基于热经济学模型环冷余热锅炉蒸汽参数优化

1、_基金项目：IGCC/CCPP余热锅炉国产化成套装备绿色关键工艺技术及系统集成项目。This study was supported by the Green Key Process Technology and System Integration Project for Domestic Equipment of IGCC/CCPP HRSG.作者简介：吴瑞（1994），男，内蒙古呼和浩特人，东北大学硕士研究生。通讯作者：董辉，基于热经济学模型环冷余热锅炉蒸汽参数优化吴瑞1，董辉1，桂智勇2，阚绪恒3（1. 东北大学 国家环境保护生态工业重点实验室，辽宁 沈阳 110819；2. 哈尔滨东

2、安汽车发动机制造有限公司，黑龙江 哈尔滨 150060；3. 苏州海陆重工股份有限公司，江苏 张家港 215600）摘 要：余热锅炉参数提升是目前提高烧结余热发电指标的重要途径之一。以某年产390万t烧结机为例，建立了以目标函数单价为判据的热经济学优化模型，采用遗传算法得到余热锅炉适宜的蒸汽参数。结果表明：余热锅炉年度化费用降低1.96万元/年，而蒸汽携带值提升1.89 GJ/h，单价较优化前降低了4.97%。烧结余热发电系统总发电功率11.2MW，折合吨烧结矿发电量22.7 kWh/t，吨烧结矿发电量提升14%。关键词：烧结；余热回收；热经济学模型；蒸汽参数；遗传算法中图分类号：TK229

3、文献标识码：ASteam Parameter Optimization of Cooling HRSG based on Thermoeconomic ModelWU Rui1, DONG Hui1, GUI Zhi-yong2, KAN Xu-heng3(1. SEPA Key Laboratory on Eco-industry, Northeastern University, Shenyang, Liaoning, China, Post Code:110819;2. Harbin Dongan Automobile Engine Manufacturing Co., Ltd., Ha

4、rbin, Heilongjiang, China, Post Code:150060;3. Suzhou Hailu Heavy Industry Co., Ltd., Zhangjiagang, Jiangsu, China, Post Code: 215600)Abstract: The parameter improvement of HRSG is one of the important ways to improve the power generation index of sintering waste heat. With an annual output of 3.9 m

5、illion ton sintering machine, a thermoeconomic optimization model based on the objective function-exergy price was established. The suitable steam parameters of HRSG were obtained by genetic algorithm. The results show that the annual cost of HRSG is reduced by 19,600 RMB year-1, while the steam car

6、rying exergy is increased by 1.89 GJ/h, which is 4.97% lower than that before optimization. The total power generation capacity of the sintering waste heat power generation system is 11.2MW, which is equivalent to 22.7 kWh/t for the waste heat power generation per ton of sinter, and the power genera

7、tion capacity of per ton of sinter is increased by 14%.Key words: sinter, waste heat recovery, thermoeconomic model, steam parameters, genetic algorithm引言烧结余热回收与利用是目前我国钢铁企业节能降耗的主要方向与途径之一，其已被列入钢铁工业调整升级规划（2016-2020年）中1。自我国第一个烧结余热工程在马钢实施以来，我国烧结余热回收利用技术大体经历了引进吸收、自主研发、改革创新3个阶段，其吨矿发电量（全国平均水平）由最初的57kWh提升到如

8、今的1015kWh2。这一技术水平提高，其主要原因在于强化烧结矿的“取热”过程2。诚然，通过强化烧结矿“取热”过程可一定程度上提高技术指标，但人们往往忽视了余热锅炉的相关研究。目前我国烧结余热锅炉的设计基本上是借鉴于其他领域的余热锅炉，尚缺乏一套量体裁衣式的设计理论，导致我国烧结余热锅炉设计余量过大、运行参数偏低的问题。基于此，连同本研究团队在内的学者，开展了相关的理论研究。目前，国内烧结余热发电系统参数优化研究较少，且研究方法比较单一，多数以发电功率为优化目标，只考虑了烧结余热的利用情况，而忽视了设备投资带来的影响3-7。文献表明8-11，热经济学优化方法正是通过权衡系统热力学效率及系统各设

9、备投资成本而建立的一种更为科学、全面的评价方法。借鉴本研究团队现有研究12-14，基于技术挖潜的环冷机出口热载体参数，综合热力学和经济学分析方法，建立单价为目标函数的热经济学优化模型，采用遗传算法优化得到单价最低时适宜的余热锅炉蒸汽参数，为后续的技术提升改造提供坚实的理论依据。1 双进口余热发电系统建模目前，在国内烧结环冷机余热发电系统中常采用双压双进口余热锅炉，其系统流程图如图1所示。图1 双进口余热锅炉系统流程图Fig. 1 Flow chart of dual inlet HRSG图2为余热锅炉换热过程T-Q图，由高压过热器和高压蒸发器之间建立热平衡方程： (1)式中：Gg锅炉进口热废气

10、流量，m3/h，给定；Dh高压蒸汽蒸发量，kg/h；hh,out高压过热器出口蒸汽焓，kJ/kg；hh,e高压省煤器出口水焓，kJ/kg；ig,in高压过热器入口热废气焓，kJ/kg；i2高压蒸发器出口热废气焓，kJ/kg；保热系数，取0.98；g热废气密度，kg/m3。由式(1)可得高压蒸发量： (2)低压蒸发量可由低压过热器和低压蒸发器之间建立热平衡方程获得： (3)式中：Dl低压蒸汽蒸发量，kg/h；i3低压过热器入口热废气焓，kJ/kg；i5低压蒸发器出口热废气焓，kJ/kg；hl,s低压过热器出口蒸汽焓，kJ/kg；hl,e低压省煤器出口水焓，kJ/kg。图2 余热锅炉换热过程T-Q

11、图Fig. 2 T-Q figure of HRSG heat transfer process图中：Tg,in热废气入口温度，；T1热废气高压过热器出口温度，；T2热废气高压蒸发器出口温度，；T3热废气高压省煤器出口温度，；T4热废气低压过热器出口温度，；T5热废气低压蒸发器出口温度，；Tl,e低压省煤器出口水温度，；Tl,v低压蒸发器内饱和水温度，；Tl,s低压过热器出口蒸汽温度，；Th,e高压省煤器出口水温度，；Th,v高压蒸发器内饱和水温度，；Th,s高压过热器出口蒸汽温度，；Tg,out热废气出口温度，；Tw,in入口水温度，。烧结余热发电系统总发电功率： (4)式中：P发电功率，k

12、W；ri汽轮机相对内效率，取83%14；m机械效率，取98.5%14；el发电机效率，取97%14；D0汽轮机进汽量，t/h；Ht蒸汽理想比焓降，kJ/kg。2 热经济学蒸汽参数优化模型建立2.1 目标函数表达式考虑锅炉出口蒸汽总值与年度化费用的影响，确定单价为余热锅炉热经济学模型的目标函数，数学表达式：Min. (5)式中：cpc单价，元/GJ；FY锅炉的年度化费用，元/年；Ex,y锅炉出口蒸汽总值，GJ/h。锅炉每年的运行费用包括引风机、给水泵和循环泵的运行费用。设在n年内，每年运行费用折算成当前资金价值的总和P，表达式： (6)式中：，称资金的现金系数，i为年利率，n为年数；Fm锅炉每年

13、运行费用（包括引风机、给水泵、循环泵），元，详见14。锅炉初始投资费用要考虑在n年后的设备预测残值，则锅炉整体的年度化费用表达式：(7)式中：，称资金的回收系数；C0锅炉的设备初始投资，元；Ff锅炉在n年后设备预测残值，元。锅炉每年有效工作时间330天，则锅炉出口蒸汽携带的总值为： (8)式中：Ex锅炉出口蒸汽值，GJ/h。2.2 决策变量及约束条件锅炉蒸汽参数优化的决策变量为：高、低压蒸汽压力Ph、Pl，高、低压蒸汽温度th、tl。主要约束条件有： (9) (10) (11)(12)式中：Dh高压蒸汽蒸发量，t/h；Dl低压蒸汽蒸发量，t/h；Ph高压蒸汽压力，MPa；Pl低压蒸汽压力，MP

14、a；th高压蒸汽温度，；tl低压蒸汽温度，；t0环境温度，；元/kg；th、tl高、低压节点温差，；th、tl高、低压接近点温差，。3 计算结果及分析本文以某年产390万t/a烧结机为例，基于指定工况下环冷机出口参数，余热锅炉入口热废气参数，基础数据如表1。本节将开展蒸汽参数对单价的影响规律分析，在合适变化范围内对决策变量采用遗传算法进行非线性优化。表1 余热回收系统基础参数表Tab.1 System basic parameters参数数值锅炉入口热废气流量/万m3/h 段38.25段38.25锅炉入口热废气温度/ 段420段380锅炉给水温度/60锅炉保热系数0.98锅炉排污率/%23.1

15、 决策变量范围的确定余热锅炉的效率和投资费用主要取决于4类设计参数：蒸汽压力、蒸汽温度、节点温差、接近点温差。节点温差和接近点温差决定了汽水工质与废气平均换热温差，可在合理范围内选择。蒸汽压力和蒸汽温度对余热发电系统吨矿发电量有直接影响。参考文献15，合理确定决策变量范围，如表2所示。表2 决策变量取值范围Tab.2 The range values of the decisive variables优化变量高压蒸汽温度th /高压蒸汽压力Ph /Mpa低压蒸汽温度tl /低压蒸汽压力Pl /Mpa范围3603902.13.02302600.520.703.2 蒸汽参数对单价的影响规律分析为了

16、详细了解影响单价的主要因素及其原因，编制计算程序可算出单价随蒸汽参数的变化情况，其影响规律如下图所示。由图3可知，当高压蒸汽压力升高，单价单调递增。蒸汽压力升高，使得单位蒸汽焓值和值有所增加，高压蒸发量有所降低，由于低压蒸发量的上升，使得出口蒸汽携带总值随高压蒸汽压力升高近似线性增加，其表达式为y=59.53+2.04x，如图4所示。高压过热器换热面积大幅增加和锅炉总蒸发量的增加，导致锅炉总换热面积随高压蒸汽压力升高而增加，直接影响年度化费用增加，如图5所示。图3 单价随高压蒸汽压力变化曲线Fig. 3 Curve of exergy unit price along withthe chan

17、ge of high pressure steam pressure图4 蒸汽值随高压蒸汽压力变化曲线Fig. 4 Curve of exergy value along withthe change of high pressure steam pressure图5 年度化费用随高压蒸汽压力变化曲线Fig. 5 Curve of annual cost along withthe change of high pressure steam pressure由图6可知，当高压蒸汽温度升高，单价单调递增。高压蒸汽温度升高，单位蒸汽值和焓值增加，导致高压蒸发量有所减少，为保证热平衡，低压蒸发量会增

18、加，出口蒸汽携带的总值随高压蒸汽温度升高近似线性增加，其表达式为y=40.31+0.06x，如图7所示。锅炉总换热面积与总蒸发量和换热器的吸热量两者相关。随着高压蒸汽温度升高，直接影响年度化费用增加，如图8所示。图6 单价随高压蒸汽温度变化曲线Fig. 6 Curve of exergy unit price along withthe change of high pressure steam temperature图7 蒸汽值随高压蒸汽温度变化曲线Fig. 7 Curve of exergy value along withthe change of high pressure steam

19、 temperature图8 年度化费用随高压蒸汽温度变化曲线Fig. 8 Curve of annual cost along withthe change of high pressure steam temperature由图9可知，当低压蒸汽压力升高，单价单调递减。低压蒸汽压力仅对低压蒸发量有影响，高压蒸汽蒸发量取决于高压蒸发器和高压过热器的热平衡，而低压蒸汽参数的选取并不影响此过程。低压蒸汽压力升高会使得单位蒸汽焓值和值增加，导致低压蒸发量降低。出口蒸汽携带的总值是下降的，如图10所示。由于低压蒸发量降低，导致锅炉总换热面积随着低压蒸汽压力的升高而减少，直接影响年度化费用减少，如图1

20、1所示。图9 单价随低压蒸汽压力变化曲线Fig. 9 Curve of exergy unit price along withthe change of low pressure steam pressure图10 蒸汽值随低压蒸汽压力变化曲线Fig. 10 Curve of exergy value along withthe change of low pressure steam pressure图11 年度化费用随低压蒸汽压力变化曲线Fig. 11 Curve of annual cost along withthe change of low pressure steam pres

21、sure由图12可知，当低压蒸汽温度升高，单价单调递增。随着低压蒸汽温度升高，单位蒸汽焓值和值增加，低压蒸发量会有所减少，而高压蒸发量基本不变。出口蒸汽携带总值增加，如图13所示。低压蒸汽温度升高，导致低压过热器吸热量增加，锅炉总换热面积增加，直接影响年度化费用增加，如图14所示。图12 单价随低压蒸汽温度变化曲线Fig. 12 Curve of exergy unit price along with the change of low pressure steam temperature图13 蒸汽值随低压蒸汽温度变化曲线Fig. 13 Curve of exergy value alon

22、g withthe change of low pressure steam temperature图14 年度化费用随低压蒸汽温度变化曲线Fig. 14 Curve of annual cost along withthe change of low pressure steam temperature烧结余热发电系统单价的取值大小等于年度化费用和出口蒸汽携带总值的比值。出口蒸汽携带总值包括高、低压蒸汽蒸发量和单位蒸汽值大小。而年度化费用主要取决于锅炉总换热面积的大小，其值受蒸汽参数的影响更显著。3.3 基于遗传算法蒸汽参数优化本文要进行的优化问题，其目标函数是非线性的，且带有一定量的等式约

23、束。遗传算法可以很好的解决余热锅炉内对流受热面热工参数的优化设计16-18。遗传算法在进化搜索过程中以适应值函数作为依据，适应值大小决定了个体的繁殖或消亡。蒸汽参数优化过程的热经济性目标有两项：年度化费用最小化和锅炉出口蒸汽值最大化。参数优化过程中，控制参数选取如下：种群数80；交叉概率0.6；变异概率0.01；终止代数100。Matlab编写计算程序。参数优化过程可分以下步骤：（1）根据目标函数单价建立统一的个体适应值函数；（2）根据给定的限定条件，对余热锅炉的蒸汽参数进行编码，初始化群体；（3）译码，根据优化模型和计算公式，得每个个体设计结果；（4）将设计结果代入个体适应值函数，得个体适应

24、值大小，判断个体的优劣；（5）根据上述判断，对种群进行复制、杂交和变异操作，产生整体性能更优的下一代；（6）反复执行（3）、（4）、（5），直至满足终止条件；（7）选择最优的个体，译码，得烧结余热发电系统最优的单价和对应的出口蒸汽参数。图15为适应度函数的变化规律。由图可看出，迭代刚开始时，优化模型的平均适应度值和最佳适应度值间距较远，且呈现混乱状态，随着迭代次数的增加，平均适应度值与最佳适应度值逐渐趋于稳定。当迭代次数达到76次时，平均适应度值和最佳适应度值稳定在1.646。图15 迭代次数与适应度函数的变化规律Fig. 15 The variation of the generation

25、and the fitness function采用遗传算法得到的优化结果如表3所示。优化前的结果为本研究团队现有研究成果，相比表中优化前的蒸汽参数值，优化后的参数值有所提升。表3 优化结果Tab.3 Optimization results参数优化前结果 优化后结果高压蒸汽压力/MPa2.28（表压） 2.36（表压）高压蒸汽温度/380 385低压蒸汽压力/MPa0.5（表压） 0.63（表压）低压蒸汽温度/240 246对比优化前和优化后蒸汽携带值、年度化费用和单价如表4所示。由表中数据可看出，余热锅炉年度化费用降低1.96万元/年，而蒸汽携带值提升1.89 GJ/h，单价较优化前降低了

26、4.97%。表4 优化前和优化后的热经济学指标Tab. 4 The thermal economic indicators before and after optimization参数优化前优化后蒸汽携带值/GJ/h64.3466.23年度化费用/万元/年88.2886.32单价/元/GJ1.7321.646目前，国内吨矿发电量约15kWh/t，而国外可达到20kWh/t烧结矿。由式(4)可算出烧结余热发电系统总发电功率11.2MW，折合吨烧结矿发电量22.7 kWh/t。分析其原因大体为：余热锅炉入口热废气参数是基于技术挖潜的环冷机出口参数，比目前运行的参数要高一些；采用遗传优化算法求解合

27、理的热经济学优化模型。4 结论（1）烧结余热双压发电系统发电指标偏低的主要问题是实际运行中调节过于盲目，导致发电系统入口参数偏低，只考虑了烧结余热的利用情况，而忽视了设备投资带来的影响，缺乏权衡系统热力学效率和系统各设备投资成本相对应的热经济学优化模型。（2）热经济学建模过程主要考虑了年度化费用和出口蒸汽值的影响，年度化费用主要受设备初始投资和设备预测残值影响，其值对于目标函数单价影响的效果更突出。（3）遗传算法优化结果表明，余热锅炉年度化费用降低1.96万元/年，出口蒸汽携带值提升1.89 GJ/h，烧结余热发电系统总发电功率11.2MW，折合吨烧结矿发电量22.7 kWh/t。适宜蒸汽参数

28、：高、低压蒸汽温度385、246；高、低压蒸汽压力2.36Mpa、0.63Mpa。参考文献：1工信部. 钢铁工业调整升级规划(20162020年)EB/OL. 1Ministry of Industry and Information Technology. Steel industry adjustment and upgrading plan (20162020 year)EB/OL.2董辉, 王爱华, 冯军胜, 等. 烧结过程余热资源回收利用技术进步与展望J. 钢铁, 2014, 49(9): 1-9.2DONG Hui, WANG Ai-hua, FENG Jun-sheng, et

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32、 Technology, 2012, 54(2): 125-128+85.6何立波, 可开智. 烧结冷却机双压余热发电系统参数优化J. 烧结球团, 2013, 38(3): 41-43.6HE Li-bo, KE Kai-zhi, et al. Parameter optimization for dual-pressure waste heat power generation system of sinter coolerJ. Sintering and Pelletizing, 2013, 38(3): 41-43.7王家全, 孙志新, 高林, 等. 烧结余热回收双压系统蒸汽参数优化J.

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34、7(26): 65-71.8XIONG Jie, ZHANG Chao, ZHAO Hai-bo, et al. Global optimization of thermal power system based on structure theory of thermoeconomicsJ. Proceedings of the CSEE, 2007, 27(26): 65-71.9赵春, 王培红. 燃气-蒸汽联合循环热经济学分析评价指标研究J. 中国电机工程学报, 2013, 33(23): 44-50.9ZHAO Chun, WANG Pei-hong. Investigation on

35、 the evaluation indices for thermoeconomic analysis of combined cycle power plantsJ. Proceedings of the CSEE, 2013, 33(23): 44-50.10POURIA A, IBRAHIM D. Thermodynamic analysis and thermoeconomic optimization of a dual pressure combined cycle power plant with a supplementary firing unit J, Energy Con

36、version and Management, 2011, 52: 2296-2308.11GHAZI M, AHMADI P, SOTOODEH A F, al. Modeling and thermo-economic optimization of heat recovery heat exchangers using a multimodal genetic algorithm J, Energy Conversion and Management, 2012, 58: 149-156.12苏丰舟. 烧结余热竖罐式回收余热锅炉热工参数优化D. 沈阳: 东北大学, 2016.12SU F

37、eng-zhou. Optimization of thermal parameters of HRSG for recovering sinter waste heat by vertical tank D. Shenyang: Northeastern University, 2016.13常弘. 环冷机内气固传热过程数值计算及其应用D. 沈阳: 东北大学, 2016.13CHANG Hong. Numerical calculation of gas-solid heat transfer in a sinter cooler and its applicationD. Shenyang: Northeastern University, 2016.14李慧梅, 桂智勇, 董