锅炉效率视角下运行参数的分析与探讨

摘要： 锅炉在现代工业中有广泛的应用，研究锅炉运行机制，提高锅炉效率显得尤为重要。在研究锅炉运行参数对锅炉效率的影响中，影响锅炉效率因素主要有排烟温度、灰渣可燃物、送风温度、给水温度、蒸汽压力等。通过查阅文献并结合锅炉的实际情况，构建了每种参数对锅炉效率影响的模型。以NOx与锅炉效率为核心建立多目标优化模型，讨论了NOx对锅炉效率的影响，可指导运行人员优化燃烧流程，进而提高锅炉效率。

Abstract： The boiler is widely used in modern industry， to study the operation mechanism of boiler and improve boiler efficiency are particularly important. In the research of the impact of boiler operating parameters on boiler efficiency， the main factors affecting the efficiency are mainly exhaust gas temperature， ash fuel， air temperature， water temperature， steam pressure and so on. Through literature and the actual situation of the boiler， the model was constructed for each parameter influence on boiler efficiency. The multi-objective optimization model as the core of NOx and boiler efficiency was built， the effects of NOx on boiler efficiency was discussed， which can guide operators to optimize the combustion process， thus improving the boiler efficiency.

关键词： 锅炉效率响应模型；热效率；运行参数；多目标优化

Key words： boiler efficiency response model；thermal efficiency；operating parameters；multi-objective optimization

中图分类号：TK227 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2014）14-0034-02

0 引言

1.4 给水温度与蒸汽压力对锅炉效率的影响 同样引用上述模型进行求解，得出了给水温度对锅炉效率的影响，给水温度越高，锅炉的运行效率也将会越高。给水温度一方面会通过影响排烟温度来影响锅炉效率，另一方面会通过影响汽水系统的效率来影响锅炉效率，当给水温度提高时，排烟温度也随之提高，排烟损失增大，从而锅炉效率降低，但当给水温度升高时锅炉汽水系统的效率会提高，所以给水温度也应选择一个最适温度。

蒸汽压力对锅炉效率的影响是过热蒸汽的压力越大过热蒸汽的焓值越高，从而锅炉的效率越高，但是锅炉压力太大的话，会造成安全隐患。不同的蒸汽压力下，过热蒸汽的焓和给水焓的值的大小不同，过热蒸汽的焓和给水焓会影响到锅炉的效率，而再热系统中再热蒸汽压力会提高循环的效率从而提高锅炉效率。

2 锅炉运行进一步优化

锅炉运行参数的改变，相应的锅炉各项热损失也随之发生变化，对此使得锅炉的热效率会发生较大的波动。由已知的结论可知：当含氧量增多时，锅炉的效率也随着增大，氧气过多会增大。建立锅炉NOx的排放和锅炉效率预测模型，以降低NOx的排放浓度和提高锅炉的热效率。锅炉多目标燃烧优化，锅炉在燃烧过程中，应当综合考虑锅炉效率和NOx的排放浓度，不能单纯的为了某一个指标而忽略其他性能指标。在相同数量级下，对两优化目标进行加权处理，从而使多目标优化问题简化。在优化过程中各电站怎样协调控制锅炉的低污染和高效率都存在着不同的差异。进行计算仿真，借助神经网络拟合计算得出了模型的趋势图。由图1结果表明：NOx的排放浓度显著降低，锅炉效率得到了较明显的调高。

3 结语

根据锅炉热效率反平衡计算方法，分析了各项能量损失和导致各项能损的运行参数，并对运行参数对供电煤耗率的影响进行定性分析，提出了提高锅炉经济性的参数调整方法。

锅炉运行参数之间互相影响的原因有待于通过研究锅炉换热和燃烧理论来解决。对于一些经验公式的应用和经验操作必须根据各个电站锅炉的实际情况来解决。利用多目标优化模型，求解锅炉效率。该模型有利于推广到其他领域的分析与干预，还可以预测其他工程技术发展趋势。神经网络模型具有良好的逼近较为复杂的非线性系统的能力，近年来被广泛应用于自动控制领域，能够较好解决非线性、大滞后系统这一困扰现代控制理论界的难题。

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