锅炉热效率的具体计算公式
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。
燃气锅炉的热效率及其计算方法
燃气锅炉的热效率及其计算方法随着社会的发展和节能环保意识的提高，燃气锅炉逐渐成为家庭、工厂、学校等场所的主要热源设备。
而燃气锅炉的热效率，直接关系到其能否高效节能地运行。
本文将介绍燃气锅炉热效率的概念、影响因素以及计算方法。
1. 燃气锅炉热效率的概念燃气锅炉热效率，通俗来说，就是燃气燃烧转化为热能后，锅炉输出到供热系统的热量与燃烧所得热量之比。
其数学表达式如下：热效率 = 输出热量 ÷输入热量 × 100%其中，输出热量指的是锅炉输出到供热系统中的热量，一般以千瓦时（kWh）或兆焦（MJ）表示；输入热量指的是燃料中含有的能量，一般以标准煤的热值表示。
热效率是衡量燃气锅炉能效的重要指标之一。
不同类型、不同规格的燃气锅炉热效率有所不同，而通常要求其热效率在80%以上，越高越好。
2. 燃气锅炉热效率影响因素燃气锅炉的热效率受到多种因素的影响，主要包括以下几点：（1）锅炉本身的结构设计。
不同规格、不同类型的锅炉结构各异，其热效率也会有所不同。
一般来说，锅炉的换热面积越大、燃烧室设计更合理、烟气流通更加顺畅，热效率会越高。
（2）燃料的质量和燃烧效果。
不同的燃料质量各异，在燃烧过程中产生的热效率也会受到影响。
同时，燃气锅炉的燃烧效果也会受到多种因素的影响，如空气过多或过少、燃烧温度过低等，都会使燃料燃烧不完全，热效率下降。
（3）水质和除垢处理。
燃气锅炉在长期使用过程中，因为水质问题或操作不当，会在内管、水室内壁等处形成水垢，影响锅炉的传热效果，从而导致热效率下降。
（4）锅炉排放的烟气温度。
燃烧后产生的烟气温度越高，说明热量利用效果越差，热效率越低。
3. 燃气锅炉热效率计算方法为了方便计算燃气锅炉的热效率，通常可以利用热平衡法或热损失法。
（1）热平衡法热平衡法是指在给定的装置内部，对于进出口热量的平衡原理，将各部分的热量平衡起来，计算锅炉的热效率。
具体方法如下：①在燃烧前后取样，测出燃料的热值。
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。
正平衡锅炉效率计算
正平衡锅炉效率计算锅炉正平衡热效率：指用被锅炉利用的热量与燃料所能放出的全部热量之比来计算热效率的方法，又称为直接测量法热效率。
(锅炉蒸发量*(蒸发焓-给水焓))/每小时燃料消耗量*燃料低位发热量完整计算公式：〔(锅炉蒸发量*(蒸发焓-给水焓))+锅炉排污量*（排污水焓-给水焓)〕+/每小时燃料消耗量*燃料低位发热量正平衡效率计算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。
锅炉热效率计算
一、锅炉运行热效率简单计算公式的推导1、锅炉燃料消耗量的计算锅炉运行时，燃料送入锅炉的热量与锅炉有效利用热量及各项热损失的和相等，即我们所说的热平衡：Qr=Q1+Q2+Q3+Q4+Q5+Q6（1）Qr：燃料送入锅炉的热量（一般就是燃料应用基低位发热量，即Qr=Qydw），kj/kgQ1：锅炉有效利用热量，kj/kgQ2：排烟带走的热量，Q3：气体不完全燃烧损失的热量，kj/kgQ4：固体不完全燃烧损失的热量，kj/kgQ5：锅炉向周围空气散失的热量，kj/kgQ6：燃料中灰渣带走的热量，kj/kg将公式（1）两边分别除以Qr得：1=Q1/Qr+Q2/Qr+Q3/Qr+Q4/Qr+Q5/Qr+Q6/Qrｑ1=Q1/Qr×100%ｑ2=Q2/Qr×100%ｑ3=Q3/Qr×100%ｑ4=Q4/Qr×100%ｑ5=Q5/Qr×100%ｑ6=Q6/Qr×100%ｑ1=100-（ｑ2+ｑ3+ｑ4+ｑ5+ｑ6）%(2)ｑ1：锅炉有效利用热量占燃料带入锅炉热量的百分数，即热效率η，%ｑ2：排烟热损失，%ｑ3：气体不完全燃烧热损失,%ｑ4：固体不完全燃烧热损失,%ｑ5：锅炉散热损失,%ｑ6：其它热损失,%锅炉有效利用热量一方面：Q1=η×Qr(3)另一方面：Q1=QGL/B(4)B:锅炉每小时燃料消耗量，kg/hQGL:锅炉每小时有效吸收热量，kj/h蒸汽锅炉QGL=D(iq-igs)×103+DPS(ips-igs)×103热水锅炉QGL=G(i2-i1)×103D:锅炉蒸发量，t/hiq:蒸汽焓，kj/kgigs:锅炉给水焓，kj/kgDPS:锅炉排污水量，t/hips:锅炉排污水焓，即锅炉工作压力下的饱和水焓，kj/kgG:热水锅炉每小时加水量，t/hi2:热水锅炉出水焓，kj/kgi1:热水锅炉进水焓，kj/kg由公式（3）、（4）可得：B=QGL/（η·Qr）（5）2、理论空气量的计算理论空气量的计算可以在已知燃料元素分析的基础上通过各可燃元素化学反应方程式得出。
工业锅炉运行热效率的简便计算
工业锅炉运行热效率的简便计算工业锅炉是工业生产中常见的一种热能转换设备，用于将燃料的化学能转化为热能，为工艺过程提供所需的热能。
工业锅炉的热效率是评价锅炉性能的一个重要指标，是指在给定的工况条件下，工业锅炉将化学能转化为热能的效率。
工业锅炉的热效率计算主要涉及锅炉输入和输出两个因素，即锅炉燃料的热值和锅炉传热效率。
1.锅炉燃料的热值锅炉燃料的热值是指单位质量燃料所释放的总能量，一般以热值单位为千焦/千克（或兆焦/吨）来表示。
常见的燃料包括燃油、燃气、煤炭等。
锅炉燃料的热值可以通过燃料供应商提供的数据获得，也可以通过实验测定获得，具体数值通常以犍为单位提供。
2.锅炉传热效率锅炉传热效率是指锅炉在运行过程中将燃料的热能转化为实际成为有用热能的比例，常用百分比表示。
锅炉传热效率的计算通常涉及锅炉的输入热量和输出热量两部分。
其中输入热量主要包括锅炉燃料的热值，输出热量主要包括锅炉的蒸汽产量（或热水产量）和工艺过程中的热耗。
传统上，工业锅炉的传热效率可以通过以下的简便方法计算：1.锅炉燃料的热值计算。
假设锅炉使用的是燃油，其热值为吨煤当量，即锅炉每吨油所蕴含的热值相当于多少吨煤的热值。
常见的燃油热值为1吨油当量=0.43吨煤的热值。
2.锅炉的输出热量计算。
输出热量主要根据蒸汽产量和热水产量来计算。
在实际工业生产中，常见的输出热量单位是蒸吨或者热吨。
3.含湿分的影响。
锅炉燃料中有时会接个湿分，湿分会消耗部分燃料热值，因此，计算燃料的热值时需要考虑湿分的影响。
4.计算锅炉产热效率。
根据输入和输出的热量计算锅炉的热效率，通常使用以下公式：热效率（%）=（锅炉蒸吨（或热吨）×100）/总的能源消耗（吨油当量）需要注意的是，上述的简便计算方法只是对工业锅炉热效率的初步评估，具体计算过程中仍需根据实际情况进行修正。
此外，还有更精确的计算方法，例如基于能量平衡的计算模型等，但通常需要更多的参数和测量数据，并且计算过程较为复杂。
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
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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。