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        基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鍋爐效率在線測(cè)量

        2012-10-11 02:58:06許樂(lè)飛李少華孟立新
        黑龍江電力 2012年1期
        關(guān)鍵詞:含碳量發(fā)熱量氧量

        許樂(lè)飛,李少華,孟立新

        (1.東北電力大學(xué)能源與動(dòng)力工程學(xué)院,吉林 吉林132012;2.同煤大唐熱電有限公司,山西大同037003)

        0 引言

        目前,我國(guó)比較常用的鍋爐試驗(yàn)規(guī)程如國(guó)標(biāo)GB標(biāo)準(zhǔn)和美國(guó)ASME標(biāo)準(zhǔn)都有對(duì)鍋爐效率計(jì)算的數(shù)學(xué)模型。但是無(wú)論哪種計(jì)算模型,都需要入爐煤的分析數(shù)據(jù)、環(huán)境參數(shù)、運(yùn)行參數(shù)等,而且測(cè)點(diǎn)多且有些測(cè)點(diǎn)對(duì)測(cè)量技術(shù)要求高,使整個(gè)鍋爐效率計(jì)算過(guò)程繁瑣,用于現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)具有一定的難度。然而,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中單個(gè)神經(jīng)元具有反映非線性本質(zhì)特征的能力,將這些簡(jiǎn)單的神經(jīng)元進(jìn)行任意組合,可使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立任意的非線性連續(xù)函數(shù)。通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和學(xué)習(xí),使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以獲取數(shù)據(jù)之間內(nèi)在的規(guī)律,從而對(duì)未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。因此,本文以電廠鍋爐實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)為依據(jù),通過(guò)分析選取與鍋爐效率密切相關(guān)的且易于測(cè)量的參數(shù)作為輸入變量,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)預(yù)測(cè)鍋爐效率。

        1 簡(jiǎn)化的國(guó)標(biāo)鍋爐效率計(jì)算模型

        鍋爐效率反平衡計(jì)算公式如式(1)所示,q2~q6分別為排煙熱損失、氣體未完全燃燒熱損失、固體未完全燃燒熱損失、散熱損失和灰渣物理顯熱損失。對(duì)于煤粉爐,式(2)-式(6)已按照國(guó)標(biāo)規(guī)定對(duì)其進(jìn)行了簡(jiǎn)化[1]。

        從式(1)-式(6)可以看出,國(guó)標(biāo)中規(guī)定的鍋爐熱損失項(xiàng)目不多,但是每一項(xiàng)的影響因素較多,數(shù)據(jù)測(cè)量計(jì)算量大,實(shí)時(shí)在線計(jì)算鍋爐效率比較困難,歸結(jié)原因如下:

        1)排煙熱損失q2項(xiàng)中需計(jì)算出干煙氣容積和煙氣中水蒸氣容積,因此需知道入爐煤的各項(xiàng)元素分析,但是一般電廠只能進(jìn)行煤的工業(yè)分析。如何知道入爐煤的變化是一個(gè)難點(diǎn)。

        2)固體未完全燃燒熱損失q4和灰渣物理熱損失q6的計(jì)算都需知道飛灰含碳量和爐渣含碳量。精確的飛灰含碳量及爐渣含碳量測(cè)量方法為燃燒稱重法,此種方法為實(shí)驗(yàn)室測(cè)量方法,一般需要幾個(gè)小時(shí)的時(shí)間,測(cè)量結(jié)果嚴(yán)重滯后。

        2 鍋爐效率的影響因素及其影響特性

        2.1 煤質(zhì)變化的影響

        一般電廠都難以做到按設(shè)計(jì)煤種投爐燃燒,而是混摻幾樣煤種燃燒,盡量接近設(shè)計(jì)煤種,這樣就使得煤的成分發(fā)生變化。由文獻(xiàn)[2]得知,經(jīng)過(guò)對(duì)20多種不同類型和產(chǎn)地的煤的化學(xué)分析,可得到煤的收到基低位發(fā)熱量Qnet,ar與理論煙氣量Vy之間的關(guān)系如下圖1所示,由此可見(jiàn)用Qnet,ar可以表征Vy。

        圖 1 Qnet,ar與 Vy 的關(guān)系圖

        目前,由于煤的低位發(fā)熱量的在線分析儀還沒(méi)有出現(xiàn),一般先進(jìn)行煤的工業(yè)分析或元素分析,然后再根據(jù)相關(guān)公式進(jìn)行計(jì)算獲得,這樣使得數(shù)據(jù)獲取滯后[3]。通過(guò)對(duì)50種煤樣工業(yè)分析的數(shù)據(jù)的分析觀察,發(fā)現(xiàn)低位發(fā)熱量與煤質(zhì)的收到基水分、灰分具有很好的線性關(guān)系,如圖2所示。

        繼續(xù)對(duì)這50組數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,可得到煤低位發(fā)熱量與收到基灰分、水分之間的關(guān)系式(7)及圖3回歸分析的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的對(duì)比圖。

        從圖3中可以看出,煤的低位發(fā)熱量的預(yù)測(cè)值和實(shí)際值非常接近,而且公式(7)的方差為0.928 6,也表明煤的低位發(fā)熱量的預(yù)測(cè)值和實(shí)際值相差不遠(yuǎn),回歸分析所得的煤的低位發(fā)熱量與煤的收到基灰分、水分之間的關(guān)系穩(wěn)定。因此,可以通過(guò)在線監(jiān)測(cè)煤的收到基灰分、水分來(lái)獲得煤的低位發(fā)熱量。目前實(shí)時(shí)性的煤質(zhì)分析技術(shù)有核技術(shù)(低能γ射線反散射法、雙能γ射線穿透法等)、近紅外技術(shù)等,由于不受采樣的限制,它們都可以不間斷地檢測(cè)煤質(zhì),且測(cè)量精度高[4]。

        2.2 排煙溫度的影響

        由式(2)、式(6)知,排煙溫度的變化必會(huì)引起排煙熱損失、灰渣物理顯熱損失的波動(dòng)。排煙熱損失是鍋爐各項(xiàng)損失中最大的一項(xiàng),約為4%~7%,占整個(gè)熱損失的50%~70%[5]。一般情況下,排煙溫度升 10℃,排煙熱損失隨之增加 0.4% ~0.6%[6]。除此之外,由于排煙溫度升高,飛灰溫度隨之升高,同樣質(zhì)量的飛灰所攜帶的熱值增大,灰渣物理顯熱損失增多,影響鍋爐效率。

        一般電廠都是在鍋爐尾部煙道各個(gè)方向布置溫度傳感器,實(shí)現(xiàn)對(duì)排煙溫度的在線測(cè)量。

        2.3 過(guò)量空氣系數(shù)的影響

        過(guò)量空氣系數(shù)對(duì)鍋爐效率的影響是正反兩方面的:氧量增大有利于煤粉的完全燃燒,減少未燃可燃物及一氧化碳造成的損失;氧量增大,使煙氣量增大,排煙溫度升高,干煙氣損失、各項(xiàng)水分引起的損失及灰渣顯熱損失增大;氧量增大,使送、引風(fēng)機(jī)電耗增加,造成廠用電率和單位煤耗增多。一般通過(guò)在線監(jiān)測(cè)鍋爐尾部煙氣中含氧量,再根據(jù)式(8)來(lái)間接獲得過(guò)量空氣系數(shù),表達(dá)式為

        電廠都裝有氧量在線測(cè)量?jī)x,如氧化鋯氧量?jī)x。一些科研單位研發(fā)的新式排煙溫度測(cè)量?jī)x、煙氣分析儀等,能對(duì)排煙溫度進(jìn)行在線連續(xù)測(cè)量。

        2.4 飛灰含碳量的影響

        由式(4)、式(6)知機(jī)械未完全燃燒損失、灰渣物理顯熱損失主要是由灰渣和煙氣中未燃碳引起的,占鍋爐全部輸入熱量的1%~4%。根據(jù)國(guó)標(biāo)規(guī)定,灰渣組合成分按飛灰占90%、爐渣占10%取,因此這兩項(xiàng)損失主要取決于飛灰含碳量的大小。

        實(shí)際運(yùn)行中鍋爐飛灰含碳量受配風(fēng)方式、煤種、氧量、負(fù)荷以及燃燒器擺角等因素影響,選取某300 MW電廠鍋爐65組穩(wěn)定工況下得到的運(yùn)行數(shù)據(jù),經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)飛灰含碳量與鍋爐負(fù)荷和排煙氧量分別成線性關(guān)系,如圖4、圖5所示。

        通過(guò)Excel數(shù)據(jù)分析宏對(duì)這65組數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,得:

        圖6是采用回歸分析后得到的65組預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的結(jié)果比較,從圖6中可以看到用回歸分析所得的數(shù)學(xué)模型式(9),能較好地預(yù)測(cè)飛灰含碳量的值和證明該模型的可行性。

        圖6 Cfh預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的比較

        2.5 進(jìn)風(fēng)溫度的影響

        從排煙熱損失及灰渣物理顯熱損失來(lái)說(shuō),空氣溫度越高,造成的損失越大[7],其原因在于空氣溫度升高減弱了空氣預(yù)熱器的換熱能力,同時(shí)使干煙氣、煙氣中的水蒸氣及灰渣的平均溫度變高,使它們的焓值增大,故熱損失增多;空氣溫度的升高還會(huì)使送風(fēng)機(jī)出力降低,增加送風(fēng)機(jī)電耗;空氣溫度的升高增加了燃料的著火熱,有利于煤粉的穩(wěn)定燃燒,不至于著火不穩(wěn)而需增加燃料量。以某電廠鍋爐帶暖風(fēng)器運(yùn)行為例,將進(jìn)入鍋爐系統(tǒng)的空氣溫度從20℃逐漸調(diào)至50℃,計(jì)算其鍋爐效率。結(jié)果表明,當(dāng)進(jìn)入鍋爐的空氣溫度每提高10℃,鍋爐效率下降0.35%。

        3 BP神經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)鍋爐熱效率模型

        3.1 建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鍋爐效率預(yù)測(cè)模型

        BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是一種誤差反向傳播的多層前饋網(wǎng)絡(luò),由信息的正向傳播和誤差的反向傳播兩個(gè)過(guò)程組成。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則是使用追速下降法,通過(guò)反向傳播來(lái)不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小,收斂速度快。因此,根據(jù)以上分析,可建立以煤的收到基水分、煤的收到基灰分、排煙溫度、排煙氧量、鍋爐負(fù)荷和冷空氣溫度為輸入變量,鍋爐效率為目標(biāo)輸出變量的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其結(jié)構(gòu)如圖7所示。

        選取某電廠2號(hào)125 MW鍋爐試驗(yàn)過(guò)的30組數(shù)據(jù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本,另外10組數(shù)據(jù)作為預(yù)測(cè)驗(yàn)證樣本。經(jīng)反復(fù)選取訓(xùn)練函數(shù)和模型特征參數(shù)后,發(fā)現(xiàn)當(dāng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為6-14-13-1,節(jié)點(diǎn)傳遞函數(shù)分別取為tansig、tansig、purelin,學(xué)習(xí)算法取為量化攀登共軛梯度法trainscg時(shí),網(wǎng)絡(luò)的收斂速度最快。其模型特征參數(shù)為:迭代過(guò)程顯示net.trainParam.show=100;最大訓(xùn)練次數(shù)net.trainParam.epochs=5 000;訓(xùn)練目標(biāo)誤差 net.trainParam.goal=1e-3。

        3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和驗(yàn)證

        該BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程如圖8所示。由圖

        圖7 鍋爐熱效率BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

        8可知,當(dāng)訓(xùn)練達(dá)到1 877步時(shí),模型達(dá)到了預(yù)期的誤差目標(biāo),訓(xùn)練結(jié)束。

        圖8 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程

        圖9、圖10是該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本和預(yù)測(cè)驗(yàn)證樣本的預(yù)測(cè)輸出和期望輸出。從圖9、圖10中可以看出,無(wú)論是訓(xùn)練樣本還是預(yù)測(cè)樣本的預(yù)測(cè)輸出鍋爐效率值與實(shí)測(cè)的鍋爐效率值都非常接近。這表明,該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練集誤差和預(yù)測(cè)集誤差都較小,網(wǎng)絡(luò)具有良好的泛化能力,能較準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)鍋爐效率,同時(shí)也說(shuō)明了該模型的正確性。

        4 結(jié)論

        1)煤的低位發(fā)熱量與燃燒所產(chǎn)生的理論煙氣量存在著線性增長(zhǎng)關(guān)系,低位發(fā)熱量越大,理論煙氣量越多。在實(shí)際電廠運(yùn)行中,可以采用在線測(cè)量的煤的收到基水分、灰分來(lái)表征煤的低位發(fā)熱量,其回歸線性關(guān)系式見(jiàn)式(7)。

        2)鍋爐負(fù)荷和排煙氧量分別與飛灰含碳量存在著線性增大與減小的關(guān)系,采用回歸分析得到鍋爐負(fù)荷、排煙氧量與飛灰含碳量的關(guān)系式(9),據(jù)此,可以通過(guò)在線監(jiān)測(cè)鍋爐負(fù)荷和排煙氧量來(lái)預(yù)測(cè)飛灰含碳量。

        3)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鍋爐效率預(yù)測(cè)模型其訓(xùn)練樣本與預(yù)測(cè)樣本非常接近,具有良好的泛化能力,因此可以用于工程實(shí)踐測(cè)量鍋爐效率。

        4)該鍋爐效率BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,采用少量的測(cè)量數(shù)據(jù)即可得到鍋爐效率,簡(jiǎn)便可行?,F(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行人員根據(jù)得到的鍋爐效率及時(shí)準(zhǔn)確地調(diào)整鍋爐運(yùn)行參數(shù),使機(jī)組保持在最高的鍋爐效率下運(yùn)行,對(duì)于機(jī)組的節(jié)能降耗具有重要意義。

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