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摘要：面对日益严格的环保约束、复杂多变的燃料市场及火电行业提质增效的内在要求，传统依赖于经验、离散化管理的燃料管理模式已难以适应新形势下的发展需求。本成果针对火电厂在燃料质量源头把控不准、掺烧配比决策粗放、燃烧过程与环保排放难以协同优化等关键瓶颈问题，创新性地将高精度在线煤质检测技术与多目标动态掺烧优化技术深度融合，构建了一套覆盖“入场检测-掺配决策-燃烧优化”全流程的火电燃料智能精益管控体系。

关键词：数据融合；精益管控；创新；实践

一、实施背景

火力发电是我国电力供应的压舱石，其稳定、经济、清洁运行对保障国家能源安全至关重要。燃料成本占火电厂运营成本的60%-70%，燃料管理的水平直接决定企业的经济效益与市场竞争力。同时，随着生态文明建设的深入推进，国家对火电行业大气污染物（如SO₂、NOx、粉尘）的排放标准日益严苛，环保压力空前。在此背景下，采用煤炭掺烧技术，即在主力煤种中掺配一定比例的生物质、煤矸石、低热值煤等经济煤种或清洁燃料，成为火电厂平衡成本与环保、实现降本增效的重要手段。

然而，在实际推行煤炭掺烧及精益燃料管理的过程中，公司与行业内多数企业一样，长期受到以下几个关键瓶颈问题的制约：1.燃料质量源头信息失真与滞后问题。传统燃料质量管控依赖于人工定时采样、实验室化验的模式，存在采样代表性不足、化验周期长、数据滞后等问题。入厂煤质数据无法实时获取，导致对入炉燃料的真实特性“心中无数”。特别是当掺烧经济煤种或复杂燃料时，其质量波动大，传统检测方式难以及时、准确反映其热值、硫分、灰分等关键参数，使得后续的掺烧计算与决策建立在“过时”或“不精确”的数据基础上，犹如“盲人摸象”，风险极高。劣质煤混入不仅可能导致燃烧不稳、效率下降，更可能引发环保指标失控。2.掺烧比例决策依赖经验，科学性与精准性不足。以往确定掺烧比例主要依靠技术人员的历史经验，辅以简单的热值平衡计算。这种方式难以系统性地综合考虑多种约束条件和目标：既要保证锅炉燃烧稳定、效率不降，又要确保SO₂、NOx等污染物排放不超标，还要追求最低的燃料成本。多个目标之间往往相互矛盾，凭经验难以找到最优平衡点。常常出现“顾此失彼”的情况：追求低成本可能导致排放超标或结焦风险增加；为确保环保安全则可能过于保守，丧失了本可获得的成本优势。缺乏科学的量化决策工具，使得掺烧效益无法最大化。3.燃烧过程动态调整能力弱，难以应对复杂工况。即使设定了初始掺烧比例，锅炉的实际运行工况（负荷、风煤配比、设备状态等）和入炉煤质的微观波动是持续变化的。传统的控制系统缺乏基于实时燃烧状态与排放数据反馈进行掺烧比例动态微调的能力。当煤质发生波动或环保指标临近限值时，运行人员往往只能进行被动、粗放的调整，响应慢且效果不确定，无法实现燃烧过程与排放控制的精细化、自适应协同优化。4.燃料管理各环节割裂，缺乏一体化协同。燃料的采购、质检、仓储、掺配、燃烧等环节信息流通不畅，管理相对独立。质量检测结果不能快速指导采购策略调整；燃烧优化的需求无法有效反馈至燃料掺配环节；各环节形成“信息孤岛”，导致整体燃料管理链条响应迟钝，资源综合配置效率低下。

为了解决上述制约企业发展的关键难题，系统性提升燃料管理的精益化、智能化水平，挖掘巨大的成本控制与环保提升潜力，公司决定立项实施“火电燃料全流程智能优化与精益管控”创新项目，旨在从“精准感知”和“智能决策”两个维度突破传统模式瓶颈，打造行业领先的燃料核心竞争力。

二、内涵和主要做法

（一）成果内涵

本成果以数字化、智能化技术为驱动，以“精准感知、智能决策、动态调控、协同联动”为核心理念，构建一个覆盖火电厂燃料从入场到入炉燃烧全过程的智能精益管控体系。该体系通过集成“基于图像与环境自适应的在线煤质检测技术”，解决燃料质量实时精准感知的难题；通过构建“多目标动态优化的智能掺烧决策与闭环调控系统”，实现掺烧比例的科学寻优与自适应调整；最后，通过数据平台贯通与业务流程重构，实现燃料采购、质检、掺配、燃烧、环保各环节的数据共享与业务协同。其特色是强调“全流程”、“数据驱动”和“闭环优化”，将先进的数据处理算法、机器学习模型与具体的燃料管理、燃烧控制工艺深度结合，形成可执行、可迭代、可推广的智能化解决方案，最终实现燃料成本、发电效率、环保排放三者的最佳平衡。

（二）主要做法

1.整体思路

公司遵循“数据筑基、模型驱动、试验验证、闭环优化、协同提升”的总体技术路线。首先，部署高精度在线检测装备，打通燃料质量数据实时采集通道，夯实数据基础；其次，开发集成多目标优化与机器学习算法的智能决策核心模型，将燃料数据、锅炉参数、运行目标转化为科学的掺烧指令；然后，通过“计算-小试-反馈”的迭代机制，确保模型预测的准确性与可靠性；最终，将优化指令与生产控制系统（DCS）、燃料掺配设备联动，实现动态调控，并建立跨部门协同管理流程，保障体系有效运行。

2.核心目标

在管理方面，公司通过建立燃料全流程数字化、智能化管控新模式，提升决策科学性与管理效率；在经济方面，在保证安全稳定运行的前提下，通过优化掺烧降低综合供电燃料成本；在环保方面，确保污染物排放稳定达标，并努力实现排放强度持续降低；在技术方面，形成具有自主知识产权的燃料智能优化软硬件系统与实施方法论。

3.基本做法

（1）部署实时精准的燃料质量在线检测系统，筑牢数据根基针。对传统人工化验滞后的问题，我们引入了如图1所示的一种“基于图像数据处理的煤炭质量检测方法及系统”，包括最佳检测速率设定模块、灰尘动态监测模块、图像处理与特征提取模块、图像采集环境评估模块、环境影响分类模块以及检测速率动态调控模块，如图2。并将其升级为覆盖主要入厂煤流线的在线检测网络。在输煤皮带关键节点（如入厂主皮带、入炉前皮带）上方安装高分辨率工业相机与辅助照明系统，配合激光粒度仪等环境传感器，构建非接触式检测站。该系统不仅采集煤炭图像，更独创性地划定“数据采集影响区域”，实时监测该区域内灰尘颗粒的浓度与粒径分布（生成“灰尘颗粒直径超标指数”），并分析煤炭表面的颜色与纹理变化（生成“煤炭表面色差指数”）。通过内置的机器学习模型，综合评估当前环境对图像质量的影响程度，生成“影响系数”。根据“影响系数”动态调整皮带传送速率（即检测速率）。在“低影响环境”下保持最佳效率速率；在“高影响环境”（如灰尘大、煤表面水光反射强）下，自动降低皮带速度，延长图像采集曝光与分析时间，确保在恶劣条件下仍能获取清晰、可靠的图像数据，从根本上杜绝因图像模糊导致的检测误差。对采集到的清晰图像，利用机器视觉算法提取煤炭的颜色、纹理、粒度分布、杂质形态等大量表面特征。将这些特征数据输入预先训练好的质量反演模型中（模型通过历史大量煤炭样本的图像特征与实验室精确化验结果对应训练而成），即可实时输出当前煤流的收到基热值、灰分、水分、硫分等关键质量指标的估算值。实时检测结果通过数据接口上传至燃料管理数据中心，并以动态趋势图、实时数据看板等形式展示给燃料调度、化验、运行等岗位人员，实现燃料质量的“透明化”监控。

（2）构建一个数字化的“掺烧优化大脑”，它摄入燃料数据、锅炉模型、运行目标和约束条件，通过智能算法不断计算和推荐最优方案，并能基于实际效果自我学习进化。利用在线检测系统提供的实时、连续的燃料质量数据流，该成果提供了构建了一种“火电厂煤炭掺烧比例分析方法”，如图3所示。该方法的整体框架可概括为五个紧密衔接的步骤：燃料参数全面采集、燃料特性建模分析、多目标优化初步配比、小规模试验验证，以及基于机器学习的动态调优。这五个步骤形成一个完整的“感知-决策-执行-反馈”闭环，确保掺烧比例的控制既具有科学预测性，又经过实践验证，并能持续适应外部条件变化。

该掺烧分析方法流程示意图如图4所示，首先，系统要求全面且精准地收集所有参与掺烧燃料的物理化学参数。这些参数包括热值、挥发分、灰分、水分、硫分及氮含量等关键指标。这一步骤是后续所有分析的基础，其质量直接决定了整个方案的可靠性。在实际操作中，这依赖于标准化、自动化的燃料化验与数据录入流程，构建实时更新的燃料特性数据库，为数字化建模提供源头活水。其次，基于基础煤种的标准燃烧特性曲线和掺烧燃料的实测参数，系统通过热力学与化学动力学模型，计算出混合燃料的综合特性数据。这一步相当于在虚拟空间中对混合燃料进行“预燃烧”，预测其理论热值、燃烧温度区间、潜在污染物生成量等，从而在试验前对混合效果形成初步认知，规避明显的配伍风险。

第三步是整个方法的第一个创新亮点。系统采用多目标优化算法，在经济效益、环保排放、燃烧效率及运行安全等多个相互制约的目标间进行自动寻优。传统方法往往侧重于单一目标，而该方法通过算法统筹，能够输出一个兼顾各方的、合理的掺烧比例建议范围，而非一个僵化的固定值。这为现场操作提供了灵活调整的空间，也体现了系统化平衡多方诉求的决策能力。然而，理论计算再精妙，仍需实践检验。因此，第四步强调在实验室或小型工业装置上进行小规模掺烧试验。试验严格按照优化算法给出的比例范围进行，并详细记录燃烧温度、效率、污染物排放浓度、灰渣特性等关键数据。这一步骤的价值在于验证理论模型的准确性，并捕捉模型可能未考虑的现场实际因素，例如燃料混合均匀度、实际炉内湍流状况等，从而形成宝贵的真实世界反馈。获得试验数据后，流程进入第五步，也是最具前瞻性的创新环节——基于机器学习的动态调优。系统会建立一个动态燃烧模型，该模型能够融合实时运行数据。通过引入强化学习等机器学习算法，系统将当前的掺烧比例、燃烧状态和排放水平定义为“状态”，将比例调整指令定义为“动作”，并将经济收益与环保表现组合成“奖励函数”。系统通过不断尝试微调比例，观察“奖励”变化，从而自主学习出在复杂多变条件下趋向最优绩效的调整策略。这使得掺烧管理从一个静态的、阶段性的工作，转变为一个动态的、持续自我完善的过程。

该方法的核心创新点可归纳为三个方面。其一在于决策模式的变革，从依赖个人经验的定性判断，转向基于数据和模型的定量分析；其二在于优化维度的拓展，从单一目标优化升级为多目标协同优化，真实反映了电厂运营中需要综合平衡的多重诉求；其三在于系统能力的进化，从开环的、一次性的比例设定，发展为闭环的、可持续的学习与调优系统，具备了适应燃料市场波动和环保政策变化的弹性。为支撑该方法落地，配套设计了相应的系统、设备与介质。系统采用模块化架构，可集成于电厂现有的分散控制系统或燃料管理信息平台中。其硬件依托于工业服务器或边缘计算设备，确保算法高效稳定运行；软件则承载了数据管理、模型计算、优化分析和人机交互功能。此外，计算机可读存储介质保证了算法程序与历史数据的持久化保存，为长期学习提供基础。

4.创新组织与支撑保障

（1）本成果实现指令下达与执行过程的动态精准调控。将智能决策系统的输出与生产控制系统无缝对接，实现从“决策”到“执行”的闭环。智能决策系统定期（如每班）或根据煤质变化事件触发，输出推荐的“基础掺烧比例方案”，经当班值长或燃料工程师确认后，形成正式的《掺烧作业指导单》。指导单通过信息系统下发至燃料控制室。控制人员依据方案，设置各给煤机的转速比例，或通过自动配煤系统，控制不同煤仓的取料比例，实现精确的物理掺配。在燃烧过程中，强化学习模块持续在线运行。它实时读取DCS中的锅炉效率、氧量、NOx、SO₂等实时数据，判断当前状态。如果发现排放指标逼近上限或效率有所下滑，而模型判断通过微调掺烧比例可以改善，则会向运行人员发出“微调建议告警”及具体调整方案（如“建议将A煤种比例提升1.5%”）。运行人员参考该建议，结合其他工况进行最终操作。这种“系统建议、人工确认”的模式，既发挥了算法的智能，又保障了运行安全。

（2）建立跨部门协同的组织与保障体系。技术系统的有效运行离不开管理流程和组织架构的适配与保障。打破部门墙，由生产副总经理牵头，燃料管理部、发电运行部、设备管理部、环保管理中心、信息中心等部门技术骨干组成跨部门专项工作组，共同负责系统的设计、开发、部署与运维。修订了《燃料采购验收规程》、《掺烧管理办法》、《运行调整规程》等制度，明确将在线检测数据作为掺烧决策的重要依据，规定了智能优化结果的审批与应用流程，固化了“采购-质检-掺配-燃烧-环保”之间的信息传递与协作节点。对燃料、运行等相关岗位人员开展系统性培训，使其理解智能化系统的原理、读懂系统输出的数据和建议，掌握人机协同的新工作模式，从“操作工”转变为“监控分析师”和“决策协作者”。开发了“燃料智能精益管控平台”，作为统一的数据中枢和操作门户。该平台整合了在线检测数据、掺烧优化模型、燃料库存信息、实时运行数据、环保监测数据等，实现了全流程数据的可视化、可分析、可追溯，为各级管理者提供了全面的决策支持视图。

（3）本成果的核心创新点在于：第一，实现了燃料质量数据的实时、精准、自动化采集。通过引入基于图像处理与动态环境自适应调节的煤炭质量在线检测系统，克服了传统人工采样化验滞后、环境干扰大的缺陷，为后续优化提供了可靠的数据基石。第二，构建了“数据驱动-模型预测-试验验证-闭环优化”的智能掺烧决策机制。深度融合燃料特性数据、锅炉设计参数、实时运行工况与多目标（经济、环保、效率）优化算法，并利用机器学习模型进行持续迭代学习，实现了掺烧比例的动态精准寻优与自适应调整。第三，形成了从燃料源头到燃烧末端的一体化协同管控新模式。将质量检测结果直接作为优化模型的输入，优化指令可反馈指导采购策略与掺配作业，实现了燃料管理从被动接受到主动调控、从局部优化到全局协同的根本性转变。

三、实施效果

（一）管理水平提升

燃料掺烧从“经验主导”转变为“数据与模型驱动”，决策过程有据可依、透明可视，减少了人为因素的随机性。跨部门协同流程使燃料管理从分散走向集中，响应速度加快。实现了对入厂、入炉煤质7×24小时不间断监控，对掺烧比例的调整可精确到1%甚至更小步长，对燃烧过程的干预从“事后补救”变为“事前预测与事中微调”，管理粒度大幅细化。培养了一支既懂燃料、运行工艺，又具备数据思维的新型复合型技术团队，为企业的数字化转型储备了关键人才。

（二）生产效率提高

由于掺烧比例更加科学，且能根据煤质波动动态微调，锅炉燃烧稳定性得到改善，未发生因掺烧不当导致的灭火、结焦等安全事故，主蒸汽参数更加平稳。通过优化模型持续寻找效率最佳点，并在运行中动态维持，使两台应用机组的平均锅炉效率较实施前提升了约0.5个百分点。

（三）经济效益显著

智能优化系统在保障安全和环保的前提下，最大限度地挖掘了掺烧经济煤种（如低热值煤、煤泥）的潜力。统计显示，体系应用后，综合入炉燃料标单价将比实施前同期下降约3元/吨，按年耗煤量350万吨计算，预计年节约燃料成本约1050万元。精准的掺烧与动态控制使得SO₂、NOx等污染物排放浓度始终紧贴但不超过标准限值运行，避免了以往为防止超标而采取的保守策略（多用低硫煤）带来的成本浪费。同时，排放稳定性提高也减少了因瞬时超标可能引发的罚款风险。

（四）社会效益显著

通过源头控制燃料硫分、优化燃烧过程，两台机组的SO₂和NOx排放浓度均优于国家超低排放标准，且排放总量得到有效控制，为区域大气环境质量改善做出了积极贡献。同时提高了低品质燃料、生物质等资源的消纳利用比例，符合循环经济发展理念。本成果形成了可复制、可推广的燃料智能化管理解决方案，在行业会议上进行交流，为同类型火电厂提供了宝贵的实践经验，推动了行业技术进步。