I. Tổng Quan Công Nghệ và Hiệu Suất Lò Hơi Nhiệt Điện Than
Nhà máy nhiệt điện là một dây chuyền công nghệ biến đổi nhiệt năng từ việc đốt nhiên liệu hữu cơ (than, dầu, khí) thành điện năng. Trên thế giới, nhà máy nhiệt điện đốt than chiếm khoảng 40%, nhiệt điện khí khoảng 20% tổng sản lượng. Tại Việt Nam, nhiệt điện đốt than chiếm khoảng 30%, dự kiến trên 50% vào năm 2030. Nguyên lý cơ bản: năng lượng từ liên kết hóa học của nhiên liệu hóa thạch được đưa vào lò hơi để biến thành cơ năng của hơi, sau đó năng lượng hơi sinh công quay tuabin. Rotor máy phát nối trục với tuabin, stator được cấp kích từ và máy phát tạo ra điện năng. Theo tài liệu gốc, "Nhà máy nhiệt điện là một dây chuyền công nghệ biến đổi nhiệt năng khi đốt các nhiên liệu hữu cơ (than, dầu, khí…) thành điện năng".
1.1. Phân Loại Nhà Máy Nhiệt Điện Theo Tua Bin
Có hai loại chính: tua bin ngưng hơi (chỉ dùng để phát điện, 100% hơi vào tua bin sinh công, sau đó ngưng thành nước) và tua bin đối áp (phụ tải nhiệt gồm điện năng và nhiệt năng, trích một phần hơi áp suất cao cho các hộ phụ tải nhiệt). Tua bin ngưng hơi thường dùng cho nhà máy công suất lớn, tua bin đối áp cho nhà máy hóa chất, chế biến thực phẩm công suất nhỏ (khoảng 30MW).
1.2. Phân Loại Nhà Máy Nhiệt Điện Theo Áp Suất Hơi
Dựa vào áp suất hơi, lò hơi được chia thành cận tới hạn (Subcritical), siêu tới hạn (Supercritical) và trên siêu tới hạn (Ultra-supercritical). Các thông số điển hình: cận tới hạn (16.7MPa, 538°C/538°C), siêu tới hạn (24.2MPa, 566°C/566°C), trên siêu tới hạn (31MPa, 600°C/600°C). Xu hướng sử dụng thông số siêu tới hạn ngày càng phổ biến, đặc biệt ở nơi giá nhiên liệu đắt và chịu áp lực giảm phát thải.
II. Công Nghệ Đốt Than Phun và Tối Ưu Hiệu Suất Đốt Cháy
Công nghệ đốt than phun (Pulverized Coal – PC) là công nghệ truyền thống, áp dụng rộng rãi trong các nhà máy nhiệt điện đốt than, chiếm chủ yếu ở Việt Nam. Nhiên liệu (khí, dầu, than) được phun vào buồng lửa, hòa trộn với không khí và tiến hành quá trình cháy. Than bột mịn được cấp vào buồng đốt bằng không khí nóng qua các vòi đốt. Để cháy hiệu quả, cần đảm bảo tỷ lệ hợp lý giữa gió, than bột và không khí, nhiệt độ buồng đốt cao, và thời gian lưu lại của than bột đủ lớn. Nhiệt độ đốt điển hình là 1300°C đến 1700°C. Lò hơi đốt than phun có nhiều loại công suất, từ vài chục đến 1300MW. Theo tài liệu gốc, "Trong lò hơi công nghệ này, nhiên liệu khí (gió), nhiên liệu lỏng (dầu) phun thành bụi, nhiên liệu rắn (than) nghiền thành bột được phun vào buồng lửa, hỗn hợp với không khí và tiến hành các giai đoạn của quá trình cháy trong không gian buồng lửa."
2.1. Ưu Điểm và Nhược Điểm Của Công Nghệ Đốt Than Phun
Ưu điểm: công nghệ phổ biến, dễ vận hành, chi phí đầu tư ban đầu thấp hơn so với công nghệ tầng sôi tuần hoàn. Nhược điểm: yêu cầu chất lượng than cao, phát thải nhiều hơn so với công nghệ tầng sôi tuần hoàn, khó đốt các loại than có độ ẩm cao hoặc hàm lượng tro lớn.
2.2. Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Hiệu Suất Đốt Cháy Than Phun
Các yếu tố chính: tỷ lệ không khí/nhiên liệu, kích thước hạt than, nhiệt độ buồng đốt, thời gian lưu lại của than trong buồng đốt, sự phân bố gió và than trong buồng đốt. Điều chỉnh các yếu tố này giúp tối ưu hóa quá trình cháy, giảm phát thải và tăng hiệu suất.
III. Giải Pháp Nâng Cao Hiệu Suất Lò Hơi Nhiệt Điện Than
Nâng cao hiệu suất lò hơi là vấn đề quan trọng. Các loại tổn thất của lò hơi bao gồm: tổn thất do khói thải, tổn thất do cháy không hoàn toàn, tổn thất do bức xạ và đối lưu, tổn thất do xỉ than. Các giải pháp nâng cao hiệu quả kinh tế vận hành lò hơi bao gồm: điều khiển quá trình nâng cao và tối ưu hóa thời gian thực, sử dụng nhiên liệu chất lượng cao, bảo trì và vệ sinh lò hơi định kỳ, cải tiến công nghệ đốt. Theo tài liệu gốc, "Các loại tổn thất của lò hơi . 23 Các giải pháp nâng cao hiệu quả kinh tế vận hành lò hơi .2 Điều khiển quá trình nâng cao và tối ưu hoá thời gian thực . 27"
3.1. Điều Khiển Quá Trình Nâng Cao APC và Tối Ưu Hóa Thời Gian Thực RTO
Điều khiển quá trình nâng cao (APC) sử dụng các thuật toán phức tạp để điều khiển lò hơi một cách chính xác và hiệu quả hơn. Tối ưu hóa thời gian thực (RTO) liên tục điều chỉnh các thông số vận hành để đạt được hiệu suất tối ưu dựa trên dữ liệu thực tế.
3.2. Ứng Dụng IoT và AI trong Tối Ưu Hóa Lò Hơi Nhiệt Điện
IoT cho phép thu thập dữ liệu từ các cảm biến trong lò hơi một cách liên tục. AI (đặc biệt là Machine Learning) có thể phân tích dữ liệu này để dự đoán hiệu suất, phát hiện sự cố và đưa ra các khuyến nghị tối ưu hóa.
3.3. Giải Pháp Tiết Kiệm Năng Lượng và Giảm Phát Thải
Các giải pháp bao gồm: tối ưu hóa quá trình đốt cháy để giảm lượng Oxy dư, sử dụng các thiết bị trao đổi nhiệt hiệu quả cao để thu hồi nhiệt thải, và áp dụng các công nghệ giảm phát thải như khử NOx và SOx.
IV. Thuật Toán SVR và Giải Thuật Di Truyền Tối Ưu Lò Hơi
Mô hình hóa đối tượng dựa trên dữ liệu là quan trọng. Phương pháp Support Vector Regression (SVR) và giải thuật di truyền được sử dụng. Giải thuật di truyền là một phương pháp tối ưu hóa dựa trên quá trình tiến hóa tự nhiên. Nó sử dụng các phép toán như chọn lọc, lai ghép và đột biến để tìm ra giải pháp tối ưu cho bài toán. Theo tài liệu gốc, "Phương pháp Support Vector Regression .3 Giải thuật di truyền . 40 Giới thiệu về giải thuật di truyền . 40"
4.1. Mô Hình Hóa Đối Tượng Dựa Trên Dữ Liệu
Sử dụng dữ liệu thu thập từ lò hơi để xây dựng mô hình toán học mô tả mối quan hệ giữa các thông số vận hành và hiệu suất. Mô hình này được sử dụng để dự đoán hiệu suất và tìm ra các điểm làm việc tối ưu.
4.2. Ứng Dụng Giải Thuật Di Truyền trong Tối Ưu Hóa Lò Hơi
Giải thuật di truyền được sử dụng để tìm ra các thông số vận hành tối ưu cho lò hơi, ví dụ như tỷ lệ không khí/nhiên liệu, lưu lượng gió cấp 1, cấp 2, và áp suất buồng đốt. Mục tiêu là tối đa hóa hiệu suất và giảm phát thải.
V. Tối Ưu Hóa Thời Gian Thực Hiệu Suất Lò Hơi Nhiệt Điện
Điều khiển tối ưu hóa hiệu suất lò hơi là mục tiêu. Triển khai RTO trên bộ dữ liệu thực. Mô hình hàm lượng Oxy dư và công suất phát được xây dựng. Hàm mục tiêu và giải thuật tối ưu hóa được xác định. Mô phỏng và đánh giá kết quả. Theo tài liệu gốc, "Điều khiển tối ưu hóa hiệu suất lò hơi .2 Triển khai RTO trên bộ dữ liệu thực . 47 Mô hình hàm lượng Oxy dư và công suất phát . 47"
5.1. Xây Dựng Mô Hình Hàm Lượng Oxy Dư và Công Suất Phát
Sử dụng dữ liệu thực tế từ nhà máy nhiệt điện để xây dựng mô hình toán học mô tả mối quan hệ giữa hàm lượng Oxy dư, công suất phát và các thông số vận hành khác. Mô hình này được sử dụng để dự đoán công suất phát và hàm lượng Oxy dư dựa trên các thông số vận hành.
5.2. Xác Định Hàm Mục Tiêu và Giải Thuật Tối Ưu Hóa
Hàm mục tiêu thường là tối đa hóa công suất phát và giảm hàm lượng Oxy dư (để giảm phát thải). Giải thuật tối ưu hóa được sử dụng để tìm ra các thông số vận hành tối ưu để đạt được mục tiêu này.
VI. Kết Luận và Hướng Phát Triển Tối Ưu Lò Hơi Nhiệt Điện
Luận văn phù hợp với yêu cầu đặt ra, có tính khoa học và ứng dụng thực tiễn đối với tình hình nghiên cứu trong nước. Hướng mở rộng của luận văn là giải quyết hoàn thiện bài toán tối ưu hóa thời gian thực hiệu suất lò hơi nhiệt điện. Cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các thuật toán tối ưu hóa hiệu quả hơn, cũng như tích hợp các công nghệ mới như Digital Twin và Cloud Computing để nâng cao hiệu suất và độ tin cậy của lò hơi. Theo tài liệu gốc, "Hướng mở rộng của luận văn là giải quyết hoàn thiện bài toán tối ưu hóa thời gian thực hiệu suất lò hơi nhiệt điện."
6.1. Đánh Giá Kết Quả Nghiên Cứu và Ứng Dụng Thực Tiễn
Đánh giá hiệu quả của các phương pháp tối ưu hóa đã được áp dụng, so sánh với các phương pháp truyền thống, và xác định các điều kiện áp dụng phù hợp. Cần xem xét các yếu tố kinh tế và kỹ thuật để đảm bảo tính khả thi của việc triển khai các giải pháp tối ưu hóa.
6.2. Hướng Nghiên Cứu Mở Rộng và Phát Triển Trong Tương Lai
Nghiên cứu tích hợp các công nghệ mới như Digital Twin và Cloud Computing để xây dựng hệ thống quản lý và điều khiển lò hơi thông minh. Phát triển các thuật toán tối ưu hóa thích nghi để đối phó với sự thay đổi của điều kiện vận hành và chất lượng nhiên liệu.
