秦宇飛, 白 焰, 鐘艷輝, 王 瀟, 李曉忠, 王天剛, 張菊軍

(1.華北電力大學(xué)能源與動力工程學(xué)院,北京102206;2.華北電力科學(xué)研究院有限責(zé)任公司,北京100045;3.西北電力設(shè)計院,西安710075)

我國許多電廠由于煤質(zhì)變化、設(shè)備改造和變負(fù) 荷運行等原因,沒有達(dá)到最佳的燃燒效果.為改善燃燒效果,可以通過大量的正交試驗獲得合理的計算機控制曲線,但是耗時較長、成本較高;也可以利用燃燒理論對燃燒過程進(jìn)行數(shù)值模擬和理論建模,但計算量大,特別當(dāng)有些機理不太清楚時,難以建立完善的模型.隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[1]和遺傳算法[2]等逐漸在建模中使用,但是建立的模型對所描述對象的輸入輸出變量之間的關(guān)系往往缺乏很好的解釋,電廠工作人員不易掌握.由于煤粉顆粒在電站鍋爐爐內(nèi)的燃燒過程非常復(fù)雜,受煤種、煤粉的濃度和細(xì)度、各次風(fēng)比例、燃燒器和爐膛布置等因素的影響,這些因素之間又存在大量的耦合關(guān)系,在自變量數(shù)量很多的情況下建模,變量之間往往呈現(xiàn)出較高的相關(guān)性,增加了數(shù)據(jù)分析和建模的難度.統(tǒng)計學(xué)理論在處理大量數(shù)據(jù)方面有很大優(yōu)勢,適合研究從實際對象得到的大量數(shù)據(jù),與其他方法相比,方法簡單、計算快捷,更易被現(xiàn)場工作人員掌握.偏最小二乘回歸(PLS)是一種新的多元統(tǒng)計方法,被稱為第二代回歸分析方法[3].偏最小二乘回歸法吸取了主成分回歸法提取主成分的思想,但主成分回歸法只是從自變量中去尋找主成分,與因變量無關(guān),而偏最小二乘回歸法則是從因變量出發(fā),選擇與因變量相關(guān)性較強而又方便運算的自變量的線性組合,同時克服了自變量之間多重相關(guān)性的問題,因此計算結(jié)果更為可靠,在實際系統(tǒng)中的可解釋性也更強.與傳統(tǒng)的回歸分析、主成分回歸方法相比,該方法具有更大的優(yōu)勢,可使模型精度、穩(wěn)健性、實用性都得到提高[4].

1 試驗鍋爐概況

試驗對象為HG-670/140-9型一次中間再熱、單汽包自然循環(huán)鍋爐,配套200 MW汽輪發(fā)電機組.鍋爐呈∏型布置,采用全輻射型的前屏過熱器,半輻射型的后屏過熱器.過熱蒸汽溫度采用二級噴水減溫調(diào)節(jié),再熱蒸汽溫度主要以汽-汽交換器調(diào)節(jié).燃燒器為四角雙切圓布置的水平濃淡直流燃燒器,設(shè)計假想切圓直徑分別為 φ 1 200和 φ 600,共 16支分四層布置,每組燃燒器有4個一次風(fēng)噴口、6個二次風(fēng)噴口.設(shè)計一次風(fēng)速為30.5 m/s,一次風(fēng)率為31.2%;設(shè)計二次風(fēng)速為48 m/s,二次風(fēng)率為64.4%.該鍋爐近年出現(xiàn)了一些運行問題,如過熱器和再熱器爆管、減溫水量大、空氣預(yù)熱器堵灰等,有些問題是燃用煤種偏離設(shè)計煤種造成的[5-6].爐膛出口煙溫是鍋爐設(shè)計和性能監(jiān)視的重要指標(biāo)[7],可提前反映燃燒工況的變化.如果爐膛出口煙溫大幅偏離設(shè)計值,則容易出現(xiàn)上述部分問題.因此,通過調(diào)節(jié)爐膛出口煙溫,可改善鍋爐運行水平.

2 試驗部分

2.1 試驗設(shè)計思想

通常,反映鍋爐系統(tǒng)運行狀態(tài)的變量可以概括為3種,如圖1所示.

圖1 鍋爐系統(tǒng)運行狀態(tài)的變量類型Fig.1 Types of variables fo r operational status of boiler system

輸入變量是可以被直接調(diào)節(jié)和控制的變量,如氧量、風(fēng)量等;輸出變量是涉及鍋爐運行效果的變量,如煤耗率、主蒸汽流量、飛灰含碳量等;中間變量是介于輸入變量和輸出變量之間的變量,反映了鍋爐運行的中間狀態(tài),可提前反映運行效果.如果可以監(jiān)視關(guān)鍵的中間變量,并建立這些中間變量和輸出變量的關(guān)系,那么就能通過控制中間變量來控制輸出變量.爐膛出口煙溫的測點通常位于爐內(nèi)輻射換熱與對流換熱的過渡區(qū),能夠快速反映風(fēng)量、氧量調(diào)節(jié)的變化,同時也能提前反映燃燒效果,因此認(rèn)為其是典型的中間變量.

通過設(shè)定的試驗采集運行數(shù)據(jù),以及進(jìn)行偏最小二乘回歸分析,建立爐膛出口煙溫的PLS模型.在分析模型影響因子之后,進(jìn)一步調(diào)整運行參數(shù),以獲得試驗數(shù)據(jù),并利用優(yōu)化軟件分析,計算出最佳工作點.

2.2 試驗數(shù)據(jù)采集方法及內(nèi)容

試驗的前提條件是要保證煤質(zhì)穩(wěn)定.試驗期間這臺機組還帶著當(dāng)?shù)氐臒峋W(wǎng),所以在主蒸汽流量為580 t/h、540 t/h和490 t/h負(fù)荷條件下進(jìn)行試驗,以上負(fù)荷分別代表高、中、低負(fù)荷.

2.2.1 采集數(shù)據(jù)的選擇

為了減少計算量及便于分析,回歸分析使用的變量不能太多,因此需要對鍋爐的變量進(jìn)行篩選.試驗機組共有3 000個測點,爐側(cè)約有1 500個.試驗采用相關(guān)分析、逐步回歸分析和最佳子集等多元回歸分析方法初步確定與燃燒有關(guān)的變量;然后結(jié)合電站鍋爐的運行經(jīng)驗(如不同的配風(fēng)和配煤方式對爐膛出口煙溫影響較大[8]),選擇了部分有代表性的變量參與回歸分析,包括爐膛出口氧量、各層給粉機轉(zhuǎn)速、各層風(fēng)門擋板開度、各層風(fēng)壓和風(fēng)溫等[9].影響爐膛出口煙溫的其他因素有:主蒸汽流量與溫度、爐膛漏風(fēng)、煤質(zhì)等.此外,為觀察調(diào)節(jié)效果,還需要采集送引風(fēng)機電流、減溫水流量等數(shù)據(jù).

氧量的選擇可以說明使用相關(guān)分析選擇變量的方法.對氧量與引風(fēng)機電流、送風(fēng)機電流等變量進(jìn)行相關(guān)分析,得到Pearson相關(guān)系數(shù)(表1).

由表1可知,氧量與送引風(fēng)機電流、二次風(fēng)擋板閥位、送風(fēng)機風(fēng)壓和送風(fēng)機風(fēng)量存在多重共線性.從鍋爐運行原理與工程實踐經(jīng)驗來看,一次風(fēng)率對爐膛出口煙溫有一定影響.而試驗對象沒有一次風(fēng)機,試驗中一次風(fēng)擋板不參與調(diào)節(jié),一次風(fēng)率主要與送風(fēng)機風(fēng)量和風(fēng)壓有關(guān),因此認(rèn)為一次風(fēng)率與氧量也存在多重共線性.雖然使用PLS可以克服自變量中多重共線性的影響,但是為了減少自變量的數(shù)量,只選擇了氧量,而沒有選擇風(fēng)機電流等變量.

表1 氧量與部分運行參數(shù)的相關(guān)性Tab.1 The correlation of oxygen content with part of the operational parameters

2.2.2 數(shù)據(jù)采集

(1)常規(guī)參數(shù)采集

為了實時觀測試驗過程以及分析試驗數(shù)據(jù),抽取了大約200個測點進(jìn)行觀測.部分測點的數(shù)值需要經(jīng)過計算得到,如減溫水總量和主蒸汽溫度平均值等.為了保證DCS運行安全,數(shù)據(jù)從SIS系統(tǒng)中獲取.

(2)爐膛出口煙溫測量

將紅外線遠(yuǎn)程測溫儀設(shè)置在折焰角下方的爐膛看火孔,試驗時每5 min記錄一次溫度值.

(3)原煤取樣

每組試驗前,在甲、乙側(cè)給煤機處取樣,并進(jìn)行工業(yè)分析,用于衡量煤質(zhì)的變化.

(4)灰取樣

為評價燃燒效果,每次試驗均需要測量飛灰含碳量.因現(xiàn)場沒有在線的飛灰測量設(shè)備,所以采用人工在排灰口取樣.取樣后,交由電廠化驗室進(jìn)行飛灰含碳量分析.

2.3 試驗步驟

在3個不同的負(fù)荷下進(jìn)行試驗,得出相應(yīng)的回歸方程.每個工況取10組左右數(shù)據(jù),每次執(zhí)行操作后,待工況穩(wěn)定,再進(jìn)行數(shù)據(jù)記錄和取灰,鍋爐運行數(shù)據(jù)的采集間隔為10 min或15 min.具體試驗步驟如下:

(1)試驗準(zhǔn)備.做好數(shù)據(jù)記錄準(zhǔn)備;試驗之前需吹灰,以減少因爐內(nèi)結(jié)渣和積灰產(chǎn)生的誤差.

(2)在試驗負(fù)荷下,穩(wěn)定工況.將工況穩(wěn)定時的參數(shù)作為試驗對比的基準(zhǔn)值,該參數(shù)也是電廠操作人員在各負(fù)荷段的常規(guī)運行值.

(3)在保證安全的前提下進(jìn)行試驗,大范圍調(diào)整自變量.這樣可以降低回歸系數(shù)的波動范圍,增加回歸系數(shù)的穩(wěn)定性.鍋爐的最佳運行點往往在接近臨界值的位置,主要包括:二次風(fēng)擋板、氧量以及各層燃燒器煤粉量的調(diào)整.

(4)對得到的試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行選擇及偏最小二乘回歸分析.如果認(rèn)為回歸方程不準(zhǔn)確,可以增加中間點,進(jìn)行分段線性化.根據(jù)分析結(jié)果,再進(jìn)行燃燒調(diào)整試驗,獲得試驗數(shù)據(jù).

(5)根據(jù)試驗數(shù)據(jù),利用優(yōu)化軟件尋找優(yōu)化值.

(6)鍋爐在優(yōu)化值下運行,進(jìn)行試驗驗證.

3 建模及分析

利用偏最小二乘回歸法建模時,在自變量系統(tǒng)X中,提取一個主成分t1,在因變量系統(tǒng)Y中,提取一個主成分u1,要求:①t1和u1應(yīng)盡可能多地攜帶數(shù)據(jù)集中的變異信息;②t1和u1的相關(guān)程度最大.第1個主成分被提取后,分別實施X對t1和Y對u1的回歸,如果回歸方程已經(jīng)達(dá)到要求的精度,則算法終止;否則,利用 X被t1解釋后的殘余信息以及Y被u1解釋后的殘余信息進(jìn)行第2次主成分提取,直到達(dá)到滿意的精度.

目前已有成熟的統(tǒng)計學(xué)分析軟件用于偏最小二乘分析,本文使用Minitab軟件,以主蒸汽流量490 t/h(低負(fù)荷)為例來說明偏最小二乘回歸方法的數(shù)據(jù)分析過程.

3.1 異常值檢驗

采集到的運行數(shù)據(jù)可能存在部分異常值,在對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析之前,需要將異常值去除.首先利用觀測值標(biāo)準(zhǔn)化殘差(Studentized Residual)與Leverage值的關(guān)系圖來判斷采樣數(shù)據(jù)是否為異常值.Leverage值用來衡量一組數(shù)據(jù)對整個數(shù)據(jù)集的影響[3],如果其值太大,表示具有遠(yuǎn)離零點的X分值,回歸模型對該樣本的依賴性較大,不利于模型的穩(wěn)定,也即此組數(shù)據(jù)可能異常.標(biāo)準(zhǔn)化殘差可以在避開 Leverage值的條件下,考慮觀測值的差別,從而保證相關(guān)圖橫縱坐標(biāo)的獨立性.Leverage值hi的計算公式如下:

式中:T是X的分量矩陣;n是數(shù)據(jù)的個數(shù).

標(biāo)準(zhǔn)化殘差ri的計算公式如下:

式中:ei是第i個殘差;S2是均方誤差.

計算各樣本數(shù)據(jù)爐膛出口煙溫的標(biāo)準(zhǔn)化殘差與Leverage值,得到的散點圖示于圖2.

圖2 標(biāo)準(zhǔn)化殘差與Leverage值(3個分量)Fig.2 P LS standardized residuals and leverage values(3 components)

通常使用的異常值檢驗標(biāo)準(zhǔn)為:觀測值的Leverage值大于2 m/n(m為分量數(shù),n為觀測值數(shù)),本分析中m=3,n=12;標(biāo)準(zhǔn)化殘差大于2以及小于-2.從圖2可以看出,所有12組數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化殘差均滿足要求,只有第1組和第5組的Leverage值大于0.5,這2組數(shù)據(jù)被判斷為異常.由于煙氣擾動的影響,利用紅外測溫儀觀測到的溫度值會有較大的波動,有時波動范圍可能達(dá)到30 K,這易于將異常值記錄下來.在偏最小二乘回歸分析時,將以上2組數(shù)據(jù)去除.

3.2 確定模型主成分?jǐn)?shù)

去除采樣數(shù)據(jù)異常值后,利用偏最小二乘回歸法對爐膛出口煙溫進(jìn)行建模.采用交叉驗證的方法確定建模所用主成分?jǐn)?shù),交叉驗證采用逐一剔除法[10].經(jīng)過交叉驗證確定的PLS模型的最佳主成分?jǐn)?shù)為3(圖3).

最優(yōu)模型結(jié)果為:R-Sq(殘差的平方和,residual-square)=85%,PRESS(預(yù)報殘差平方和,prediction residual error sum of squares)=23 704.RSq是指模型中可以解釋的變動部分占總變動的比率,代表了模型中因素對結(jié)果的解釋能力.85%能夠滿足PLS建模的需要[10].

利用建立的模型預(yù)測17個樣品,得到模型計算值與真實值的關(guān)系(圖4),其Pearson相關(guān)系數(shù)為0.941,均方根誤差RMSE=15.2.

圖3 采用交叉驗證方法確定的PLS模型的主成分?jǐn)?shù)Fig.3 T he number of main components of PLS model determined by cross validation method

圖4 P LS模型預(yù)測值與實際值的散點圖Fig.4 Scatter diagram of fo recast values by P LS model and actual values

3.3 回歸系數(shù)分析

表2列出了采用偏最小二乘回歸法計算得到的回歸系數(shù).為了便于分析預(yù)測模型各影響因子對預(yù)測結(jié)果的貢獻(xiàn)以及消除變量單位對數(shù)值的影響,表2也列出了相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù).

表2 主蒸汽流量為490 t/h時采用偏最小二乘法計算得到的回歸系數(shù)Tab.2 The regression coefficient calculated by PLS method when the flow rate of the main steam is 490 t/h

由表2可知:

(1)氧量的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)約為-0.12,說明爐膛出口煙溫對氧量很敏感,減少氧量會提高爐膛出口煙溫,進(jìn)而影響過熱器、再熱器壁溫和汽溫.在調(diào)節(jié)氧量時,應(yīng)密切關(guān)注受熱面溫度和結(jié)焦情況[11].減氧會導(dǎo)致鍋爐受熱而結(jié)焦,需要安排合適的時間吹灰,雖然吹灰會損失一部分蒸汽,但是與減氧獲得的經(jīng)濟(jì)性相比小得多.因為每減少1%的過氧量,大約會減少煤耗1.06 g,所以減少氧量對燃燒調(diào)節(jié)優(yōu)化有重要作用.在低負(fù)荷條件下進(jìn)行氧量調(diào)整,應(yīng)考慮燃燒的穩(wěn)定性;在高負(fù)荷條件下進(jìn)行氧量調(diào)整,應(yīng)考慮燃燒的經(jīng)濟(jì)性.

(2)一層給粉機轉(zhuǎn)速的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)為0.09,相對其他層偏大.本組試驗數(shù)據(jù)屬于低負(fù)荷數(shù)據(jù),一層給粉機在最下層,為燃燒提供“底火”,各層燃燒的著火性能自下而上逐漸改善.下面已著火的氣流對上面的氣流有點燃作用,影響了火焰中心的位置.因此可以認(rèn)為,當(dāng)該鍋爐的給粉機轉(zhuǎn)速為倒三角時,會起到“抬火”作用.

(3)二次風(fēng)擋板閥位的平均標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)約為-0.10,因此各二次風(fēng)疊加之后對燃燒影響較大.關(guān)小二次風(fēng)擋板可降低爐膛出口煙溫,同時也減少氧量.試驗得出的二次風(fēng)壓的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)較小,因此可以維持或少量提高原二次風(fēng)壓.二次風(fēng)擋板閥位標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)在-0.08～-0.11.下層二次風(fēng)量大時會加強煤粉擾動,上層二次風(fēng)量大時會壓住火焰,均可以降低爐膛出口煙溫.

3.4 可調(diào)參數(shù)組合及調(diào)整

通過偏最小二乘回歸分析可知,一層給粉機轉(zhuǎn)速對爐膛出口煙溫有較大影響.后期試驗采用增強“底火”的方法,將一層給粉機由3臺增加到4臺,平均轉(zhuǎn)速從333 r/min增加到342 r/min.同時改變上層給粉機轉(zhuǎn)速,將原來的倒三角燃燒方式改為縮腰型.增加一層給粉機粉量的同時,降低下部二次風(fēng)執(zhí)行器閥位,二、三層二次風(fēng)閥位平均降低20%.燃燒器的煤粉先與較少的二次風(fēng)混合,再與較多(上部)的二次風(fēng)混合,這樣可提高爐膛出口煙溫,同時可改善低負(fù)荷時過熱和再熱汽溫.

3.5 最佳工作點

通過調(diào)節(jié)爐膛出口煙溫和減少氧量等大范圍變工況試驗,使獲取的試驗數(shù)據(jù)包含了潛在的最佳工作點.使用比較成熟的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法尋找最佳工作點,得出在3種負(fù)荷下可調(diào)參數(shù)的運行值.可調(diào)參數(shù)的試驗優(yōu)化值與基準(zhǔn)值的對比示于表3.獲得3種負(fù)荷下的運行點后,采用線性插值的方法,可以計算出中間各負(fù)荷的可調(diào)參數(shù).

表3 主要可調(diào)參數(shù)的優(yōu)化值與基準(zhǔn)值比較Tab.3 Comparison between the optimized values and the base values of the main adjustable parameters

4 試驗驗證

鍋爐在最佳工作點的可調(diào)參數(shù)下運行,得到在3種不同負(fù)荷下的運行參數(shù)優(yōu)化值,結(jié)果示于表4.雖然部分指標(biāo)略有下降,但是從減少煤耗的角度來看,試驗優(yōu)化值提升了鍋爐的整體性能.通過對爐膛出口煙溫的調(diào)節(jié),氧量平均降低1.4%,煤耗減少約為1.5 g/(kW?h).排煙氧量與氧量有較大相關(guān)性,對煤耗的影響已通過氧量體現(xiàn).按照試驗優(yōu)化值運行一段時間后,從SIS系統(tǒng)的發(fā)電廠性能計算模塊里可看出,供電煤耗已減少2 g/(kW?h)以上.

表4 主要運行參數(shù)的試驗優(yōu)化值與基準(zhǔn)值的比較Tab.4 Comparison between the experimental optimization values and base values of the main operational parameters

5 結(jié) 論

通過偏最小二乘回歸分析,可以掌握鍋爐運行指標(biāo)與可調(diào)參數(shù)間的關(guān)系,對一些運行經(jīng)驗進(jìn)行量化,使運行人員快速地掌握被調(diào)對象的運行特性,為鍋爐燃燒優(yōu)化先進(jìn)控制策略的應(yīng)用提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ).此外,偏最小二乘回歸方法克服了變量之間的多重共線性,適合鍋爐這種復(fù)雜對象的運行參數(shù)分析.

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