B題：鍋爐的優化運營問題

鍋爐是火力發電廠日勺核心設備之一，其效率直接影響電廠的經濟性。在現

代電站中，反映鍋爐運營狀況好壞歐I重要性能指標是鍋爐效率。按照中華人民

共和國國標日勺電站性能實驗規程（GBPTC）,電廠鍋爐采用反平衡計算鍋爐效

率，即：

n=q=-^i-x100=100—Qq+q+q+q+q）,%（1）

gl1Q4*34”56

r

Q

式中q=jxl00（i=l,2,,6）分別表達有效運用熱q、排煙熱損失q、化學不

-Q12

r

（或可燃氣體未）完全燃燒熱損失4、機械（或固體）不完全燃燒熱損失4、

34

散熱損失q和灰渣物理熱損失q。

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增進鍋爐節能降耗日勺重要手段之一是對鍋爐機組熱力系統進行在線監測與

分析，進而優化其運營參數。鍋爐的運營是一種波及化學反映、傳熱傳質的復

雜過程，影響參數眾多，重要涉及煤質參數、運營參數、設備狀況和運營環境

等。目前，在國內常常運用在線監測數據進行偏差（或耗差）分析，來提高鍋

爐運營的I經濟性。但由于無法進行煤質和灰渣含碳量日勺在線分析，目前還做不

到鍋爐效率日勺在線監測，這給鍋爐日勺運營優化帶來很大困難。

在鍋爐的實際運營中，為使燃料燃盡，實際供應的空氣量總是要不小于理

論空氣量，超過的部分稱為過量空氣量，過量空氣系數是指實際空氣量V與理

k

論空氣量V之比。過量空氣系數直接影響排煙熱損失q、化學不（或可燃氣體

02

未）完全燃燒熱損失q、機械（或固體）不完全燃燒熱損失q（如圖1）o可

34

見，當爐膛出口過量空氣系數a'增長時，q+q+q先減少后增長，有一種最

I234

小值，與此最小值相應日勺空氣系數稱為最佳過量空氣系數。以3OOMW鍋爐為

例進行分析（鍋爐參數見附錄1）。

由于過量空氣系數對化學不完全燃燒熱損失影響較小，故可視為常數解

決。附錄2給出了實測飛灰含碳量C與過量空氣系數的I關系。

圖1過量空氣系數與熱損失的關系曲線

請對如下問題進行研究：

1.擬定鍋爐運營的I最佳過量空氣系數；

2.給出鍋爐效率與過量空氣系數的關系；

3.研究鍋爐的運營參數對鍋爐效率的影響；

4.探討鍋爐的優化運營措施。

附錄1:鍋爐運營重要參數

數值名稱符號單位計算公式及數據成果

碳含量Cy%62.61%

氫含量Hy%3.62%

硫含量sy%1.08%

氧含量Oy%7.21%

氮含量Ny%0.68%

無機物水分Wy%10.10%

灰分Ay%14.70%

應用基高位發熱量Q：KJ/kg25020

機組負荷MW298245.3215.8192.3

煙氣含氧量0實測數據平均值5.215.085.886.84

2%

主汽流量Dt/h實測數據平均值845.2681.6599.3547.8

排煙溫度c實測數據平均值137.76134.08126.21123.15

過熱蒸汽壓力MPa16.9

過熱蒸汽溫度t℃541

gr

給水溫度t℃279

gs

實驗期間平均耗量BKg/h實測數據平均值129357

過熱蒸汽量DKg/h實測數據平均值1074705

i

過熱蒸汽壓力（絕

PMpa實測數據平均值16.3

對壓力）i

過熱蒸汽溫度t℃實測數據平均值539.3

i

再熱蒸汽入口壓力

p'Mpa實測數據平均值3.9

（絕對壓力）2

f℃實測數據平均值

再熱蒸汽入口溫度2338.5

再熱蒸汽入口流量o，Kg/h實測數據平均值891191

2

再熱蒸汽出口壓力

p'Mpa實測數據平均值3.7

（絕對壓力）2

再熱蒸汽出口溫度t'℃實測數據平均值538.7

2

r

再熱蒸汽出口流量DKg/h實測數據平均值928475

2

再熱蒸汽減溫水壓

P2Mpa實測數據平均值7.7

力（絕對壓力）zr

再熱蒸汽減溫水溫

，迎℃實測數據平均值169.4

度zr

再熱蒸汽減溫水流

Dj3Kg/h=9237284

量zr

鍋爐給水壓力（絕PMpa實測數據平均值18.4

對壓力）gs

t℃實測數據平均值276.4

鍋爐給水溫度gs

DKg/h實測數據平均值1074785

給水流量gs

c%取樣分析值2

爐底灰渣可燃物hz

a生產長和驗收單位商定0.1

爐底排渣率hz

空氣預熱器出口煙R°2%煙氣分析數據平均值13.05

氣中二氧化碳含量

t℃實測數據平均值20

環境溫度amb

附錄2：實驗得到爐膛出口飛灰含碳量C與過量空氣系數數據

a1.11.151.21.251.31.351.41.451.5

7%5.905.104.754.64.554.504.454.434.50

A題：風電功率波動特性的分析

—從一種風電場入手

東北電力大學微通電力系統研究室

隨著資源環境約束時日趨嚴苛，以化石能源為主的能源發展模式必須主線

轉變。近年來，可再生能源開發的熱潮遍及全球。國內已經規劃了8個千萬

kW級的大型風電基地。截至底，國內風電裝機容量已超過7000萬kW,居世

界第位。估計全國風電裝機容量將超過億

12.0kWo

風力發電不消耗任何燃料，可謂清潔能源；風力來源于大氣運動，不會由

于開發風電而枯竭，是一種可再生能源。

風電機組發出的功率重要與風速有關。由于風的不擬定性、間歇性以及風

電場內各機組間尾流的I影響，使得風力發電機不能像常規發電機組那樣根據對

電能日勺需求來擬定發電。

大規模風電基地一般需接入電網來實現風電功率日勺傳播與消納。風電功率

的隨機波動被覺得是對電網帶來不利影響的重要因素。研究風電功率的波動特

性，不管對改善風電預測精度還是克服風電接入對電網的不利影響均有重要意

義。

風電場一般有幾十臺、上百臺風電機組。大型風電基地由數十甚至上百個

風電場構成。因此，風電功率的波動有很強的時空差別性。

附件給出了某風電場中20臺1.5MW風電機組30天的風電功率數據（單位

為kW,間隔為5s）,請做如下分析。

1任選5個風電機組：

a）在30天的范疇內，分析機組/時風電功率P網”波動符合哪幾種概率

分布？分別計算數值特性并進行檢查，推薦最佳的分布并闡明理由。比較5個

機組分布的I異同。

b）用以上擬定的最佳的概率分布，以每日為時間窗寬，對5個風電功率分

別計算30個時段的概率分布參數并做出檢查；試比較不同機組（空間）、不同

步段（時間）風電功率波動的概率分布以及與30天總體分布之間的關系，由此

闡明了什么？

2在風電場實際運營中，由于數據存儲和管理等方面的限制，難以集中記

錄所有風電機組功率的I秒級數據。一般用分鐘級間隔乃至更長間隔的I數據來描

述風電功率波動。試從上述5臺機的風電功率數據中提