来保证机组的经济燃烧和安全运行。目前，大多数电厂仍然采用传统的PID（比例-积分-微分）控制技术进行燃烧调节这种控制方式虽然结构简单、响应迅速，但随着机组容量增大和运行参数提高，其局限性日益凸显。

锅炉燃烧过程是一个具有多变量耦合、非线性、大惯性和时变特性的复杂物理化学过程，涉及燃料、风量、压力、温度等多种参数的精确配合，在实际运行中，由于煤种变化、

设备老化、负荷波动等因素的影响，传统的控制策略很难实现最佳燃烧状态。研究表明，锅炉燃烧过程中的控制不善会导致炉渣中含有大量未燃尽可燃物，这不仅造成能源浪费，还影响锅炉运行的安全性和稳定性。

3.挑战与展望

3.1理论挑战与问题

尽管智能监测与控制技术在锅炉燃烧领域取得了显著进展，但仍然面临一系列理论挑战和技术问题。多变量耦合问题是最突出的挑战之一，锅炉燃烧过程涉及多个相互耦合的控制变量和被控变量，传统单变量控制方法难以处理这种强耦合关系，而多变量控制方法又面临模型复杂性和实时性的矛盾。模型适应性是另一个重要挑战锅炉燃烧过程具有显著的非线性和时变性，固定参数的模型难以准确描述全过程特性。虽然自适应控制和机器学习方法能够一定程度上解决这个问题，但仍然需要深入研究更具鲁棒性的建模方法和控制策略。特别是在深度调峰等非稳态工况下，锅炉燃烧特性发生显著变化，对模型的适应性提出了更高要求。

3.2 智能化发展路径

未来锅炉燃烧智能监测与控制技术将朝着全流程集成、数字孪生和自主智能三个方向发展。全流程集成将从单一的锅炉燃烧优化扩展到包括输煤、制粉、燃烧、烟风、汽水等整个锅炉系统的优化，实现更大范围的节能降耗。数字孪生技术将构建更加精细和准确的锅炉虚拟模型，实现物理系统与虚拟系统的深度融合和实时交互。自主智能是锅炉燃烧控制的终极目标，通过人工智能技术的深入应用，使锅炉燃烧控制系统能够自主感知、认知、决策和执行逐步减少对人类操作的依赖。

总结

综上所述，在如今的工业环境中，对于节能、环保、安全、高效和智能化的管理有着强烈的需求，其也促进了智能控制技术在锅炉设计领域的广泛运用与进步。根据融合现代信息技术、自动化技术与人工智能等前沿技术，智能控制技术能够对锅炉的工作流程展开深度优化，显著提高能源的使用效率，有效地减少对环境的污染，并进一步增强锅炉的运作稳定性、安全性。

[1]丛志学，谷延宏，张兆珅，等. 基于人工智能的火电厂锅炉燃烧系统故障预测与诊断研究[J]. 仪器仪表用户，2025，32（5）：87-89. DOI：10.3969/j.issn.1671-1041.2025.05.031.

[2]杨建兴. 火电厂锅炉燃烧优化技术探讨[J]. 中国设备工程，2020（11）：147-149. DOI：10.3969/j.issn.1671-0711.2020.11.074.