文獻標識碼：B文章編號：1003-0492（2025）08-084-04中圖分類號：TP29

★李貴（廣東惠州平海發電廠有限公司，廣東惠州516363）

關鍵詞：數據融合；鍋爐效率；多源數據；能源優化；智能控制

鍋爐作為工業生產中重要的熱能轉換設備，其運行效率對企業能源成本以及環境保護具有顯著影響。鍋爐在運行過程中存在參數監測分散與數據利用不充分等問題，難以實現系統整體優化。隨著數據融合技術的發展，多源異構數據的深度整合與分析，為鍋爐運行效率提升提供了新思路。數據融合技術能夠實現對鍋爐運行狀態的全面感知，建立效率評估模型并優化控制策略。該研究從數據融合技術原理出發，探索其在鍋爐效率提升中的應用方法，為工業鍋爐的智能化升級提供了理論指導。

1   數據融合技術原理

數據融合技術通過對多源異構數據進行系統化整合與深度分析，實現信息的優化組合與價值提升。在鍋爐運行系統中，數據融合（如圖1）涉及傳感器數據、控制系統數據與環境參數以及設備狀態信息等多維度數據源。基于時序融合模型，將分布式傳感網絡采集的溫度與壓力及流量等工藝參數與燃燒特性及環境因素進行時空關聯分析，構建多層次信息融合框架，并通過數據清洗與特征提取及關聯分析等處理方法，建立參數間的動態映射關系，實現對鍋爐系統運行狀態的準確評估^[1]。數據融合采用分層遞進的處理機制，包括數據級、特征級和決策級三個層次，分別完成原始數據校準與特征提取分析以及系統狀態評估。融合過程中結合卡爾曼濾波與模糊推理等算法，解決數據不確定性與信息冗余問題，提升了數據分析精度以及可靠性，為鍋爐運行效率優化提供了技術支撐。

圖1鍋爐系統數據融合分層框架圖

2　基于數據融合的鍋爐效率提升技術實現

2.1　多源數據采集系統設計

分布式數據采集系統針對超超臨界鍋爐的運行特點，構建多層級傳感器網絡實現參數全方位監測。系統在鍋爐48個煤粉噴口與56個燃盡風噴嘴等關鍵部位布置溫度與壓力及流量傳感器節點，采用ModBus現場總線組網。采集層設計引入雙緩沖數據緩存機制，可有效降低機組升降負荷過程中的數據丟失風險。數據采集精度通過自適應采樣頻率算法進行優化，采樣頻率fs隨測量參數變化率動態調整，如式（1）所示：

其中，f0為基準采樣頻率（Hz），k為調節系數，dP/dt為鍋爐壓力變化率（MPa/s）^[2]。針對500MW以下低負荷工況，系統采樣頻率可在2～10Hz間自適應調節，實現對NO_x等關鍵參數的精確采集。數據傳輸采用改進的Modbus協議，設計16位CRC校驗與毫秒級時間戳的數據幀結構，確保數據傳輸可靠性。

2.2　數據預處理與融合方法

數據預處理技術針對鍋爐運行數據的特征，構建了多級數據處理框架。通過設計數據異常檢測算法，系統對320～700MW全負荷工況范圍內的工藝參數進行了有效性驗證，建立了基于空間相關性與時間連續性的雙重校驗機制。在溫度場數據處理中，系統采用改進的小波變換方法去除測量噪聲，結合空間插值算法實現溫度場分布的精確重構，針對燃燒優化所需的關鍵參數，設計綜合評估模型，如式（2）所示：

其中，E為系統綜合效率指標，η為鍋爐熱效率(%)，NO_x為脫硝出口氮氧化物濃度(mg/m³)，NH³為氨水消耗量(m³/h)，α以及β為權重系數^[3]。模型通過平衡鍋爐效率與環保指標，實現系統性能的整體優化。數據融合層采用分層處理策略，通過滑動時間窗口技術實現多源異構數據的時序對齊，建立400～600MW負荷區間內燃燒參數與環保指標的映射關系。針對CEMS在線監測數據，系統開發了專門的數據補償算法，解決了儀表吹掃過程中的數據斷續問題。

2.3　綜合評估模型構建技術

綜合評估模型基于超超臨界鍋爐的物理特性以及工藝要求，構建了多目標優化框架。模型融合鍋爐燃燒效率、脫硝效率及環保指標等關鍵參數，通過深度神經網絡建立參數間的非線性映射關系。在變負荷工況下，系統建立了NO_x生成濃度預測模型，如式（3）所示：

其中，NO_x為氮氧化物生成濃度(mg/m³)，O²為過量空氣系數(%)，V為燃燒風量(t/h)，T為爐膛溫度(℃)，K₁、K₂、K₃為傳遞系數。模型在500MW工況下實現了NO_x排放的精確預測，平均預測誤差控制在5%以內。評估系統采用分布式計算架構，將模型計算任務分配到多個處理單元，實現復雜工況下的實時性能評估。針對機組啟停過程，系統開發了基于工況識別的模型自適應算法，提高了評估結果在過渡工況下的準確性。系統通過建立核心參數的靈敏度分析模型，識別影響系統性能的關鍵因素。

2.4　運行參數優化方法

運行參數優化技術圍繞LNCFS低氮燃燒系統展開，實現了風量與燃料供給的協同控制。系統通過分析爐膛燃燒特性，建立了基于空氣分級的燃燒優化策略，將一次風與二次風以及燃盡風的配比關系納入優化模型^[4]。在過量空氣系數控制方面，系統根據不同負荷區間的燃燒特性，采用分段優化方法調節運行氧量。系統實現了從320MW到700MW負荷區間內的風量精確控制，500MW工況下將總風量由1776t/h優化至1422t/h，顯著降低了NO_x的生成。針對燃燒偏差，系統開發了實時修正算法，通過調節SOFA各層開度平衡爐膛燃燒。優化系統集成了智能預測功能，能夠根據負荷變化趨勢提前調整運行參數，避免了工況切換過程中的參數波動。通過建立風煤比曲線自學習機制，系統可根據實際運行效果動態優化控制參數。

2.5　智能控制策略設計

智能控制策略采用分層分區的協同控制架構，實現燃燒系統與脫硝系統的一體化控制。在底層控制中，系統采用改進的PID算法實現基礎參數的閉環控制，通過前饋補償提高系統對擾動的抑制能力；中層控制策略整合了SOFA與CCOFA等多級燃燒技術，通過協同優化算法實現燃燒調節與脫硝控制的統一^[5]。針對機組負荷變化引起的系統波動，我們設計了基于工況識別的預測控制策略，動態調整控制參數。系統在SCR裝置運行優化方面，開發了智能噴氨控制算法，根據入口NO_x濃度變化趨勢，提前調整噴氨量，使出口濃度穩定在50mg/m³以下。控制系統引入了自適應學習機制，通過積累不同工況下的優化經驗，持續改進控制策略。在650MW以下負荷區域，系統通過精確控制避免了NO_x排放的瞬時超標現象。

3   數據融合技術應用效果評估

3.1　系統可靠性分析

數據融合系統在超超臨界機組鍋爐的實際運行中展現出優異的穩定性與可靠性（如圖2）。在長期運行測試中，系統分布式數據采集網絡的數據完整率達到99.6%，傳感器節點可靠性指標超過99.3%。系統通過采用冗余設計以及智能切換機制，有效規避了單點故障風險，即使在局部傳感器失效情況下仍能維持系統穩定運行。在數據處理層面，系統改進的異常檢測算法將數據異常識別準確率提升至98.5%，顯著降低了數據質量波動對系統性能的影響。針對不同負荷工況的數據融合精度評估顯示，系統在400～1000MW負荷范圍內保持穩定的融合性能，參數融合誤差控制在2.5%以內。通過對一年運行數據的統計分析，系統在重要參數監測與數據處理及模型計算等關鍵環節均未出現重大故障，充分驗證了基于數據融合的鍋爐效率提升技術方案在工程應用中的可靠性與實用性。

圖2基于數據融合的鍋爐監測系統關鍵性能指標雷達圖

3.2　效率提升效果評價

數據融合技術在鍋爐運行效率提升方面取得了顯著成效，如表1所示，通過分析1號與2號機組在不同負荷區間的運行數據，系統性地評估技術應用效果。

表1數據融合技術應用前后機組運行指標對比

基于表1數據分析，數據融合技術在不同負荷工況下均實現了顯著的性能提升。系統通過運行參數的協同優化，在保持鍋爐安全穩定運行的前提下，實現了熱效率以及環保指標的同步改善。中低負荷區間的優化效果尤為明顯，通過風量與燃料配比的精確控制，有效降低了排煙溫度，減少了熱量損失。同時，優化系統對機組負荷變化的適應性較強，在各工況切換過程中均保持了較高的調節精度，體現了數據融合技術在復雜工況下的適應性與可靠性。

3.3　節能減排效益分析

數據融合技術在節能減排方面產生了顯著的經濟效益以及環境效益。機組年運行5000小時的統計數據顯示（如圖3），優化系統使單臺機組年節約標準煤3000噸，折合減少二氧化碳排放7800噸。在環保指標方面，通過運行參數的精細化控制以及脫硝系統的協同優化，年度氨水消耗量降低387.5噸，NO_x減排量達到307.8噸。系統通過降低運行氧量以及優化風量分配，顯著改善了鍋爐燃燒效率，減少了飛灰含碳量，進一步降低了能源損耗。在經濟性方面，通過對標準煤節約與氨水消耗降低等因素的綜合測算，年度直接經濟效益顯著。同時，系統通過提高設備運行穩定性，減少了維護成本，延長了關鍵設備的使用壽命，產生了可觀的間接經濟效益。

圖3鍋爐運行優化節能減排效益分析

4　結語

本文通過對數據融合技術在鍋爐運行效率提升中的深入研究與實踐應用，構建了基于多源數據的鍋爐效率提升技術體系。該技術有效解決了傳統鍋爐運行中的信息分散與數據利用率低等問題，實現了運行參數的智能融合與優化控制。實驗結果驗證了該方法在提高鍋爐運行效率與降低能源消耗及改善環境效益等方面的顯著成效。該研究成果不僅豐富了數據融合技術的工程應用，也為工業鍋爐的智能化升級提供了可行方案。未來可進一步深化數據融合算法研究，擴展技術應用場景，推動工業鍋爐向更高效與更智能的方向發展。

作者簡介：

李　貴（1982-），男，河北石家莊人，中級工程師，學士，現就職于廣東惠州平海發電廠有限公司，研究方向為發電廠電力運行。

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摘自《自動化博覽》2025年8月刊