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        人工智能燃燒優(yōu)化系統(tǒng)在1028t/h電站鍋爐的應(yīng)用

        2013-10-12 01:03:30李忠猛
        資源節(jié)約與環(huán)保 2013年6期
        關(guān)鍵詞:隱層通訊鍋爐

        李忠猛

        (天津陳塘熱電有限公司 天津 300222)

        0 引言

        當(dāng)前,國(guó)家對(duì)節(jié)能、減排、降耗的要求越來越高,節(jié)能的經(jīng)濟(jì)效益也越來越明顯。鍋爐是燃煤電站三大主設(shè)備之一,鍋爐效率的高低不僅與設(shè)計(jì)參數(shù)有關(guān),更與實(shí)際運(yùn)行操作調(diào)整的水平密切相關(guān),如鍋爐排煙溫度每升高10℃,供電煤耗就要升高1.7g/kWh[1]。一般的運(yùn)行規(guī)程,對(duì)于額定負(fù)荷運(yùn)行參數(shù)規(guī)定的比較詳細(xì),但對(duì)于變工況運(yùn)行,參數(shù)規(guī)定就沒那么詳細(xì),一般只給出一個(gè)安全的調(diào)整范圍,具體的參數(shù)設(shè)置,由運(yùn)行人員根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和習(xí)慣進(jìn)行調(diào)整,在該范圍內(nèi),能保證安全運(yùn)行,但不能保持在最佳經(jīng)濟(jì)工況連續(xù)運(yùn)行。

        通過建立鍋爐燃燒智能優(yōu)化控制系統(tǒng),采用先進(jìn)的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和現(xiàn)代預(yù)測(cè)性優(yōu)化控制理論,改進(jìn)DCS控制策略,對(duì)一些關(guān)鍵邏輯和控制變量進(jìn)行修改和修正,實(shí)現(xiàn)鍋爐熱效率、NOx排放等多變量的動(dòng)態(tài)優(yōu)化控制,始終將鍋爐燃燒調(diào)整到“最佳”狀態(tài),期望提高鍋爐燃燒效率,減少污染物排放,降低廠用電,達(dá)到節(jié)能、環(huán)保的效果。[2]

        1 設(shè)備概況

        陳塘莊熱電廠8號(hào)機(jī)組為300M W熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組,鍋爐形式為亞臨界參數(shù)、四角切圓燃燒方式、自然循環(huán)汽包爐,單爐膛п型布置,燃用煙煤,一次中間再熱,平衡通風(fēng)、固態(tài)排渣,全鋼架、全懸吊結(jié)構(gòu),最大連續(xù)蒸發(fā)量1028t/h。鍋爐主要參數(shù)見表1。

        表1 鍋爐參數(shù)

        機(jī)組的DCS系統(tǒng)為新華XDPS-400+,具有實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集、過程控制、順序控制、高級(jí)控制、報(bào)警檢測(cè)、監(jiān)視操作等功能。XDPS—400+采用冗余數(shù)據(jù)通訊網(wǎng),所有XDPS站點(diǎn)均直接與其相連,避免了多層網(wǎng)絡(luò)在物理和信息格式轉(zhuǎn)接過程中造成的通訊延遲、瓶頸和可靠性降低,滿足了目前工業(yè)過程控制所采用的集中監(jiān)控方式對(duì)人機(jī)接口站實(shí)時(shí)性和可靠性的要求。

        2 燃燒優(yōu)化控制系統(tǒng)的原理及組成

        2.1 系統(tǒng)原理

        本項(xiàng)目采用的智能優(yōu)化控制軟件通過收集機(jī)組大量的運(yùn)行數(shù)據(jù),建立神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型,來分析機(jī)組的運(yùn)行工況。人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)是模擬生物大腦神經(jīng)元細(xì)胞的結(jié)構(gòu)和功能而構(gòu)成的一種信息處理系統(tǒng),具有識(shí)別、學(xué)習(xí)、邏輯思維和分析判斷的能力,可以以任意精度逼近任意非線性連續(xù)函數(shù),擁有很強(qiáng)的適用于復(fù)雜環(huán)境和多目標(biāo)控制要求的能力,適用于復(fù)雜系統(tǒng)的優(yōu)化控制【3】。

        傳統(tǒng)辨識(shí)方法通常取線性時(shí)不變的離散參數(shù)化模型來建立過程模型,模型結(jié)構(gòu)確定后,采用最小二乘法或極大值法來計(jì)算模型參數(shù)。過程的非線性特性的影響通過在線周期性更新校正模型參數(shù)來補(bǔ)償,或者由分布在工作區(qū)域的一組局部線性模型來表示。然而當(dāng)操作條件或擾動(dòng)引起過程從線性化工作點(diǎn)漂移時(shí),基于線性模型的控制器的控制性能可能產(chǎn)生很大的偏離。因此說明某些對(duì)象的非線性特性和復(fù)雜性不能在線性模型的框架下完美表達(dá),此時(shí)一個(gè)包容對(duì)象所有工作區(qū)域的非線性模型對(duì)設(shè)計(jì)控制器應(yīng)該更加有利。在這種情況下人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)建模技術(shù)是最好的選擇。B P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選用三層誤差反向傳播網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation),其結(jié)構(gòu)如圖1所示:

        圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三層誤差反向傳播結(jié)構(gòu)圖

        x、z是網(wǎng)絡(luò)的輸入、輸出向量,每一神經(jīng)元用一個(gè)節(jié)點(diǎn)表示,網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱層和輸出層節(jié)點(diǎn)組成,前層至后層節(jié)點(diǎn)之間通過權(quán)系數(shù)相聯(lián)結(jié)。B P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)時(shí),輸入信號(hào)從輸入層經(jīng)隱層傳向輸出層(正向傳播),若輸出層得到期望的輸出,則學(xué)習(xí)算法結(jié)束;否則,轉(zhuǎn)至反向傳播。反向傳播就是將誤差信號(hào)(樣本輸出與網(wǎng)絡(luò)輸出之差)按原聯(lián)接通路反向計(jì)算,由梯度下降法調(diào)整各層神經(jīng)元的權(quán)值,使誤差信號(hào)減小。以下是各層權(quán)值的具體過程(即B P學(xué)習(xí)算法):

        定義網(wǎng)絡(luò)的輸出誤差,將其依次展開至隱層和輸入層,在使誤差不斷減小的原則下,應(yīng)使權(quán)值的調(diào)整量與誤差的負(fù)梯度成正比,即:

        經(jīng)推導(dǎo)可得到各層權(quán)值調(diào)整的計(jì)算公式,寫成向量的形式為:

        式中,為輸入向量,為隱層輸出向量,為輸出向量,為期望輸出,而和分別是隱層到輸出層和輸入層到隱層的權(quán)值矩陣。

        BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程如下:

        (1)初始化網(wǎng)絡(luò),對(duì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)及各權(quán)系數(shù)進(jìn)行賦值,其中權(quán)系數(shù)應(yīng)取隨機(jī)數(shù)。

        (2)輸入訓(xùn)練樣本,計(jì)算各層的預(yù)測(cè)值,并與真實(shí)值相比較,得出網(wǎng)絡(luò)的輸出誤差。

        (3)依據(jù)誤差反向傳播規(guī)則,調(diào)整隱層之間以及隱層與輸入層之間的權(quán)系數(shù)。

        (4)重復(fù)步驟(2)和(3),直至預(yù)測(cè)誤差滿足條件或訓(xùn)練次數(shù)達(dá)到規(guī)定次數(shù)。

        通過對(duì)鍋爐運(yùn)行歷史數(shù)據(jù)和試驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析判斷,以提高熱效率、降低氮氧化物的排放量為目標(biāo),優(yōu)化燃燒,從而在不斷變化的特定的系統(tǒng)運(yùn)行狀況下找出最佳匹配的操作參數(shù),選擇最優(yōu)化的系統(tǒng)運(yùn)行方案,始終將鍋爐燃燒調(diào)整到“最佳”狀態(tài)。

        2.2 系統(tǒng)組成

        系統(tǒng)硬件為1臺(tái)研華工控機(jī)(IPC-610P4雙硬盤80G×2)和顯示器。優(yōu)化控制軟件與XDPS-400+之間采用MODBUS協(xié)議的串口通訊,優(yōu)化控制軟件所在工控機(jī)作為從站,DCS作為主站進(jìn)行應(yīng)答操作,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的雙向通訊。由于通訊距離較遠(yuǎn),為了保證工控機(jī)與DCS的通訊效果,工控機(jī)與網(wǎng)關(guān)之間采用RS-232C接口轉(zhuǎn)化成RS-485接口的適配器來處理來完成,適配器與網(wǎng)關(guān)之間通過雙絞數(shù)據(jù)線連接。

        BP優(yōu)化軟件包按運(yùn)行狀態(tài)可以分為離線和在線兩大部分:離線部分包括系統(tǒng)管理、數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)、模型辨識(shí)和仿真器四個(gè)模塊;在線部分包括數(shù)據(jù)通訊、數(shù)據(jù)前處理、數(shù)據(jù)后處理、數(shù)據(jù)記錄、數(shù)據(jù)觀察、在線優(yōu)化控制器等六個(gè)模塊。

        3 項(xiàng)目實(shí)施要點(diǎn)

        3.1 典型的DCS操作變量的邏輯修改

        鍋爐智能燃燒優(yōu)化控制系統(tǒng)是根植于DCS系統(tǒng)之上的二級(jí)控制系統(tǒng),它要求DCS系統(tǒng)首先要投入運(yùn)行,再運(yùn)行鍋爐智能燃燒優(yōu)化控制系統(tǒng)。通過適當(dāng)?shù)耐ㄓ嵟c邏輯設(shè)計(jì),特別是在通訊故障后的保護(hù)處理,可以實(shí)現(xiàn)在鍋爐智能燃燒優(yōu)化控制系統(tǒng)和DCS系統(tǒng)之間平滑無誤的連接與切換。

        3.2 通訊監(jiān)測(cè)

        優(yōu)化系統(tǒng)與DCS進(jìn)行雙向通訊,有一個(gè)稱為看門狗的專門的軟件監(jiān)視通訊狀態(tài),優(yōu)化系統(tǒng)連續(xù)發(fā)出脈沖信號(hào),DCS側(cè)做一個(gè)接受控制邏輯,如果在一定的時(shí)間內(nèi)接受不到脈沖信號(hào),就認(rèn)為系統(tǒng)通訊中斷,優(yōu)化控制系統(tǒng)自動(dòng)切除,恢復(fù)到DCS控制狀態(tài)。

        3.3 參數(shù)變化范圍和變化速度的限制

        通過做試驗(yàn)和調(diào)試,確定出參數(shù)的變化范圍和變化速度,優(yōu)化控制系統(tǒng)的出口參數(shù)確定的變化范圍和變化速度內(nèi)(見表2);同時(shí)在DCS側(cè)也要做一個(gè)數(shù)據(jù)過濾器,凡是從優(yōu)化系統(tǒng)過來的參數(shù),都要經(jīng)過這個(gè)過濾器的過濾,確保影響DCS系統(tǒng)的參數(shù)在一定的范圍以一定的速度變化,不對(duì)DCS系統(tǒng)產(chǎn)生沖擊。

        表2 調(diào)整相關(guān)變量及最大調(diào)整范圍

        4 燃燒優(yōu)化系統(tǒng)投運(yùn)效果

        經(jīng)過一段時(shí)間的調(diào)整,燃燒優(yōu)化系統(tǒng)已能夠穩(wěn)定有效運(yùn)行。為了檢驗(yàn)燃燒優(yōu)化系統(tǒng)特進(jìn)行驗(yàn)收實(shí)驗(yàn),通過對(duì)鍋爐效率、NOX、發(fā)電煤耗等參數(shù)的比較,來驗(yàn)證該系統(tǒng)的調(diào)節(jié)效果。實(shí)驗(yàn)分170MW,230MW,300MW三個(gè)負(fù)荷點(diǎn)進(jìn)行,在每個(gè)負(fù)荷實(shí)驗(yàn)過程中要求:(1)煤質(zhì)相對(duì)穩(wěn)定(2)噴燃器擺角一致(3)磨煤機(jī)啟停情況一致(4)鍋爐運(yùn)行穩(wěn)定,其他影響鍋爐運(yùn)行狀態(tài)的各種操作暫停(5)DCS相關(guān)工作站不要進(jìn)行重啟,保證燃燒優(yōu)化系統(tǒng)和DCS通訊穩(wěn)定正常(6)在要求的每個(gè)負(fù)荷下,鍋爐穩(wěn)定運(yùn)行3小時(shí)后,投入優(yōu)化系統(tǒng)運(yùn)行4小時(shí)。試驗(yàn)數(shù)據(jù)見表3。

        表3 燃燒優(yōu)化系統(tǒng)投切效果對(duì)比

        在機(jī)組負(fù)荷170MW,230MW,300MW三個(gè)工況下,鍋爐智能燃燒優(yōu)化系統(tǒng)投運(yùn)后,鍋爐效率分別提高了0.414%、0.453%和0.387%;NOX分別下降了10%、15%和13%;送、引風(fēng)機(jī)總能耗分別下降6.79%、6.79%和1.5%。從以上試驗(yàn)數(shù)據(jù)可以看出,智能燃燒優(yōu)化系統(tǒng)的投運(yùn),使鍋爐運(yùn)行性能得到明顯改善,達(dá)到了節(jié)能減排的效果。

        5 總結(jié)

        利用先進(jìn)的鍋爐燃燒智能優(yōu)化控制技術(shù),根據(jù)機(jī)組的實(shí)際運(yùn)行狀況,通過二次開發(fā),對(duì)一些關(guān)鍵邏輯和控制變量的進(jìn)行修改和修正,實(shí)現(xiàn)了對(duì)天津陳塘熱電有限責(zé)任公司8號(hào)機(jī)組的鍋爐熱效率、NOx排放進(jìn)行多變量的動(dòng)態(tài)優(yōu)化控制.鍋爐智能燃燒優(yōu)化系統(tǒng)投運(yùn)后,效率平均提升0.35%以上,NOX下降10%以上,獲得良好的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。

        基于熱工控制系統(tǒng)的鍋爐燃燒優(yōu)化技術(shù)不需要對(duì)鍋爐受熱面進(jìn)行改造,通過在分散控制系統(tǒng)(DCS)控制的基礎(chǔ)上,采用先進(jìn)的控制算法實(shí)現(xiàn)提高鍋爐效率和降低污染物排放,具有投資少、風(fēng)險(xiǎn)小、效果明顯的優(yōu)點(diǎn)。

        [1]中國(guó)電力投資集團(tuán)公司.300MW火電機(jī)組節(jié)能對(duì)標(biāo)指導(dǎo)手冊(cè)[M].北京:中國(guó)電力出版社,2008.

        [2]孔亮,張毅,丁艷軍,吳占松.電站鍋爐燃燒優(yōu)化控制技術(shù)綜述[J].電力設(shè)備.2006,7(2).

        [3]周昊,朱洪波,岑可法.基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的火電廠鍋爐實(shí)時(shí)燃燒優(yōu)化系統(tǒng)[J].動(dòng)力工程.2003,23(5).

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