350MW级多炉型能源站的配置和运行优化

韩益帆 安恩科

同济大学热能与环境工程研究所

0 引言

目前，我国使用的工业锅炉总量约为63万台，其中燃煤锅炉约为47万台，约占锅炉总数的74．6%[1-2]。对于能源站而言，如何对锅炉容量进行优化配置是设计规划的关键问题；其次锅炉调度规划也是能源站运行的关键问题[3]。本文以350MW级用户热负荷需求为对象，开展多炉型能源站的配置优化和运行优化研究，对于节能降耗具有重要的理论意义和现实价值。

1 数学模型

某商业区1月1日至1月14日热负荷数据如图1所示。

图1 用户14天热负荷变化曲线

1.1 成本计算方法

1)初投资费用

根据对多家锅炉厂数据的统计分析，链条炉、煤粉炉、循环流化床锅炉单位热负荷的价格分别为12万元/MW、20万元/MW和35万元/MW。

能源站投资成本如式（1）：

2)折旧费用

每年折旧费用如式（3）：

3)煤耗费用

锅炉效率与运行负荷的关系式为式（4）：

链条炉、煤粉炉、循环流化床锅炉的实际煤耗量分别为：

能源站的实时煤耗费用为：

4)电费

1MW锅炉每小时耗电14．29 kWh[4]，能源站用电费用为：

1.2 约束条件

1)锅炉容量约束

能源站中对于锅炉容量的约束为：

2)锅炉运行负荷约束

能源站中对于锅炉运行负荷的约束为：

1.3 目标函数

对于350MW级多炉型能源站，配置优化和运行优化的目标函数及其约束条件形式相同，为：

配置优化时，锅炉负荷为未知数，以满足用户一年的热负荷需求，以年总费用最小求锅炉容量。

运行优化时，锅炉容量已知，以满足用户实时热负荷需求，以实时费用最小求得锅炉的负荷分配。

1.4 优化算法

1)等微增率法

以计算最小煤耗量为例：

通过拉格朗日乘数法[5]将引入到目标函数中，从而构造出一个新的目标函数，即

式（23）即为等微增率方程，由此可以求得不同时刻下所对应锅炉的运行负荷分配情况。

对构造的新的目标函数中所有未知数求二阶混合偏导数，可以得到目标函数的Hessen矩阵，如式（24）所示：

该矩阵为正定矩阵时目标函数取得最小值，即矩阵中对角线元素均大于0，其顺序主子式均大于0，并通过不等式方程组对所求解的结果进行约束，最终计算结果即为煤耗量最少。

2)序列二次规划算法

将其化简为二次规划问题的一般形式：

2 计算结果分析

根据该商业区1月1日至1月14日的用户侧热负荷数据，使用等微增率法和序列二次规划算法对该数学模型计算求解，同时根据能源站设计规范中两用一备原则，即取三台180MW煤粉炉的方案进行对比。

2.1 配置方案

运用三种不同计算方法满足用户14天热负荷需求，其总煤耗、容量配置和节煤率如表1所示。

由表1可见，与两用一备方法相比，等微增率法和序列二次规划算法比两用一备法的煤耗量分别减小7．1%和14．6%；用等微增率法和序列二次规划算法配置能源站所需的投资成本分别减少了17．6%和21．2%。

2.2 运行方案

对1月15日的用户侧热负荷的运行优化负荷分配结果如图2所示。

表1 配置优化计算结果

图2 1月15日运行负荷分配情况

从图2中可以看出，当负荷需求较小时，循环流化床锅炉的运行负荷比链条炉大，是因为循环流化床锅炉效率比链条炉高，同时利用了链条炉低负荷运行的灵活性；负荷需求较大时，煤粉炉运行负荷最大，循环流化床锅炉负荷次之，链条炉的负荷最小，是因为煤粉炉效率最高。三种炉型的优势互补满足热负荷需求，同时保证运行费用最低。

4 结论

1)等微增率算法的最优配置为一台51MW的链条炉、一台187MW煤粉炉和一台130MW的循环流化床炉；序列二次规划算法得最优配置为一台38MW的链条炉、一台214MW煤粉炉和一台108MW的循环流化床炉；对比能源站规范设计三台180MW煤粉炉的配置，等微增率算法和序列二次规划算法配置优化的投资成本分别减小17．6%和21．2%。

2)通过对14天能源站的运行费用计算可知，等微增率算法和序列二次规划算法运行费用比规范设计运行方法分别减小10．4%和15．7%。

3)序列二次规划算法计算所需总费用最少，且折旧费用、煤耗费用和电费分别占总费用的6%、62%和32%。若分别与等微增率法和两用一备法相比，节煤率分别为8%和14．6%，所需总费用分别减少了5．9%和15．7%。