燃煤锅炉热效率效率计算
电站燃煤锅炉燃烧热效率计算方法
电站锅炉的热效率计算电站锅炉通过燃烧燃料产生蒸汽，把煤的化学能转化为高温蒸汽的储能多过程中的转化效率即为锅炉的热效率。
锅炉燃烧的热效率是燃烧优化的另一个主要目标。
锅炉热效率可以用锅炉有效利用的热量与进入炉内的燃料燃烧所产生的总热量的百分比[33]来表示，见式：1r100%Q Q η=⨯ （1-1） 式中η为锅炉热效率，1Q 为燃煤锅炉有效利用的热量，r Q 为炉内燃料燃烧产生的总热量。
1热效率计算方法锅炉热效率的计算常用的有两种方法：正平衡法，又称输入输出法；反平衡法，又称热损失法。
正平衡法，通过直接测量求得锅炉有效利用的热量和输入锅炉的总热量来求得热效率，如公式(2-3)所示。
反平衡法，通过测定锅炉的各项热损失q ∑来求得热效率，计算公式如下：1100%1srQ q Q η=-⨯=-∑ (1-2) 式中 s Q 为锅炉所有热损失之和, η为锅炉热效率，r Q 为输入锅炉燃料燃烧产生的总热量。
由于当前电站锅炉对燃煤量的测量一般采用皮带秤或测量给煤机转速等来进行粗糙的估计测量，对输入、输出热量的测量造成了较大误差。
因此，正平衡法的误差比较大；而反平衡法不会出现这样的误差。
我们设计算热效率所采用的r Q 的相对误差为δ，则按照正平衡法计算，误差计算如下：()()111r r r=-=11Q Q Q Q Q Q δδδ±⋅∆±±⋅正 (1-3)按照反平衡法计算，则误差计算为：()()r r r=11=11ss sQ Q Q Q QQ δδδ⎛⎫⎛⎫±⋅∆--- ⎪ ⎪ ⎪±±⋅⎝⎭⎝⎭反 (1-4) 比较式(1-3)和式(1-4)可以看出，正∆和反∆的绝对值的大小由1r QQ 和rs Q Q 的大小决定，1r QQ 是锅炉热效率，rs Q Q 是锅炉热损失，热损失约为10%，锅炉热效率约为90%，。
那么，采用正平衡法计算所得误差∆正大约是采用反平衡法计算所得误差∆反的9倍。
锅炉热效率计算
一、锅炉热效率计算10.1 正平衡效率计算10.1.1输入热量计算公式：Qr=Qnet,v,ar+Qwl+Qrx+Qzy式中: Qr__——输入热量；Qnet,v,ar ——燃料收到基低位发热量；Qwl ——加热燃料或外热量；Qrx——燃料物理热；Qzy——自用蒸汽带入热量。
在计算时，一般以燃料收到基低位发热量作为输入热量。
如有外来热量、自用蒸汽或燃料经过加热（例：重油）等，此时应加上另外几个热量。
10.1.2饱和蒸汽锅炉正平衡效率计算公式：式中：η1——锅炉正平衡效率；Dgs——给水流量；hbq——饱和蒸汽焓；hgs——给水焓；γ——汽化潜热；ω——蒸汽湿度；Gs——锅水取样量（排污量）；B——燃料消耗量；Qr_——输入热量。
10.1.3过热蒸汽锅炉正平衡效率计算公式：a. 测量给水流量时：式中：η1——锅炉正平衡效率；Dgs——给水流量；hgq——过热蒸汽焓；hg——给水焓；γ——汽化潜热；Gs——锅水取样量（排污量）；B——燃料消耗量；Qr——输入热量。
b. 测量过热蒸汽流量时：式中：η1——锅炉正平衡效率；Dsc——输出蒸汽量；Gq——蒸汽取样量；hgq——过热蒸汽焓；hgs——给水焓；Dzy——自用蒸汽量；hzy——自用蒸汽焓；hbq——饱和蒸汽焓；γ——汽化潜热；ω——蒸汽湿度；hbq——饱和蒸汽焓；Gs——锅水取样量（排污量）；B——燃料消耗量；Qr——输入热量。
10.1.4 热水锅炉和热油载体锅炉正平衡效率计算公式式中：η1——锅炉正平衡效率；G——循环水(油)量；hcs——出水(油)焓；hjs——进水(油)焓；B——燃料消耗量；Qr——输入热量。
10.1.5电加热锅炉正平衡效率计算公式10.1.5.1电加热锅炉输-出饱和蒸汽时公式为：式中：η1——锅炉正平衡效率；Dgs——给水流量；hbq——饱和蒸汽焓；hgs——给水焓；γ——汽化潜热；ω——蒸汽湿度；Gs——锅水取样量（排污量）；N——耗电量。
锅炉计算公式
锅炉计算公式1、蒸汽锅炉：（1）燃料耗量计算：B——锅炉燃料耗量（kg/h或Nm3/h）；D——锅炉每小时的产汽量（kg/h）；Q L——燃料的低位发热值（千焦/公斤），一般取5500大卡/公斤；η——锅炉的热效率（%），一般取75%，亦可按表1选取：表1 锅炉热效率表i——锅炉在某绝对工作压力下的饱和蒸汽热焓值（千焦/公斤），绝对压力=表压+1公斤/厘米2。
具体取值见表2：表2 饱和蒸汽热焓表备注：1.0MP=10.0公斤/厘米 2i0——锅炉给水热焓值（千焦/公斤），一般来说，给水温度为20℃时，给水热焓i0=20大卡/公斤=83.74千焦/公斤。
常用公式可以简化成：B=0.156D（kg/h）（2）理论空气需要量的计算：①固体燃料：=6.055（m3/kg）②液体燃料：③气体燃料当Q≤3000kcal（12561kJ）/Nm3时当Q＞3000kcal（12561kJ）/Nm3时④天然气：式中：V0——燃料燃烧所需理论空气量（Nm3/kg）；Q——燃料应用基的低位发热值（kJ/kg）；表3 全国主要能源折算标准表表4 常用可燃性物质低位发热量表①固体燃料=9.57（m3/kg）②液体燃料③气体燃料当Q≤3000kcal（12561kJ）/Nm3时当Q＞3000kcal（12561kJ）/Nm3时对Q＜8250kcal（34543kJ）/Nm3的天然气对Q＞8250kcal（34543kJ）/Nm3的天然气式中：在计算时，如果发热量Q以kJ为单位计算，分母1000变成4187；Q以kcal为单位，分母则为1000。
V y——实际烟气量（Nm3/kg或Nm3/ Nm3）；Q——燃料的低位发热值（kJ/kg或kJ/ Nm3）；V0——理论空气需要量（Nm3/kg或Nm3/）；α——过剩空气系数，α=α0+△α，α0为炉膛过剩空气系数，△α是烟气流程上各段受热面处的漏风系数，详见表5，表6。
表5 炉膛过剩空气系数α0（4）SO2排放量的计算=式中：G——二氧化硫的产生量，kg/h；B——燃煤量，kg/h；S——煤的含硫量，%；淮南煤1.0%，淮北煤0.5% D——可燃硫占全硫量的百分比，%，一般取80%左右；η——脱硫设施的二氧化硫去除率。
锅炉公式
经验公式主要为以下几个公式：a 耗煤量（根据热平衡原理计算）：P=G×（i1-i2）/ Q y L×ηP--- 锅炉燃料消耗量，kg/h；G--- 热水锅炉热水出水量，kg/h；i1--- 热水锅炉热水出水热焓，kJ/kg；i2---热水锅炉热水出水热焓，kJ/kg，；Q y L--- 燃煤低位发热量，kJ/kg，取35380kJ/kg；η --- 热水锅炉热效率。
锅炉热效率为70%。
b 烟气量理论空气量V0=K0 Q y L/4187V0--- 理论空气量，m3/kg；K0--- 与燃料有关的系数，取1.1Q y L--- 燃煤低位发热量，kJ/kg，取35380 kJ/kg；V0=9.31m3/kg烟气量V y=1.04×Q y L/4187+0.77+1.0161×(α-1)×V0V y--- 实际烟气量，m3/kg；Q y L--- 燃煤低位发热量，kJ/kg，取35380kJ/kg；V0---理论空气量，m3/kg，取值9.31 m3/kg；α--- 过剩空气系数，取值1.8；V y=1.04×Q y L/4187+0.77+1.0161×(α-1)×V0=26.36m3/kg烟气总量V yt=B总×V yV yt---烟气总量，m3/a；B总---总耗煤量，t/a；V y--- 实际烟气量，m3/kg，取26.36 m3/kg；c 烟尘烟尘初始产生量G d= P ×A×d fhG d--- 烟尘初始产生量，t/a；P ---耗煤量A ---灰份％d fh---烟气中烟尘占灰份的百分含量湿法除尘后，烟尘排放量G d排= G d×（1-η）G d排--- 湿法除尘后烟尘排放量，t/a；G d --- 烟尘初始产生量，t/a；η --- 除尘效率，取值95%；湿法除尘后，烟尘排放浓度C排=G d排/ V ytC排--- 湿法除尘后烟尘排放浓度，mg/m3G d排--- 湿法除尘后烟尘排放量，t/a；V yt --- 烟气总量，m3/a；d SO2G SO2=1.6×B总×SG SO2--- SO2产生量，t/a；B总--- 总耗煤量，t/a；S--- 燃煤含硫量，取值0.37%；SO2产生浓度Cso2= G SO2/ V ytCso2---SO2产生浓度，mg/m3；G SO2--- SO2产生量，t/a；V yt--- 烟气总量，m3/a；采取措施后，SO2排放量G SO2= G SO2×（1-η）G SO2排---湿法除尘后，SO2排放量；G SO2--- SO2产生量，t/a；η--- SO2脱除效率，取值45 %；湿法脱硫后，SO2排放浓度C SO2排= G SO2排/ V ytC SO2排--- 湿法除尘后SO2排放浓度，mg/m3；G SO2排--- 湿法除尘后SO2排放量，t/a；V yt --- 烟气总量，m3/a。
热损失法锅炉热效率η计算
热损失法锅炉热效率η按下式计算η=[1-（Q2+Q3+Q4+Q5+Q6）/Qr]*100=100-（q2+q3+q4+q5+q6）式中：Q2——每千克燃料的排烟损失热量，kJ/kg；Q3——每千克燃料的可燃气体未完全燃烧损失热量，kJ/kg；Q4——每千克燃料的固体不完全燃烧损失热量，kJ/kg；Q5——每千克燃料的锅炉散热损失热量，kJ/kg；Q6——每千克燃料的灰渣物理显热损失热量，kJ/kg；Qr——每千克燃料低位发热量，kJ/kg；q2——排烟热损失，%q3——可燃气体未完全燃烧热损失，%q4——固体未完全燃烧热损失，%q5——锅炉散热热损失，%q6——灰渣物理显热损失，%1、排烟热损失排烟热损失是指末级热交换器后排出烟气带走的物理显热占输入热量的百分率。
q2=（Q2/ Qr）*100Q2= Q2gy+Q2H2O式中：Q2gy——干烟气带走的热量，kJ/kg；Q2H2O——烟气所含水蒸气的显热，kJ/kg；Q2gy=V gyCP. gy（θPy-tsf）Q2H2O=VH2OCP.H2O(θPy- tsf)式中：V gy ——每千克燃料燃烧生成的实际干烟气体积，m3/kg;VH2O ——每千克燃料燃烧产生的水蒸气及相应空气湿分带入的水蒸气体积, m3/kg; θPy——排烟温度,tsf ——送风温度，CP. gy ——干烟气从t0至θPy的平均定压比热，kJ/（kg•K）；cP.H2O——水蒸汽比t0至θPy的平均定压比热，kJ/（kg•K）；采用燃料的工业分析进行简化计算，可以按如下计算方法。
实际干烟气体积可以通过下式计算：V gy=（VO gy）C+（agy-1）（VO gk）C式中：（VO gy）C ——每千克燃料燃烧所需的理论干空气量，m3/kg；（VO gk）C ——每千克燃料燃烧产生的理论干烟气量，m3/kg；agy ——空气预热器出口的过剩空气系数。
理论干空气量及理论干烟气量用下式计算：（VO gk）C =K2* Qr/1000（VO gy）C = K1*（VO gk）CK1、K2可根据燃烧的种类及燃料无灰干燥基挥发份的数值在下表中选取。
锅炉能效测试技术简介
3.有关锅炉热效率标准 3.有关锅炉热效率标准
JB/T 10094-2002 工业锅炉通用技术条件 GB 24500-2009 工业锅炉能效限定值及能效等级 GB/T 15317-2009 燃煤工业锅炉节能监测 GB/T 17954-2007 工业锅炉经济运行 以1t/h锅炉为例，对有关数据列表如下：
5. 部分仪器 烟气分析仪（德国）
量热仪
全自动工业分析仪
元素分析仪
完
谢谢！
q2 — 排烟热损失 q3 — 气体未完全燃烧热损失 q4 — 固体未完全燃烧热损失 q5 — 散热损失 q6 — 灰渣物理热损失 可见，热效率表示锅炉中燃料输入热量的利用程度。 2.影响锅炉热效率的因素分析 2.影响锅炉热效率的因素分析 由锅炉热效率分析可以知道，影响锅炉热效率的因素包括 ：固体不完全燃烧损失、气体不完全燃烧热损失、排烟热 损失、散热损失、灰渣物理热损失等。锅炉热平衡示意图 如下：
γ—— 汽化潜热，kj/kg; ω—— 蒸汽湿度，%； Gs —— 测定蒸汽湿度时，锅水取样量， kg/h; B —— 燃料消耗量，kg/h; Qr—— 输入热量，kj/kg。
锅炉正平衡主要测量项目及方法
序号 1 2 3 4 项 目 方法与仪器 元素分析仪 工业分析仪 量热仪 磅秤，容积计量
燃料元素分析 工业分析 燃料的发热量 燃料消耗量
由统计分析发现，我国工业锅炉运行效率普遍较低。造成 这一结局的原因是多方面的，主要包括：设计、制造、安 装、运行管理、使用操作等。重点环节是设计、运行管理 与使用操作。 锅炉节能的关键是提高锅炉热效率， 锅炉节能的关键是提高锅炉热效率，以及有效能的充分利 用。 那么，锅炉热效率如何监测？以下做简单介绍。
反平衡测试主要项目
锅炉热效率的具体计算公式
锅炉热效率的具体计算公式锅炉的热效率受到多种热损失的影响,但比较而言,以机械不完全燃烧损失q4受锅炉燃烧状况影响最为复杂,飞灰含碳量受锅炉煤种和运行参数影响很大,相互关系很难以常规的计算公式表达,因此采用了人工神经网络对锅炉的飞灰含碳量特性进行了建模,并利用实炉测试试验数据对模型进行了校验,结果表明,人工神经网络能很好反映大型电厂锅炉各运行参数与飞灰含碳量特性之间的关系;采用锅炉负荷、省煤器出口氧量、各二次风挡板开度、燃尽风挡板开度、燃料风挡板开度、煤种特性,各磨煤机给煤量、炉膛与风箱差压、一次风总风压、燃烧器摆角作为神经网络的输入矢量,飞灰含碳量作为神经网络的输出,利用3层BP网络建模是比较合适的;目前锅炉运行往往根据试验调试人员针对锅炉的常用煤种进行燃烧调整,以获得最佳的各种锅炉运行参数供运行人员参考,从而实现锅炉的最大热效率;但这种方法会带来如下问题：①由于锅炉燃煤的多变性,针对某一煤种进行调整试验获得的最佳操作工况可能与目前燃用煤种的所需的最佳工况偏离；②由于调试试验进行的工况有限,试验获得的最佳工况可能并非全局最优值,即可能存在比试验最佳值更好的运行工况;本文在对某300MW四角切圆燃烧锅炉进行实炉工况测试并利用人工神经网络技术实现飞灰含碳量与煤种和运行参数关系的建模工作基础上,结合遗传算法这一全局寻优技术,对锅炉热效率最优化运行技术进行了研究,并在现场得到应用;2 遗传算法和神经网络结合的锅炉热效率寻优算法利用一个21个输入节点,1个输出节点,24个隐节点的BP网络来模拟锅炉飞灰含碳量与锅炉运行参数和燃用煤种之间的关系,获得了良好的效果,并证明了采用人工神经网络对锅炉这种黑箱对象建模的有效性1;人工神经网络的输入采用锅炉负荷、省煤器出口氧量、各二次风挡板开度、燃尽风挡板开度、燃料风挡板开度、各磨煤机给煤量、炉膛与风箱差压、一次风总风压、燃烧器摆角和煤种特性,除煤种特性这一不可调节因素外,基本上包括了运行人员可以通过DCS进行调整的所有影响锅炉燃烧的所有参数;遗传算法是受生物进化学说和遗传学说启发而发展起来的基于适者生存思想的一种较通用的问题求解方法2,3,作为一种随机优化技术在解优化难题中显示了优于传统优化算法的性能;遗传算法目前在优化领域得到了广泛的应用,显示了其在优化方面的巨大能力3;遗传算法的一个显著优势是不需要目标函数明确的数学方程和导数表达式,同时又是一种全局寻优算法,不会象某些传统算法易于陷入局部最优解;遗传算法寻优的效率较高,搜索速度快;根据锅炉的反平衡计算公式,锅炉热效率η可由下式求得：η=100-q2+q3+q4+q5+q6% 1式中q2为排烟热损失,q3为可燃气体不完全燃烧热损失,q4为固体不完全燃烧损失,q5为锅炉散热损失,q6为其他热损失;根据遗传算法的要求,确定锅炉热效率η为遗传算法的目标函数,用式1计算;对该300MW锅炉,利用DCS与厂内MIS网的接口按每6s下载各运行参数,包括排烟氧量、排烟温度、锅炉负荷、各二次风挡板开度、燃尽风挡板开度、燃料风挡板开度、各磨煤机给煤量、炉膛与风箱差压、一次风总风压、燃烧器摆角等;锅炉飞灰含碳量可由飞灰含碳量监测仪在线监测或人工取样分析,燃用煤种由人工输入;这样锅炉的各项损失即可在线获得,并进而计算出各运行工况下的锅炉实时热效率;将排烟氧量和煤种特性等影响锅炉排烟热损失q2的参数按热效率计算,标准化为计算公式代入式1,而影响q4的各参数采用人工神经网络模型代入式1,其中炉渣含碳量对热效率影响由人工测试后输入;具体计算公式可参见锅炉热效率计算标准;由以上步骤建立了锅炉热效率和锅炉各运行参数及煤种的函数关系,即锅炉热效率作为因变量,而锅炉的各操作参数和煤质特性作为自变量,这样就可以利用遗传算法进行寻优计算,获得最佳的锅炉运行条件,实现锅炉热效率的最大化;火电厂锅炉运行中,为考虑到习惯运行方式和各种安全因素的影响,对各种可调因素的选择区域都有一定的范围限制,寻优范围必须控制在这些范围以内,这些限制构成了自变量的定义域;至此,完成了锅炉热效率最优化燃烧的结合神经网络的遗传算法优化过程,具体程序流程见图1;3 燃煤锅炉热效率的优化效果在电厂锅炉运行中,运行人员调节最为频繁的参数主要是各种配风方式,包括各二次风、燃尽风、由送引风机配合所确定的氧量等,其余影响锅炉燃烧的因素,如负荷和煤种,对于运行人员而言在某一工况下是不可调节因素,燃烧器的摆角出于汽温调节的需要,往往也不会对其调整以实现低的飞灰含碳量;作为示例,我们对影响燃烧的部分参数的寻优过程进行了模拟和验证;某个实际运行工况如表1所示,除煤种特性为事先取样分析人工输入外,其余参数均由集散控制系统DCS下载;考虑对锅炉的排烟氧量和各二次风门开度及燃尽风门开度进行寻优,其余参数维持该工况,利用软件寻优,遗传算法选择的参数种群规模为50,交换概率为0.8,突变概率为0.15,迭代次数500次,可调参数7个,计算获得优化后的各风门开度、氧量及锅炉效率和飞灰含碳量值,优化后的各值如表2所示;图2示出了不同迭代次数下的遗传算法计算得到的飞灰含碳量值和锅炉热效率,图中曲线1表示锅炉效率,曲线2表示省煤器后氧量,曲线3表示飞灰含碳量,可见遗传算法的收敛速度很快;对图2的寻优过程进行分析,发现飞灰含碳量曲线具有震荡,这是因为氧量同时影响到排烟热损失和飞灰含碳量,优化过程初期氧量较高,飞灰含碳量相应可以搜索到较低值,但由于排烟热损失比机械不完全燃烧损失数值更大,迫使优化过程向氧量较低的方向寻优,而氧量较低又导致飞灰含碳量有所增加,这种相互反作用的机理使飞灰含碳量曲线呈现震荡性,这种震荡性也是由遗传算法的寻优本质所决定的;图3对采用不同的遗传算法计算参数进行了比较,其中曲线1采用了交换概率为0.8,突变概率为0.15的计算参数；曲线2采用了交换概率为0.8,突变概率为0.3的计算参数；曲线3采用了交换概率为0.2,突变概率为0.1的计算参数;计算表明这几种参数下寻优过程均能成功收敛,但以曲线3为最佳,说明交换概率和突变概率的选取存在最佳值;增加迭代次数和种群规模,最终结果基本无变化,证明目前的迭代次数和种群规模已基本满足要求;由于遗传算法可以对多个自变量同时进行寻优,如果有需要,可以对任何需要的参数进行寻优,甚至对所有影响因素进行寻优,在软件编程上实现也很方便,这为遗传算法在锅炉优化运行中的应用提供了便利;对锅炉在中等负荷下的热效率优化过程也进行了试验,表3示出了某种中等负荷条件下锅炉实际运行工况;表4为中等负荷下遗传计算获得的优化结果;现场验证表明,按优化结果推荐的配风方式进行调节,工况调节后由DCS下载数据计算得到的锅炉效率与优化算法预测的锅炉效率基本相当;多个试验结果表明高负荷下的飞灰含碳量的预测和实测基本相当,而中等负荷下的飞灰含碳量预测略有偏低,这可能与神经网络建模时中等负荷下的样本数量偏少有一定关系;但由于本文研究的锅炉燃烧状况较好,燃料的灰分低而且挥发分和热值均较高,所以飞灰含碳量都较低,机械不完全燃烧损失也较小,对锅炉热效率的影响也较小;因此各工况下预报的锅炉热效率值与实测误差很小,一般在0.2％以内;针对现场实炉测试样本数据难以大量获得的问题,可采用DCS数据采集方法解决,获得稳定工况下的输入输出参数保存,利用这些样本来训练神经网络,这样既可获得大量的样本数据,而且样本数据可不断更新,从而使神经网络模型能代表锅炉的最新特性;对于燃用燃尽性能差和高灰分煤的锅炉,机械不完全燃烧损失占到锅炉效率损失的很大部分,由于排烟热损失的优化比较简单,而本文主要针对机械不完全燃烧损失进行优化,因此对于燃用劣质煤锅炉采取此优化方法具有更好的应用前景,能够确定锅炉最佳氧量和各风门开度;对锅炉热效率优化另一种方法也进行了研究,即将锅炉热效率与煤种特性、运行参数之间的关系直接采用人工神经网络建模,然后利用遗传算法优化,结果表明这种方法的效果远不如本文的方法;其原因经分析为,人工神经网络方法进行建模时存在一定的误差,由于热效率的绝对值较大对锅炉热效率直接建模,导致误差过大淹没了方案的可行性;4 结论本文在对大型燃煤电厂锅炉进行实炉多工况热态试验和采用人工神经网络进行锅炉飞灰含碳量特性建模的基础上,利用遗传算法对大型电厂锅炉提高热效率的优化运行方法进行了研究并经现场应用,表明采用人工神经网络和遗传算法进行锅炉燃烧优化是可行的;。
燃煤锅炉耗煤量
一、燃煤量计算1、按煤标准热值和锅炉热效率计算（估算）耗煤量=锅炉功率×3600/煤燃烧热/锅炉效率2、按热效率和煤汽比计算（估算）每个锅炉都有其出厂热效率(见说明)，比方说20t/h锅炉经济效热效75%，那么按照标准煤的热量，理论煤汽比应该是1:6－1:7.5，这样就可以得出一个每小时理论经济煤量。
20×0.75＝15t/h；15/6＝2.5t/h燃煤3、按产生饱和蒸汽计算（准确）注：此公式只适用于生产饱和蒸汽的锅炉燃煤量的计算，不适用于生产过热蒸汽锅炉！二、供热锅炉燃煤量统计按供热面积计算耗煤量（1m2≈30kg）欠负荷时，可根据所带供热面积（热负荷）算出，每平米按50W计，再乘以时间，即算出负荷，实践经验，每平米一个采暖季需耗煤30kg以上。
三、发电锅炉燃煤量统计1.1度电燃煤量（≈0.38kg）根据经验统计，发1度电用煤量约为0.38kg。
2.1MW机组燃煤量（≈380kg/h）电厂如有一台1MW的发电机组,就可以估算, 假设它满负荷发电,一小时的发电量=1000KWx1h=1000kwh，也就是1000度电，现在火电发一度电的耗煤约380克左右, 所以1MW发电机组的燃煤量大概为1000X380克=380kg/h。
附加说明: 上述计算结果只是估算，热效率根据所选炉型、燃料类型、等多方面因素决定。
如果要很精确的数据，要做热平衡计算。
四、热水锅炉耗煤量计算热水锅炉耗煤量=锅炉功率*3600/煤热燃烧热/锅炉效率。
比如燃烧的是4500大卡/公斤的煤，那么，10吨的炉子每小时耗煤1.20-1.40T。
8吨的炉子每小时耗煤0.96-1.10T。
6吨的炉子每小时耗煤0.72-0.90T。
当然，不同的煤种燃烧热值相差很大，而且不同厂家生产的锅炉热效率也不同，所以这个计算还需要根据个人炉型使用情况而定。
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燃煤锅炉热效率效率计算————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：燃煤锅炉的热效率热效率计算根据《关于发展热电联产的规定》(计基础〔2000〕1268号)文件，热效率=（供热量+供电量×3600千焦/千瓦时）/（燃料总消耗量×燃料单位低位热值）×100%，供热量就是热力产品（热水、蒸汽）根据供热流量、压力、温度的参数进行焓值计算后得出的焦耳热值当量年度产量，加上年发电量换算成焦耳热值当量（kWh乘以3600），二者的和就是热电厂年产品总量（电+热）。
分母是热电厂的燃料消耗，如果是燃煤电厂，就用所耗煤种的低位热值（可以查到）*年耗煤吨量；如果是燃气电厂，就用天然气的热值*年耗气量。
电厂出口的总产品热值比上输入的各种一次能源消耗热值，就是热效率。
如何求解热效率当前，能源日逐紧张。
如何节能，如何提高能源的利用效率已是摆在人们面前的一个突出而现实的问题。
热效率的计算也成为中考热点问题。
如何求解热效率，下面通过一些典例进行分析归纳。
一、燃具的效率例1、小明学习了热学的有关知识后，他想估算一下自己家煤炉的效率是多少。
于是小明仔细记录了他家每天烧水、煮饭、炒菜需要的时间，并把它折算成了烧水的时间，相当于每天将30Kg20℃的水烧开。
小明家实际平均每天需要烧4块蜂窝煤，按每块蜂窝煤含煤0．５Kg算，他家每天实际用煤2Kg．普通煤的热值为３×１０７J/Kg,则他家煤炉的效率是多少？［分析与解］：煤炉烧水，化学能转化为内能，水吸收的热量是有用能量，完全燃烧煤所放出的热量是总的能量。
煤炉的效率可用η=Q有用／Q总×１００％＝cmΔt/m'q×１００％计算。
Q有用=cmΔt=4.2×103×30×(100-20)J=1.008×107JQ总＝mq＝2×3×107J＝6×107Jη＝Q有用/Q总×１００％＝1.008×107J／6×107J＝16.8％二热机的效率例2、小兵同学想知道一辆小汽车的实际效率是多少。
他从驾驶员那了解到：该汽车行驶100Km的耗油量约7Kg。
从书上查得汽油的热值q＝4.6×107J／Kg。
他又测出在平直公路上，用644N的水平拉力可使汽车匀速前进。
若空气阻力不计，试求该小汽车的效率是多少？［分析与解］：小汽车行驶，化学能转化为内能后又转化为机械能，对汽车做功是有用的能量，完全燃烧汽油放出的能量是总能量。
小汽车的效率可用η=Q 有用／Q总×１００％＝FS／mq×１００％计算。
Q有用=FS＝644×105J＝6.44×107JQ总＝mq＝7×4.6×107J＝3.22×108Jη＝Q有用/Q总×１００％＝6.44×107J／3.22×108J＝20％三、电热器的效率例3、某品牌电热水壶的铭牌上标着如下表所示的数据：当电热水壶装满水后，在额定电压下工作，水温从20℃加热到100℃用了16min。
则该电热水壶的热效率是多少？［分析与解］：电热水壶烧水，电能转化为内能，烧水时水吸收的热量是有用的能量，消耗的电能为总的能量。
电热水壶的效率可用η=Q有用／Q总×１００％＝cmΔt／Pt×１００％计算。
Q有用=cmΔt＝cρvΔt＝4.2×103×103×4×10-3×80J＝1.344×106JQ总＝Pt＝1500×16×60J＝1.44×106Jη＝Q有用/Q总×１００％＝1.344×106J／1.44×106J＝93.3％四、太阳能热水器的效率例4、某同学自制了一台家用太阳能热水器。
他从太阳能手册中查到：在地球表面，晴天时垂直于阳光表面接受到的辐射热为1.26×103J/m2.s。
如果晒水箱内的水大约有40Kg,晒水箱接受阳光垂直照射的面积始终约为1.5m2，测得要使水温上升30℃需89min,则这台太阳能热水器的效率是多少？［分析与解］：太阳能热水器加热水时，太阳能转化为内能，水吸收的热量是有用能量，接收的太阳能为总的能量。
若太阳辐射热为a，阳光照射热水器的面积为s,照射时间为t,则太阳能热水器的效率可用η＝Q有用/Q总×１００％＝cm△t／ast×１００％计算。
Q有用=cmΔt＝4.2×103×40×30J＝5.04×106JQ总＝ast＝1.26×103×1.5×89×60J＝1.009×107Jη＝Q有用/Q总×１００％＝5.04×106J／1.009×107J＝50％五、火力发电厂的效率例5、垃圾处理成为城市建设及可持续发展的一个重要问题。
现在人们已经可以变废为宝了，利用垃圾中的可燃物质燃烧发电。
某垃圾焚烧电厂，年处理垃圾2.16×105t。
研究表明，生活垃圾的平均热值为6.27×106J／Kg.如果利用垃圾作为燃料建立发电厂，每燃烧1t生活垃圾，可以发电240kw.h，那么，生活垃圾燃烧发电的效率是多少？［分析与解］：垃圾焚烧发电，把化学能转化为内能后又转化为电能，所发的电能为有用能量，垃圾焚烧所放出的能量为总能量。
此电厂的发电效率可用η＝Q有用/Q总×１００％＝W／mq×１００％计算。
Q有用＝W＝240kw.h＝240×3.6×106J＝8.64×108JQ总＝mq＝1000×6.27×106J＝6.27×109Jη＝Q有用/Q总×１００％＝8.64×108J／6.27×109J＝13.8％基于遗传算法的燃煤锅炉热效率优化摘要：在对锅炉飞灰含碳量进行人工神经网络建模的基础上，确定了各种运行参数和煤种对锅炉飞灰含碳量的影响关系。
由于锅炉煤种的多变性，针对某个煤种进行实炉调整所获得的最佳工况往往与目前燃用煤种所需的最佳工况偏离。
文中结合遗传算法和人工神经网络技术，对某台300MW四角切圆燃煤电厂锅炉热效率的优化进行了研究，为大型电厂锅炉通过燃烧调整提高锅炉效率提供有效手段。
1 引言锅炉的热效率受到多种热损失的影响，但比较而言，以机械不完全燃烧损失q4受锅炉燃烧状况影响最为复杂，飞灰含碳量受锅炉煤种和运行参数影响很大，相互关系很难以常规的计算公式表达，因此采用了人工神经网络对锅炉的飞灰含碳量特性进行了建模，并利用实炉测试试验数据对模型进行了校验，结果表明，人工神经网络能很好反映大型电厂锅炉各运行参数与飞灰含碳量特性之间的关系。
采用锅炉负荷、省煤器出口氧量、各二次风挡板开度、燃尽风挡板开度、燃料风挡板开度、煤种特性，各磨煤机给煤量、炉膛与风箱差压、一次风总风压、燃烧器摆角作为神经网络的输入矢量，飞灰含碳量作为神经网络的输出，利用3层BP网络建模是比较合适的。
目前锅炉运行往往根据试验调试人员针对锅炉的常用煤种进行燃烧调整，以获得最佳的各种锅炉运行参数供运行人员参考，从而实现锅炉的最大热效率。
但这种方法会带来如下问题：①由于锅炉燃煤的多变性，针对某一煤种进行调整试验获得的最佳操作工况可能与目前燃用煤种的所需的最佳工况偏离；②由于调试试验进行的工况有限，试验获得的最佳工况可能并非全局最优值，即可能存在比试验最佳值更好的运行工况。
本文在对某300MW四角切圆燃烧锅炉进行实炉工况测试并利用人工神经网络技术实现飞灰含碳量与煤种和运行参数关系的建模工作基础上，结合遗传算法这一全局寻优技术，对锅炉热效率最优化运行技术进行了研究，并在现场得到应用。
2 遗传算法和神经网络结合的锅炉热效率寻优算法利用一个21个输入节点，1个输出节点，24个隐节点的BP网络来模拟锅炉飞灰含碳量与锅炉运行参数和燃用煤种之间的关系，获得了良好的效果，并证明了采用人工神经网络对锅炉这种黑箱对象建模的有效性[1]。
人工神经网络的输入采用锅炉负荷、省煤器出口氧量、作者：周昊朱洪波曾庭华廖宏楷岑可法各二次风挡板开度、燃尽风挡板开度、燃料风挡板开度、各磨煤机给煤量、炉膛与风箱差压、一次风总风压、燃烧器摆角和煤种特性，除煤种特性这一不可调节因素外，基本上包括了运行人员可以通过DCS进行调整的所有影响锅炉燃烧的所有参数。
遗传算法是受生物进化学说和遗传学说启发而发展起来的基于适者生存思想的一种较通用的问题求解方法[2,3]，作为一种随机优化技术在解优化难题中显示了优于传统优化算法的性能。
遗传算法目前在优化领域得到了广泛的应用，显示了其在优化方面的巨大能力[3]。
遗传算法的一个显著优势是不需要目标函数明确的数学方程和导数表达式，同时又是一种全局寻优算法，不会象某些传统算法易于陷入局部最优解。
遗传算法寻优的效率较高，搜索速度快。
根据锅炉的反平衡计算公式，锅炉热效率η可由下式求得：η=100-(q2+q3+q4+q5+q6)(%) (1)式中q2为排烟热损失，q3为可燃气体不完全燃烧热损失，q4为固体不完全燃烧损失，q5为锅炉散热损失，q6为其他热损失。
根据遗传算法的要求，确定锅炉热效率η为遗传算法的目标函数，用式（1）计算。
对该300MW 锅炉，利用DCS与厂内MIS网的接口按每6s下载各运行参数，包括排烟氧量、排烟温度、锅炉负荷、各二次风挡板开度、燃尽风挡板开度、燃料风挡板开度、各磨煤机给煤量、炉膛与风箱差压、一次风总风压、燃烧器摆角等。
锅炉飞灰含碳量可由飞灰含碳量监测仪在线监测或人工取样分析，燃用煤种由人工输入。
这样锅炉的各项损失即可在线获得，并进而计算出各运行工况下的锅炉实时热效率。
将排烟氧量和煤种特性等影响锅炉排烟热损失q2的参数按热效率计算，标准化为计算公式代入式（1），而影响q4的各参数采用人工神经网络模型代入式（1），其中炉渣含碳量对热效率影响由人工测试后输入。
具体计算公式可参见锅炉热效率计算标准。
由以上步骤建立了锅炉热效率和锅炉各运行参数及煤种的函数关系，即锅炉热效率作为因变量，而锅炉的各操作参数和煤质特性作为自变量，这样就可以利用遗传算法进行寻优计算，获得最佳的锅炉运行条件，实现锅炉热效率的最大化。
火电厂锅炉运行中，为考虑到习惯运行方式和各种安全因素的影响，对各种可调因素的选择区域都有一定的范围限制，寻优范围必须控制在这些范围以内，这些限制构成了自变量的定义域。