目前大多数燃煤电厂采用定时定量的吹灰方案，易造成受热面欠吹或过吹。以某650 MW超临界直流锅炉水冷壁作为研究对象，首先基于热损失和GA-BP神经网络建立水冷壁结渣监测模型，再以吹灰净收益最大为优化目标建立水冷壁的吹灰优化模型，考虑到布置在炉膛不同高度的吹灰器对灰渣的去除效果不同，对吹灰增量叠加曲线分段拟合，最后对电厂现有2种吹灰方案进行优化分析。结果表明，启动D～F层吹灰器吹灰策略的吹灰效率更高，但启动A～F层吹灰器吹灰策略经过优化后，吹灰净收益更大，目标锅炉的水冷壁吹灰时间设置为3 556 s, 2次吹灰的间隔时间设置为10 600 s,吹灰器从A层依次启动到F层，每台吹灰器运行时间相同，获得的吹灰净收益最大为6 449.41 kW,相较启动D～F层吹灰器吹灰策略优化后的结果，吹灰净收益提高17%。

江苏省科技资助项目(社会发展-面上项目)(BE2021701)；

0 引 言
1 研究对象及模型
1.1 研究对象
1.2 热损失计算模型
1.3 基于GA-BP的热损失监测模型
1.3.1 GA-BP神经网络模型
1.3.2 神经网络输入量分析
1.4 吹灰优化模型
2 结果和分析
2.1 水冷壁实际传热量和炉膛出口烟温计算结果
2.2 神经网络预测性能评估
2.3 吹灰优化结果分析
3 结 论

[1]刘俊,黄亚继,徐文韬,等.基于热损失分析的水冷壁结渣监测和吹灰优化[J].洁净煤技术,2024,30(S2):501-507.