发电厂煤炭矩阵管理

发电厂煤炭矩阵管理

王德君

大唐长春第二热电有限责任公司吉林长春130031

摘要：针对发电厂入炉煤皮带秤存在计量误差及入炉煤机械化采样设备存在特性偏差，对煤耗指标计算产生的影响，采取对入厂煤及入炉煤进行矩阵数据统计管理，运算出入炉煤量及入炉煤热值的数据及煤场库存数据，为正平衡煤耗计算提供对比数据。

关键词：入厂煤质数据；入炉煤质数据；煤场煤质数据；正平衡煤耗

1.发电厂煤炭矩阵数据

长春二热装机容量为6台200MW机组，每年燃煤耗量在330-350万吨，其中褐煤比例约占90%，烟煤比例约占10%。储煤场共有三个，为条形露天煤场，每个煤场分为3个储煤区域，共有9个储煤区域，即相当于9个小煤场。

入厂煤根据生产及煤场需要，一部分入厂煤直上入炉，约占入厂煤量的70%，另一部分约30%的入厂煤堆存在煤场；锅炉入炉煤一部分源自煤车直上，另一部分源自煤场回取。

发电厂煤炭矩阵数据就是将入厂煤及入炉煤每天数据进行叠加处理，形成每天及每月来耗存数据，从而在生产煤耗指标上得到应用。煤炭矩阵形成的过程主要通过矩阵数据采集及煤场数据初始化及逆行那个建立。

（1）矩阵数据采集

入厂煤重量数据取自入厂煤轨道衡数据库，入厂煤检质数据取自入厂煤验收质量数据库；入炉煤质量数据取自入厂煤直上数据与煤场回取量数据之和，即入炉煤热值数据中，直上煤量热值数据取自入厂化验数据，回取煤量热值数据取分区煤场热值，二者加权平均热值即为入炉煤热值；煤场库存数据在开始阶段根据盘煤报告数据进行初始化录入，运行阶段增量时按照煤场堆煤数据并对应入厂验收化验数据，减量时按照入炉计量数据并对应煤场区域参数。

（2）煤场数据初始化

将煤场9个区域的存煤按照盘煤报告进行煤量、热值数据录入，形成9个存煤区域初始煤量及热值，同时形成煤场总库存煤量及热值。当各个分区的煤量增加或减少时，存煤热值以加权平均的方法跟随变动。

（3）入厂煤堆入煤场数据采集

入厂煤通过翻车机卸车进行煤场堆煤操作后，所堆煤区域煤量增加，按照入厂煤轨道衡检斤量进行数据采集，增量加入到对应区域煤量上，热值在采、制、化后加权到该区域。该区域便生成新的煤量及煤质数据。

（4）入厂煤直上入炉数据采集

入厂煤通过翻车机卸车直接输送至锅炉耗用，此时入炉数据按照入厂煤轨道衡检斤量进行数据采集，热值在采、制、化后加权到入炉数据中。

（5）入炉煤取自煤场数据采集

由煤场某个区域取煤输送至锅炉耗用，此时入炉数据按照入炉皮带秤计量数据进行采集，热值数据取自对应存煤区域加权热值。同时煤场对应区域煤量相应减少。

（6）入厂煤、入炉煤及煤场库存数据按班、按天、按月、按阶段进行统计数据。

（7）数据库调整：为减少人为干预煤场矩阵数据，每年调整一次即可，一般选在每年供暖期结束之后、煤场库存较低时进行。此时依据煤场盘点数据偏差最小，数据最可靠，参考煤场盘点数据进行调整即可。

2.煤炭矩阵数据应用

（1）对比入炉煤皮带秤数据，及时发现偏差并消除。

当入炉煤皮带秤数值明显高于矩阵入炉煤数值时，则证实入炉煤皮带秤发生了正偏差，因为矩阵数值煤场上煤量一部分取自入炉煤皮带秤，数据同源，另一部分是入厂煤直上入炉，数据为轨道衡数据，如果连续发生入炉煤皮带秤数值高于矩阵入炉煤数值时，即印证了入炉煤皮带秤数据正向超标，需要对入炉皮带秤进行校验；反之亦然，当入炉煤皮带秤数值明显低于矩阵入炉煤数值时，则入炉煤皮带秤发生了负偏差，不过这里要考虑一个影响因素，即车底残留煤量，一般冬季车底残留煤量可以达到0.3吨/车左右，其他季节0.1吨/车以下，参考入厂煤直上的车数判断偏差的大小，及时对入炉皮带秤进行校验，消除偏差。

（2）对比入炉煤热值，验证入炉煤机械化采样装置的代表性。

当入炉煤化验热值与矩阵入炉煤热值差值在30大卡/千克以里或差值在在1%以内，则认为入炉煤化验热值误差较小。当入炉煤化验热值与矩阵入炉煤热值差值在30大卡/千克以上或差值在在1%以上，则需要加强跟踪监测，如连续多天均发生同向较大偏差，则应对入炉煤采样装置进行检查及处理，可以调整采样周期、采样频次及缩分比，使入炉煤机械化采样装置更有代表性。

（3）对比锅炉正、反平衡煤耗，验证入炉煤计量及采制化的准确性。

当锅炉正平衡煤耗与反平衡煤耗偏差很小时，与矩阵数据计算正平衡煤耗进行对比，如偏差接近，说明锅炉煤耗指标符合设备工况，运行稳定。

当正平衡煤耗与反平衡煤耗出现偏差时，且与矩阵数据计算正平衡煤耗进行比对，仍存在偏差，则应进行入炉皮带秤的计量及入炉机械化采样装置进行检查，分析确认原因，进行消除，同时比对锅炉参数变化，查找影响煤耗的原因。

（4）月末对煤场库存量与盘煤报告进行对比分析，防止煤场发生盈亏煤

统计储煤场各区域的煤质情况及数据汇总，与盘煤报告进行对比，校正全厂来、耗、存偏差。如煤量与热值同时存在偏差，方向相同，即为存在盈、亏煤的情况，必须及早采取措施；方向相反，则煤场库存存在潜亏或潜盈的情况，此时通过热值核算可以确定盈、亏状况，给下一步的决策提供依据，及早采取措施，改善盈、亏状况，防止盈、亏状况失控。

（5）矩阵形成的入炉热值与入炉煤化验热值进行比对，进行入炉煤计算与化验的差值分析，间接地起到了入厂化验与入炉化验互相监督比对的作用。

（6）矩阵形成的厂炉热值差与化验得到的厂炉热值差进行比对，增加了一种监控厂炉热值差的方式。

（7）形成了燃料矩阵来耗存整套数据，对全厂燃料来耗存的指标进行综合对比。

3.煤炭矩阵管理实际应用效果

2015年燃煤矩阵管理在公司开始应用，已经进行了三年，总体效果总结如下：

入炉煤矩阵热值比较稳定，经过长期与机械化采样装置的化验热值进行比对，二者数据比较接近，阶段数据差值在10-50大卡/千克之间。在日常正反平衡计算中，经常通过矩阵数据进行对比、参照，在采样装置检修期间，利用矩阵数据对人工采样数据进行对比、修正。

入炉煤矩阵耗量相对稳定，在与入炉煤皮带秤数据对比中，几次对比发现入炉皮带秤失准，经校验后恢复准确，及时消除了偏差，为机组煤耗的计算提供了可靠的数据。

对入炉煤机械化采样装置进行了验证，通过比对矩阵值与化验值，对热值的可靠性、可信任度有了新的判断，同时对入厂与入炉间相互监督的作用得以体现。

经过煤炭矩阵管理应用，矩阵数据在燃料来、耗、存统计及指标核算中起到了重要的参考作用。

4.结束语

煤炭矩阵管理数据作为燃料管理工作中的参考数据，存在几点不足：一是数据没有考虑储煤场存储损失，煤场存损是客观存在的事实，一般每月煤场存损可达到煤场日均存量的千分之五，全年可达0.5万吨以上；二是没有考虑空车携带的煤量，虽然空车车底携带量很少，一般每节车携带量在10公斤以上，全年可达到500吨以上；三是单一采集了煤质低位发热量的数据，其他煤质参数没有得到应用，其中入炉煤全水分的变化对热值会产生影响，这三点会对矩阵数据产生一些影响，此外，矩阵数据录入工作是依靠人工手动录入完成，数据维护量较大。

目前公司燃料“三大项目”处于运行阶段，燃料数据传输即将实现程序化，我们可以把煤炭矩阵管理的管理方法作为企业个性化需求，融入在燃料“三大项目”中，充分发挥煤炭矩阵管理的作用。

参考文献：

[1]中国电力出版社贺小明张顺林胡杰编著《火电企业燃料智能化管理》

作者简介：

姓名：王德君（1969-），男；职称：助理工程师，高级技师；从事专业：从事电厂燃料运行管理工作。