燃煤电力锅炉NOx排放的智能调控与多目标优化

燃煤电力锅炉NOx排放的智能调控与多目标优化

任圆圆

内蒙古久泰新材料有限公司

摘要： 随着环保要求的日益严格，燃煤电力锅炉NOx排放控制成为电力行业面临的关键问题。本文深入探讨了燃煤电力锅炉NOx排放的智能调控与多目标优化策略。首先分析了NOx的生成机理和影响因素，阐述了传统调控方法的局限性。接着详细介绍了智能调控技术，包括人工智能算法、传感器技术和自动化控制系统在锅炉NOx排放调控中的应用。建立了以降低NOx排放、提高锅炉效率和降低运行成本为目标的多目标优化模型，并采用合适的优化算法进行求解。通过实际案例分析，验证了智能调控与多目标优化策略的有效性，为燃煤电力锅炉的清洁、高效运行提供了理论支持和实践指导。

一、引言

燃煤电力在全球电力供应中仍占据重要地位，但燃煤电力锅炉排放的氮氧化物（NOx）对环境和人类健康造成了严重威胁。NOx不仅会形成酸雨、光化学烟雾等环境问题，还会对人体呼吸系统等造成损害。随着环保法规对NOx排放限制的不断严格，如何有效降低燃煤电力锅炉NOx排放，同时保证锅炉的高效稳定运行，成为电力行业亟待解决的问题。传统的NOx排放调控方法存在精度低、响应慢等缺点，难以满足日益严格的环保和经济运行要求。智能调控技术和多目标优化策略的发展为解决这一问题提供了新的途径。

二、NOx生成机理与影响因素

（一）生成机理

热力型NOx：在高温（一般高于1300℃）条件下，空气中的氮气（N₂）和氧气（O₂）发生反应生成NOx。其生成速率主要取决于温度、氧气浓度和反应时间，温度越高，热力型NOx的生成量越大。

燃料型NOx：燃料中的氮化合物在燃烧过程中首先被氧化成NO，然后部分NO再进一步被还原或氧化。燃料型NOx的生成量与燃料种类、燃烧方式、过量空气系数等因素密切相关。

快速型NOx：在碳氢燃料燃烧时，碳氢化合物分解产生的CH自由基等与空气中的N₂反应生成HCN、CN等中间产物，这些中间产物再进一步被氧化生成NOx。快速型NOx在燃煤电力锅炉中的生成量相对较少。

（二）影响因素

燃烧温度：温度升高会显著增加热力型NOx的生成量，同时也会影响燃料型NOx的生成和转化过程。

过量空气系数：过量空气系数过大，会增加氧气浓度，促进NOx的生成；而过低则可能导致燃烧不完全，降低锅炉效率。

燃料特性：不同种类的煤，其含氮量、挥发分等特性不同，会导致NOx生成量的差异。高挥发分煤在燃烧初期会释放更多的氮，增加燃料型NOx的生成。

燃烧方式：如采用分级燃烧、低氮燃烧器等先进燃烧方式，可以有效降低NOx的生成。分级燃烧通过将燃烧过程分为多个阶段，控制各阶段的氧气浓度和温度，抑制NOx的生成。

三、传统调控方法的局限性

（一）控制精度有限

传统的基于经验和简单控制算法的调控方法，难以准确地根据锅炉运行工况的变化实时调整燃烧参数，对NOx排放的控制精度较低，无法满足严格的排放要求。

（二）响应速度慢

当锅炉负荷、燃料特性等发生变化时，传统调控方法需要人工干预或经过较长时间的参数调整才能适应新的工况，响应速度慢，容易导致NOx排放超标。

（三）缺乏全局优化

传统方法往往只关注NOx排放的控制，而忽视了对锅炉效率和运行成本等其他重要指标的综合考虑，无法实现锅炉运行的全局优化。

四、智能调控技术

（一）人工智能算法

神经网络：可以通过对大量锅炉运行数据的学习，建立燃烧参数与NOx排放之间的复杂非线性关系模型。利用该模型，可以根据实时监测的运行参数预测NOx排放，并通过优化算法调整燃烧参数，实现对NOx排放的精准控制。例如，采用反向传播神经网络（BP神经网络），以锅炉负荷、燃料量、风量、炉膛温度等作为输入，NOx排放浓度作为输出，进行训练和预测。

遗传算法：是一种基于生物进化原理的优化算法。在NOx排放调控中，可以将燃烧参数（如过量空气系数、一次风与二次风比例等）作为遗传算法的变量，以NOx排放最低或综合目标最优为适应度函数，通过选择、交叉、变异等操作，寻找最优的燃烧参数组合。

（二）传感器技术

烟气成分传感器：实时监测烟气中的NOx、氧气、一氧化碳等成分浓度，为智能调控系统提供准确的反馈信息。例如，采用电化学传感器、红外传感器等检测NOx浓度，精度高、响应速度快。

温度传感器：精确测量炉膛温度、排烟温度等关键部位的温度，温度信息对于分析NOx生成和燃烧过程至关重要。

压力传感器：监测炉膛压力、风压力等，保证燃烧过程的稳定，压力异常可能会影响燃烧工况和NOx排放。

（三）自动化控制系统

分散控制系统（DCS）：将智能调控算法集成到DCS中，实现对锅炉燃烧过程的自动化控制。DCS可以实时采集各种运行数据，根据预设的控制策略自动调整燃烧设备（如燃烧器、风机等）的运行参数。

现场总线控制系统（FCS）：通过现场总线将各种智能仪表、执行器连接起来，实现数据的快速传输和共享，提高控制系统的可靠性和灵活性，在NOx排放智能调控中发挥重要作用。

五、多目标优化模型

（一）目标函数

NOx排放目标：以降低NOx排放浓度为目标，可表示为：

Minimize \quad C_{NOx}

其中，C_{NOx}为NOx排放浓度。

锅炉效率目标：提高锅炉效率，降低燃料消耗，目标函数为：

Maximize \quad \eta

其中，\eta为锅炉效率，可通过反平衡法计算，考虑排烟热损失、化学不完全燃烧热损失等各项热损失。

运行成本目标：包括燃料成本、设备维护成本等，目标函数为：

Minimize \quad Cost = C_{fuel} + C_{maintenance}

其中，C_{fuel}为燃料成本，与燃料消耗量和燃料价格有关；C_{maintenance}为设备维护成本，与设备运行时间、磨损程度等因素相关。

综合考虑以上三个目标，构建多目标优化函数：

Minimize \quad Z = w_1\frac{C_{NOx}}{C_{NOx}^{max}} - w_2\frac{\eta}{\eta_{max}} + w_3\frac{Cost}{Cost_{max}}

其中，w_1、w_2、w_3为权重系数，反映对各目标的重视程度；C_{NOx}^{max}为允许的NOx排放浓度上限；\eta_{max}为锅炉设计最高效率；Cost_{max}为最大运行成本参考值。

（二）约束条件

运行参数约束：包括锅炉负荷范围、主蒸汽压力、主蒸汽温度、再热蒸汽温度等运行参数的上下限约束。例如，锅炉负荷P需满足：

P_{min} \leq P \leq P_{max}

燃烧参数约束：过量空气系数\alpha、一次风率x_1、二次风配风比例x_2,x_3,\cdots等燃烧参数有合理范围限制。如过量空气系数：

\alpha_{min} \leq \alpha \leq \alpha_{max}

设备安全约束：考虑锅炉设备的安全运行，对关键部件的温度、应力等进行约束，防止超温、超压等情况发生。

六、优化算法求解

（一）多目标粒子群优化算法（MOPSO）

在MOPSO中，每个粒子代表一组燃烧参数，粒子在搜索空间中飞行，通过不断更新自身位置来寻找最优解。粒子的速度和位置更新公式与传统粒子群优化算法类似，但在多目标优化中，需要考虑多个目标函数。通过引入外部存档来保存非支配解（即不能被其他解同时支配的解），并根据拥挤度等指标选择全局最优解，引导粒子的飞行方向。

（二）非支配排序遗传算法（NSGA - II）

该算法首先对种群进行非支配排序，将种群分为不同的等级，等级越低表示解越优。然后通过计算拥挤度距离来保持种群的多样性，避免算法陷入局部最优。在选择、交叉和变异操作中，优先选择等级高且拥挤度距离大的个体，以促进种群向最优解进化。

七、案例分析

（一）案例背景

选取某300MW燃煤电力锅炉作为研究对象，该锅炉原有的NOx排放控制方法难以满足日益严格的环保要求，且锅炉运行效率和成本也有待优化。

（二）实施过程

数据采集与预处理：采集锅炉运行的历史数据，包括运行参数、燃烧参数、NOx排放浓度等，并进行数据清洗和归一化处理，为建立模型和优化算法提供数据支持。

模型建立与训练：采用神经网络建立燃烧参数与NOx排放、锅炉效率之间的预测模型，并利用遗传算法对模型参数进行优化。同时，根据实际运行情况确定多目标优化模型的权重系数和约束条件。

优化算法求解：运用MOPSO算法对多目标优化模型进行求解，得到不同工况下的最优燃烧参数组合。

系统实施与运行：将优化后的控制策略集成到锅炉的自动化控制系统中，实现对燃烧过程的智能调控，并实时监测NOx排放、锅炉效率和运行成本等指标。

（三）实施效果

NOx排放降低：实施智能调控与多目标优化策略后，NOx排放浓度从原来的400mg/m³左右降低到了200mg/m³以下，满足了最新的环保排放标准。

锅炉效率提高：锅炉效率从原来的90%提升到了92%左右，燃料消耗明显降低，提高了锅炉的经济性。

运行成本下降：通过优化燃烧参数和减少设备维护次数，运行成本降低了约10%，取得了显著的经济效益。

八、结论

本文针对燃煤电力锅炉NOx排放问题，研究了智能调控与多目标优化策略。通过分析NOx生成机理和影响因素，揭示了传统调控方法的局限性。详细阐述了智能调控技术的组成和应用，建立了以降低NOx排放、提高锅炉效率和降低运行成本为目标的多目标优化模型，并采用有效的优化算法进行求解。案例分析表明，该策略能够显著降低NOx排放，提高锅炉效率，降低运行成本，实现了燃煤电力锅炉的清洁、高效运行。

未来的研究可以进一步完善多目标优化模型，考虑更多的运行指标和约束条件，如污染物协同控制、设备寿命等。同时，不断改进智能调控技术，提高系统的可靠性和稳定性，加强与其他先进技术（如大数据、物联网）的融合，为燃煤电力行业的可持续发展提供更有力的技术支持。