CFB锅炉脱硫脱硝系统多目标优化

《火电厂大气污染物排放标准》（GB13223—2011）规定现有燃煤锅炉SOx、NOx的排放浓度均降低至200mg/m3以下，新建燃煤锅炉SOx、NOx的排放浓度在100mg/m3以下。现役机组必须利用现有污染物控制装置，结合运行条件优化，进一步提高脱硫脱硝效率，满足污染物排放要求。某电厂300MW循环流化床锅炉通过炉内干法脱硫和尾部增湿活化降低SOx的排放浓度，采用选择性非催化还原技术（SNCR）控制NOx的排放。本文研究如何在SOx、NOx排放达标的同时，最大限度降低脱硫脱硝成本，降低原料用量和系统的电耗，实现脱硫脱硝系统经济运行。

1、经济指标模型的建立

针对CFB锅炉脱硫脱硝工艺，建立的经济性指标主要包括石灰石粉消耗量、增湿活化喷水量、SNCR还原剂消耗量以及电消耗量等几个方面。

1．1、石灰石粉及增湿活化喷水量模型的建立

该CFB锅炉脱硫工艺采用炉内脱硫和尾部增湿活化两部分。炉内脱硫剂选用石灰石（CaCO3）。

石灰石粉的消耗量主要与煤燃烧生成的SO2气体含量有关，钙硫比R计算式为

式中：M为给煤量；Sar为煤中硫分；α为石灰石纯度；T为炉内脱硫剂石灰石粉输送量。根据试验修正的石灰石计量公式：T=0.0209S转速，可以推出钙硫比与给料机转速的关系表达式为

尾部增湿活化选用水作为活化剂，活化飞灰中未反应的CaO。根据钙硫比对脱硫效率影响的试验，得出钙硫比应该设定为2~3之间的结论，由式（2）可以推出CaCO3的消耗量m（CaCO3）为

由式（3）可得燃烧相应石灰石产生的CaO质量为

理论上飞灰中剩余的CaO，即炉内未反应CaO的质量m（CaO）剩为

因此，理论上完全活化飞灰中剩余的CaO所需的喷水量M水为

1．2、喷氨量模型的建立

该CFB锅炉脱硝工艺采用选择性非催化还原技术（SNCR），还原剂选用浓度为20%的浓氨水，氨水的消耗量主要与煤燃烧生成的NOx气体的含量有关，根据SNCR脱硝效率与氨氮摩尔比NSR（用K表示）的表达式ηNOx=1－exp（－hK），h为脱硝系数，易推导出如下公式：

式中：MNH3为SNCR还原剂氨水的质量；C氨水为SNCR还原剂氨水的浓度；η超重为超重力机的分离效率；K为氨氮摩尔比NSR；N′NOx为折算到标准状态、干基、6%O2下未喷氨时烟气中NOx的浓度；V为水平烟道烟气流量。

1．3、耗电量模型的建立

1.3.1、炉内脱硫系统耗电量模型

炉内脱硫系统的耗电量包括给料机耗电量和空压机耗电量。

（1）给料机电耗量模型。石灰石给料机额定功率为7.5kW，额定转速为1455r/min，额定电压为400V，额定电流为17A，功率因数为0.76。由于负荷不断变化，给料量也在不断变化，将给料机的电耗直接体现在给料机的给料量T上。通过采集试验数据，确定给料机的耗电模型。设给料机电耗为W给料机，则有

式中：φ为给料机耗电系数。

（2）空压机电耗量模型。炉内脱硫剂石灰石粉是由空压机产生的压缩空气送至炉膛内，因此空压机的耗电量主要用于输粉，空压机耗电量和输粉总量T之间满足定量关系，即

式中：δ为空压机耗电系数。因此，炉内脱硫系统耗电量为

1.3.2、炉外脱硫系统耗电量模型

尾部增湿活化装置耗电量主要来自脱硫泵，脱硫泵的额定功率为15kW。由于增湿活化装置在脱硫过程中，喷水量不断变化，因此脱硫泵的耗电量也不固定。脱硫泵的电耗直接体现在喷水量上，通过采集试验数据，确定脱硫泵的耗电模型。尾部增湿活化电耗量设为W水，有

式中：ρ为脱硫泵的耗电系数。

1.3.3、SNCR耗电量模型

脱硝风机参数：风量0～3500m3/h、风压0～10000Pa、主轴转速2900r/min、功率15kW；脱硝风机电机参数：电流28.9A、电压380V、功率因数0.893、功率15kW、转速293/2930r/min、频率50Hz；超重力旋转填料床参数：功率7.5kW、转速0~600r/min。

超重力旋转填料床将浓氨水分离出氨气，脱硝风机引出的热风携带分离出来的氨气进入旋风分离器烟气入口。脱硝风机和超重力旋转填料床的耗电量随喷氨量的变化而变化。将脱硝风机和超重力机的耗电量统称为SNCR耗电量，近似认为耗电量与喷氨量之间满足定量关系，即：

式中：σ为SNCR耗电系数。

2、多目标优化数学模型的建立

2．1、基本概念

为了既满足新环保标准、达到理想的脱硫脱硝效率，还要使系统的经济性最好，就需要通过试验数据建立多目标数学模型。多目标数学模型一般假设为：

式中：F（x）为待优化目标函数向量；fm（x）为待优化目标函数分量；x为待优化变量；bL和bu分别为变量x的下限和上限；Aeq˙x=beq为变量x的线性等式约束；A˙x≤b为变量x的线性不等式约束。

图1中，无法同时使目标函数f1（x）和f2（x）两者达到最优。因为A1<B1且A2>B2，即要使f1（x）达到最优，就必须牺牲f2（x），反之亦然。一般称解A和解B是非劣解，或者说Pareto最优解。多目标优化算法的目的就是寻找Pareto最优解。

2．2、CFB锅炉污染物排放过程优化设计

2.2.1、优化方案的确立

为了实现循环流化床锅炉污染物排放过程参数优化，选择经济效益作为优化目标，其中包括脱硫脱硝系统耗电量、炉内脱硫石灰石消耗量、炉外脱硫尾部增湿活化喷水量以及SNCR所消耗的还原剂量。

2.2.2、约束条件

（1）床温。对于CFB锅炉脱硝来说，床温越低，燃煤生成的NOx就越少，但考虑到床温对炉内脱硫效率的影响以及CFB锅炉稳定运行考虑，选取床温范围为800~910℃。

（2）钙硫摩尔比。理论上，脱硫效率会随着钙硫摩尔比的增大而变高，但通过试验发现，钙硫比在达到一定值时，脱硫效率增长很缓慢，甚至还会出现小部分的回降，而且钙硫比增加到一定程度以后，锅炉的灰渣量会显著增加，影响锅炉热效率。因此在满足脱硫效率的前提下，出于经济性的考虑，选取钙硫摩尔比范围为0~3.3。

（3）氨氮摩尔比（NSR）。试验中，最初SNCR的脱硝效率和NSR呈正相关性；但达到一定值后，还原效率增加较缓慢。出于脱硝经济性考虑，选取NSR范围为0.7~2.5。

（4）还原剂喷入点温度。试验表明较高或较低的温度都会影响SNCR的脱硝效率，故需选择合适的还原剂喷入点温度保证较高的脱硝效率。选取的还原剂喷入点温度为1000~1400K。

2．3、多目标优化函数模型的建立

建立CFB锅炉烟气污染物排放多目标优化函数是为了寻找最优参数（包括床温、钙硫摩尔比、氨氮摩尔比、SNCR还原剂喷入点温度），在满足脱硫脱硝效率的同时，使原料消耗量最小。综合前述各个目标函数模型得到多目标优化模型为

式中：m为脱硫系数；O2′为实测含氧量。

3、CFB锅炉污染物排放多目标模型的求解与优化

3．1、影响参数及电耗系数的确定

3.1.1、炉内脱硫影响参数的确定

根据不同Ca/S比对应的炉内脱硫效率，用MATLAB计算炉内脱硫系数m值，如表1所示。

表1中，钙硫比R=1.3时求得的m值为0.7125与其他m值相差比较大，为了结果的准确性，舍去该值。对剩余的m值求平均值，将所求值作为炉内脱硫系数代入到式（14）中。

3.1.2、炉外脱硫影响参数的确定

已知炉外脱硫效率为：ηSO2（外）=γM水+0.02根据不同喷水量对应的炉外脱硫效率，用MATLAB计算炉外脱硫系数γ值，如表2所示。

表2中，M水=0.6时求得的γ值-0.015与其他喷水量下求得的γ值相差较大，为了结果的准确性，舍去该值。对剩余的γ值求平均值得0.0041，将所求值作为炉外脱硫系数代入到式（14）中。

3.1.3、SNCR影响参数的确定

已知SNCR脱硝效率为：ηNOx=1－exp（－hK）根据不同氨氮比对应的SNCR脱硝效率，用MATLAB计算脱硝系数h值，如表3所示。

表3中将h求平均值，将所求值作为脱硝系数代入式（14）中。

3.1.4、给料机电耗系数的确定

通过改变给料量T，观察给料机的耗电量，确定给料机电耗系数。每次固定给料量后，试验时间为1h，试验数据如表4所示。

由试验所求的给料机电耗系数的平均值可以得到：

3.1.5、空压机电耗系数的确定

将给料速度恒定在20t/h，分别统计相应时间内空压机的耗电量，从而根据响应时间内的输粉总量确定空压机的耗电系数。试验数据如表5所示。

由试验所求的空压机耗电系数的平均值可以得到：

由上述给料机、空压机电耗模型，可以推出输粉系统（即炉内脱硫系统）产生的总耗电量表达式为

3.1.6、炉外脱硫电耗系数的确定

通过试验记录相应时间内总喷水量以及增湿活化所消耗的电量，确定炉外脱硫电耗系数。记录数据如表6所示。

由于喷湿系统室外管路冰冻、系统缺陷调试、系统打压实验导致第8、9、16组数据不具有代表性，计算平均值时舍去。试验所得增湿活化耗电系数平均值为

3.1.7、SNCR脱硝电耗系数的确定

通过试验记录相应时间内总喷氨量以及SNCR脱硝所消耗的电量，确定SNCR脱硝电耗系数。记录数据如表7所示。

将平均值20.40作为SNCR电耗系数，有：

3．2、多目标模型的求解

3.2.1、钙硫比与床温的关系

GB13223—2011《火电厂大气污染物排放标准》要求SOx的排放浓度在200mg/m3以下，针对该机组，要求脱硫效率达到95%以上，通过前面增湿活化试验可以看出，炉外脱硫效率一般在5%左右，这就意味着炉内脱硫效率要达到90%以上。

试验可见钙硫比和床温是影响炉内脱硫效率的主要因素。欲简化多目标模型，需要求解床温和脱硫效率的关系ηSO2=（3－R）f1（x）+（R－2）f2（x），得出满足ηSO2（内）最大的床温参数x，即令

因求解x的表达式中有参数R，分别对R（2≤R≤3）赋值，逐一求解x，得表8。由试验数据可知，当炉内脱硫效率最高时，钙硫比与床温之间近似满足线性关系，通过MATLAB拟合得出二者关系表达式为

3.2.2、多目标规划模型的求解

将上述所求系数及关系表达式代入多目标模型式（14）中，假定燃煤硫分Sar及石灰石粉纯度α不变，分别取Sar为1%、α为90%，求解多目标模型如下：

机组运行过程中一直处于中高负荷，根据实际情况设定给煤量M为200t/h。根据给煤量可以近似算出烟气流量为1000000m3/h，将给煤量和烟气流量代入式（22）得到多目标模型中最优参数为

3．3、优化结果分析

为了比较机组实际运行过程中参数值与优化模型所求的参数值，选定和优化模型一样的中高负荷工况，采集了一个月的机组实际运行数据，找出准确可用的数据并分别求其平均值。

4、结语

对比实际运行参数值与优化模型参数值可见，两种情况下SOx、NOx的排放浓度都能满足文献要求。尽管机组实际运行过程中，SOx、NOx排放浓度要略低于优化结果，但经济性指标与优化结果相差很大，不仅脱硫剂消耗量大，而且脱硫脱硝系统耗电量显著增加，机组运行的经济性较差。因此，在不改变现有污染物脱除装置的前提下，一味追求降低排放浓度的代价太大。综合经济性考虑，多目标优化后的脱硫脱硝参数优于机组实际运行参数。

文献信息

王琦,白建云,王欣峰,王力.CFB锅炉脱硫脱硝系统多目标优化[J].中国电力,2017,50(07):109-114+121.