配煤掺烧是发电企业降本增效、提高核心竞争力的重要举措，又是解决机组燃煤紧张且煤种多变、运行性能欠佳的有效方法。由于目前我国燃煤价格居高不下，电厂用煤成本持续增加，并且采购煤源无法有效控制，越来越多的燃煤发电企业对配煤掺烧提出了新的要求[1,2,3]。因此配煤掺烧也越来越引起高度重视并得到了深入研究[4,5,6]。

对于以往发电企业的配煤掺烧，动力配煤可以抽象为1个在一定的约束条件和目标函数下的数学规划问题。通常以锅炉的煤质和燃烧特性指数为约束，以混煤的价格最低为目标，或者兼顾配煤方案的安全性和环保性，增加存煤、输煤、制粉和燃烧等多方面因素约束，得到1个可行且最优配煤方案。当煤场存量煤结构不发生根本性变化，一般长期沿用该方案[7,8,9]。

但目前此种情况已发生根本上的改变。因采购煤源的不稳定性，无法在较长周期内采用较少煤种的掺烧形式；另外，面对电力市场改革，不同的配煤掺烧方案直接影响机组的带负荷能力、调峰能力以及燃烧成本，这些均对电力现货报价产生重大影响[10,11,12,13]。电力现货市场的出清结果，又决定了发电企业能分配电量和电价，分时电量进一步决定机组的分时负荷，而不同的负荷采用不同的配煤方案，对企业的燃煤成本直接产生影响。在分时电价一定的情况下，合理的配煤方案对企业获取利润的能力起到关键的作用。

1、现货市场下智能配煤的含义

在日益严峻的电力现货市场规则情况下，传统的配煤掺烧方案已无法跟上现货的步伐。笔者根据多年的电厂运行经验，以及对广东现货市场的充分了解，提出遵循“削峰填谷”的分时掺烧策略，主要原则为：高负荷时烧高热低硫煤，低负荷时尽量多烧低热高硫煤，在保负荷、保排放的基础上，最大化地掺烧低价煤，进一步改变以往1个掺烧方案管1 d的情况，调整为分时段的配煤方案；对于机组不同时段的负荷要求，采用不同的配煤方案，并提出可行的建议，进而实现掺烧效益的最大化。

根据煤场存煤情况，煤仓内的存煤情况以及机组的配煤约束条件和优化目标——现货市场下企业利益最大化（利润最大），自动计算出最佳的煤仓配煤方案和分仓配煤方案，并将上仓指令发给配煤控制系统实现自动配煤。具体包括4个功能：

(1）智能配煤。提供智能配煤模型、中间推理结果和计算结果分析。同时具有二次配煤功能，即根据实时入炉煤种和现货出清后的分时负荷，对给煤机的组态及各给煤机的煤量进行二次调整，以实现更加精细的配煤，调整原煤仓上煤策略。

(2）配煤人工决策。在特殊情况下，可人工设定煤种、权重等，并启动配煤计算程序。

(3）配煤边界设置。系统可根据负荷的变化自动匹配机组的最佳配煤边界。

(4）配煤掺烧在线评价。配煤掺烧在线效果评价包括锅炉安全性评价、配煤掺烧经济性评价和配煤掺烧环保性评价、锅炉安全性评价包括设备参数综合评价，锅炉负荷能力评价指数以及结渣反馈指数；配煤掺烧经济性评价包括热效率、厂用电率、供电煤耗等。

2、面向电力现货的智能配煤

近年来煤炭价格大幅震荡，运输压力增大，绝大多数燃煤电站难以保证燃用设计煤种或接近设计煤种。以广东某大型燃煤发电企业为例，近年来加大了印尼煤、俄罗斯煤等外贸煤的掺烧量。该发电企业机组多，煤场多，配烧过程关联复杂，在配煤掺烧的过程中环节多，涉及煤的“堆、存、取、配、送、烧”全流程，目前依靠人工掺烧调度的方式工作量大，且缺乏科学性。由于凭借经验实施配煤掺烧，缺乏全面的理论指导和统一的调度平台，使得燃烧的经济性、负荷的适应性、炉膛结渣防治、设备磨损防护、煤场自燃防范、制粉系统防爆等问题难以全部得到解决。

此外，电力现货市场竞争压力越来越大，电厂发电成本需寻找降本空间。配煤掺烧是一项最为重要的工作和技术手段，但单靠人工经验很难实现精确配煤，使锅炉达到最佳燃烧状态、最优的热效率和最低燃煤成本。因此急需构建高效的算法模型，根据燃料市场状况，逐步扩大经济煤种掺烧，在保障电力安全、环保生产前提下，降低发电成本，提高电力现货市场竞争力。

现货出清即发电企业等市场主体以市场化交易的形式提供电力服务的交易机制，主要包括日前、日内、实时的电能量交易，通过竞争形成分时市场出清价格和电量。发电企业根据电量安排机组负荷，形成次日分时段负荷。

基于现货出清的配煤方案寻优方法，其实质是库存煤种和库存量、磨煤机出力和机组负荷上下限约束下配煤方案寻优问题。结合日前电力现货出清结果，包括次日的分时电量及电价情况，形成不同的配煤方案；再根据配煤方案预测燃煤成本，从而进一步预测次日收益，判断次日收益是否最大化。收益最大则输出该配煤方案作为次日分时分负荷配煤方案，否则重新寻优，直到收益最大提出次日分时的配煤掺烧方案。

电力现货条件下的智能配煤流程图见图1。

图1 面向电力现货的智能配煤流程  

3、电力现货下的约束条件和目标函数

3.1 分负荷段约束条件

在电厂实际应用配煤中，应考虑煤的自燃特性、污染物排放特性、燃煤带负荷能、煤的储存量和煤的可磨性问题，分别与掺烧煤种的挥发分、硫分、热值以及库存相关。本文将煤的自燃特性等煤质参数和储量问题分别作为1个负指标和1个正指标放在目标函数集中，而因为在电厂很难获取可磨性指数的数据，所以忽略可磨性指数的影响。

基本参数：各单煤的发热量（Qi）、挥发分（Vi）、灰分（Ai）、水分（Mi）、硫分（Si）、灰熔点（STi）、灰成份以及煤价（Pi)

约束条件如下：

单煤比例：ΣXi=1,i=1,2，…，n,Xi≥0

发热量：Q=fQ(Xi,Qi）≥QA

挥发分：V=fV(Xi,Vi）≥VA

灰分：A=fA(Xi,Ai）≤AB

水分：M=fM(Xi,Mi）≤MB

硫分：S=fS(Xi,Si）≤SB

灰熔点：ST≥STA

式中：Xi为第i种单煤的比例，下标A表示指标的下界，下标B表示指标的上界。

另外，针对现货下不同负荷段、不同的出清电价情况，还需要对燃煤热值、硫分与负荷段进行详细的边界划分。如在高负荷段要保证机组带负荷能力以及满足脱硫、除灰的要求，则需进一步对不同负荷段的配煤掺烧提出更高更精确的边界设定，广东某1 000 MW机组的分负荷段配煤边界如表1所示。

3.2 磨煤机组合条件

针对不同负荷段的磨煤机组合方式，以及各磨煤机如何上煤，是智能配煤重点考虑的对象。

在电力现货条件下，不同时段的出清电价、电量均有差异，这要求机组对精细化配煤有着更高的要求。其中，在不同负荷段下，启用不同的磨煤机组合以及掺烧不同煤种，对机组效益起到决定性的作用。

在磨煤机组合约束条件中，一方面考虑磨煤机的运行条件即此磨煤机是否具备启停条件，以及最大出力情况；另一方面，还将考虑不同负荷段下，磨煤机掺烧煤种情况，并根据不同时段不同掺烧情况，提供日度分时段的上煤计划，方法如下：

(1）根据次日分时负荷，确定低负荷段和高负荷段时间。一般而言，低负荷段在凌晨至8∶00之间；高负荷段为中午至21∶00。

(2）根据低负荷段烧差煤，高负荷段掺烧优质煤的原则，对不同磨煤机进行分时上煤计划。 

表1 摇某1 000 MW机组分负荷段配煤边界设置  

①低负荷段时，机组磨煤机组合为底层磨及中层磨。底层磨煤机由于锅炉稳燃要求，煤质要求较高；中层磨则掺烧高硫低热值煤，必要时，可运行2台中层磨，掺烧更多的劣质煤。

②高负荷段时，为满足机组带负荷能力，一般5台或者6台磨煤机运行；此时中层磨掺烧热值将适当提高，高层磨掺烧低热值煤；必要时，在满足脱硫和机组安全条件下，运行2台顶层磨，均掺烧劣质煤，提高机组整体的经济性。

对于机组掺烧不同煤质的燃煤，其煤耗产生的影响，将利用系统记录案例库，形成煤耗与掺烧热值与负荷的拟合函数，据此对不同掺烧煤种的经济性进行评价与计算。

(3）满足磨煤机上煤时序性。由于实际配煤掺烧，不可能做到每小时更换煤种，则对于1台磨煤机在不同时段掺烧不同煤种，需满足上煤的时序性要求，即在1 d之内，更换煤种需根据时段进行控制，并且最好不要多次更换煤种；以目前广东某大型电力企业配煤掺烧的管理上来看，可满足1 d内更换1次煤种的需求。

对于最终生成配煤计划，需对低负荷段以及高负荷段磨煤机掺烧煤种进行细致区分，在满足上煤条件情况下（如不同的煤种，是否能上到1台磨煤机），才能进行配煤计划安排。

3.3 目标函数

面向电力现货市场的分时段配煤掺烧模型，除了需考虑机组在不同煤种下的带负荷能力、调峰能力、污染物排放、除灰能力等，还需要考虑不同负荷下采用的磨煤机组合、不同磨煤机入炉煤质情况，使得燃煤成本最低，机组获取利润能力最大。

电力现货市场未开启前，多位学者采用多目标寻优算法进行配煤掺烧方案的求解[14,15]；考虑于现货的实时性，以企业获取最大利润为目标，其他安全因素作为约束条件，并结合现货的分时负荷下的煤质要求、磨煤机的组合条件等为调节约束，进行最终求解，得到次日最优的分时段配煤方案。

在上述约束条件下，以企业利润最大P（售电收入-燃煤成本）为目标函数，进行智能配煤计算，求解获得现货出清后次日最佳配煤方案。

其中售电收入计算见式（1）。

式中：p是分时电价；M是分时电量。

燃煤成本预测采用煤耗拟合的计算方案计算燃料成本，以下为详细方案：收集机组历史掺烧煤种情况下的负荷和煤耗情况，获得不同煤种在不同负荷下的煤耗曲线；另外，可以以发热量为特征参数代替煤种，获得机组在不同掺烧煤种热值和负荷情况下的煤耗曲线，即c=f(Qnet,l）；由此获得次日不同配煤掺烧方案下的燃料成本，见式（2）。

式中：Ai为分时配煤掺烧入炉煤价；ci为当前时段的平均煤耗，可通过上述方法，结合机组历史运行参数进行统计；li为当前时段的平均负荷，即li=Mi/1h;t=1h，为时段时间。

利润P见式（3）。

在分时电价和电量一定情况下，最大利润目标即最小燃料成本。目标函数见式（4）。

本文通过满足配煤约束条件下的不同配煤方案，采用动态规划模型[16,17]，将1 d分成24 h段，以最大利润为目标，在结合现货出清条件下，不同负荷段、磨煤机组合方式、机组煤质要求等约束条件下，进行配煤求解，最终获得最优的分时段配煤方案，即不同时段（不同的负荷）情况下，提供不同的配煤方案，满足企业每日利润最大化的目标要求。

4、智能配煤案例分析

笔者根据上述智能配煤模型，针对广东某大型燃煤发电企业配煤掺烧的实际问题，基于对电厂常用煤种的实验研究和理论研究，以及锅炉与煤种之间的耦合特性，建立了电厂智能配煤掺烧优化的软件系统，予以决策支撑，实现锅炉配煤掺烧下的安全、环保、经济运行。

4.1 现货出清数据分析

面向电力现货市场的燃煤火电企业分时段智能配煤决策，是在现货条件下，满足各种约束条件，最终以利润最大为目标而获得的次日分时段配煤掺烧方案。日前出清结果是配煤掺烧决策的前提因素以及重要参考。

广东某大型然燃煤发电企业某日各机组（说明：#2机组和#5机组当日停运）出清分时电价及分时负荷情况见图2和图3。

图2 日前现货出清次日分时段出清电价   

图3 日前现货出清次日分时段负荷   

从图2和图3可以发现，机组运行存在低负荷段和高负荷段；在低负荷段，出清电价最低，此时为保证企业盈利能力，需进一步将其燃料成本，则大量掺烧劣质煤；在高负荷高电价阶段，如早上9∶00到11∶00之间，为保证机组带负荷能力，可运行优质煤顶层磨；在出清价格适中情况，如下午时段，可加大劣质煤顶层磨的运行。

4.2 配煤约束条件

智能配煤决策，应先对配煤边界进行细致的设定。具体约束条件设定如下步骤：

(1）机组设备可用状态确认。根据机组起停运状态以及机组磨煤机可使用状态，对机组以及磨煤机进行可用设定，如图4所示。

(2）可用煤种确定。针对目前煤场可用煤种，根据库存结构状态，进行优先燃用设定，如图5所示。

(3）不同负荷段机组边界设定。根据机组不同负荷段对于燃煤的要求，进行入炉煤边界设定，如图6所示。

4.3 智能配煤

针对上述配煤边界设定，再结合不同煤种的污染物排放、结渣特性、自然特性条件，以机组利润最大化为目标进行寻优，最终得到面向电力现货市场的分时段配煤掺烧决策意见，如图7所示。

5、结论

本文开发了1种高效率、高精度的多目标配煤寻优算法，以安全、环保为约束条件，建立以稳燃特性、库存结构、结渣特性以及利润最大等为最佳优化目标进行寻优计算。完成面向电力现货的燃煤火电企业分时段配煤掺烧方案研究，并建立智能配煤模型及软件平台，可为我国燃煤电力企业起到如下促进作用：

(1）提供不同的煤种不同负荷下的最佳掺配掺烧方式，针对目前电力现货市场，充分挖掘配煤掺烧给电厂带来的经济效益。

(2）为燃煤电厂提供配煤掺烧综合管理和调度的平台，为电厂如何选择合适的配煤煤种和掺混比例做出科学的决策，也可以在配煤方案的基础上对燃烧提出优化指导意见。

(3）本模型结合电力现货中次日出清分时负荷电价，寻优次日分时分负荷收益最大配煤方案，实现配煤掺烧收益最大化和精细化管理，从而使燃煤发电厂在满足电力现货市场规则下增效降本，提高企业竞争力。

图4 机组设备可用状态   

图5 可用煤种   

图6 机组边界设定  

图7 智能配煤   

参考文献:

[1]肖斌.火电厂燃煤配煤掺烧技术研究[J].内蒙古煤炭经济,2022(16):55-57.

[2]张海林,杨博,董玉亮,等.面向燃煤机组高效灵活运行的智能化配煤掺烧优化决策方法[J].热力发电,2022,51(04):30-37.

[3]陈刚.火力发电企业燃料全生命周期智能管控及价值优化技术[D].武汉:华中科技大学,2019.

[4]夏季.火电机组配煤掺烧全过程优化技术研究与应用[D].武汉:华中科技大学,2013.

[5]陈刚.电站锅炉复杂煤种优化混烧技术的研究与应用[D].武汉:华中科技大学,2010.

[6]黄国新,汤利民,陈坚,等.集束式蜂窝型煤场调度优化研究[J].能源与环境,2020(04):104-105,116.

[7]朱天宇.100 MW燃煤锅炉煤粉与污泥混烧数值模拟[D].武汉:华中科技大学,2015.

[8]刘戈柳,宋伟峰,桂三元,等.燃煤电厂库存量优化模型及应用[J].能源与环境,2019(01):101-103,109.

[9]孙金武,倪澍晨,海云飞,等.火电厂智慧煤场管控系统技术分析[J].冶金管理,2022(01):31-33.

[10]吕娟,陈金楷,朱天宇.Nash均衡算法在发电侧营销策略中的实际应用[J].能源与环境,2019(05):99-101.

[11]张梦晗,杨知方,李文沅,等.电力现货市场中的场外调整成因分析及量化评估[J/OL].中国电机工程学报:1-18(2023-03-14)[2023-06-11].

[12]唐翀,程兰芬,周保荣,等.区域电力现货市场差异化出清模型研究[J].电网技术,2023,47(06):2296-2307.

[13]陆春阳,许田阳,李文转,等.现货市场下中长期电力市场交易结算模式研究[J].中国管理信息化,2022,25(23):37-40.

文章来源:肖克,曹建军,陈春辉等.面向电力现货市场的分时段配煤掺烧方案研究[J].能源与环境,2023(06):80-84.