本发明属于锅炉燃烧优化相关技术领域，其公开了一种高碱煤锅炉的燃烧优化调整方法，该方法包括：S1，获取高碱煤锅炉燃烧过程中的不同高度处的碱金属光谱强度的空间分布；S2，根据所述碱金属光谱强度的空间分布获取碱金属的总光强信号，同时，调节不同燃料量下的风量获得不同燃料量对应的最优光强信号，进而获得最优光强信号与对应风量的优化控制模型；S3，根据所述优化控制模型和所述碱金属的总光强信号调节不同燃料量下的风量以使高碱煤锅炉燃烧过程碱金属得到最优控制。本申请还提供了一种高碱煤锅炉的燃烧优化调整系统。本申请能够有效降低高碱煤燃烧过程中气相碱金属的释放，能够减轻气相碱金属锅炉换热面的积灰、结渣和腐蚀等的危害。
1.一种高碱煤锅炉的燃烧优化调整方法，其特征在于，所述方法包括：S1，获取高碱煤锅炉燃烧过程中的不同高度处的碱金属光谱强度的空间分布；
S2，根据所述碱金属光谱强度的空间分布获取碱金属的总光强信号，同时，调节不同燃料量下的风量获得不同燃料量对应的最优光强信号，其中，所述最优光强信号为所述总光强信号最低时对应的光强，进而获得最优光强信号Pe与对应风量Fe的优化控制模型Fe＝φ(Pe)；
S3，根据所述优化控制模型和所述碱金属的总光强信号调节不同燃料量下的风量以使高碱煤锅炉燃烧过程碱金属得到最优控制。
2.根据权利要求1所述的燃烧优化调整方法，其特征在于，步骤S1包括：S11，在所述高碱煤锅炉处设置多个测点，并在所述测点处采集所述碱金属的光谱数据；
S12，对所述光谱数据进行归一化处理获得所述碱金属光谱强度的空间分布。
3.根据权利要求2所述的燃烧优化调整方法，其特征在于，步骤S11中还包括将所述光谱数据Si，i为正整数，除以积分时间t，获得单位时间的光谱数据；步骤S12中采集所述光谱数据的光谱采集设备的量化深度为m，步骤S12具体为：m
将所述单位时间的光谱数据除以数据信号的最大值2 ，以归一化处理得到所述碱金属m
4.根据权利要求3所述的燃烧优化调整方法，其特征在于，步骤S2中根据所述碱金属光谱强度的空间分布获取碱金属的总光强信号具体为：根据所述测点处的碱金属光谱强度的空间分布Pi的大小确定对应的权重系数ai，则所述碱金属的总光强信号P的计算公式为：P＝a1P1+a2P2+…+anPn。
5.根据权利要求4所述的燃烧优化调整方法，其特征在于，步骤S2中调节不同燃料量下的风量获得不同燃料量对应的最优光强信号，进而获得最优光强信号与对应风量的优化控制模型具体包括：
在确定的燃料量下，以该燃料量下的额定二次风量为基准，在所述高碱煤锅炉的安全运行范围内调节风量，以获得最优光强信号下的二次风量，依此方式，依次获得多种燃料量对应的最优光强信号，以获得燃料量与其对应的最优光强信号的函数。
6.根据权利要求5所述的燃烧优化调整方法，其特征在于，所述以获得燃料量与其对应的最优光强信号的函数具体为：
S21，将所述燃料量、风量和最优光强信号的量程统一化，统一化的公式为：Be＝B/Bmax
其中，Bmax为所述高碱煤锅炉运动过程中的最大燃料量，Fmax为所述高碱煤锅炉运动过程中的最大风量，Pemax为最大最优光强信号，Pbest为当前燃料量下对应的最优光强信号，F为当前最优光强信号对应的风量，B为当前最优光强信号对应的燃料量；
S22，将统一化后的数据采用最小二乘法进行拟合得到所述燃料量和风量的关系式Fe＝f(Be)以及所述燃料量和最优光强信号的关系式Pe＝g(Be)；
S23，根据所述燃料量和风量的关系式Fe＝f(Be)以及所述燃料量和最优光强信号的关系式Pe＝g(Be)得到所述最优光强信号和风量的关系式Fe＝φ(Pe)。
7.根据权利要求6所述的燃烧优化调整方法，其特征在于，步骤S3包括：S31，根据所述最优光强信号Pbest和所述碱金属的总光强P获取光强偏差信号D，所述光强偏差信号D的计算公式为：
D＝(Pbest‑P)/PemaxS32，根据所述优化控制模型将所述光强偏差信号D转化为风量偏差信号A，根据风量偏差信号A对二次风的风门进行控制。
8.一种高碱煤锅炉的燃烧优化调整系统，其特征在于，所述系统包括：第一获取模块，用于获取高碱煤锅炉燃烧过程中的不同高度处的碱金属光谱强度的空间分布；
第二获取模块，用于根据所述碱金属光谱强度的空间分布获取碱金属的总光强信号，同时，用于调节不同燃料量下的风量获得不同燃料量对应的最优光强信号，其中所述最优光强信号为所述总光强信号最低时对应的光强，进而获得最优光强信号Pe与对应风量Fe的优化控制模型Fe＝φ(Pe)；
调节模块，用于根据所述优化控制模型调节不同燃料量下的风量以使高碱煤锅炉燃烧过程碱金属得到最优控制。
9.根据权利要求8所述的燃烧优化调整系统，其特征在于，所述第一获取模块包括：采集模块，用于在所述高碱煤锅炉处设置多个测点，并在所述测点处采集所述碱金属的光谱数据；
处理模块，用于对所述光谱数据进行归一化处理获得所述碱金属光谱强度的空间分布。
10.根据权利要求9所述的燃烧优化调整系统，其特征在于，采集模块还包括用于将所述光谱数据Si，i为正整数，除以积分时间t，获得单位时间的光谱数据；处理模块中采集所述光谱数据的光谱采集设备的量化深度为m，处理模块具体为：m
用于将所述单位时间的光谱数据除以数据信号的最大值2 ，以归一化处理得当所述碱m
金属光谱强度的空间分布Pi，Pi＝Si/(t·2)。
一种高碱煤锅炉的燃烧优化调整方法及系统
技术领域
[0001] 本发明属于锅炉燃烧优化相关技术领域，更具体地，涉及一种高碱煤锅炉的燃烧优化调整方法及系统。
背景技术
[0002] 新疆地区发现的准东煤田拥有3900亿吨煤炭资源，其储量大、价格便宜，但准东煤中碱金属含量较高，在燃烧过程中碱金属以蒸气的形式释放出来，气相碱金属易在炉膛和
换热器表面冷凝而形成粘稠熔融态膜，从而加剧捕捉烟气中的固体颗粒，因此完全燃烧准
东煤的锅炉会出现沾污、结焦和腐蚀等现象，严重影响换热和锅炉的安全运行，制约了准东
煤的大规模利用。
[0003] 现有技术中大多采用沾污倾向弱的煤和高碱煤进行掺烧，从而减弱高碱煤燃烧过程中的沾污倾向，为了提高高碱煤的利用，需要提高高碱煤的掺烧比例甚至全是高碱煤。对
于两者的掺烧也有不少学者进行了研究优化。例如，文献1(李江浩.电站锅炉高比例掺烧准
东煤的运行与调整[J].锅炉制造，2016(2)：1‑3.)对高比例掺烧高碱煤锅炉进行燃烧调整，
主要是调整氧量、一次风率和磨组合方式并利用高温测温仪监测烟气温度，重点控制水冷
壁周围以及屏式过热器底部的炉膛烟温，调整后结焦情况好转。文献2(孟建强.准东煤燃烧
及结渣特性研究[D].哈尔滨工业大学，2013.)利用多反应控制段携带流反应器，研究了空
气分级燃烧条件下的结渣特性，得出在不影响锅炉燃烧效率的前提下降低炉膛温度，增大
主燃区空气系数可以缓解锅炉燃用高碱煤结渣。文献3(卢勇.高碱煤锅炉防沾污、结焦设计
关键问题研究[D].上海交通大学，2016.)对常规的四角切圆燃烧系统采取优化，空气深度
分级，强化早起着火，并控制氧量，对煤粉和空气进行分段燃烧，在燃烧初期形成还原性的
燃烧氛围，使得燃烧温度得以控制，在燃烧后期，通以微过量的空气，形成微氧化环境，使得
煤粉燃烧完全，能有效降低火焰中心的温度和炉膛出口烟温。
[0004] 可以看出上述燃烧优化方式大多采用高温测温仪通过监测温度并人为调整配风对碱金属的释放进行控制，需要模拟或者在运行过程中逐步试验，过程麻烦繁琐，并且需要
专业的技术和研发人员参与。因此需要寻求一种新的掺烧研究方法，以优化掺烧燃烧，以尽
可能使碱金属进入灰渣排出锅炉，避免碱金属以蒸气形式释放出来。
发明内容
[0005] 针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种高碱煤锅炉的燃烧优化调整方法及系统，通过测量碱金属光谱强度来监测炉膛内的碱金属含量，并建立最优光强
信号与对应风量的优化控制模型，直接根据优化控制模型即可实现对燃烧的优化调整，使
得碱金属的释放得到最大控制。
[0006] 为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种高碱煤锅炉的燃烧优化调整方法，所述方法包括：S1，获取高碱煤锅炉燃烧过程中的不同高度处的碱金属光谱强度的
空间分布；S2，根据所述碱金属光谱强度的空间分布获取碱金属的总光强信号，同时，调节
不同燃料量下的风量获得不同燃料量对应的最优光强信号，进而获得最优光强信号与对应
风量的优化控制模型；S3，根据所述优化控制模型调节不同燃料量下的风量以使高碱煤锅
炉燃烧过程碱金属得到最优控制。
[0007] 优选地，步骤S1包括：S11，在所述高碱煤锅炉处设置多个测点，并在所述测点处采集所述碱金属的光谱数据；S12，对所述光谱数据进行归一化处理获得所述碱金属光谱强度
的空间分布。
[0008] 优选地，步骤S11中还包括将所述光谱数据Si，i为正整数，除以积分时间t，获得单位时间的光谱数据；步骤S12中采集所述光谱数据的光谱采集设备的量化深度为m，步骤S12
m
具体为：将所述单位时间的光谱数据除以数据信号的最大值2 ，以归一化处理得到所述碱
m
金属光谱强度的空间分布Pi，Pi＝Si/(t·2)。
[0009] 优选地，步骤S2中根据所述碱金属光谱强度的空间分布获取碱金属的总光强信号，具体为：根据测点处的碱金属光谱强度的空间分布Pi的大小确定对应的权重系数ai，则
所述碱金属的总光强信号P的计算公式为：
[0010] P＝a1P1+a2P2+…+anPn。
[0011] 优选地，步骤S2中调节不同燃料量下的风量获得不同燃料量对应的最优光强信号，进而获得最优光强信号与对应风量的优化控制模型具体包括：在确定的燃料量下，以该
燃料量下的额定二次风量为基准，在所述高碱煤锅炉的安全运行范围内调节风量，以获得
最优光强信号下的二次风量，依此方式，依次获得多种燃料量对应的最优光强信号，以获得
燃料量与其对应的最优光强信号的函数。
[0012] 优选地，所述以获得燃料量与其对应的最优光强信号的函数具体为：
[0013] S21，将所述燃料量、风量和最优光强信号的量程统一化，统一化的公式为：
[0014] Be＝B/Bmax
[0015] Fe＝F/Fmax
[0016] Pe＝Pbest/Pemax
[0017] 其中，Bmax为所述高碱煤锅炉运动过程中的最大燃料量，Fmax为所述高碱煤锅炉运动过程中的最大风量，Pemax为最大最优光强信号，Pbest为当前燃料量下对应的最优光强信
号，F为当前最优光强信号对应的风量，B为当前最优光强信号对应的燃料量；
[0018] S22，将统一化后的数据采用最小二乘法进行拟合得到所述燃料量和风量的关系式Fe＝f(Be)以及所述燃料量和最优光强信号的关系式Pe＝g(Be)。
[0019] S23，根据所述燃料量和风量的关系式Fe＝f(Be)以及所述燃料量和最优光强信号的关系式Pe＝g(Be)得到所述最优光强信号和风量的关系式Fe＝φ(Pe)。
[0020] 优选地，步骤S3包括：
[0021] S31，根据所述最优光强信号Pbest和所述碱金属的总光强P获取光强偏差信号D，所述光强偏差信号D的计算公式为：
[0022] D＝(Pbest‑P)/Pe max；
[0023] S32，根据所述优化控制模型将所述光强偏差信号D转化为风量偏差信号A，根据风量偏差信号A对二次风的风门进行控制。
[0024] 按照本发明的另一个方面，提供了一种高碱煤锅炉的燃烧优化调整系统，所述系统包括：第一获取模块，用于获取高碱煤锅炉燃烧过程中的不同高度处的碱金属光谱强度
的空间分布；第二获取模块，用于根据所述碱金属光谱强度的空间分布获取碱金属的总光
强信号，同时用于调节不同燃料量下的风量获得不同燃料量对应的最优光强信号，进而获
得最优光强信号与对应风量的优化控制模型；调节模块，用于根据所述优化控制模型调节
不同燃料量下的风量以使高碱煤锅炉燃烧过程碱金属的释放得到最优控制。
[0025] 优选地，所述第一获取模块包括：采集模块，用于在所述高碱煤锅炉处设置多个测点，并在所述测点处采集所述碱金属的光谱数据；处理模块，用于对所述光谱数据进行归一
化处理获得所述碱金属光谱强度的空间分布。
[0026] 优选地，采集模块还包括用于将所述光谱数据Si，i为正整数，除以积分时间t，获得单位时间的光谱数据；处理模块中采集所述光谱数据的光谱采集设备的量化深度为m，处
m
理模块具体为：用于将所述单位时间的光谱数据除以数据信号的最大值2 ，以归一化处理
m
得当所述碱金属光谱强度的空间分布Pi，Pi＝Si/(t·2)。
[0027] 总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，本发明提供的高碱煤锅炉的燃烧优化调整方法及系统至少具有如下有益效果：
[0028] 1.通过在高碱煤锅炉中布置碱金属测点采集碱金属光谱，获得碱金属含量，操作简单，易于实现；
[0029] 2.采用最优光强信号和总光强信号的偏差信号获得风量偏差信号，使得风量的调节更加直观，无需再次换算；
[0030] 3.建立了最优光强信号与对应风量的优化控制模型，通过光谱强度表征碱金属含量准确性高；
[0031] 4.通过建立的优化控制模型进行燃烧优化调整简单易实现，适用性广；
[0032] 5.通过对碱金属光强信号的检测从而实现对锅炉风量的调节，使得风量为最优光强信号对应的风量能够有效降低高碱煤燃烧过程中气相碱金属的释放，能够减轻气相碱金
属锅炉换热面的积灰、结渣和腐蚀等的危害。
附图说明
[0033] 图1示意性示出了根据本公开实施例的高碱煤锅炉的燃烧优化调整方法步骤图；
[0034] 图2示意性示出了根据本公开实施例的高碱煤锅炉的燃烧优化控制流程图；
[0035] 图3示意性示出了根据本公开实施例的燃料量分别和风量与碱金属最优光强信号的关系模型；
[0036] 图4示意性示出了根据本公开实施例的高碱煤锅炉的燃烧优化调整系统。
具体实施方式
[0037] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并
不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要
彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
[0038] 请参阅图1，本发明提供了一种高碱煤锅炉的燃烧优化调整方法，所述方法包括如下步骤S1～S3。
[0039] S1，获取高碱煤锅炉燃烧过程中的不同高度处的碱金属光谱强度的空间分布。
[0040] 步骤S1包括以下子步骤S11～S12：
[0041] S11，在所述高碱煤锅炉处设置多个测点，并在所述测点处采集所述碱金属的光谱数据。
[0042] 可以在锅炉不同高度处设置若干个测点，并在测点处安装光谱采集设备，得到各测点处的光谱数据Si，i为正整数，将该光谱数据除以积分时间t后可以得到单位时间的光
谱数据。
[0043] S12，对所述光谱数据进行归一化处理获得所述碱金属光谱强度的空间分布。
[0044] 采集所述光谱数据的光谱采集设备的量化深度为m，采用上述单位时间的光谱数m
据除以所述数据信号的最大值2，以归一化处理得到所述碱金属光谱强度的空间分布Pi，Pi
m
＝Si/(t·2)。
[0045] 本公开实施例中，高碱煤锅炉为新疆某燃用准东煤锅炉，该锅炉的额定功率为175MW。本申请主要检测碱金属的原子特征谱线为：钠Na。在锅炉高度20m、28m和36m的侧壁
上分别设置一测点。所采用的光谱采集设备的量化深度为16。在机组负荷为88MW时，利用光
谱采集设备获得特定波长下的光谱数据S，三个测点处的光谱数据分别为S1＝873，S2＝
1438，S3＝785，积分时间t为1s；则各观测点的碱金属光谱强度Pi由上式可得，P1＝0.0133，
P2＝0.0219，P3＝0.0120。
[0046] S2，根据所述碱金属光谱强度的空间分布获取碱金属的总光强信号，同时，调节不同燃料量下的风量获得不同燃料量对应的最优光强信号，进而获得最优光强信号与对应风
量的优化控制模型。
[0047] 本公开实施例中根据测点处碱金属光谱强度的空间分布Pi的大小确定对应的权重系数ai，各测点处权重系数的大小与其对应的碱金属光谱强度成正比。可以通过下式计
算碱金属的总光强信号P，该总光强信号作为后续控制气相碱金属释放的性能指标：
[0048] P＝a1P1+a2Fe+…+anPn
[0049] 其中，a1+a2+…+an＝1。
[0050] 本公开实施例中，通过在三个观测点处的光谱设备实时处理计算得到炉内各点对应的碱金属光谱强度P1、P2、P3。并以此值大小分配各碱金属光谱强度的权重系数，a1＝0.3、
a2＝0.5、a3＝0.2，由上式 可以得到碱金属的总光强信号P＝0.0174。
[0051] 在确定的燃料量下，以该燃料量下的额定二次风量为基准，在所述高碱煤锅炉的安全运行范围内调节风量，以获得最优光强信号下的二次风量，依此方式，依次获得多种燃
料量对应的最优光强信号，以获得燃料量与其对应的最优光强信号的函数，具体的如以下
步骤S21～S23。
[0052] S21，计算过程中燃料量、风量和最优光强信号的量程需要统一化，统一化的公式为：
[0053] Be＝B/Bmax
[0054] Fe＝F/Fmax
[0055] Pe＝Pbest/Pemax
[0056] 其中，Bmax为所述高碱煤锅炉工作过程中的最大燃料量，Fmax为所述高碱煤锅炉运动过程中的最大风量，Pemax为最大最优光强信号，Pbest为当前燃料量下对应的最优光强信
号，F为当前最优光强信号对应的风量，B为当前最优光强信号对应的燃料量；
[0057] S22，将统一化后的数据采用最小二乘法进行拟合得到所述燃料量和风量的关系式Fe＝f(Be)以及所述燃料量和最优光强信号的关系式Pe＝g(Be)。通过拟合后的公式能够
获得未进行试验的燃料量的最优光强信号及其对应的二次风量。
[0058] S23，根据所述燃料量和风量的关系式Fe＝f(Be)以及所述燃料量和最优光强信号的关系式Pe＝g(Be)得到所述最优光强信号和风量的关系式Fe＝φ(Pe)。
[0059] 本公开实施例中，以燃料量B为90t/h的工况下为例，做二次风量调整试验，试验依照增大二次风量和减小二次风量两个方向进行。在燃料量B为53t/h的工况下，对应功率为
88MW，确定功率变化阈值为5MW，改变二次风量，使得汽机功率变化量为83MW～93MW之间变
化，观察并记录碱金属总光强信号和对应二次风量，其中碱金属总光强信号最低时即为最
优光强信号。之后，调整燃料量为73t/h，继续上述操作，每次增加燃料量为20t/h(最后一次
为10t/h)，直到额定最大燃料量为103t/h。
[0060] 通过上式将所述燃料量、风量和最优光强信号的量程统一化，使得量程一致。本公开实施例中，Bmax为103t/h，Fmax为450t/h，Pemax为0.0295。然后采用最小二乘拟合，结果如图
3所示，得到分别Be与Fe和Pe的拟合关系模型为：
[0061] Fe＝0.87Be+0.13
[0062] Pe＝0.2Be+0.8
[0063] 进一步可以得到最优光强信号和风量的关系式Fe＝4.35Pe‑3.35。
[0064] S3，根据所述优化控制模型和所述碱金属的总光强信号调节不同燃料量下的风量以使高碱煤锅炉燃烧过程碱金属得到最优控制。步骤S3包括如下子步骤S31～S32。
[0065] S31，根据所述最优光强信号Pbest和所述碱金属的总光强P获取光强偏差信号D，所述光强偏差信号D的计算公式为：
[0066] D＝(Pbest‑P)/Pe max；
[0067] S32，根据所述优化控制模型将所述光强偏差信号D转化为风量偏差信号A，根据风量偏差信号A对二次风的风门进行控制。
[0068] 步骤S3的具体实施方式可以如图2所示。运行工况下高碱煤锅炉给定燃料量B经前置控制器C1产生指令信号‑碱金属最优光强信号Pbest，光谱处理软件C检测得到各点碱金属
光谱强度信号，并处理成负反馈信号‑碱金属的总光强P，指令信号Pbest与负反馈信号P比
较，获得光强偏差信号D。根据上述优化控制模型将光强偏差信号D转化为风量偏差信号A，
然后送到预测控制器C2，产生对二次风阀门开度控制指令F，控制指令F送入燃烧器C3，从而
实现对二次风的优化调整，进而优化锅炉燃烧。
[0069] 另外，本发明还提供了一种高碱煤锅炉的燃烧优化调整系统，如图4所示，所述系统400包括第一获取模块410、第二获取模块420以及调节模块430，其中：
[0070] 第一获取模块410，例如，可以执行所述图1中的步骤S1，用于获取高碱煤锅炉燃烧过程中的不同高度处的碱金属光谱强度的空间分布。
[0071] 所述第一获取模块410包括采集模块和处理模块，其中：
[0072] 采集模块，用于在所述高碱煤锅炉处设置多个测点，并在所述测点处采集所述碱金属的光谱数据；
[0073] 处理模块，用于对所述光谱数据进行归一化处理获得所述碱金属光谱强度的空间分布。
[0074] 采集模块还包括用于将所述光谱数据Si，i为正整数，除以积分时间t，获得单位时间的光谱数据；处理模块中采集所述光谱数据的光谱采集设备的量化深度为m，处理模块具
m
体为：用于将所述单位时间的光谱数据除以数据信号的最大值2 ，以归一化处理得当所述
m
碱金属光谱强度的空间分布Pi，Pi＝Si/(t·2)。
[0075] 第二获取模块420，例如，可以执行所述图1中的步骤S2，用于根据所述碱金属光谱强度的空间分布获取碱金属的总光强信号，同时，用于调节不同燃料量下的风量获得不同
燃料量对应的最优光强信号，进而获得最优光强信号与对应风量的优化控制模型。
[0076] 调节模块430，例如，可以执行所述图1中的步骤S3，用于根据所述优化控制模型调节不同燃料量下的风量以使高碱煤锅炉燃烧过程碱金属得到最优控制。
[0077] 综上所述，本申请通过建立的优化控制模型进行燃烧优化，具体的通过对碱金属光强信号的检测从而实现对锅炉风量的调节，使得风量为最优光强信号对应的风量能够有
效降低高碱煤燃烧过程中气相碱金属的释放，能够减轻气相碱金属锅炉换热面的积灰、结
渣和腐蚀等的危害。
[0078] 本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含
在本发明的保护范围之内。
