文献标识码：B文章编号：1003-0492（2025）08-084-04中图分类号：TP29

★李贵（广东惠州平海发电厂有限公司，广东惠州516363）

关键词：数据融合；锅炉效率；多源数据；能源优化；智能控制

锅炉作为工业生产中重要的热能转换设备，其运行效率对企业能源成本以及环境保护具有显著影响。锅炉在运行过程中存在参数监测分散与数据利用不充分等问题，难以实现系统整体优化。随着数据融合技术的发展，多源异构数据的深度整合与分析，为锅炉运行效率提升提供了新思路。数据融合技术能够实现对锅炉运行状态的全面感知，建立效率评估模型并优化控制策略。该研究从数据融合技术原理出发，探索其在锅炉效率提升中的应用方法，为工业锅炉的智能化升级提供了理论指导。

1   数据融合技术原理

数据融合技术通过对多源异构数据进行系统化整合与深度分析，实现信息的优化组合与价值提升。在锅炉运行系统中，数据融合（如图1）涉及传感器数据、控制系统数据与环境参数以及设备状态信息等多维度数据源。基于时序融合模型，将分布式传感网络采集的温度与压力及流量等工艺参数与燃烧特性及环境因素进行时空关联分析，构建多层次信息融合框架，并通过数据清洗与特征提取及关联分析等处理方法，建立参数间的动态映射关系，实现对锅炉系统运行状态的准确评估^[1]。数据融合采用分层递进的处理机制，包括数据级、特征级和决策级三个层次，分别完成原始数据校准与特征提取分析以及系统状态评估。融合过程中结合卡尔曼滤波与模糊推理等算法，解决数据不确定性与信息冗余问题，提升了数据分析精度以及可靠性，为锅炉运行效率优化提供了技术支撑。

图1锅炉系统数据融合分层框架图

2　基于数据融合的锅炉效率提升技术实现

2.1　多源数据采集系统设计

分布式数据采集系统针对超超临界锅炉的运行特点，构建多层级传感器网络实现参数全方位监测。系统在锅炉48个煤粉喷口与56个燃尽风喷嘴等关键部位布置温度与压力及流量传感器节点，采用ModBus现场总线组网。采集层设计引入双缓冲数据缓存机制，可有效降低机组升降负荷过程中的数据丢失风险。数据采集精度通过自适应采样频率算法进行优化，采样频率fs随测量参数变化率动态调整，如式（1）所示：

其中，f0为基准采样频率（Hz），k为调节系数，dP/dt为锅炉压力变化率（MPa/s）^[2]。针对500MW以下低负荷工况，系统采样频率可在2～10Hz间自适应调节，实现对NO_x等关键参数的精确采集。数据传输采用改进的Modbus协议，设计16位CRC校验与毫秒级时间戳的数据帧结构，确保数据传输可靠性。

2.2　数据预处理与融合方法

数据预处理技术针对锅炉运行数据的特征，构建了多级数据处理框架。通过设计数据异常检测算法，系统对320～700MW全负荷工况范围内的工艺参数进行了有效性验证，建立了基于空间相关性与时间连续性的双重校验机制。在温度场数据处理中，系统采用改进的小波变换方法去除测量噪声，结合空间插值算法实现温度场分布的精确重构，针对燃烧优化所需的关键参数，设计综合评估模型，如式（2）所示：

其中，E为系统综合效率指标，η为锅炉热效率(%)，NO_x为脱硝出口氮氧化物浓度(mg/m³)，NH³为氨水消耗量(m³/h)，α以及β为权重系数^[3]。模型通过平衡锅炉效率与环保指标，实现系统性能的整体优化。数据融合层采用分层处理策略，通过滑动时间窗口技术实现多源异构数据的时序对齐，建立400～600MW负荷区间内燃烧参数与环保指标的映射关系。针对CEMS在线监测数据，系统开发了专门的数据补偿算法，解决了仪表吹扫过程中的数据断续问题。

2.3　综合评估模型构建技术

综合评估模型基于超超临界锅炉的物理特性以及工艺要求，构建了多目标优化框架。模型融合锅炉燃烧效率、脱硝效率及环保指标等关键参数，通过深度神经网络建立参数间的非线性映射关系。在变负荷工况下，系统建立了NO_x生成浓度预测模型，如式（3）所示：

其中，NO_x为氮氧化物生成浓度(mg/m³)，O²为过量空气系数(%)，V为燃烧风量(t/h)，T为炉膛温度(℃)，K₁、K₂、K₃为传递系数。模型在500MW工况下实现了NO_x排放的精确预测，平均预测误差控制在5%以内。评估系统采用分布式计算架构，将模型计算任务分配到多个处理单元，实现复杂工况下的实时性能评估。针对机组启停过程，系统开发了基于工况识别的模型自适应算法，提高了评估结果在过渡工况下的准确性。系统通过建立核心参数的灵敏度分析模型，识别影响系统性能的关键因素。

2.4　运行参数优化方法

运行参数优化技术围绕LNCFS低氮燃烧系统展开，实现了风量与燃料供给的协同控制。系统通过分析炉膛燃烧特性，建立了基于空气分级的燃烧优化策略，将一次风与二次风以及燃尽风的配比关系纳入优化模型^[4]。在过量空气系数控制方面，系统根据不同负荷区间的燃烧特性，采用分段优化方法调节运行氧量。系统实现了从320MW到700MW负荷区间内的风量精确控制，500MW工况下将总风量由1776t/h优化至1422t/h，显著降低了NO_x的生成。针对燃烧偏差，系统开发了实时修正算法，通过调节SOFA各层开度平衡炉膛燃烧。优化系统集成了智能预测功能，能够根据负荷变化趋势提前调整运行参数，避免了工况切换过程中的参数波动。通过建立风煤比曲线自学习机制，系统可根据实际运行效果动态优化控制参数。

2.5　智能控制策略设计

智能控制策略采用分层分区的协同控制架构，实现燃烧系统与脱硝系统的一体化控制。在底层控制中，系统采用改进的PID算法实现基础参数的闭环控制，通过前馈补偿提高系统对扰动的抑制能力；中层控制策略整合了SOFA与CCOFA等多级燃烧技术，通过协同优化算法实现燃烧调节与脱硝控制的统一^[5]。针对机组负荷变化引起的系统波动，我们设计了基于工况识别的预测控制策略，动态调整控制参数。系统在SCR装置运行优化方面，开发了智能喷氨控制算法，根据入口NO_x浓度变化趋势，提前调整喷氨量，使出口浓度稳定在50mg/m³以下。控制系统引入了自适应学习机制，通过积累不同工况下的优化经验，持续改进控制策略。在650MW以下负荷区域，系统通过精确控制避免了NO_x排放的瞬时超标现象。

3   数据融合技术应用效果评估

3.1　系统可靠性分析

数据融合系统在超超临界机组锅炉的实际运行中展现出优异的稳定性与可靠性（如图2）。在长期运行测试中，系统分布式数据采集网络的数据完整率达到99.6%，传感器节点可靠性指标超过99.3%。系统通过采用冗余设计以及智能切换机制，有效规避了单点故障风险，即使在局部传感器失效情况下仍能维持系统稳定运行。在数据处理层面，系统改进的异常检测算法将数据异常识别准确率提升至98.5%，显著降低了数据质量波动对系统性能的影响。针对不同负荷工况的数据融合精度评估显示，系统在400～1000MW负荷范围内保持稳定的融合性能，参数融合误差控制在2.5%以内。通过对一年运行数据的统计分析，系统在重要参数监测与数据处理及模型计算等关键环节均未出现重大故障，充分验证了基于数据融合的锅炉效率提升技术方案在工程应用中的可靠性与实用性。

图2基于数据融合的锅炉监测系统关键性能指标雷达图

3.2　效率提升效果评价

数据融合技术在锅炉运行效率提升方面取得了显著成效，如表1所示，通过分析1号与2号机组在不同负荷区间的运行数据，系统性地评估技术应用效果。

表1数据融合技术应用前后机组运行指标对比

基于表1数据分析，数据融合技术在不同负荷工况下均实现了显著的性能提升。系统通过运行参数的协同优化，在保持锅炉安全稳定运行的前提下，实现了热效率以及环保指标的同步改善。中低负荷区间的优化效果尤为明显，通过风量与燃料配比的精确控制，有效降低了排烟温度，减少了热量损失。同时，优化系统对机组负荷变化的适应性较强，在各工况切换过程中均保持了较高的调节精度，体现了数据融合技术在复杂工况下的适应性与可靠性。

3.3　节能减排效益分析

数据融合技术在节能减排方面产生了显著的经济效益以及环境效益。机组年运行5000小时的统计数据显示（如图3），优化系统使单台机组年节约标准煤3000吨，折合减少二氧化碳排放7800吨。在环保指标方面，通过运行参数的精细化控制以及脱硝系统的协同优化，年度氨水消耗量降低387.5吨，NO_x减排量达到307.8吨。系统通过降低运行氧量以及优化风量分配，显著改善了锅炉燃烧效率，减少了飞灰含碳量，进一步降低了能源损耗。在经济性方面，通过对标准煤节约与氨水消耗降低等因素的综合测算，年度直接经济效益显著。同时，系统通过提高设备运行稳定性，减少了维护成本，延长了关键设备的使用寿命，产生了可观的间接经济效益。

图3锅炉运行优化节能减排效益分析

4　结语

本文通过对数据融合技术在锅炉运行效率提升中的深入研究与实践应用，构建了基于多源数据的锅炉效率提升技术体系。该技术有效解决了传统锅炉运行中的信息分散与数据利用率低等问题，实现了运行参数的智能融合与优化控制。实验结果验证了该方法在提高锅炉运行效率与降低能源消耗及改善环境效益等方面的显著成效。该研究成果不仅丰富了数据融合技术的工程应用，也为工业锅炉的智能化升级提供了可行方案。未来可进一步深化数据融合算法研究，扩展技术应用场景，推动工业锅炉向更高效与更智能的方向发展。

作者简介：

李　贵（1982-），男，河北石家庄人，中级工程师，学士，现就职于广东惠州平海发电厂有限公司，研究方向为发电厂电力运行。

参考文献：

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[3]李建波.煤炭开采中的智能化技术应用研究[J].内蒙古煤炭经济,2024,(19):118-120.

[4]杨雁峰.煤矿机械设备电气自动化技术运用[J].当代化工研究,2024,(14):99-101.

[5]罗鹏.矿山水文地质调查与矿山地质灾害调查的思考[J].世界有色金属,2022,(15):199-201.

摘自《自动化博览》2025年8月刊