第一章 引言

在“双碳”目标与能源结构转型的双重驱动下，火电机组作为电力系统核心电源，面临着兼顾供电可靠性、能效提升与低碳减排的多重挑战。锅炉作为火电机组的能量转换核心，其燃烧效率直接影响机组能耗水平与污染物排放，是实现低碳高效运行的关键环节。当前火电机组锅炉燃烧调控多依赖经验参数与静态优化方法，难以应对燃料特性波动、负荷变化等动态工况，易出现燃烧不充分、热损失增加等问题，且无法实时预判燃烧过程中的能效损失风险。数字孪生技术凭借实时映射、动态模拟的优势，为突破传统调控瓶颈提供了新思路。因此，本文围绕基于数字孪生的火电机组锅炉燃烧优化与能效提升展开研究，明确研究内容与技术路线，旨在构建科学的优化方法体系，为火电机组高效低碳运行提供理论支撑与技术参考。

第二章 火电机组锅炉燃烧与数字孪生的理论基础

2.1 火电机组锅炉燃烧的核心机理与影响因素

火电机组锅炉燃烧的核心机理是燃料（如煤粉、天然气）与空气在炉膛内发生剧烈氧化反应，释放热能并加热工质（水）生成蒸汽的过程，主要包含燃料着火、燃烧反应、热传递三个关键阶段：着火阶段依赖炉膛高温环境满足燃料燃点需求，燃烧反应阶段需保证燃料与空气充分混合以提升反应效率，热传递阶段通过辐射、对流、传导将热量传递给工质^[1]。影响燃烧效率的关键因素包括配风比（一次风、二次风的风量与风速配比，直接决定氧浓度与混合效果）、燃料特性（水分、灰分含量及挥发分高低，影响着火难易与燃烧充分性）、炉膛温度分布（局部高温易导致结渣，低温则易造成燃烧不完全）、负荷变化（机组负荷波动会改变燃料供应量与炉膛热负荷，需动态调整燃烧参数适配），这些因素相互耦合，共同决定锅炉燃烧效率与运行稳定性。

2.2 数字孪生技术的核心架构与关键技术

数字孪生技术的核心架构包含“物理实体-虚拟模型-数据交互-服务应用”四层。物理实体即火电机组锅炉本体及附属设备，是数据采集与调控执行的对象；虚拟模型是物理实体的数字化映射，需精准复现锅炉结构、燃烧流程及参数关联关系；数据交互层依托传感器、工业互联网，实现物理实体与虚拟模型间实时数据传输（如温度、压力、流量数据）；服务应用层基于虚拟模型提供模拟、优化、监测等功能，支撑实际决策。其关键支撑技术包括三维建模技术（如BIM、CAD，构建高保真锅炉几何模型）、实时数据采集技术（如物联网传感器、边缘计算，保障数据时效性）、多物理场耦合建模技术（融合流体力学、热力学，模拟燃烧反应与热传递过程）、模型迭代更新技术（通过实际运行数据修正虚拟模型，提升映射精度），这些技术共同保障数字孪生的动态性与可靠性。

2.3 数字孪生与锅炉燃烧优化的适配性分析

从动态模拟维度看，传统燃烧优化依赖静态实验数据，无法实时反映工况变化对燃烧的影响，而数字孪生可通过虚拟模型实时映射锅炉燃烧过程，模拟不同配风比、燃料特性下的燃烧效果，提前预判参数调整后的效率变化，适配燃烧优化对“动态场景模拟”的需求。从多参数协同调控维度看，锅炉燃烧参数（配风、给煤、温度）存在强耦合性，传统方法难以实现多参数同步优化，数字孪生可整合多源数据构建参数关联模型，通过算法求解多目标最优解，指导物理系统协同调整，解决参数调控碎片化问题。从故障预判与能效追溯维度看，数字孪生可实时监测燃烧过程中的异常参数（如局部高温、氧浓度异常），定位能效损失环节（如不完全燃烧导致的热损失），为燃烧优化提供精准的问题导向，同时记录优化前后的能效数据，实现优化效果量化评估，充分验证二者在功能与需求上的高度适配性。

第三章 基于数字孪生的锅炉燃烧优化与能效提升方法构建

3.1 锅炉燃烧数字孪生模型的构建方法

该方法采用“物理机理+数据驱动”融合建模思路，先基于锅炉结构图纸与燃烧机理，利用三维建模技术构建炉膛、燃烧器等核心部件的几何模型，再嵌入流体力学、热力学方程，复现燃料着火、热传递等物理过程。同时，通过物联网传感器采集锅炉实时运行数据（温度、压力、氧浓度等），利用机器学习算法（如BP神经网络）修正机理模型参数，降低简化假设带来的误差。模型构建后，建立实时数据交互通道，将物理锅炉的运行状态同步至虚拟模型，实现“物理-虚拟”双向映射，确保虚拟模型能精准反映实际燃烧过程，为后续优化提供可靠模型基础^[2]。

3.2 数字孪生驱动的锅炉燃烧实时优化策略

以数字孪生模型为核心，先通过模型模拟不同工况（燃料特性变化、负荷波动），生成多组配风比、给煤量等参数组合的燃烧效果预测数据，利用遗传算法求解“能效最高-污染物最低”的多目标最优解。再构建实时优化闭环：虚拟模型实时接收物理锅炉数据，对比预测值与实际值，识别燃烧偏差（如氧浓度过高导致热损失），自动调整优化参数并下发至物理锅炉的控制系统，指导执行机构调整配风、给煤设备。同时，定期用实际运行数据更新模型，持续提升优化策略的适配性，实现燃烧过程动态精准调控。

3.3 基于数字孪生的能效监测与提升路径

构建包含锅炉热效率、排烟温度、飞灰含碳量等指标的能效评价体系，利用数字孪生模型实时采集并可视化呈现各指标数据，动态监测能效变化趋势。通过模型回溯分析能效损失环节：若排烟温度过高，模拟调整空气预热器换热参数；若飞灰含碳量超标，优化配风比以促进燃料充分燃烧^[3]。此外，基于模型积累的历史数据，挖掘不同工况下的能效最优运行区间，形成标准化操作指南，指导日常运维。同时，预判设备老化（如燃烧器磨损）对能效的影响，提前制定检修计划，从运行调控与设备维护两方面构建能效提升路径。

第四章 结语

本研究围绕基于数字孪生的火电机组锅炉燃烧优化与能效提升展开，核心成果体现在三方面：一是明确了锅炉燃烧核心机理与数字孪生技术的适配性，构建了“物理机理+数据驱动”融合的燃烧数字孪生模型，实现物理锅炉与虚拟模型的精准映射；二是设计了数字孪生驱动的实时优化策略，通过多工况模拟与算法寻优，解决了传统调控中多参数耦合的优化难题；三是建立能效监测体系与提升路径，为能效损失溯源及设备运维提供了科学依据。研究存在一定局限，如模型未充分涵盖极端工况（如燃料大幅劣化），且优化算法在多机组协同场景的适配性需加强。未来可深化数字孪生与AI的融合，提升模型预测精度，探索多机组协同优化平台构建，助力火电机组低碳高效转型。

参考文献

[1]齐伟光.1000MW超超临界火电机组锅炉燃烧优化与低氮燃烧技术研究[J].电力设备管理,2025(7):62-64.

[2]陈旭.火电机组能效提升关键技术及优化控制研究[J].中国科技期刊数据库 工业A,2025(4):042-045.

[3]樊琛.火电厂锅炉燃烧系统效率提升技术分析[J].电力设备管理,2025(9):53-55.