一种配煤掺烧智能管理方法及系统与流程

本发明涉及燃料管理的技术领域，特别是一种配煤掺烧智能管理方法及系统。

背景技术：

燃料成本是火力发电厂或机组生产经营中最重要的运行成本。供电煤耗反映了火力发电厂或机组的能效水平，在稳定的入炉煤质条件下通常是一个相对稳定的数值，受制于煤炭市场的供求关系影响，从不同煤矿采购的燃料价格差异是一个实时波动的变量，使得不同的燃煤掺烧比例下火电厂运行成本出现很大差异，这也是火力发电厂配煤掺烧的根本动机。

目前，火力发电厂锅炉依据对应的设计煤种选型，当煤质超出锅炉适烧范围，将会给锅炉的安全、经济性带来很大影响。近年来，因煤炭市场的波动，设计煤种供应量往往不能满足锅炉燃烧需求，而随这偏离设计煤种煤炭供应量的增加，配煤掺烧的效果明显变差，因配煤的质量较差导致燃烧不稳定、发电机组降低出力运行甚至停机事故的现象时有发生，机组运行经济性与安全性受到影响。因此，对入炉煤种进行合理的配煤掺烧，能有效的降低火电厂的燃煤成本，对锅炉的安全、稳定、经济运行具有重要的意义。

依据煤粉燃烧机理，不同煤种掺配后，即使最终煤质化验结果一致，但其燃烧特性完全不同。火电厂在做配煤掺烧的过程中，主要依靠组织掺烧试验或者燃料相关管理人员的工作议案作为判断来进行配煤掺烧，难以真实反映设备运行状况和人员操作水平，缺乏数据支撑。很多火电厂都已经建立了配煤燃烧优化方法，但是方法都比较单一，并不能筛选出最适合的配煤燃烧方法。

公开号为cn107274027a的发明专利申请公开了一种燃煤机组的多煤种配煤掺烧寻优方法，该方法包括：按照模糊控制原理建立配煤掺烧数据库，生成综合度电成本标杆库，针对设定的不同运行工况，寻找最优配煤掺烧方案，实现降低电厂燃煤成本。该方法仅仅考虑了降低燃煤成本，没有从机组运行经济以及环保的角度考虑问题。

技术实现要素：

为了解决上述问题，本发明提供的一种配煤掺烧智能管理方法，采用基于知识库的多目标全局优化模型，具有强大的泛化能力，能在煤种复杂多变的情况下，计算适合于电厂的配煤方案并自动执行，同时基于带有精英策略的非支配排序遗传算法，可以在煤种繁多时，快速计算出结果，任何情况下配煤计算的等待时间小于5s。

本发明的第一目的是提出了一种配煤掺烧智能管理方法，包括获取配煤数据，还包含以下步骤：

步骤1：建立配煤规则库，构建配煤掺烧模型；

步骤2：根据目标函数利用配煤最优解算法获得最佳配煤方案；

步骤3：根据实时数据微调所述最佳配煤方案；

步骤4：自动实施所述最佳配煤方案，并获取所述最佳配煤方案实施中的燃烧实时数据。

优选的是，所述配煤掺烧模型包括1个含有p个自变量参数的集合、1个含有k个目标函数的集合和一个包含l个约束条件的结合，其数学描述如下：

其中，x是自变量向量，y＝y1+y2为目标向量，y1中的指标称为负指标，y2中的指标称为正指标，f(x)为目标函数为限制条件为：g(x)＝(g1(x)，g2(x)，...，gl(x))≤0，g(x)为约束条件，用来限定可行域。

在上述方案中优选的是，在多目标优化数学模型的框架下，多目标配煤模型包括基本参数、约束条件和目标函数。

在上述方案中优选的是，所述基本参数包括各单煤的发热量qi、挥发分vi、灰分ai、水分mi、硫分si、灰熔点sti、灰成份、煤价pi、锅炉设计参数、负荷计划和设备运行工况参数中至少一种。

在上述方案中优选的是，所述约束条件包括以下条件中至少一种：

单煤比例：

发热量：q＝fq(xi，qi)≥qa，

挥发分：v＝fv(xi，vi)≥va，

灰分：a＝fa(xi，ai)≥ab，

水分：m＝fm(xi，mi)≥mb，

硫分：s＝fs(xi，si)≥sb，

灰熔点：st≥sta，

其中，xi表示第i种单煤的比例，下标a表示指标的下界，下标b表示指标的上界。

在上述方案中优选的是，运用多目标模糊决策方法构建配煤的所述目标函数，条件如下：

1)所有满足约束条件的m种配煤方案构成方案集u，u＝{u1，u2，u3，...，un}；

2)配煤中所有的目标函数构成因素指标备择集v⁰，v⁰＝{p，rs，rw，rj，rz，so2，...}，式中，p表示煤价，rs表示自燃特性，rw表示着火特性，rj表示燃尽特性，rz表示结渣特性，so2表示so2排放特性；

3)根据实际情况在v⁰中选取n个目标函数构成因素指标向量f；

4)将每个指标归一化以消除量纲的影响，得到每种方案对应的归一化因素指标向量rj，

5)将各方案的归一化因素指标向量与权重向量相乘，即构建出配煤的目标函数z，z＝min(a·rj)。

在上述方案中优选的是，所述配煤燃烧模型包括配煤掺烧决策规则库，用于根据对燃烧全过程的数据分析结果来判断适宜的煤质类型，根据不同掺配规则自动生成燃煤掺配方案。

在上述方案中优选的是，所述掺配规则包括安全掺配规则、环保掺配规则和经济掺配规则中至少一种。

在上述方案中优选的是，所述安全掺配规则是指根据配煤掺烧历史数据及煤场当前存煤情况，进行安全性最优掺配计算结果，推荐配煤方案按照安全性从高到低进行排序。

在上述方案中优选的是，所述安全掺配规则是指在设计煤种时，保证锅炉的主要运行参数、性能数据、受热面结构形式和布置达到锅炉的设计标准。

在上述方案中优选的是，所述环保掺配规则是指根据配煤掺烧历史数据及煤场当前存煤情况，在保证锅炉稳定燃烧的前提下，进行环保最优掺配计算结果，推荐配煤方案按照环保程度从高到低进行排序。

在上述方案中优选的是，所述环保掺配规则是指在选取煤种时，选择燃煤中灰分和含硫量较低的煤种。

在上述方案中优选的是，所述经济掺配规则是指根据配煤掺烧历史数据及煤场当前存煤情况，在保证锅炉稳定燃烧的前提下，进行成本最优掺配计算结果，推荐配煤方案按照成本从低到高进行排序。

在上述方案中优选的是，所述经济掺配规则是指在选取煤种时，选择燃煤中性价比较高的煤种。

本发明的第二目的是提出了一种配煤掺烧智能管理系统，包括用于获取配煤数据的数据获取模块，还包含以下模块：

模型构建模块：用于建立配煤规则库，构建配煤掺烧模型；

方案形成模块：用于根据目标函数利用配煤最优解算法获得最佳配煤方案；

方案优化模块：用于根据实时数据微调所述最佳配煤方案；

方案实施模块：用于自动实施所述最佳配煤方案，并获取所述最佳配煤方案实施中的燃烧实时数据。

优选的是，所述配煤掺烧模型包括1个含有p个自变量参数的集合、1个含有k个目标函数的集合和一个包含l个约束条件的结合，其数学描述如下：

其中，x是自变量向量，y＝y1+y2为目标向量，y1中的指标称为负指标，y2中的指标称为正指标，f(x)为目标函数，为限制条件为：g(x)＝(g1(x)，g2(x)，...，gl(x))≤0，g(x)为约束条件，用来限定可行域。

在上述方案中优选的是，在多目标优化数学模型的框架下，多目标配煤模型包括基本参数、约束条件和目标函数。

在上述方案中优选的是，所述基本参数包括各单煤的发热量qi、挥发分vi、灰分ai、水分mi、硫分si、灰熔点sti、灰成份、煤价pi、锅炉设计参数、负荷计划和设备运行工况参数中至少一种。

在上述方案中优选的是，所述约束条件包括以下条件中至少一种：

单煤比例：

发热量：q＝fq(xi，qi)≥qa，

挥发分：v＝fv(xi，vi)≥va，

灰分：a＝fa(xi，ai)≥ab，

水分：m＝fm(xi，mi)≥mb，

硫分：5＝fs(xi，si)≥sb，

灰熔点：st≥sta，

其中，xi表示第i种单煤的比例，下标a表示指标的下界，下标b表示指标的上界。

在上述方案中优选的是，运用多目标模糊决策方法构建配煤的所述目标函数，条件如下：

1)所有满足约束条件的m种配煤方案构成方案集u，u＝{u1，u2，u3，...，un}；

2)配煤中所有的目标函数构成因素指标备择集v⁰，v⁰＝{p，rs，rw，rj，rz，so2，...}，式中，p表示煤价，rs表示自燃特性，rw表示着火特性，rj表示燃尽特性，rz表示结渣特性，so2表示so2排放特性；

3)根据实际情况在v⁰中选取n个目标函数构成因素指标向量f；

4)将每个指标归一化以消除量纲的影响，得到每种方案对应的归一化因素指标向量rj，

5)将各方案的归一化因素指标向量与权重向量相乘，即构建出配煤的目标函数z，z＝min(a·rj)。

在上述方案中优选的是，所述配煤燃烧模型包括配煤掺烧决策规则库，用于根据对燃烧全过程的数据分析结果来判断适宜的煤质类型，根据不同掺配规则自动生成燃煤掺配方案。

在上述方案中优选的是，所述掺配规则包括安全掺配规则、环保掺配规则和经济掺配规则中至少一种。

在上述方案中优选的是，所述安全掺配规则是指根据配煤掺烧历史数据及煤场当前存煤情况，进行安全性最优掺配计算结果，推荐配煤方案按照安全性从高到低进行排序。

在上述方案中优选的是，所述安全掺配规则是指在设计煤种时，保证锅炉的主要运行参数、性能数据、受热面结构形式和布置达到锅炉的设计标准。

在上述方案中优选的是，所述环保掺配规则是指根据配煤掺烧历史数据及煤场当前存煤情况，在保证锅炉稳定燃烧的前提下，进行环保最优掺配计算结果，推荐配煤方案按照环保程度从高到低进行排序。

在上述方案中优选的是，所述环保掺配规则是指在选取煤种时，选择燃煤中灰分和含硫量较低的煤种。

在上述方案中优选的是，所述经济掺配规则是指根据配煤掺烧历史数据及煤场当前存煤情况，在保证锅炉稳定燃烧的前提下，进行成本最优掺配计算结果，推荐配煤方案按照成本从低到高进行排序。

在上述方案中优选的是，所述经济掺配规则是指在选取煤种时，选择燃煤中性价比较高的煤种。

在上述方案中优选的是，依据所述系统自动生成燃煤掺配方案、堆煤位置信息、设备状态信息，自动选择上煤路由，制定作业指令，并将作业指令下达程控层，实现配煤掺烧的自动执行。

本发明提供了一种配煤掺烧智能管理方法及系统，根据决策系统配煤掺烧优化模型，综合锅炉设计参数、来煤信息、发电计划、负荷分布、煤场库存、燃煤成本、配煤掺烧反馈评价、设备运行工况等因素，生成安全、经济、环保指标综合最优的配煤掺烧方案，并实现配煤掺烧方案自动执行。

附图说明

图1为按照本发明的配煤掺烧智能管理方法的一优选实施例的流程图。

图2为按照本发明的配煤掺烧智能管理系统的一优选实施例的模块图。

图3为按照本发明的配煤掺烧智能管理系统的另一优选实施例的智能配煤模型图。

图4为按照本发明的配煤掺烧智能管理系统的如图3所示实施例的配煤边界条件设置示意图。

图5为按照本发明的配煤掺烧智能管理系统的如图3所示实施例的sigmoid函数分布图。

图6为按照本发明的配煤掺烧智能管理系统的如图3所示实施例的配煤优先级条件设置示意图。

图7为按照本发明的配煤掺烧智能管理系统的如图3所示实施例的智能配煤结果示意图。

图8为按照本发明的配煤掺烧智能管理系统的如图3所示实施例的取煤配仓作业监视模块示意图。

图9为按照本发明的配煤掺烧智能管理系统的如图3所示实施例的原煤仓动态监视示意图。

图10为按照本发明的配煤掺烧智能管理系统的再一优选实施例的掺配取煤模块原理图。

具体实施方式

实施例1

如图1、图2所示，执行步骤100，模型构建模块200建立配煤规则库，构建配煤掺烧模型配煤掺烧模型包括1个含有p个自变量参数的集合、1个含有k个目标函数的集合和一个包含l个约束条件的结合，其数学描述如下：其中，x是自变量向量，y＝y1+y2为目标向量，y1中的指标称为负指标，y2中的指标称为正指标，f(x)为目标函数，为限制条件为：g(x)＝(g1(x)，g2(x)，...，gl(x))≤0，g(x)为约束条件，用来限定可行域。在多目标优化数学模型的框架下，多目标配煤模型包括基本参数、约束条件和目标函数。基本参数包括各单煤的发热量qi、挥发分vi、灰分ai、水分mi、硫分si、灰熔点sti、灰成份、煤价pi、锅炉设计参数、负荷计划和设备运行工况参数中至少一种。约束条件包括以下条件中至少一种：单煤比例：发热量：q＝fq(xi，qi)≥qa，挥发分：v＝fv(xi，vi)≥va，灰分：a＝fa(xi，ai)≥ab，水分：m＝fm(xi，mi)≥mb，硫分：s＝fs(xi，si)≥sb，灰熔点：st≥sta，其中，xi表示第i种单煤的比例，下标a表示指标的下界，下标b表示指标的上界。运用多目标模糊决策方法构建配煤的所述目标函数，条件如下：1)所有满足约束条件的m种配煤方案构成方案集u，u＝{u1，u2，u3，...，un}；2)配煤中所有的目标函数构成因素指标备择集v⁰，v⁰＝{p，rs，rw，rj，rz，so2，...}，式中，p表示煤价，rs表示自燃特性，rw表示着火特性，rj表示燃尽特性，rz表示结渣特性，so2表示so2排放特性；3)根据实际情况在v⁰中选取n个目标函数构成因素指标向量f；4)将每个指标归一化以消除量纲的影响，得到每种方案对应的归一化因素指标向量rj，5)将各方案的归一化因素指标向量与权重向量相乘，即构建出配煤的目标函数z，z＝min(a·rj)。配煤燃烧模型包括配煤掺烧决策规则库，用于根据对燃烧全过程的数据分析结果来判断适宜的煤质类型，根据不同掺配规则自动生成燃煤掺配方案。掺配规则包括安全掺配规则、环保掺配规则和经济掺配规则中至少一种。安全掺配规则是指根据配煤掺烧历史数据及煤场当前存煤情况，进行安全性最优掺配计算结果，推荐配煤方案按照安全性从高到低进行排序，安全掺配规则是指在设计煤种时，保证锅炉的主要运行参数、性能数据、受热面结构形式和布置达到锅炉的设计标准。环保掺配规则是指根据配煤掺烧历史数据及煤场当前存煤情况，在保证锅炉稳定燃烧的前提下，进行环保最优掺配计算结果，推荐配煤方案按照环保程度从高到低进行排序，环保掺配规则是指在选取煤种时，选择燃煤中灰分和含硫量较低的煤种。经济掺配规则是指根据配煤掺烧历史数据及煤场当前存煤情况，在保证锅炉稳定燃烧的前提下，进行成本最优掺配计算结果，推荐配煤方案按照成本从低到高进行排序，经济掺配规则是指在选取煤种时，选择燃煤中性价比较高的煤种。

执行步骤110，数据获取模块210获取配煤数据。执行步骤120，方案形成模块220根据目标函数利用配煤最优解算法获得最佳配煤方案。执行步骤130，方案优化模块230根据所述实时数据微调所述最佳配煤方案。执行步骤140，方案实施模块240自动实施所述最佳配煤方案，并获取所述方案实施中的燃烧实时数据。

依据上面的所述系统自动生成燃煤掺配方案、堆煤位置信息、设备状态信息，自动选择上煤路由，制定作业指令，并将作业指令下达程控层，实现配煤掺烧的自动执行。

实施例2

本发明提供的一种配煤掺烧智能管理系统，通过所建立的配煤掺烧决策模型、系统流程库、配煤规则库，对智能管理系统接收的设备层面感知信号、煤场存煤动态信息、煤质信息、锅炉燃烧需求信息以及预设的流程库等外部交互信息进行整合、运算，按照燃煤岛智能管理需求自动生成燃煤岛程控作业方案(来煤接卸堆存方案、配煤掺烧方案、采样方案等)、预警提示信息、事项评估报告等决策、分析指令，并将指令下达程控层，从而实现配煤掺烧的智能管控。

根据电力二次系统安全防护分区要求，目前fam系统、sis系统、燃料管理系统部署于安全区iii生产管理区；燃煤程控系统、堆取料机自动化无人值守系统、翻车机自动控制系统等位于安全区i实时控制区；安全区i实时控制区的数据通过正向网络隔离设备传输至安全区iii生产管理区；结合电厂现有安全分区情况与电力二次系统安全防护分区要求，燃煤岛软件决策平台决策中枢服务器可部署安全区iii，系统读取fam系统、sis系统、燃料管理系统的数据，燃煤程控系统通过opc站和正向网络隔离设备将燃煤程控系统数据传至决策服务器，决策服务器通过反向网络隔离设备将指令送至燃煤程控系统。

该系统接收生产需求预报信息、进煤计划及到煤预报、煤场堆煤数据、输煤系统设备状况，运算模型根据输入值及煤场取煤规则、输煤系统工艺流程，结合圆形煤场扇形区域分层存煤或条形煤场分区域存煤的特点，通过线性规划、非线性规划、根据煤仓煤位实际情况采用优选法计算选择最佳的取料路由和输送至合适煤仓的输煤路由，最后生成取煤作业方案。掺配取煤方案执行过程中如因故需要变更，掺配取煤模块将根据选择提供新的优化方案。

配煤掺烧智能决策系统，根据决策系统配煤掺烧优化模型，综合锅炉设计参数、来煤信息、发电计划、负荷分布、煤场库存、燃煤成本、配煤掺烧反馈评价、设备运行工况等因素，生成安全、经济、环保指标综合最优的配煤掺烧方案。

配煤掺烧智能决策系统主要由智能取煤配仓作业方案、取煤配仓执行流程管理模块、原煤仓动态监控、配煤掺烧评估反馈、入炉煤在线监测、配煤掺烧设备监测与智能诊断模块等模块组成。

一、配煤掺烧模型

如图3所示，智能配煤掺烧是系统的核心功能之一，配煤模型采用基于知识库的多目标全局优化模型，知识库包含了煤燃烧国家重点实验室10多年来对我国及国外大量煤种的特性分析数据库，具有强大的泛化能力，能在煤种复杂多变的情况下，计算适合于电厂的配煤方案。模型同时基于我们首次提出的带有精英策略的非支配排序遗传算法，可以在煤种繁多时，快速计算出结果，任何情况下配煤计算的等待时间小于5s。

1、配煤决策域模型

配煤模型的抽象模型可理解为一个多目标优化问题，多目标优化问题通常包括一个含有p个参数(自变量)的集合，一个包含k个目标函数的集合，和一个包含l个约束条件的集合，数学描述如下：

subjectto：g(x)＝(g1(x)，g2(x)，...，gl(x))≤0

其中，x是自变量向量，y＝y1+y2为目标向量，y1中的指标称为负指标，y2中的指标称为正指标，g(x)为约束条件，用来限定可行域。

配煤中的输入参数包括煤质基本特性，主要是工业分析，灰成份及煤价，这些输入参数同时也作为约束条件的一部分。本文将煤的燃烧特性与煤价一起作为目标函数，构建一个可供选择的目标函数集。

在电厂实际应用中还应考虑煤的自燃特性、煤的储存量和煤的可磨性问题，将煤的自燃特性和储量问题分别作为一个负指标和一个正指标放在目标函数集中，而因为在电厂很难获取可磨性指数的数据，所以这里忽略可磨性指数的影响。

在多目标优化数学模型的框架下，多目标配煤模型描述如下：

1.1、基本参数：

各单煤的发热量(qi)、挥发分(vi)、灰分(ai)、水分(mi)、硫分(si)、灰熔点(sti)、灰成份以及煤价(pi).

1.2、约束条件：

单煤比例：

发热量：q＝fq(xi，qi)≥qa，

挥发分：v＝fv(xi，vi)≥va，

灰分：a＝fa(xi，ai)≥ab，

水分：m＝fm(xi，mi)≥mb，

硫分：s＝fs(xi，si)≥sb，

灰熔点：st≥sta，

其中，xi表示第i种单煤的比例，下标a表示指标的下界，下标b表示指标的上界。

1.3、目标函数：

运用多目标模糊决策方法构建配煤的目标函数如下：

(1)所有满足约束条件的m种配煤方案构成方案集u

u＝{u1，u2，u3，...，un}

(2)配煤中所有的目标函数构成因素指标备择集v⁰

v⁰＝{p，rs，rw，rj，rz，so2，...}

式中，p，rs，rw，rj，rz，so2分别表示煤价，自燃特性，着火特性，燃尽特性，结渣特性和so2排放特性。在实际应用中还可根据动态添加或删除其他的目标。

(3)由配煤的操作人员根据实际情况在v⁰中选取n个目标函数构成因素指标向量f。

假设，选取煤价、自燃特性和so2排放这三个目标，三个目标均为负指标，即追求目标最小。因素指标向量为：

f＝{p，rsso2}

并给出各个指标的因素权重，构成权重向量a

a＝{a1，a2，a3}

(4)将每个指标归一化以消除量纲的影响，得到每种方案对应的归一化因素指标向量rj，

(5)将各方案的归一化因素指标向量与权重向量相乘，即构建出配煤的目标函数z

z＝min(a·rj)

在系统实现中，应首先确定煤场可参与配煤的单煤及其煤质，根据约束条件计算出所有可行解的集合，即决策域，然后构建出合适的目标函数，根据目标函数利用寻优算法搜索最佳配煤方案。

1.4配煤最优解算法

1.4.1安全寻优算法

锅炉是依据设计煤种进行设计的，是在设计时所采用的煤种，锅炉厂依据此煤种进行锅炉的初步设计和热力计算；确定锅炉的主要运行参数、性能数据、受热面结构形式和布置。在设计煤种下，各性能指标才有可能达到锅炉的设计标准，也只有在设计煤种下，才是最安全的运行方式。当以安全掺配规则对配煤结果进行排序时，多目标优化模型的目标函数为接近设计煤种的煤质，即：

f＝{q，v，a，m，s，st}

当配煤掺烧模型依据安全掺配规则进行计算，对得出的解集进行排序，即为依据安全性从高到低对配煤方案的排序。

1.4.2环保寻优算法

随着环保要求的不断提升，燃用经济煤种时面临的环保问题日趋严重，经济煤种，尤其是高硫煤对于so2排放的影响很大。此外，燃煤中的灰分对于粉尘的排放也有着重要的影响。

当以环保掺配规则对配煤结果进行排序时，多目标优化模型的目标函数为使得配煤结果的硫分和灰分最低，即：

f＝{a，s}

当配煤掺烧模型依据环保掺配规则进行计算，对得出的解集进行排序，即为依据环保性从高到低对配煤方案的排序。

由于排放中nox与燃料中的氮含量无直接关联关系，因此燃煤中的氮含量无法作为对nox的目标函数。控制nox的排放通过运行调节、scr等手段进行实现。

1.4.3经济性寻优算法

配煤掺烧是电厂降低燃料成本，提高经济效益的有效手段。配煤方案中，煤价对于成本有着极大的影响；此外，偏离设计煤种对锅炉的运行情况，如锅炉效率、厂用电率也有着显著的影响。

当以经济性掺配规则对配煤结果进行排序时，多目标优化模型的目标函数为标煤单价最低、煤质最接近设计煤种，即：

f＝{q，v，a，m，s，st，p}

当配煤掺烧模型依据经济掺配规则进行计算，对得出的解集进行排序，即为依据经济性从高到低对配煤方案的排序。

二、配煤规则设置

理论上讲，配煤的边界即锅炉对煤种的适应性条件，不同厂家的锅炉对于锅炉的适应性是有差异的，同时，随着锅炉、辅机及环保设备的改造，煤种的适应性也会发生一定的变化。系统中对于混煤的煤质边界条件是可以进行设置的，此外，还可以对不同煤质的权重进行设置。

系统提供灵活的边界条件设置功能，用户可以根据不同负荷段设置不同的掺配边界，具有权限的用户可以随时新增一个边界条件，进行自定义，如图4所示。

此外，在某些特殊情况下(如煤场发生自燃、设备故障、临时保电、临时保排等)，用户可在系统中对特定煤种进行掺烧设置，限定某些煤种必须参与掺烧或不允许参与掺烧，设置以后，系统将会优先考虑。如图5所示。

三、智能取煤配仓作业方案

以上智能配煤模型为理论的配煤框架模型，在实际应用中，还需结合电厂的运行特点制定特殊的规则，如：考虑天气、设备故障等因素，每天由燃料生产部对场存的煤种进行状态维护，可以将某些煤种设置为优先掺配、或不掺配等，配煤程序将结合这些设置来计算最佳的配煤方案；根据结算(或暂估)价格变化实时计算入炉综合标煤单价，并提供最优的掺烧方案，其中，价格数据需由人工进行维护或由其他系统接口获取。

对配煤方案进行预览(如图6所示)，包括配仓方案(量、质、取煤位置、执行时段)，取煤方案(取量、质量、空间位置、执行时间、顺序)，执行状态模拟，预知配煤方案执行状况。系统将掺配方案中制定的上煤方案用虚拟上煤的方式展现，包括煤质和单价以及预计耗用时间。

预知配煤方案执行状况。系统将取煤配仓方案中制定的上煤方案用虚拟上煤的方式展现，包括煤质和单价以及预计耗用时间。最终的掺配方案由燃管办调度人员负责审核，对于不满足厂内生产实际的可人工修改。能及时对执行流程进行错误报警。

四、取煤配仓作业监视模块

如图7所示，堆取料机、给煤机、带式输送机及其附属设备根据现场工况实时监控。主要要求如下：

(1)相关输煤系统、无人值守堆取料机控制画面同现场画面完全相同。

(2)实时显示现场设备的状态和参数，并能调取两年历史数据，至少包括：采集皮带机电机振动和减速机温度数据；采集碎煤机轴承振动和温度数据。

五、原煤仓动态监视

如图8所示，系统以二维的动态图表表示每一个煤仓，当燃料运行人员按照系统的取料安排将煤上到原煤仓以后，系统会标识每个煤仓中的煤种，同时关联智能化系统煤场模块，获取原煤仓进煤煤种及煤质信息。基于以上信息将各原煤仓的存煤状态实时反应到系统中，包括各原煤仓中每种上煤的剩余煤量及原煤仓中的煤质(热值、挥发分、硫分)，以及不同煤质的煤在给煤机下可以耗用的时间(小时)。

通过获取系统中原煤仓料位器存量、入炉皮带秤分仓计量原煤仓进煤量、给煤机皮带秤计量原煤仓出量，计算原煤仓每一层上煤量，同时关联智能化系统煤场模块，获取原煤仓进煤煤种及煤质信息。基于以上信息将各原煤仓的存煤状态实时反应到系统中，包括各原煤仓中每种上煤的剩余煤量及原煤仓中的煤质(热值、挥发分、硫分)，以及不同煤质的煤在给煤机下可以耗用的时间(小时)。当煤仓中存在多种煤种时，对煤种间的分界面进行监测，实现原煤仓煤量状态(偏高或偏低)提醒。锅炉运行人员应用实时煤仓功能，能够直观掌握目前煤仓中的煤量、煤质(热值、挥发分、硫分)，以便于及时根据机组负荷以及锅炉燃烧情况提前调整燃烧方式，达到安全、经济地燃烧。

当煤种发生改变时系统还将给出提示，通过获取系统中原煤仓料位器存量、入炉皮带秤分仓计量原煤仓进煤量、给煤机皮带秤计量原煤仓出量，计算原煤仓每一层上煤量。

六、配煤掺烧历史库

如图9所示，系统通过燃烧掺配规则库、模型库、数据库对配煤掺烧方案进行自适应评估与调节，建立配煤掺烧历史库，使得配煤掺烧方案逐步趋于精确，完成机组发电量与燃煤信息的动态匹配，实现科学掺烧要求。同时，系统将会对实际的掺烧的效果进行在线评价，并综合考虑经济性和环保性生成优秀的案例，这些优秀的案例将保存于系统知识库中，用来指导以后的配煤工作。

实施例3

配煤掺烧管理系统，通过燃料配煤掺烧精确计算、精益实施、精细管理，综合智能掺配优化模型、锅炉设计参数、来煤信息、发电计划、负荷分布、煤场库存、历史史配煤掺烧评价、设备运行工况等因素，生成安全、经济、环保指标综合最优的掺配方案，并指导燃煤采购，提高对生产经营决策的支持能力。配煤掺烧模块主要由煤场取煤规则库、配煤掺烧规则库、原煤仓动态监控、配煤流程管理、燃烧评估反馈、输煤系统工艺流程库等模块组成。

燃煤智能掺配系统依据生产需求预报信息、进煤计划及到煤预报、煤场堆煤数据、输煤系统设备状况，通过智能掺配取煤模块选择最佳的取料路由和输送至合适煤仓的输煤路由，最后生成配煤作业方案。实时或定期将相关数据与预定方案进行对照评估，提出优化策略不断完善智能中枢系统模型。

1、配煤掺烧决策规则库

根据存量均衡、存煤煤质均衡、煤质相近相邻堆放等原则建立接卸料规则库，实现燃煤接卸任务单的自动生成，根据煤场现有情况及发电需求等信息建立燃煤掺烧决策库，实现系统根据不同特性要求自动给出掺烧方案。

系统根据煤场实际存煤情况，计算掺配结果的各种参数并自动形成最优配煤方案，用户可手动修改配煤方案。系统对实际配煤情况进行记录，可通过系统接口数据自动生成配煤方案执行模拟图。

系统根据用户选择的不同掺配规则生成掺配方案，配煤方案内容包括配煤后的质量、煤质指标、标煤单价、原煤单价、从不同煤场、区域取煤的重量等信息。同时不断验证各项边界条件下的配煤掺烧方案，形成配煤掺烧方案库。提供掺配规则如下：

1)安全掺配规则

根据配煤掺烧历史数据及煤场当前存煤情况，进行安全性最优掺配计算结果，推荐配煤方案按照安全性从高到低进行排序。

2)环保掺配规则

根据配煤掺烧历史数据及煤场当前存煤情况，在保证锅炉稳定燃烧的前提下，进行环保最优掺配计算结果，推荐配煤方案按照环保程度从高到低进行排序。

3)经济掺配规则

根据配煤掺烧历史数据及煤场当前存煤情况，在保证锅炉稳定燃烧的前提下，进行成本最优掺配计算结果，推荐配煤方案按照成本从低到高进行排序。

2、配煤掺烧方案确定

1)负荷计划管理

每天采集网调下发计划电量，生成预测日负荷曲线，指导配煤掺烧。

2)配煤掺烧基本原则与思路

建立科学、闭环的燃煤耗用信息管理体系，以掺烧结果指导燃煤采购、锅炉燃烧。配煤掺烧要根据对燃烧全过程的数据分析结果来判断适宜的煤质类型，根据经济效益和掺配成本，形成掺配目标。掺配管理原则：根据煤场存煤、负荷计划、机组工况、设备状态等条件，依次形成配仓方案、取煤方案、给煤方案，并对掺配方案执行情况进行实时监视输煤、上仓、给煤、环保排放并进行数据分析，不断优化管理过程。针对在不同负荷及运行参数条件下，下发合理的配煤方案。

3)历史燃烧数据中分析确定目标煤质

根据寻优模型，找出历史(可选历史段)数据中所有的满足约束条件的燃烧记录，寻求满足条件的目标值，包括煤质煤量及工况等核心数据。一是对应时段总的煤质煤量；二是对应时段各原煤仓所需上仓煤质煤量；三是煤场取煤煤质煤量位置及顺序。

3、煤场智能取煤配仓模块

1)掺配取煤模块功能

该模块接收生产需求预报信息、进煤计划及到煤预报、煤场堆煤数据、输煤系统设备状况，运算模型根据输入值及煤场取煤规则、输煤系统工艺流程，结合圆形煤场扇形区域分层存煤或条形煤场分区域存煤的特点，通过线性规划、非线性规划、根据煤仓煤位实际情况采用优选法计算选择最佳的取料路由和输送至合适煤仓的输煤路由，最后生成取煤作业方案。掺配取煤方案执行过程中如因故需要变更，掺配取煤模块将根据选择提供新的优化方案。莱州公司的掺配方案考虑掺烧高硫煤的方法，通过精准的掺配方案，提高高硫煤的掺烧量，最大程度的降低煤价。火电厂取煤方案从煤场提出不同煤种，分仓上煤，实现不同煤种进入不同煤仓，实现煤仓后掺配。通过对煤场存煤情况进行分析，计算目标配煤方案，自动形成基于掺配规则排序的配煤方案，方案待相关人员确定后执行。掺配取煤模块原理如图10所示。

2)堆取料工艺库

堆取料工艺库将建立依据已有作业人员作业经验构建的工艺专家系统，工艺专家系统将主要涵盖堆取料开层策略，作业工艺路径效能评估与作业指令转化，为实现作业工艺的无人化提供支撑。

3)配煤方案预览

对配煤方案进行预览，包括配仓方案(量、质、取煤位置、执行时段)，取煤方案(取量、质量、空间位置、执行时间、顺序)，执行状态模拟，预知配煤方案执行状况。系统将掺配方案中制定的上煤方案用虚拟上煤的方式展现，包括煤质和单价以及预计耗用时间。

4、原煤仓动态监视

配煤过程在原煤仓、煤场进行，通过获取系统中原煤仓料位器存量、入炉皮带秤分仓计量原煤仓进煤量、给煤机皮带秤计量原煤仓出量，计算原煤仓每一层的上煤量，同时关联智能化系统煤场模块、入炉煤质在线数据，获取原煤仓进煤煤种及煤质信息。基于以上信息将各原煤仓的存煤状态实时反应到系统中，包括各原煤仓中每种上煤的剩余煤量及原煤仓中的煤质(热值、挥发分、硫分)，以及不同煤质的煤在给煤机下可以耗用的时间(小时)。当煤仓中存在多种煤种时，对煤种间的分界面进行监测，实现原煤仓煤量状态(偏高或偏低)提醒。锅炉运行人员应用实时煤仓功能，能够直观掌握目前煤仓中的煤量、煤质(热值、挥发分、硫分)，以便于及时根据机组负荷以及锅炉燃烧情况提前调整燃烧方式，达到安全、经济地燃烧。

5、配煤执行流程监控

配煤上仓煤量自动计算：根据输煤系统给煤机、三通、犁煤器等设备系统状态信号进行逻辑计算，实现堆取料机、电子皮带秤、给煤机、三通、犁煤器连锁，实现堆取煤位置、煤量、上煤目标自动获取与记录，自动生成报表。

堆取煤监视：通过上煤皮带秤数据并进行实时煤量的计算分析，将结果显示在智能煤场相关的模拟图。

设备工况自动更新：堆取料机、给煤机、带式输送机及其附属设备根据现场工况自动更新、联动。

为了更好地理解本发明，以上结合本发明的具体实施例做了详细描述，但并非是对本发明的限制。凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，均仍属于本发明技术方案的范围。本说明书中每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似的部分相互参见即可。对于系统实施例而言，由于其与方法实施例基本对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。