前言
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从锅炉燃烧优化技术角度看，锅炉燃烧优化技术可以分为三类： 第一类通过在线检测锅炉燃烧的重要参数，指导运行人员调节锅炉燃烧，这类燃烧优化技术目前在国内占据着主导地位。 第二类燃烧优化技术是在的基础上，作为锅炉运行的监督控制系统，通过采用先进的控制逻辑、控制算法或人工智能技术，实现锅炉的燃烧优化。随着先进控制和人工智能技术的逐步成熟和在工业上成功的应用，这类燃烧优化技术发展迅猛。
冷焊钳第三类燃烧优化技术在设备层面，通过对燃烧器、受热面等的改造实现锅炉的燃烧优化调整。上述三类技术在实际中各有优点和应用。但其中第二类技术不需要对锅炉设备进行任何改造，能够充分利用锅炉的运行数据，在控制的基础上，通过先进建模、优化、控制技术的应用，直接提高锅炉运行效率，降低x排放，具有投资少、风险小、效果明显的优点，因而成为很多电厂首选的燃烧优化技术。
国外的燃烧优化控制技术及其应用
UltraMax公司的燃烧优化技术
美国俄亥俄州Ultramax公司开发的UltraMax系统又称为先进过程管理系统，是一个对生产操作进行日常管理的系统，能应用于各种生产过程。其中的燃烧优化系统是将一系列代表锅炉燃烧工况的参数，比如烟气、氧量、排烟温度、烟气排放物等，作为系统的输入数据，当系统取得这些样本数据后，建立锅炉燃烧特性模型，并经过软件分析，给运行人员一个优化燃烧的操作指导，运行人员根据这些操作指导进行手动操作，或将操作指导纳入到自动控制系统中进行优化调整。UltraMax燃烧优化系统实现的核心就在于运用了贝叶斯统计的建模方法。该系统的优化实际上是一个在模型实时更新基础上的稳态优化。我国邹县电厂有其应用。
Pegasus公司的燃烧优化技术
NeuSIGHT系统为应用人工智能神经网络技术设计的燃煤电厂燃烧优化控制系统，其主要功能是以提高锅炉热效率和降低NOx排放为目标的稳态优化。NeuSIGHT系统利用本身具
有的数据库的数据作为数据分析的基础，经过神经网络模型在线分析，迅速得出运行参数的最优值,然后输出到，系统通过控制偏移量，进而实现对锅炉燃烧的优化控制。但是，这种燃烧优化控制技术并没有考虑机组运行的动态特性和过程，所以这种优化也只是稳态优化。NeuSIGHT系统在美国市场的占有率为40%。沙角B电厂曾有意引进该套系统。
PowerPerfecter系统是美国Pegasus公司另一个锅炉运行优化控制软件，国外也称它为DeltaE3系统。它基于与NeuSIGHT系统类似的神经网络技术，并增加了模型预测控制（MPC）技术和离线仿真功能，能通过建立多目标的动态优化控制器，动态调整设定参数与偏置，实现锅炉燃烧优化动态闭环控制。该系统在已应用于我国山东省的华电莱城电厂1号锅炉和华能天津杨柳青电厂5号锅炉（300机组）上，测试报告表明应用效果良好。
国内燃烧优化控制技术的研究和应用情况
锅炉烟气含氧量的优化控制技术
一般情况下，锅炉的效率与烟气含氧量成凸的二次曲线关系。因此这些运行优化控制的研究都是采用这一关系曲线对锅炉的烟气含氧量进行在线的寻优控制，以保证锅炉的最佳燃
烧效率。由于锅炉效率不可在线测量，因此很多研究采用了烟气中含量与锅炉效率的关系作为间接寻优烟气氧量的依据。这类控制系统简单、有效，但是比较粗糙，实际应用很少。这主要是受早期锅炉可控性较差、各种分析测量仪表尚没有成熟的影响。
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传统的燃烧控制系统的主要任务是保证进入锅炉炉膛的燃料总量与机组所需的燃料量相符，但这并不能确保燃料能平均分配至锅炉的每个燃烧器。燃料分配的非均衡性造成了燃烧的不稳定、炉膛火焰中心的偏移以及水冷壁的结焦等现象。
均衡燃烧控制系统能在风粉浓度在线监测系统基础上，通过对每个给粉机转速进行控制，较好地解决上述问题。若锅炉以四角切圆方式进行燃烧，均衡燃烧控制系统能保证流经同层的每个燃烧器的煤粉浓度相等，并能够控制各个工况下总的煤粉量以最优的比例分配给各层燃烧器。
档案管理方法均衡燃烧控制系统已经在多家电厂得到应用，起到了燃烧优化控制的效果，提高了锅炉燃烧的效率和安全性。但由于该系统以燃烧器煤粉浓度测量为基础。而这一测量技术的研究
目前进展很慢，只是在热风送粉的锅炉中得到实际应用，并且可靠性也不是很高，严重影响了均衡燃烧控制系统的实际使用效果和广泛推广。
电站锅炉燃烧优化控制软件OCP3
陶瓷咖啡壶清华大学热科学与动力工程教育部重点实验室经过多年的研究和开发，研制了具有自主知识产权的电站锅炉燃烧优化控制软件OCP3。与国外燃烧优化控制软件相比，该软件包是专门针对我国电站锅炉机组的运行特点而研究的，具有很好的适应性。在软件包的研究、开发和应用过程中，着重针对我国电站锅炉的燃烧特点进行了研究，并解决了下述问题：
(1) 锅炉燃烧煤质的自动辨识问题。煤质多变是我国电站锅炉的特点，不同的煤质下锅炉表现出不同的燃烧特性，必须首先辨识出不同的煤质，进而进行相应的优化控制。
(2) 锅炉运行特性的非线性动态建模问题，并研究了模型的自适应更新问题。锅炉燃烧是一个非线性的动态过程，如果只是建立线性模型或者稳态模型，往往不能进行很好的燃烧优化控制。并且模型自适应也是成功进行燃烧优化控制的关键。
(3) 基于多目标优化的锅炉运行优化控制问题。针对我国目前电力市场特点，研究了多种优
化目标下的优化控制算法。燃烧优化目标包括锅炉效率最佳，NOx排放最低，锅炉运行成本最低等。
(4) 锅炉机组负荷大范围快速变化中的燃烧优化实现算法。由于电力市场的原因，使得很多燃煤机组参与调峰，因此仅仅考虑锅炉燃烧的稳态优化是不够的，一个能够长期投运有效的燃烧优化控制软件必须能够实现机组动态变化过程中的燃烧优化控制。
目前该软件包已经在国产20万机组和进口35万机组上得到应用。初步测试表明，采用该软件包能够使锅炉运行效率提高0.5%左右，NOx排放降低10%~20%左右。
应用中的难点分析
测量问题
飞灰含碳的测量是锅炉效率计算的关键点，但目前国内的此类设备的测量滞后比较大，导致在线计算的锅炉效率不准确，成为锅炉运行优化控制的一大障碍。要实现NOx的闭环控制，同样也要求NOx的精确和快速测量，这种烟气分析仪表虽然技术和应用都比较成熟,但是设备的价格比较贵，运行维护工作量大，成为燃烧优化控制的又一个难题。现场一般都
安装了氧化锆氧量计来进行烟气含氧量的实时测量，但是普遍存在测量误差大、短时间内波动大的问题，这严重影响了锅炉效率计算的准确性和闭环控制的效果。
自适应建模
入炉煤种的不稳定，再加上锅炉检修、积灰、结渣等因素的影响，使得在性能试验数据基础上建立的锅炉模型失配严重，所以如何利用最新的燃烧数据进行模型的在线自适应修正显得格外重要。
人参切片机如何保证燃烧稳定下实现最大范围的寻优
燃烧优化控制的寻优范围太窄，优化后效果可能会不明显，寻优范围太广，将可能影响燃烧的稳定性。由于近年煤炭资源的紧缺,煤质经常得不到保证，因此燃烧稳定性往往被优先考虑。这使得燃烧优化控制软件需要对燃烧的稳定性进行充分考虑，而不只是简单的性能目标的寻优问题。
以上资料节选自：
孔亮，张毅，丁艳军，吴占松，电站锅炉燃烧优化控制技术综述，电力设备，Vol.7，No.2，2006年。
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