来源：电联智造
推荐单位：大唐三门峡发电有限责任公司
本文作者：陶泽
前沿
大数据会带来管理的革命（数字化革命），集团燃料三大项目成功实施，可以监控燃料管理各个环节，实现燃料管理流程的数据化。燃料大数据不仅可以实现燃料管理过程的监视与分析，如果利用这些燃料数据，应用于燃料入炉管理流程控制，可以产生一种全新管理的思路，将带来一种全新的改变。在这里对燃料大数据的利用进行探索，结合实际生产过程，解决目前深度配煤掺烧中存在的问题，并对今后输煤系统及入炉掺配实现的自动控制进行有意义的探索。
一、研究的背景及意义
我们所处的时代是大数据的时代，是人工智能的时代，随着计算机和传感器技术的发展，汽车自动驾驶功能已经初步实现。对于行业来讲，建设智慧电厂是未来电厂的发展的方向，智慧电厂就是要实现生产各个环节高度自动化、智能化，依靠具有强大计算能力的控制中心，根据生产过程中产生的大量数据进行各项决策与控制，减少对人员的依赖。智慧电厂离我们已经不在遥远，在燃料管理方面，我们也将面临着一场革命，五年或者十年后会实现什么样的变化，能不能实现由人工智能进行入炉燃料供给的自动控制，这些并不是异想天开。随着集团燃三大项目在实践中的运用及发展，我们可监测、可使用的燃料数据越来越多的，利用这些数据，在计算机上建立相应控制模型的算法，可以实现对入炉煤质的精确预测，最终实现对入炉燃料指标调整的全过程自动化、智能化控制，满足机组发电需要。从技术上分析，燃料入炉的自动化、智能化控制已具有可行性。
二、目前深度配煤掺烧发展现状
燃料的入炉管理，不仅仅是满足机组发电消耗的需要，还要同时满足机组在安全、环保、经济方面的要求。对于火电厂入炉燃料的指标的控制，既要满足机组安全环保运行的需要，同时又需要根据机组对于燃料指标适应能力，适当降低入炉煤质后，进而降低入炉燃料成本。
目前煤炭以质分级，以质论价。配煤掺烧就是根据机组在中低负荷工况时，主设备及环保设备具有一定的余量情况下，在满足安全环保的前提下，通过调整不同煤种的配比来实现入炉指标在合适范围，有目的地降低与煤价相关的指标。根据实际情况，一般调整的入炉煤指标有收到基低位发热量、干燥无灰基挥发分、收到基全硫、收到基灰分等五项指标。其中发热量与硫分与煤价敏感性最强，往往作为配煤掺烧主要调整指标。我们开展配煤掺烧就是要实现这一目的，配煤掺烧是当前条件下，火电厂稳定煤质和增加燃料经济性的重要手段。
因此入炉煤指标的控制才是燃料入炉管理的核心，锅炉的燃料消耗过程是连续的，掺烧就是在燃料入炉的流程中实现不同煤种混合的过程，达到预期的指标范围。掺烧手段分为静态掺烧和动态掺烧。静态掺烧是燃料经过预先混合，比如在煤场经推煤机混合后再进行使用，动态掺烧是在燃料输送过程直接通过环式给煤机、皮带等进行掺烧后直接使用。
（一）目前配煤掺烧流程
我们配煤掺烧工作的就是在将燃料送入锅炉的流程中，通过输煤系统的主要节点，对燃料进行有目的的混合。以三门峡峡电厂掺烧具体流程的为例：主要基于输煤系统的主要节点有卸煤沟、煤场、斗轮机、各输煤皮带、原煤筒仓及环式给煤机以及磨煤机原煤仓，实施“初、粗、细、精”四次掺配。即接卸时初掺、筒仓前混配粗掺、筒仓后根据原煤仓煤质细掺以及通过调节不同磨出力实现炉内精掺。汽车煤按不同硫份、热值、挥发份在汽车卸煤沟按硫份区分，分别接卸，按掺配主要控制指标分别储存煤场。利用煤场分层和斗轮机对同一煤种进行燃煤到厂后的第二次粗掺，提高进入圆筒仓燃煤的均匀性和可掺性。输煤专业根据燃料筒仓煤质数据，利用掺配煤数据模板进行掺配策划。同时，通过增加锅炉原煤仓上煤次数，根据锅炉给煤机出力大小控制上煤量，满足机组不同时段煤质要求。
02配煤掺烧的工作实施
首先是制定掺烧方案及下达掺烧计划，值长根据调度下达日前机组负荷曲线，结合不同负荷下的掺烧边界，并考虑设备运行安全及环保需要（主要考虑有无主设备及环保设备退役），下达明日不同负荷时段机组入炉的煤质指标。
不同负荷时段机组入炉的煤质指标控制值
输煤专业配煤掺烧主管根据煤场存煤煤质情况、次日来煤计划及煤质，结合煤场倒烧需要，制订来煤接卸、煤场取煤、皮带掺烧、磨煤机掺烧的具体方案，并下达针对输煤设备的掺烧指令。
值班员按掺烧方案及掺烧指令，执行卸煤沟掺配、斗轮机取煤、原煤筒仓环式给煤机上煤比例调整以及磨煤机煤量分配调整，同时根据当天实际负荷变动情况与掺配结果出现的偏差情况，进行掺配指令修正及调整。
三、配煤掺烧过程中出现的问题：
从上述配煤掺烧整个执行流程可以看出，我们能制订一个很好的方案，能够知道什么负荷下、什么时候该烧什么样指标的煤，并能制订一个完美的具体配煤方案及实施措施，能知道通过那几种煤进行掺配，通过什么设备进行掺配可以达到预期的煤质目标。但这一切仅仅是纸面上的方案，具体执行和实施起来，配煤掺烧的执行难度不亚于汽包水位的纯手动调整。一是配煤掺烧中的待掺配煤种均是设想的煤种，其煤质指标是个经验预估值，以此为以固定比例掺配得出期望的煤质指标，未考虑所使用的掺配煤种本身指标就是波动的。因此在实际中，我们能精确掌握不同煤种的掺烧比例，精确控制掺配煤量，但我们难以掌握所掺烧煤种的煤质指标，由于煤质的不均匀性，掺配结果往往跟随掺配煤种指标波动而发深波动。二是输煤流程具有很大延迟性，输煤系统中间储量很大，从原煤进入原煤筒仓到入炉，在正常情况下需要4-6小时，从筒仓到原煤仓需要时间12-24小时，怎么保证按时按点在合适的负荷下烧到需要的煤质指标。因为这么大的系统延迟，对中间存储煤量不能精确掌握，很难做到煤质指标与负荷的匹配。实际中我们配煤掺烧对系统各个部分中间储量均是通过人工看仓位估算，具体什么时间能烧到掺配煤种，全靠人工估算，实际误差经常在几个小时。
上图中，可以看出在机组运行中硫分与负荷匹配曲线存在滞后问题，多个高负荷时段硫分反而不降。因此配煤掺烧工作开展的好坏，仅从采购或者入炉口径的煤质加权值来分析是不够的，还要考虑配煤掺烧的精度、入炉煤质与负荷的匹配度。从实际情况来分析，因煤质的波动造成非常大的安全和环保风险，比如硫分波动造成二氧化硫瞬时超限，烟尘瞬时超标，在目前的环保高压态势下，都是非常的大风险。因此配煤精度不够，配煤精度无法控制，入炉指标存在波动，掺烧时被迫留有较大安全环保余量，严重制约深度配煤掺烧的开展。
四、造成上述问题的原因分析
一是原煤混合受掺配方式限制，难以混合均匀。由于原煤是大装散货，其固体颗粒无法自发性混合，掺配过程必须依赖固定的流程，通过固定设备掺配混合。以三门峡电厂为例，在电网大负荷时期，每日入炉消耗的原煤量在2万吨以上。2万吨原煤自然堆积密度计算达2万立方米以上，如果将这么大体积的煤堆放到煤场，使用推煤机在煤场来回推煤进行混合，显然是不可能的。因此配煤掺烧主要通过皮带这一纽带，使得不同煤种实现混合，使用皮带进行掺配其混合流程不是在大缸里倒墨水，而是像拧绳子一样，把不同煤种糅合在一起，其混合特性决定如果掺配煤种煤质发生波动，这一煤质波动会直接传递到掺配结果，并进入下一流程。
二是是煤质在线测量技术难以普及，煤质指标未实现即时测量。如果把配煤掺烧比作一个控制系统，那煤质指标、掺配煤量是输入量，我们能精确控制不同类型煤种混合时的比例（煤量），我们能精确控制原煤筒仓环式给煤机的频率及给煤量，但对于煤质这个核心指标，我们却不能实时精确的掌握。煤质指标不像压力、温度、速度、PH值等参数一样，很容易实现即时测量。目前煤质在线监测分析技术有X射线荧光技术、中子感生瞬发γ射线分析技术和双能γ射线投射技术，但X射线荧光技术只适合测量原子序数大于11的元素，测量精度和灵敏度不高；中子感生瞬发γ射线分析技术存在投资大，辐射危害和放射源半衰期短的缺点。目前国内燃煤电厂在线煤质监测应用较少，随着重大危险源管理愈加严格，考虑到放射源危害性及测量精度问题，已很少有电厂再采用放射源进行在线煤测量。根据电厂实际情况，煤质化验指标一般进行人工化验，需要12-24小时才能出结果，远远不能满足配煤掺烧指标对于及时性的需要，因此我们使用中只能根据历史数据进行大概的估算。
三是电厂实际煤源复杂，配煤掺烧结果往往受煤源结构影响非常大。对于沿海沿江电厂，下水煤种类较少，煤质相对稳定，易于进行配煤掺烧。而对于大多数内陆电厂来讲，电煤来煤源不稳定、来煤煤种变化大、煤质优劣不齐，该种状况短期内难以改变。三门峡电厂单月来煤矿点数最多达到34个，来煤低位发热量从2000大卡/千克到6300大卡/千克，来煤硫分从0.3%到3.3%。这么多煤种按热值和硫分分类可以分低热高硫、高热高硫、低热低硫、中热高硫、中热中硫等，如果把挥发分、灰熔点等指标纳入分类，分成的种类更多。面对这么多煤种，不可能将所有煤种都分别进行单独存放，而是根据需要进行分类存放。煤质相近的煤种混合存放，即使来煤混合后堆入再烧，存到煤场的煤质也会因来煤结构原因变化，先存和后存煤质存在不同。
四是受输煤系统的限制，部分来煤必须直接入炉适烧，不能经过煤场倒烧。以三门峡电厂为例，在夏冬两季高负荷时期，每日入厂及入炉的煤量在2.3-2.5万吨。因系统限制，如果从煤场取煤的话斗轮机将无法堆煤，那此时接卸堆煤就必须停止。这么大锅炉消耗煤，接卸方式上不允许全部堆入煤场再倒烧使用，必须做到来煤的即来即掺即烧。既然来煤即时入炉，就出现一个问题，来煤节奏的问题。同样是一天来煤，加权平均煤质没问题，但节奏不同会导致煤质波动很大。
五是部分矿点煤质本身存在波动性。对于原矿煤来讲，因掘进面过断面、洗选设备异常会导致波动，但一般波动不大，但中间供应商供煤，部分会进行入厂前掺配，其煤质指标出现波动。
六是是输煤系统筒仓、原煤仓具有很大的中间储量，这部分储量难以精确的进行量化及测算。从自动化控制角度看，输煤是一个具有大延迟特性的连续控制系统。即使精确的控制了掺配煤质，但因为系统有较大的存储能力，掺配好的煤往往几个小时后才烧，具有很大的延迟性。举个一个例子，我们用高射炮打飞机，但是我们炮弹飞到飞机高度需要4-6个小时，这么大的延迟量，需要我预测好什么时候进行发射，因此计算好掺配和上煤的时机非常重要。目前随着电网特点，机组调峰越来越频繁，负荷曲线随着电网情况大幅变化，以河南为例，早晚负荷呈现两个驼峰，这对我们上煤时机提出更高要求。因们对机组系统的缓存煤量很难以进行精确的控制和计算，导致机组煤质与负荷失配或醋配，造成机组限负荷和环保事件的发生。因此配煤掺烧是二维的，带有时间特性的，必须在合适时候加上合适的煤质，才能达到理想的效果。
配煤掺烧看似原理简单，但由于掺配煤质波动无法测量，系统延迟量无法准确掌握。在实际执行中，只能以固定的掺配比例、预估的煤质、按大约时间进行原煤仓补煤，因此入炉煤质结果经常与期望偏差很大。
五、利用燃料三大项目大数据解决配煤掺烧问题的探索
根据目前深度配煤掺烧工作中存在的问题，从大数据中寻找解决的办法。集团公司燃料“三大项目”在2016年集团内全面竣工，开启了集团公司数字化燃料新时代。“燃料三大项目”通过改造计量、采制化、煤场等相关设备，实时、准确、可靠地采集燃料收、耗、存对应的量、质、价等原始数据。在入厂验方面，实现入厂登记、智能排队、计量管理、机械采样、接样合样、扣矸扣吨、出厂登记等功能；在数字化煤场系统，研发了煤场分区、堆取煤指令、入库、出库、盘点、三维动态展示、收耗存统计等功能，实时采集了煤场设备及输煤程控数据，实现数字化煤场软硬件联动控制与精细化管理；燃料“三大项目”通过管理创新与技术创新的应用，实现了燃料采、制、化验等工作规范化、数字化、自动化。
一是对实现各矿点煤质的大数据分析。
通过三大项目入厂数据分析，可以及时发现单一矿点煤质波动大问题，并可以分析因出入厂矿点煤质波动影响。通过对三门峡2018年7月的采购的33个供应商煤质进厂硫份分析，有15家供应商硫份波动小于0.1%，12家供应商硫份波动0.1-0.2%，4家供应商硫份波动0.2-0.5%，2家供应商硫份波动大于0.5%，通过分析发现了硫份波动小于0.2%的矿点占的进煤量85%，通过逐一对各矿点煤质波动情况进行分析，得出各矿煤质相对比较稳定，不是导致掺配后煤质指标波动的主要原因。
二是实现对入厂煤质变化的精确预测。
在实际中生产过程中，生产流程是连续的，对煤质的指标精确预测如果离开时间指标就没有意义。因此燃煤入厂接卸流程、燃煤入炉掺烧流程在时间上连续的，是带有时间维度的二维参数。对入厂煤来说，从每天第一车煤开始接卸起，每小时接卸的矿点、接卸结构不同导致单位小时内入厂煤质，入厂指标随时间变化，而这些煤质变化会传递到入厂接卸后的每个流程。三门峡电厂每日接卸矿点数量正常在15个以上，最多时达到25个矿点左右。考虑到实际接卸、掺配情况，以煤质类似为依据把煤质分为三种，分别是高热值低硫主烧煤种、低硫经济煤种、高硫掺烧煤种。下面以具体矿点的接卸情况为例，说明某天内入厂煤质因进煤结构原因随着时间变化的情况。凝鑫矿、马村矿、秦晋矿在都属于高热高硫份汽运煤，煤质如下表所示，按掺烧方案安排在同一卸煤沟进行接卸，日调运量分别为3000吨、1200吨、2000吨，根据矿点煤质情况，日加权热值为4990大卡/千克，加权硫份2.8%。
由于各矿点到厂的路况不同，在某日08时-18时，进厂接卸的三矿点煤量如下，并对负责接卸的卸煤沟小时煤质进行测算。经测算虽然高硫煤权热值4990大卡/千克，加权硫份2.8%；但由于各矿点煤质差异，加上进厂结构不同，全天小时硫份最低2.4%，最高3.3%，波动幅度达到0.9%。
在燃煤进厂接卸过程中，理想化的情况是在单位小时内，各矿点来煤结构尽量平均，但受路途、采样、接卸等因素影响很难实现。特别是迎峰度夏高峰时期。来煤接卸量勉强满足耗用需求，汽车煤到厂后不能滞留，各矿点进厂接卸节奏很难达到理想化，入厂小时煤质常因此发生波动。
三大项目对入厂车辆信息进行全面管理，系统内有车辆入厂登记时、采样、过重、接卸、回空时间，同时含有矿别、票重、毛重、净重、接卸位置等信息。通过上述信息，我们可以掌握单位小时内卸车情况，测算不同矿点的卸车辆以及卸车吨数，根据矿点的历史煤质信息可以测算出各卸煤沟实时的煤质情况，为后续掺配调整工作提供参考。
三是利用三大项目汽车衡、轨道衡、皮带秤等设备及数据记录功能，可以建立原煤筒仓、磨煤机仓、卸煤沟等储煤模型，根据质量守恒，供耗存平衡原理，对输煤系统各个系统进行量化。量化就是实现系统每个节点都可以计算通过的煤量，可以精确追踪煤流在系统中的情况，比如卸煤沟煤质发生变化，可以实现追踪煤质变化对后续各部分影响，可以精确掌握煤质变化这一波动，何时通过各个皮带、原煤仓筒仓、给煤机、磨煤机，实现对各储煤设备出口煤质的短期预报功能。
以卸煤沟为例，通过汽车衡计算出卸煤沟进煤量，通过皮带秤计算卸煤沟出煤量，根据卸煤沟卸煤情况，可以测算卸煤沟内存煤的分层煤质，按照量与煤质匹配的关系，可以测算卸煤沟出口的煤质。以锅炉磨煤机原煤仓为例，用入炉煤皮带秤和犁煤器配合，可以精确计算某台磨煤机上煤量，根据给煤机皮带秤消耗量，建立原煤仓内煤质消耗滚动模型，可以精确计算当前的煤质多长时间可以烧到，因此可以对锅炉煤质进行短期1-4小时内煤质预报。
精确建立储煤量模型的好处是，只要知道来煤煤质和节奏，便能精确掌握来煤的煤质与波动在后续的情况，并能在系统中追踪这个煤质波动，针对性在后续过程进行调整。
六、汽运煤入厂煤监视项目在燃料管理中应用
为了掌握卸煤沟接卸混煤最真实煤质情况，三门峡公司建立入厂煤监视系统，以燃料三大项目数据为基础，实时统计接卸的矿点及数量，对实时入厂煤质进行预估，掌握第一手准确的入厂接卸煤质实时信息，运用于燃煤堆放或者直接掺配，为后续整个燃料流程信息化、数据化打下基础。
三门峡入厂煤监视项目，充分利用燃料入厂的大数据，包含的信息主要有矿点信息、入厂、采样、过重、卸车、出厂各环节的实时信息。对这些大数据进行加工分析并进行实时展示。
该项目的特点是通过计算机编程，利用少量代码最小成本实现对入厂大数据分析与展示，全程自动进行、实时更新，具有很强的时效性。非常方便的对接卸流程进行监督、科学调度，进而优化接卸流程、提高效率。通过精准的掌握已接卸的矿点、数量情况，配合各矿点的煤质信息数据，可以对接卸煤质进行实时掌握。
七、结论
本课题通过燃料三大项目的大数据的应用，对解决目前配煤中存在的问题进行探索，提出实现对进厂煤质波动预测方法和建立输煤系统量化模型的方法，实现对输煤系统煤质波动的预测和追踪。因集团燃料三大项目主要是为实现燃料质量验收相关功能而建立的，目前实现课题中相关功能还需从三大项目数据系统中中人工查询并下载数据，在表格中计算分析，实际运用中还存在较大的不便。输煤控制系统的发展，必定是实现与入炉煤系统关键设备进行对接，实现输煤控制系统根据来煤结构、来煤节奏、存煤情况自动的进行分析、自动调整掺配比例，实现入炉煤管理的智能化，因此在此基础上还需要进一步研究实践。