罗 斌

(湖南大唐先一科技有限公司，长沙 410007)

0 引 言

随着信息技术的快速发展，数字化、人工智能、大数据等技术应用范围逐步扩大，以及发展高效、低碳、智能、绿色能源的需要。国家发改委发布的《关于推进“互联网+”智慧能源发展的指导意见》，明确指出促进能源与信息深度融合。火电机组已进入大容量、高参数的发展阶段，600、1 000 MW等级的超临界、超超临界机组相继投运。火电机组向更高效、更方便、更清洁、更安全、更智能、更可持续的方向发展。利用大数据分析和人工智能技术的智慧化电厂建设在各发电集团已经上升到战略建设层次。

锅炉燃烧优化是智慧电厂建设的重点建设模块之一，但由于炉内压燃烧过程自身具有瞬态变化、随机湍流、炉膛尺寸庞大、工作环境恶劣等特征以及我国电站燃煤煤种变动大，参数整定困难，给有关热物理量场参数的在线测量带来了阻碍，难以获得描述实际燃烧过程的热物理量场参数，特别是温度分布的测量很困难，这样导致燃烧调整得不到可靠的依据，燃烧最优化运行无法实现[1]。目前这已成为提高大型燃烧设备安全性和经济性的瓶颈。锅炉燃烧运行优化必须基于炉膛温度场的实时测量数据，通过对锅炉燃烧过程进行三维建模，建立模拟温度场，实现锅炉燃烧过程的可视化。因此，为实现锅炉燃烧优化运行，本文对当前国内常用的几种炉膛测温技术进行比较，分析各自的优缺点。

1 炉膛温度测量技术应用效果

大型火力发电机组燃煤锅炉炉内温度场是反映燃烧状况的一项重要参数，对煤粉的着火、燃烬及锅炉的安全性、经济性具有重要影响，是影响以及锅炉安全、节能减排的关键控制环节。……