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摘要：随着节能理念在各个行业的不断深入，生产过程中如何实现节能减耗已经成为了全社会性的发展方向。火力发电厂作为我国电力资源供应方式之一在生产过程中涉及到的能源消耗问题非常严重，这方面问题已经收到了全社会的高度关注。如何将节能减耗理念贯彻落实到火力发电厂的电力资源生产中能够有效降低发电环节的资源消耗问题。火力发电过程中最为重要的设备便是锅炉，优化锅炉的使用效能直接决定了火力发电的节能效果。
关键词：火力发电厂;锅炉;节能降耗
1锅炉运行过程中出现的问题
1.1燃料问题
我们国家的火力发电厂生产电能的主要方式是利用锅炉燃烧产生热能以此来不断供应日常生活和生产所需，煤炭作为最主要的燃料，是火力发电最关键的因素也是火力发电厂最直接的影响条件，它对火力发电厂的生产力有着密切的联系。火力发电厂锅炉在运行的时候，一般采用的煤炭最主要是以原煤为主，这就与采购部门在进行燃料采购时如何选择原煤有着密切的关系，采购部门在采购时应当选择质量有足够保证的煤炭，保证煤炭在燃烧时不会出现煤炭难以燃烧或者燃烧不尽以及煤炭不易产生热量和降低产热效能的效果。除此之外，品质较高的煤炭在燃烧时产生的煤渣较少，不会导致大量的浪费和能源消耗。
1.2飞灰可燃物多
在火力发电厂锅炉运行的过程中，如果采用品质较差的煤炭则极易导致锅炉受到损伤，品质较差的煤炭会是锅炉的表面附着未充分燃烧的煤渣，如果要想对这些煤渣进行清理的话，就要花费大量的人力物力和财力，投入更多的成本不说，还会对锅炉的使用造成损害，还极易导致是电力生产不足，影响人们的日常生活和工业生产。品质较低的煤炭在燃烧的时候还会大量损耗锅炉转动时所使用的机油和煤炭在初期燃烧时所使用的燃油，品质较低的煤炭在燃烧时需要借助外力手段来促其燃烧，这就需要消耗大量的燃油，造成燃油资源的损耗，如果品质更差的煤炭在燃烧时就需要借助大量的外界条件，这也是造成损耗的一种途径。
1.3锅炉运行出现中断
锅炉的运行在火力发电厂中是最重要的一个过程，锅炉运转的效率直接影响了电力生产的效率，锅炉运转的时间以及能源的消耗都是影响电力质量的重要因素。在这其中，锅炉的质量又是影响锅炉运行的重要条件之一。通常情况下，质量更高的锅炉在火力发电的过程中能够更好地发挥作用和效力，能够更好的达到电力目标。质量越好的锅炉在运转的时候可以更好地促进燃料的完全燃烧，更好地促进热能的产生，从而使锅炉运转达到更好的效率，提高生产效益。然而，质量比较差的锅炉在运行中通常会出现其他的突发状况，往往会造成锅炉运转出现中断的现象，在中断的过程中就需要工作人员进行检测和维修，这不仅造成人力资源的浪费，而且会影响生产效率，无法完成生产目标，影响人们的日常生活和工业生产。
2火力发电厂锅炉运行控制的节能对策解析
2.1优化锅炉燃烧调节控制系统
应选用智能自动化经济调控系统，充分结合专家推理技术、智能决策技术，研制满足火力发电厂锅炉燃烧监控需求的控制系统。如：某电厂60万超临界机组通过锅炉燃烧智能调节控制系统的使用，可以提高锅炉效率1%左右，送、引风机电耗降低200～600kW，氮氧化物排放量降低19.8%，再热器减温水用量减少30%，有效提高了汽轮发电机组的热交换效率。采用锅炉燃烧智能闭环控制系统，可以有效提高锅炉热交换效率，减少点火的燃料损失和提高其点火燃烧的稳定性，同时可以降低氮氧化物、CO等污染物的排放量。如：对于一台30万的国产机组而言，估计其条件，同另外1台没有采用变频器进行技术升级改造的机组运行数据进行对比分析，发现采用变频调速节能控制后，一次风机系统每小时大约节约电能资源600kW，如果按照该机组全年运行6000h进行估算，则大约可以节约电能资源360万kWh，如果按照电厂平均上网电价按0.4元/kWh进行估算，则电厂两台机组经变频调速节能改造后可以获得约288万元的直接经济效益。
2.2加强锅炉燃烧控制的智能化
节能减排是火电站永恒的目标，而锅炉燃烧的控制对能量转换效率、污染物产生及运行安全性影响最大。锅炉燃烧和传热过程的复杂性，使得难以按照传统方法对其进行建模从而进行有效控制。在锅炉燃烧智能化方面，可采用多目标优化控制技术路线。采用神经网络、支持向量机等技术对复杂的多变量、大迟延、非线性对象进行建模，并与智能寻优算法及基于模型的预测控制技术相结合实施闭环控制。如以神经网络、支持向量机技术建立的锅炉燃烧模型为基础，采用粒子群优化算法、遗传算法、蚁群优化算法等智能优化算法，寻找锅炉燃烧系统各输入参数的最佳组合，并以此作为各层风量配置的依据，并对锅炉燃烧进行优化指导和实时控制，采用神经网络技术建立NOx排放、凝汽器背压模型，利用预测控制技术实现对喷氨量、空冷风机的精准控制等。
2.3重视控制系统的设备故障预警能力
火电机组参与调峰频率的提高以及煤种的经常变化，使得电站设备发生故障的几率增大，影响发电设备运行安全性。基于设备管理基础数据和历史运行数据，采用关联规则、主元分析、相关性分析等不同技术手段和方法，结合专家知识与经验，确定故障的主要征兆参数和阈值。基于典型的故障样本，采用机器学习与智能建模技术，建立设备故障预警模型和时间预测模型，从而实现对设备的故障准确预警和诊断，降低设备异常，减小导致故障的风险。
2.4加强锅炉燃烧的可视化技术
在对电站锅炉燃烧优化技术中，大多都是通过对运行参数的分析来对燃烧状况进行调整。在收集运行参数时基本都是通过安装检测装置来实现的，但是测量装置的布点、材料等因素会限制测量数据的真实性和可行性。而传统的光谱测量由于信号较弱，在受到噪声和系统荧光的影响下也会降低测量质量。锅炉燃烧特性可通过对炉膛内燃烧火焰的温度来判断，通过对炉膛燃烧火焰温度分布能够为运行人员进行燃烧参数优化调整提供重要依据。但是由于炉膛核心区域的燃烧温度较高，采用传统的装置测量是无法实现的，所以一直都是测量的盲区。而通过可视化技术不需要直接接触炉膛内部即可掌握炉膛的运行状态，锅炉CT借助红外激光即能够测量炉膛燃烧温度和浓度场，不需要接触炉膛核心燃烧区就能够了解燃烧状况，同时还可测量烟道温度。
2.5基于燃烧理论的建模技术
理论模型是在计算机技术和燃烧理论相结合的条件下建立起来的。研究的过程中使用的主要方式是数值模拟。伴随当前计算机技术的逐步深入，在电站锅炉燃烧优化过程中，利用相关软件来对锅炉燃烧的状态进行分析，并且模拟参数改变后的状态验证参数设计的合理性，可以让锅炉燃烧的效率提高。在对燃烧理论建模技术使用之前，首先需要深入的对电站的各种参数进行分析，并且以这些参数为基础建立模型。在建模过程中需要保证数学模型的精准性并且有机的融入各种数据参数，与现场的条件相吻合，這样才能保证数学建模的准确性，提高建模的效率。
3结语
在目前社会发展的需求下，想要在满足不断增长的社会需求的同时降低火电站发展过程中的能耗，必须要从锅炉中使用燃料的效率入手，同时这也是火力发电厂进一步提高的必然要求。具体的通过以上内容的分析研究可以发现在发电厂锅炉使用中想要解决好节能降耗的问题，首先需要根据发电的实际情况选择优良的锅炉设备与燃煤，这样在锅炉工作过程中能尽可能的提高煤炭的燃烧效率，从而减少资源的浪费以及废气的排放，起到节能减耗的作用。
参考文献：
[1]田玮.火力发电厂锅炉节能降耗的对策与措施[J].绿色环保建材，2017（01）.
[2]李辉.火力发电厂锅炉运行控制的节能对策[J].现代工业经济和信息化，2019（5）：47-48.
[3]于洁.浅谈火力发电厂锅炉运行控制的节能对策[J].科学技术创新，2019（4）：183-184.
[4]王斌.火电厂锅炉运行中如何采取节能降耗措施[J].科技致富向导，2018（3）：336-336.
关键词：火力发电厂;锅炉;节能降耗
1锅炉运行过程中出现的问题
1.1燃料问题
我们国家的火力发电厂生产电能的主要方式是利用锅炉燃烧产生热能以此来不断供应日常生活和生产所需，煤炭作为最主要的燃料，是火力发电最关键的因素也是火力发电厂最直接的影响条件，它对火力发电厂的生产力有着密切的联系。火力发电厂锅炉在运行的时候，一般采用的煤炭最主要是以原煤为主，这就与采购部门在进行燃料采购时如何选择原煤有着密切的关系，采购部门在采购时应当选择质量有足够保证的煤炭，保证煤炭在燃烧时不会出现煤炭难以燃烧或者燃烧不尽以及煤炭不易产生热量和降低产热效能的效果。除此之外，品质较高的煤炭在燃烧时产生的煤渣较少，不会导致大量的浪费和能源消耗。
1.2飞灰可燃物多
在火力发电厂锅炉运行的过程中，如果采用品质较差的煤炭则极易导致锅炉受到损伤，品质较差的煤炭会是锅炉的表面附着未充分燃烧的煤渣，如果要想对这些煤渣进行清理的话，就要花费大量的人力物力和财力，投入更多的成本不说，还会对锅炉的使用造成损害，还极易导致是电力生产不足，影响人们的日常生活和工业生产。品质较低的煤炭在燃烧的时候还会大量损耗锅炉转动时所使用的机油和煤炭在初期燃烧时所使用的燃油，品质较低的煤炭在燃烧时需要借助外力手段来促其燃烧，这就需要消耗大量的燃油，造成燃油资源的损耗，如果品质更差的煤炭在燃烧时就需要借助大量的外界条件，这也是造成损耗的一种途径。
1.3锅炉运行出现中断
锅炉的运行在火力发电厂中是最重要的一个过程，锅炉运转的效率直接影响了电力生产的效率，锅炉运转的时间以及能源的消耗都是影响电力质量的重要因素。在这其中，锅炉的质量又是影响锅炉运行的重要条件之一。通常情况下，质量更高的锅炉在火力发电的过程中能够更好地发挥作用和效力，能够更好的达到电力目标。质量越好的锅炉在运转的时候可以更好地促进燃料的完全燃烧，更好地促进热能的产生，从而使锅炉运转达到更好的效率，提高生产效益。然而，质量比较差的锅炉在运行中通常会出现其他的突发状况，往往会造成锅炉运转出现中断的现象，在中断的过程中就需要工作人员进行检测和维修，这不仅造成人力资源的浪费，而且会影响生产效率，无法完成生产目标，影响人们的日常生活和工业生产。
2火力发电厂锅炉运行控制的节能对策解析
2.1优化锅炉燃烧调节控制系统
应选用智能自动化经济调控系统，充分结合专家推理技术、智能决策技术，研制满足火力发电厂锅炉燃烧监控需求的控制系统。如：某电厂60万超临界机组通过锅炉燃烧智能调节控制系统的使用，可以提高锅炉效率1%左右，送、引风机电耗降低200～600kW，氮氧化物排放量降低19.8%，再热器减温水用量减少30%，有效提高了汽轮发电机组的热交换效率。采用锅炉燃烧智能闭环控制系统，可以有效提高锅炉热交换效率，减少点火的燃料损失和提高其点火燃烧的稳定性，同时可以降低氮氧化物、CO等污染物的排放量。如：对于一台30万的国产机组而言，估计其条件，同另外1台没有采用变频器进行技术升级改造的机组运行数据进行对比分析，发现采用变频调速节能控制后，一次风机系统每小时大约节约电能资源600kW，如果按照该机组全年运行6000h进行估算，则大约可以节约电能资源360万kWh，如果按照电厂平均上网电价按0.4元/kWh进行估算，则电厂两台机组经变频调速节能改造后可以获得约288万元的直接经济效益。
2.2加强锅炉燃烧控制的智能化
节能减排是火电站永恒的目标，而锅炉燃烧的控制对能量转换效率、污染物产生及运行安全性影响最大。锅炉燃烧和传热过程的复杂性，使得难以按照传统方法对其进行建模从而进行有效控制。在锅炉燃烧智能化方面，可采用多目标优化控制技术路线。采用神经网络、支持向量机等技术对复杂的多变量、大迟延、非线性对象进行建模，并与智能寻优算法及基于模型的预测控制技术相结合实施闭环控制。如以神经网络、支持向量机技术建立的锅炉燃烧模型为基础，采用粒子群优化算法、遗传算法、蚁群优化算法等智能优化算法，寻找锅炉燃烧系统各输入参数的最佳组合，并以此作为各层风量配置的依据，并对锅炉燃烧进行优化指导和实时控制，采用神经网络技术建立NOx排放、凝汽器背压模型，利用预测控制技术实现对喷氨量、空冷风机的精准控制等。
2.3重视控制系统的设备故障预警能力
火电机组参与调峰频率的提高以及煤种的经常变化，使得电站设备发生故障的几率增大，影响发电设备运行安全性。基于设备管理基础数据和历史运行数据，采用关联规则、主元分析、相关性分析等不同技术手段和方法，结合专家知识与经验，确定故障的主要征兆参数和阈值。基于典型的故障样本，采用机器学习与智能建模技术，建立设备故障预警模型和时间预测模型，从而实现对设备的故障准确预警和诊断，降低设备异常，减小导致故障的风险。
2.4加强锅炉燃烧的可视化技术
在对电站锅炉燃烧优化技术中，大多都是通过对运行参数的分析来对燃烧状况进行调整。在收集运行参数时基本都是通过安装检测装置来实现的，但是测量装置的布点、材料等因素会限制测量数据的真实性和可行性。而传统的光谱测量由于信号较弱，在受到噪声和系统荧光的影响下也会降低测量质量。锅炉燃烧特性可通过对炉膛内燃烧火焰的温度来判断，通过对炉膛燃烧火焰温度分布能够为运行人员进行燃烧参数优化调整提供重要依据。但是由于炉膛核心区域的燃烧温度较高，采用传统的装置测量是无法实现的，所以一直都是测量的盲区。而通过可视化技术不需要直接接触炉膛内部即可掌握炉膛的运行状态，锅炉CT借助红外激光即能够测量炉膛燃烧温度和浓度场，不需要接触炉膛核心燃烧区就能够了解燃烧状况，同时还可测量烟道温度。
2.5基于燃烧理论的建模技术
理论模型是在计算机技术和燃烧理论相结合的条件下建立起来的。研究的过程中使用的主要方式是数值模拟。伴随当前计算机技术的逐步深入，在电站锅炉燃烧优化过程中，利用相关软件来对锅炉燃烧的状态进行分析，并且模拟参数改变后的状态验证参数设计的合理性，可以让锅炉燃烧的效率提高。在对燃烧理论建模技术使用之前，首先需要深入的对电站的各种参数进行分析，并且以这些参数为基础建立模型。在建模过程中需要保证数学模型的精准性并且有机的融入各种数据参数，与现场的条件相吻合，這样才能保证数学建模的准确性，提高建模的效率。
3结语
在目前社会发展的需求下，想要在满足不断增长的社会需求的同时降低火电站发展过程中的能耗，必须要从锅炉中使用燃料的效率入手，同时这也是火力发电厂进一步提高的必然要求。具体的通过以上内容的分析研究可以发现在发电厂锅炉使用中想要解决好节能降耗的问题，首先需要根据发电的实际情况选择优良的锅炉设备与燃煤，这样在锅炉工作过程中能尽可能的提高煤炭的燃烧效率，从而减少资源的浪费以及废气的排放，起到节能减耗的作用。
参考文献：
[1]田玮.火力发电厂锅炉节能降耗的对策与措施[J].绿色环保建材，2017（01）.
[2]李辉.火力发电厂锅炉运行控制的节能对策[J].现代工业经济和信息化，2019（5）：47-48.
[3]于洁.浅谈火力发电厂锅炉运行控制的节能对策[J].科学技术创新，2019（4）：183-184.
[4]王斌.火电厂锅炉运行中如何采取节能降耗措施[J].科技致富向导，2018（3）：336-336.