建立一个多层次的综合评价模型包括建立科学有效的能效评价指标体系以及合适的评价方法。通过对锅炉进行综合能效评价，能对锅炉及其辅助系统的能效水平有更全面的了解，进而为提高能效水平提供分析依据，并指导运行。

目前，李晨懿等^［1］已将模糊评价法用于治理电压暂降问题，建立了一种隶属度函数判定电压暂降源类型。该函数能有效减少误差，但仅适用于电网调峰，对工业锅炉的借鉴性不足。刘军等^［2］将模糊评价法用于控制中储式磨煤机的最佳运行工况，并利用遗传算法进行优化，但其仅从专家经验的单一角度进行优化，缺乏客观性的考虑。李妍等^［3］则提出了“隶属度函数模型+评分表”的归一化方法，用于评价新能源的出力波动性。该方法具有一定的预测性，但缺乏对当前能源状态的实时评价，不能具体指导生产。徐长宝等^［4］将模糊评价法运用在智能电站中，以便及时有效地评估系统状态，但权重设定灵敏度较低，在工业锅炉的运用上有一定的局限性。

基于低碳经济背景的工业锅炉能效评价并非单一的经济效率评价，需结合环境影响因素、燃料设备管理评估等内容，本文运用熵权法和层次分析法确定权重，从而提高评价结果的准确性，使得锅炉的综合能效评价结果更加科学合理。

1 锅炉系统能效评价指标体系的建立

工业锅炉系统能效评价指标体系的构建是一项较为复杂的系统工程，在建立工业锅炉系统能效评价指标体系时，既要考虑锅炉本体能效水平的状况，同时也要评价锅炉系统是否对外界环境造成污染。因此，在选择评价指标时，为了科学、准确地反映评价对象的好坏，需要考虑每个评价指标在评价过程中的作用，进而选出最具有代表性的指标，这样不仅降低了评价过程的复杂程度，更能保证评价结果满足实际工程需要。

1.1 㶲分析指标

能源评价除了热效率指标，还应考虑锅炉的㶲效率。由于工业锅炉自动监测技术并未十分完善，无法实时监测到计算各项㶲损系数。由计算经验可知，燃烧㶲损失和传热㶲损失在整个㶲损失中所占比重远高于其他几项，因此默认㶲效率达不到设计要求时，锅炉的燃烧和传热状况较差。本文将㶲效率和热效率作为能效综合评价指标。

整台锅炉㶲效率η_e可表示为

$ \qquad{\eta _{\rm e}} = {\eta _{\rm r}}\frac{Q}{e}\left(1 - \frac{{{T_0}}}{{{T_{\rm m}}}}\right) $

(1)

式中：η_r为锅炉热效率；Q为煤的收到基低位发热量；e为煤的燃料㶲；T₀为环境温度；T_m为锅炉汽水系统平均吸热温度。

$\qquad{T_{\rm m}} = \frac{{{h_{{\rm st}}} - {h_{{\rm wa}}}}}{{{S_{{\rm st}}} - {S_{{\rm wa}}}}}$

(2)

式中：h_st、h_wa分别为锅炉出口蒸汽、锅炉给水焓值；s_st、s_wa分别为锅炉出口蒸汽、锅炉给水熵值。

煤的燃料㶲计算式为

$\begin{split} \quad\quad e =\; & Q\left( {1.006\;4 + 0.151\;9\frac{{{H_{\rm{ar}}}}}{{{C_{\rm{ar}}}}} + } \right. \\ & \left. {0.006\;16\frac{{{O_{\rm{ar}}}}}{{{C_{\rm{ar}}}}} + 0.042\;9\frac{{{N_{\rm{ar}}}}}{{{C_{\rm{ar}}}}}} \right) \end{split}$

(3)

式中， ${{C_{\rm{ar}}}} $ 、 ${{H_{\rm{ar}}}} $ 、 ${{O_{\rm{ar}}}} $ 、 ${{N_{\rm{ar}}}} $ 分别代表收到基碳、氢、氧、氮的质量分数。

1.2 燃料设备指标

工业锅炉中实际用煤与设计用煤往往存在较大差异，煤质的优劣很大程度上影响了锅炉的整体运行水平，所以将燃料水平作为锅炉综合评价指标之一。

工业锅炉种类各异，管理方式粗放，存在很多设备老化、漏风等问题，设备水平也是需要考虑的因素。因此，将炉膛漏风系数、省煤器漏风系数、空气预热器漏风系数作为设备水平的评价指标。

1.3 环保指标

工业锅炉的发展必须将环保因素列入评价指标。环保指标包括烟尘排放浓度、二氧化硫排放浓度和氮氧化物排放浓度。环保指标规定值参考《锅炉大气污染物排放标准》^［5］。

1.4 评价指标值

进行能效综合评价时每个指标在不同工况下都会对应一个工况最佳值，评价指标体系主要以指标实际值与最佳值的偏差系数作为具体评价模型的指标值，以增强不同机组之间的可比性。本文所选取的效率指标最佳值是通过设计值在不同工况下的数据总结出的最佳值曲线得出。

2 锅炉系统模糊综合评价模型的建立

首先需要确定能效评价的方法以及指标。将指标综合才能全面反映锅炉的整体运行状况。根据运行数据计算评价指标的大小，通过与指标基准值进行比较得到每个指标的评价结果，确定不同指标对评价目标的影响程度，并采用组合赋权法进行赋权。最后进行评价模型计算，得到综合评价结果。

2.1 模糊评价理论

模糊综合评价方法以模糊数学^［6］理论为基础，通过建立模糊矩阵来解决实际问题。模糊集合的定义为：假设存在一个集合U，U中含有模糊子集A，对于任意U中的元素x，都能确定其对模糊子集A的隶属程度，以一个数μ_A（x）来表示，即

$\qquad{\mu _A}:U \to \left[ {0,1} \right];\;x \to {\mu _A}\left( x \right) \in \left[ {0,1} \right]$

2.2 评价集的建立

根据确定的锅炉能效评价指标，建立综合评价因素集。数学表达式为U = {U₁，U₂，U₃}，其中U₁ = {U₁₁，U₁₂}，U₂ = {U₂₁，U₂₂}，U₃ = {U₃₁，U₃₂，U₃₃}。具体评价指标体系如图1所示。

2.3 隶属度函数的建立

本文所涉及到的评价指标大多是定量指标，因此选用模糊分布法确定隶属度函数较为合理。再通过先验知识或者实验数据确定符合实际的参数，确定最终的隶属度函数。

2.4 组合赋权法确定权重

评价指标的权重确定方法直接影响评价结果的准确性。常见的单一赋权法有客观赋权法和主观赋权法。主观赋权法客观性较差，在应用中存在一定的局限性。客观赋权法太过依赖于实际的问题域。将主观赋权法和客观赋权法进行组合构造出“熵权法+层次分析法”的组合赋权法，能使评价结果更加合理准确，更符合实际情况。

设a_j、b_j分别为第j个指标的客观和主观权重，组合权重w_j由式（4）确定^［7］，即

$\qquad{w_j} = \alpha {a_j} + \left( {1 - \alpha } \right){b_j}$

(4)

式中，α为偏好系数。

确定α的值是组合赋权法的核心。由于各个指标之间的相对重要程度通常不同，按主观经验将同一指标的重要等级进行排序：①各指标的重要等级相同，取α = 1。②各指标的重要等级有所侧重，将主观和客观赋权法排序且与原有的重要等级排序结果相同，取α = 1，结果不同且客观赋权法排序与原等级排序相同，取α = 0.5。③三者排序均不同取α = 0。

2.5 模糊评价模型计算

根据所建立的能效指标评价体系，整体的模糊综合评价模型为

$ \left\{ {\begin{array}{*{20}{l}} {{{U}} = {{{A}}_1} \otimes {{{U}}_1} \oplus {{{A}}_2} \otimes {{{U}}_2} \oplus {{{A}}_3} \otimes {{{U}}_3}}\\ {{{{U}}_1} = {{{A}}_{11}} \otimes {{{U}}_{11}} \oplus {{{A}}_{12}} \otimes {{{U}}_{12}}}\\ {{{{U}}_2} = {{{A}}_{21}} \otimes {{{U}}_{21}} \oplus {{{A}}_{22}} \otimes {{{U}}_{22}}}\\ {{{{U}}_3} = {{{A}}_{31}} \otimes {{{U}}_{31}} \oplus {{{A}}_{32}} \otimes {{{U}}_{32}} \oplus {{{A}}_{33}} \otimes {{{U}}_{33}}}\\ {\begin{array}{l} \!\!\!\!\!{{U}_{{12}}}{ = }{{A}_{{121}}} \otimes {{U}_{121}} \oplus {{A}_{122}} \otimes {{U}_{122}} \oplus {{A}_{123}} \otimes \\ \quad\;\; {{U}_{123}} \oplus {{A}_{124}} \otimes {{U}_{124}} \oplus {{A}_{125}} \otimes {{U}_{125}} \end{array}}\\ {{{{U}}_{21}} = {{{A}}_{211}} \otimes {{{U}}_{211}} \oplus {{{A}}_{212}} \otimes {{{U}}_{212}} \oplus {{{A}}_{213}} \otimes {{{U}}_{213}}}\\ {{{{U}}_{22}} = {{{A}}_{221}} \otimes {{{U}}_{221}} \oplus {{{A}}_{222}} \otimes {{{U}}_{222}} \oplus {{{A}}_{223}} \otimes {{{U}}_{223}}} \end{array}} \right.\!\!\!\!\!\!\!\! $

(5)

式中： $ \oplus $ 、 $ \otimes $ 分别为模糊加法和模糊乘法的运算符；A_i、A_ij、A_ijk为综合评判模型中的权重集，且满足 $\mathop {\displaystyle\sum} \limits_{i = 1}^3 {A_i} = 1$ ， $\mathop {\displaystyle\sum} \limits_{j = 1}^n {A_{ij}} = 1\left( {{{i}} = 1,2,3} \right)$ ， $\mathop {\displaystyle\sum} \limits_{k = 1}^m {A_{ijk}} = 1$ $\left( {i = 1{\text{、}}2{\text{、}}3;\;j = 1{\text{、}} \cdots{\text{、}}n} \right)$ 。

本文采用上述模糊综合评判模型进行评价，总评价 $\phi \left( x \right)$ 如式（6）所示。

$\qquad\phi \left( x \right) = \mathop \sum \limits_{i = 1}^3 \mathop \sum \limits_{j = 1}^5 {A_{ij}}\mu ({x_{ij}})$

(6)

式中：当 $\phi \left( x \right) \geqslant 0.85$ 时，评价为优秀；当 $0.7 \leqslant $ $ \phi \left( x \right) < 0.85$ 时，评价为良好；当 $0.55 \leqslant \phi \left( x \right) < 0.7$ 时，评价为合格；当 $\phi \left( x \right) < 0.55$ 时，评价为不良。

3 模糊综合评价方法的工程应用

以山西大同某DHL2−1.25−AII型层燃蒸汽锅炉为评价对象，其设计煤种是二类烟煤。

3.1 锅炉参数

DHL2−1.25−AII型蒸汽锅炉机组设计参数：额定蒸发量为2 t·h⁻¹；额定工作压力为1.25 MPa；额定工作温度为193 ℃；设计热效率为81.52%；过量空气系数为1.65。锅炉设计煤种参数：C_ar、H_ar、O_ar、N_ar分别为46.55%、3.06%、6.11%、1.94%、0.86%；Q为17 693.4 kJ·kg⁻¹。

选取该锅炉在稳定状态下的运行数据进行分析评价，并计算出锅炉的热效率、㶲效率以及相关评价指标值。锅炉主要运行参数和能效利用效率评价指标数据分别如表1、2所示，其中q₂、q₃、q₄、q₅和q₆分别为排烟热损失、气体未完全燃烧热损失、固体未完全燃烧热损失、散热损失和灰渣物理热损失。

3.2 锅炉系统能效评价指标值确定

㶲效率的取值越大，表明能源利用水平越高，隶属度函数取偏大型半梯形分布。热效率越大，则各项热损失之和越小，锅炉的运行状况越好，隶属度函数取偏小型半梯形分布。计算隶属度值分别为 $\mu \left( {{\chi _{11}}} \right) = 0.968,\;\mu \left( {{x_{12}}} \right) = 0.817,\;\mu \left( {{x_{121}}} \right) = $ $ 1,\;\mu \left( {{x_{122}}} \right)= 1,\;\mu \left( {{x_{123}}} \right) = 0,\;\mu \left( {{x_{124}}} \right) = 1,\;\mu \left( {{x_{125}}} \right) =\! 1 $ 。

煤的低位发热量、水分、灰分需要控制在一定的范围内，燃料设备因素的燃料质量指标的隶属度函数取中间型梯形分布。漏风系数越小越好，则设备水平指标的隶属度函数取偏小型半梯形分布。计算隶属度值分别为 $ \mu \left( {{\chi _{211}}} \right) = 0,\;\mu \left( {{x_{212}}} \right) =$ $ 0,\;\mu \left( {{x_{213}}} \right) = 0 $ ， $\mu \left( {{x_{221}}} \right) = 1,\;\mu \left( {{x_{222}}} \right) = 0.25,\;\mu \left( {{x_{223}}} \right) $ =0.29。

锅炉的环保指标越高，对环境影响越小。环保因素指标隶属度函数取偏小型半梯形分布。计算隶属度值分别为 $\mu \left( {{x_{31}}} \right) = 0.1,\;\mu \left( {{x_{32}}} \right) = 0,\;\mu \left( {{x_{33}}} \right) = 1 $ 。

3.3 组合赋权权重确定

根据各指标值，同时运用熵权法与层次分析法分别确定权重。最后决策者利用经验知识判断两两因素之间的重要程度，依据式（4）最终确定权重。三级指标：燃料质量指标（0.55，0.15，0.3）；设备水平指标（0.4，0.3，0.3）。二级指标：效率指标（0.4，0.6）；燃料设备指标（0.65，0.35）；环保指标：（0.37，0.49，0.14）。一级指标：能源利用效率指标（0.45）；燃料设备因素指标（0.3）；环保因素指标（0.25）。

3.4 锅炉系统综合评价结果

能效综合评价结果如表3所示。由表中可知：评价对象的能效等级仅达到合格且得分为0.59。燃料指标偏离设计值以及锅炉漏风情况较为严重，使得燃料设备因素指标得分为0.19，评价等级不良，环保运行指标得分为0.21，污染物排放高于国家污染物排放标准值，处于不良运行水平。所以即使锅炉的效率指标达到了优秀水平，但综合评价得分并不是很理想，存在很大的改造提升的空间。能效综合评价的结果不是最终目的，需要在能效评价的过程中找出锅炉存在的问题，再根据具体问题具体分析，得出解决方法，最终提高锅炉的整体能效水平。

锅炉的飞灰含碳量偏大，导致热损失偏大。同时，发现过量空气系数为2.34，远大于设计标准（1.65）。造成漏风过大的原因，有可能是该实验台主要用于锅炉实验，炉膛或烟道密封性不良。热力测试实验数据的分析结果与评价结果基本吻合。

4 结　论

本文运用模糊综合评价法，对DHL2−1.25−AII型层燃蒸汽锅炉综合能效进行评价。虽然其热效率得分为0.85，达到设计要求，但燃料设备因素指标得分为0.19，环保因素指标得分为0.2。由于锅炉新建，很大原因是因为漏风过大。由于权重系数的影响因而综合评级得分为0.59，说明锅炉能效还有较大的提升空间。通过热力测试实验侧面验证，表明该评价方法具有较高的可靠性。相比于其他以热效率为主的锅炉评价法，模糊综合评价法不仅考虑锅炉能源利用水平，而且考虑燃料设备与环保因素，并依据因素重要程度不同合理分配权重，使该评价方法更加科学合理。