王印松，劉 霜，李牡丹，李士哲，鄭渭建，陸 陸

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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大型軸流風(fēng)機(jī)能耗特性分析

王印松1，劉 霜1，李牡丹1，李士哲1，鄭渭建2，陸 陸2

（1.華北電力大學(xué)控制與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院，河北 保定 071000；2.浙江浙能技術(shù)研究院有限公司，浙江 杭州 310000）

為了降低火電機(jī)組能耗，國(guó)內(nèi)電力行業(yè)開始嘗試大型火電機(jī)組輔機(jī)單側(cè)運(yùn)行，對(duì)此基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法建立了火電機(jī)組大型軸流風(fēng)機(jī)仿真模型，對(duì)其進(jìn)行能耗分析。本文結(jié)合廠家提供的性能曲線和相關(guān)參數(shù)，建立大型軸流風(fēng)機(jī)靜態(tài)性能數(shù)學(xué)模型；再結(jié)合實(shí)際運(yùn)行風(fēng)機(jī)相關(guān)管路特性，建立風(fēng)機(jī)在動(dòng)葉可調(diào)調(diào)節(jié)方式下的調(diào)節(jié)指令-風(fēng)量關(guān)系模型；利用電廠實(shí)際數(shù)據(jù)建立風(fēng)機(jī)能耗分析模型和效率分析模型。綜合以上模型，對(duì)火電機(jī)組送風(fēng)機(jī)在低負(fù)荷下單臺(tái)運(yùn)行和2臺(tái)并列運(yùn)行時(shí)的能耗特性進(jìn)行對(duì)比分析。結(jié)果表明，在火電機(jī)組低負(fù)荷工況下，風(fēng)量低于某臨界點(diǎn)時(shí)，單臺(tái)送風(fēng)機(jī)運(yùn)行比2臺(tái)送風(fēng)機(jī)并列運(yùn)行效率高，能耗低。

低負(fù)荷；軸流風(fēng)機(jī)；能耗分析；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；送風(fēng)機(jī)；建模；仿真；能耗

近年來(lái)，火電機(jī)組在低負(fù)荷運(yùn)行下的經(jīng)濟(jì)性、安全性和靈活性等問(wèn)題引起了電力行業(yè)的極大重視。風(fēng)機(jī)作為火電機(jī)組主要輔機(jī)之一，也是火電廠主要耗電設(shè)備，常常工作在低負(fù)荷及變負(fù)荷工況，實(shí)際運(yùn)行效率并不高，節(jié)能潛力巨大。對(duì)此，國(guó)內(nèi)少數(shù)電廠對(duì)火電機(jī)組大型風(fēng)機(jī)在低負(fù)荷下的單臺(tái)運(yùn)行或單列配置進(jìn)行了試驗(yàn)。在低負(fù)荷單側(cè)送風(fēng)機(jī)運(yùn)行試驗(yàn)分析中，發(fā)現(xiàn)低負(fù)荷單側(cè)送風(fēng)機(jī)運(yùn)行節(jié)電效果明顯[1]。文獻(xiàn)[2]提出在保證機(jī)組安全、可靠運(yùn)行的前提下，單側(cè)送風(fēng)機(jī)雙側(cè)引風(fēng)機(jī)運(yùn)行節(jié)電效果明顯。文獻(xiàn)[3]提出主要單側(cè)輔機(jī)運(yùn)行可降低廠用電率。但是，也有研究人員從單側(cè)風(fēng)組與雙側(cè)風(fēng)組運(yùn)行的耗電量對(duì)比數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)，單側(cè)風(fēng)組運(yùn)行電量大于雙側(cè)風(fēng)組運(yùn)行電量[4]。目前，僅有少數(shù)文獻(xiàn)根據(jù)電廠的實(shí)際耗電量提出低負(fù)荷下單側(cè)風(fēng)機(jī)運(yùn)行方式有節(jié)能的可能性，而鮮有關(guān)于低負(fù)荷下單側(cè)風(fēng)機(jī)運(yùn)行節(jié)能原因和內(nèi)在規(guī)律的研究。

分析火電機(jī)組大型軸流風(fēng)機(jī)的單、雙側(cè)運(yùn)行能耗特性，需要在軸流式風(fēng)機(jī)靜態(tài)性能數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上搭建能耗分析等模型，并進(jìn)行仿真分析。由于動(dòng)葉可調(diào)式軸流送風(fēng)機(jī)在各角度下的特性曲線有較大差異，且調(diào)節(jié)范圍較寬，再加上風(fēng)機(jī)內(nèi)部結(jié)構(gòu)和流場(chǎng)分布復(fù)雜，難以通過(guò)純理論計(jì)算的方法建立軸流式風(fēng)機(jī)靜態(tài)性能數(shù)學(xué)模型。文獻(xiàn)[5-7]曾分別采用基于最小二乘法的曲面擬合方法和插值方法建立風(fēng)機(jī)靜態(tài)性能模型。但是，基于最小二乘法的曲面擬合計(jì)算復(fù)雜，用于不同軸流風(fēng)機(jī)時(shí)計(jì)算量大，不利于工程應(yīng)用；而插值方法雖相對(duì)而言計(jì)算簡(jiǎn)單，但用于風(fēng)機(jī)性能分析的精度還有待提高。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有良好的非線性逼近和泛化能力，文獻(xiàn)[8]采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)軸流風(fēng)機(jī)靜態(tài)性能建模，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行的動(dòng)態(tài)仿真精度和動(dòng)態(tài)性能都取得了良好的效果。因此，本文擬采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法結(jié)合風(fēng)機(jī)靜態(tài)性能曲線建立軸流風(fēng)機(jī)靜態(tài)性能數(shù)學(xué)模型，參考電廠實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)建立軸流風(fēng)機(jī)能耗特性分析模型，并在低負(fù)荷運(yùn)行工況下對(duì)火電機(jī)組大型風(fēng)機(jī)單、雙側(cè)運(yùn)行的能耗特性進(jìn)行了對(duì)比和分析，從而探究低負(fù)荷下單臺(tái)風(fēng)機(jī)運(yùn)行的節(jié)能條件和內(nèi)在規(guī)律，以期為風(fēng)機(jī)控制的具體優(yōu)化措施提供理論依據(jù)。

1 軸流風(fēng)機(jī)特性

火電機(jī)組大型風(fēng)機(jī)主要有離心式和軸流式2種結(jié)構(gòu)形式。軸流式風(fēng)機(jī)因其體積小、重量輕、調(diào)節(jié)范圍廣等優(yōu)勢(shì)廣泛用于大型發(fā)電機(jī)組。目前，單機(jī)容量在600 MW以上的大型機(jī)組均采用軸流式風(fēng)機(jī)。本文以軸流式送風(fēng)機(jī)作為研究對(duì)象。

圖1為一定轉(zhuǎn)速下葉片安裝角固定不變軸流式風(fēng)機(jī)的典型性能曲線。由圖1可見：隨風(fēng)量的減小，風(fēng)壓先上升，到達(dá)點(diǎn)時(shí)，風(fēng)壓開始下降，風(fēng)量繼續(xù)減小到點(diǎn)，風(fēng)壓開始上升，直到風(fēng)量為0時(shí)風(fēng)壓達(dá)到最大值；隨風(fēng)量的增大，效率先增大后減小。軸流式風(fēng)機(jī)典型性能曲線在小流量區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)駝峰形狀，點(diǎn)左側(cè)為風(fēng)機(jī)不穩(wěn)定工作區(qū)段，因在該區(qū)域會(huì)出現(xiàn)“搶風(fēng)”現(xiàn)象，一般不允許風(fēng)機(jī)在此區(qū)域工作，本文主要針對(duì)風(fēng)機(jī)正常運(yùn)行的工作區(qū)域，即點(diǎn)右側(cè)區(qū)段[9-12]。

圖2為軸流式風(fēng)機(jī)靜態(tài)性能曲線。該曲線由不同動(dòng)葉角度下穩(wěn)定工作區(qū)段的典型特性曲線族組成。所有動(dòng)葉角度下的曲線存在如下關(guān)系式：

式中：Q0為風(fēng)機(jī)進(jìn)口風(fēng)量，m3/s；p0為風(fēng)機(jī)進(jìn)出口差壓，Pa；b 為軸流風(fēng)機(jī)動(dòng)葉角度，(°)。

風(fēng)機(jī)的工作點(diǎn)由靜態(tài)性能曲線和管道特性曲線共同確定。采用改變動(dòng)葉角度調(diào)節(jié)風(fēng)機(jī)的方法時(shí)，管道特性不會(huì)隨風(fēng)機(jī)工況點(diǎn)的變化而變化，只要風(fēng)道沒(méi)有改變，一般管道特性曲線不變，本文只考慮風(fēng)道不發(fā)生改變的情況。對(duì)風(fēng)機(jī)而言，氣體密度很小，氣柱壓力可以忽略不計(jì)，氣體在管路系統(tǒng)中的能量損失與流量的平方成正比。因此，風(fēng)機(jī)管道特性曲線可近似為一條過(guò)原點(diǎn)的二次拋物線[13]，其方程式近似為

式中：為管道風(fēng)壓，Pa；為管道內(nèi)風(fēng)量，m3/s；為管路特性系數(shù)，由于實(shí)際管道過(guò)于復(fù)雜，一般可通過(guò)試驗(yàn)得到。

理論上，將風(fēng)機(jī)靜態(tài)性能關(guān)系式(1)與管道特性表達(dá)式(2)聯(lián)立，便可求得在風(fēng)機(jī)特性和管路特性確定時(shí)風(fēng)量與動(dòng)葉角度的關(guān)系=()，作為風(fēng)機(jī)調(diào)節(jié)指令-風(fēng)量關(guān)系數(shù)學(xué)模型。為適應(yīng)不同負(fù)荷時(shí)鍋爐對(duì)風(fēng)量的實(shí)際需要，風(fēng)機(jī)出力需隨鍋爐負(fù)荷變化而變化。風(fēng)機(jī)的調(diào)節(jié)就是通過(guò)改變風(fēng)機(jī)工作點(diǎn)的位置，使風(fēng)機(jī)輸出的工作流量與鍋爐實(shí)際需要的風(fēng)量平衡。在風(fēng)機(jī)運(yùn)行中便可根據(jù)=()改變風(fēng)機(jī)動(dòng)葉角度，從而改變風(fēng)機(jī)工作點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)風(fēng)量調(diào)節(jié)。

2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軸流風(fēng)機(jī)能耗模型

2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過(guò)模擬生物腦神經(jīng)系統(tǒng)的信息處理機(jī)制建立起來(lái)的一種智能信息處理模型，具有可以任意精度逼近任意非線性連續(xù)函數(shù)的特性，為非線性系統(tǒng)的辨識(shí)提供了一種有力的工具[14]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差逆向傳播算法進(jìn)行學(xué)習(xí)的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一。圖3為單隱含層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中輸入向量為，輸入神經(jīng)元有個(gè)，輸入變量為p?(=1, 2, …,)，隱含層向量為1，內(nèi)有1個(gè)神經(jīng)元隱含層變量為1(=1, 2, …,1)，激活函數(shù)為1，輸出層對(duì)應(yīng)的激活函數(shù)為2，輸出層向量為，輸出層有2個(gè)神經(jīng)元，輸出層變量為2(=1, 2, …,2)，目標(biāo)矢量為。

隱含層中第個(gè)神經(jīng)元輸出為

輸出層第個(gè)神經(jīng)元的輸出為

(4)

定義誤差函數(shù)為

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程即上下層節(jié)點(diǎn)之間權(quán)值的尋優(yōu)過(guò)程，分別由信號(hào)正向傳播和誤差反向傳播2部分組成。輸入信號(hào)正向傳播形成輸出信號(hào)，當(dāng)實(shí)際輸出不滿足精度要求時(shí)，進(jìn)行誤差反向傳播階段，此時(shí)權(quán)值按誤差梯度下降的方式逐層修正，當(dāng)前次學(xué)習(xí)過(guò)程完成后，再次輸入相同的輸入信號(hào)，通過(guò)反復(fù)進(jìn)行上述迭代過(guò)程，不斷修正各神經(jīng)元之間的權(quán)值。當(dāng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出滿足預(yù)設(shè)精度要求或完成預(yù)設(shè)學(xué)習(xí)次數(shù)時(shí)，學(xué)習(xí)過(guò)程結(jié)束。

為提高建模仿真效果，求取權(quán)值變化及誤差的反向傳播最優(yōu)算法，本文對(duì)比了多種基于數(shù)值優(yōu)化的算法和基于一階梯度的算法。

2.2 軸流風(fēng)機(jī)靜態(tài)性能數(shù)學(xué)模型

選取浙江浙能嘉興發(fā)電有限公司（嘉興電廠）5號(hào)機(jī)組送風(fēng)機(jī)為研究對(duì)象，型號(hào)FAF26.6-14-1，風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速985 r/min，介質(zhì)密度1.197 3 kg/m3，介質(zhì)溫度20 ℃，風(fēng)機(jī)葉片14NA16(3GK6016A)，葉片調(diào)節(jié)范圍45°。根據(jù)廠家提供的風(fēng)機(jī)靜態(tài)性能曲線圖，得到用于訓(xùn)練的樣本數(shù)據(jù)，每個(gè)動(dòng)葉角度下讀取1組數(shù)據(jù)，共10組。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法訓(xùn)練這些樣本數(shù)據(jù)（，0，0）得到該風(fēng)機(jī)靜態(tài)性能數(shù)學(xué)模型。（，0）作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入，0作為期望BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出，采用含有1個(gè)隱含層的BP網(wǎng)絡(luò)，2個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)，1個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)。采用基于數(shù)值優(yōu)化和基于一階梯度的多種算法，并嘗試含有不同神經(jīng)元數(shù)量隱含層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，找到建立該風(fēng)機(jī)靜態(tài)性能數(shù)學(xué)模型的最佳算法和最佳隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)。設(shè)定最大迭代次數(shù)為20 000，最小均方誤差為0.000 017 3，對(duì)各種算法進(jìn)行試驗(yàn)，結(jié)果見表1。

試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，基于數(shù)值優(yōu)化的算法普遍比基于一階梯度的算法訓(xùn)練效果好，故選取Levenberg- Marquardt法訓(xùn)練含5個(gè)神經(jīng)元隱含層的網(wǎng)絡(luò)作為風(fēng)機(jī)靜態(tài)性能數(shù)學(xué)模型，記為網(wǎng)絡(luò)net1，訓(xùn)練效果如圖4所示。由圖4可見，軸流風(fēng)機(jī)靜態(tài)性能數(shù)學(xué)模型擬合效果較好，在誤差允許范圍內(nèi)該模型所得靜態(tài)性能曲線穿過(guò)樣本點(diǎn)。

表1 風(fēng)機(jī)靜態(tài)性能數(shù)學(xué)模型訓(xùn)練情況

Tab.1 The training situation of mathematical model of thefan static performance

2.3 軸流風(fēng)機(jī)調(diào)節(jié)指令-風(fēng)量關(guān)系模型

由風(fēng)機(jī)靜態(tài)性能曲線和管網(wǎng)特性曲線得到某一特定管路下風(fēng)量與動(dòng)葉角度之間的關(guān)系，從而建立軸流風(fēng)機(jī)調(diào)節(jié)指令-風(fēng)量關(guān)系模型。但送風(fēng)機(jī)的靜態(tài)性能曲線比較復(fù)雜，無(wú)法直接和管道特性曲線進(jìn)行聯(lián)立計(jì)算。于是選取部分風(fēng)機(jī)靜態(tài)性能曲線與管道特性曲線的交點(diǎn)（,），動(dòng)葉角度用0~100%表示，以每5%取1個(gè)，在每個(gè)動(dòng)葉角度下，利用窮舉法反復(fù)試驗(yàn)，在合適范圍內(nèi)以合適步距增大風(fēng)壓，得到風(fēng)機(jī)靜態(tài)性能曲線與管道特性曲線絕對(duì)誤差在0.3以內(nèi)的部分交點(diǎn)作為樣本點(diǎn)，選取結(jié)果如圖5所示。

采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練上述樣本點(diǎn)，便可得出該軸流風(fēng)機(jī)調(diào)節(jié)指令-風(fēng)量關(guān)系模型。多次試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，采用隱含層含1個(gè)神經(jīng)元的單層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)結(jié)合BFGS擬牛頓法訓(xùn)練得到的軸流風(fēng)機(jī)調(diào)節(jié)指令-風(fēng)量關(guān)系模型（記為網(wǎng)絡(luò)net2），擬合效果良好，其訓(xùn)練效果如圖6所示。

圖5 樣本點(diǎn)選取

Fig.5 The sample points selection

2.3 軸流風(fēng)機(jī)能耗特性分析模型

利用嘉興電廠提供的5號(hào)機(jī)組送風(fēng)機(jī)實(shí)際數(shù)據(jù)，進(jìn)行分析處理，提取出具有代表性的樣本數(shù)據(jù)（，st，，）。由于風(fēng)機(jī)的風(fēng)壓、風(fēng)量、動(dòng)葉角度和電流每天的變化趨勢(shì)相似，于是選擇了2017年11月27日00:00:00到2017年12月28日00:00:00的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，每隔20 min采集1次訓(xùn)練樣本，每隔 10 min采集1次測(cè)試樣本。

軸流風(fēng)機(jī)電機(jī)功率計(jì)算式為

式中：為電機(jī)有功功率，W；為電壓，V；為電流，A；cos為功率因數(shù)。其中，電壓和功率因數(shù)cos為定值，可以用電流來(lái)表征風(fēng)機(jī)的能耗。將動(dòng)葉角度、靜風(fēng)壓st、風(fēng)量作為輸入，電流作為輸出，選隱含層含10個(gè)神經(jīng)元的單層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，采用BFGS擬牛頓算法，訓(xùn)練得到軸流風(fēng)機(jī)能耗分析模型=3(,,st)，記為網(wǎng)絡(luò)net3，其訓(xùn)練效果如圖7所示。

圖7 軸流風(fēng)機(jī)能耗分析模型訓(xùn)練效果

Fig.7 The training effect of the energy consumption analysis model for axial fan

利用廠家提供的風(fēng)機(jī)靜態(tài)性能曲線，提取出數(shù)據(jù)（，，，），將動(dòng)葉角度、全壓、風(fēng)量作為輸入，效率作為輸出，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。經(jīng)多次試驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)采用隱含層含有5個(gè)神經(jīng)元的單層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)結(jié)合BFGS擬牛頓算法，得到軸流風(fēng)機(jī)效率分析模型=4(,,)，記為net4，其模型擬合效果較好，訓(xùn)練效果如圖8所示。

風(fēng)機(jī)全風(fēng)壓包含靜風(fēng)壓和動(dòng)風(fēng)壓2部分，其中動(dòng)風(fēng)壓與風(fēng)量有關(guān)，即

由式(7)和式(8)便可得到在既定管路系統(tǒng)下風(fēng)機(jī)全風(fēng)壓與進(jìn)口風(fēng)量的關(guān)系式為

在其他外部條件不改變，運(yùn)行參數(shù)完全一致的2臺(tái)風(fēng)機(jī)并聯(lián)運(yùn)行時(shí)，以相同風(fēng)壓風(fēng)量相加為理論依據(jù)，每臺(tái)風(fēng)機(jī)的風(fēng)壓不變風(fēng)量減半，每臺(tái)風(fēng)機(jī)對(duì)應(yīng)的管道特性曲線表達(dá)式可等效為：

結(jié)合軸流風(fēng)機(jī)靜態(tài)性能數(shù)學(xué)模型、軸流風(fēng)機(jī)調(diào)節(jié)指令-風(fēng)量關(guān)系模型、靜壓隨風(fēng)量的變化關(guān)系以及風(fēng)機(jī)耗電情況與工況點(diǎn)的關(guān)系，得到風(fēng)機(jī)能耗分析模型。同理，結(jié)合風(fēng)機(jī)靜態(tài)性能數(shù)學(xué)模型、軸流風(fēng)機(jī)調(diào)節(jié)指令-風(fēng)量關(guān)系模型、全壓隨風(fēng)量的變化關(guān)系以及風(fēng)機(jī)效率情況與工況點(diǎn)的關(guān)系，得到風(fēng)機(jī)效率分析模型。兩者綜合便是軸流風(fēng)機(jī)的能耗特性分析模型，其結(jié)構(gòu)如圖9所示。

3 仿真分析

本文仿真分析嚴(yán)格以2臺(tái)風(fēng)機(jī)并聯(lián)運(yùn)行時(shí)風(fēng)壓相等風(fēng)量相加，且2臺(tái)風(fēng)機(jī)各運(yùn)行參數(shù)完全一致為理論前提。采集嘉興電廠5號(hào)機(jī)組的風(fēng)量和負(fù)荷數(shù)據(jù)，選取機(jī)組高、中、低負(fù)荷下穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)的數(shù)據(jù)求取平均風(fēng)量。計(jì)算可得50%、75%、100%負(fù)荷下的送風(fēng)量分別為234.532、344.578、450.414 m3/s，可以看出，送風(fēng)機(jī)風(fēng)量與機(jī)組負(fù)荷基本成正比關(guān)系。

在MATLAB平臺(tái)，對(duì)軸流風(fēng)機(jī)靜態(tài)性能數(shù)學(xué)模型、1臺(tái)風(fēng)機(jī)運(yùn)行的調(diào)節(jié)指令-風(fēng)量關(guān)系數(shù)學(xué)模型、 2臺(tái)風(fēng)機(jī)并聯(lián)運(yùn)行的調(diào)節(jié)指令-風(fēng)量關(guān)系數(shù)學(xué)模型、軸流風(fēng)機(jī)耗電分析模型以及軸流風(fēng)機(jī)效率分析模型進(jìn)行編程，并分別對(duì)1臺(tái)送風(fēng)機(jī)運(yùn)行和2臺(tái)送風(fēng)機(jī)并聯(lián)運(yùn)行情況進(jìn)行仿真。由于電流僅用于表征能耗情況，不考慮仿真中1臺(tái)風(fēng)機(jī)運(yùn)行方式下是否超限的問(wèn)題。1臺(tái)送風(fēng)機(jī)運(yùn)行方式的電流和2臺(tái)送風(fēng)機(jī)并聯(lián)運(yùn)行方式的總電流仿真結(jié)果對(duì)比如圖10所示， 2種運(yùn)行方式的效率仿真結(jié)果對(duì)比如圖11所示。

從圖10可以看出，在火電機(jī)組低負(fù)荷運(yùn)行工況下，在風(fēng)量低于243.8 m3/s時(shí)，單臺(tái)風(fēng)機(jī)運(yùn)行的電流小于2臺(tái)風(fēng)機(jī)運(yùn)行時(shí)的電流。由電功率計(jì)算公式(3)可知，電壓和功率因數(shù)為定值時(shí)，則電功率與電流成正比關(guān)系，說(shuō)明低負(fù)荷下單臺(tái)風(fēng)機(jī)運(yùn)行的能耗更低。

從圖11中可以看出：不管是1臺(tái)風(fēng)機(jī)運(yùn)行還是2臺(tái)風(fēng)機(jī)并聯(lián)運(yùn)行時(shí)，在一定風(fēng)量范圍內(nèi)，風(fēng)機(jī)效率均隨風(fēng)量增大而增大，這和風(fēng)機(jī)典型性能曲線趨勢(shì)相符合；當(dāng)風(fēng)量低于243.8 m3/s時(shí)，1臺(tái)風(fēng)機(jī)運(yùn)行方式比2臺(tái)風(fēng)機(jī)運(yùn)行方式的效率高。

為了從理論上分析1臺(tái)風(fēng)機(jī)運(yùn)行的效率比2臺(tái)風(fēng)機(jī)并聯(lián)運(yùn)行更節(jié)能所應(yīng)滿足的條件，本文引入風(fēng)機(jī)的有效功率計(jì)算數(shù)學(xué)模型[15]：

式中：e為風(fēng)機(jī)有效功率，W；t為風(fēng)機(jī)進(jìn)出口全壓升，Pa；v1為入口體積流量，m3/s；pt為壓縮性修正系數(shù)[11]，由風(fēng)機(jī)進(jìn)口風(fēng)壓和進(jìn)出口全壓升決定，經(jīng)計(jì)算本文中壓縮性修正系數(shù)在0.97~1.00之間；1為風(fēng)機(jī)進(jìn)口風(fēng)壓，Pa；為絕熱指數(shù)，對(duì)空氣=1.4。

送風(fēng)機(jī)將大氣中的空氣送入鍋爐，在相同負(fù)荷下，1臺(tái)風(fēng)機(jī)運(yùn)行和2臺(tái)并聯(lián)運(yùn)行的進(jìn)口風(fēng)壓和進(jìn)出口全壓升相同，可見1臺(tái)風(fēng)機(jī)運(yùn)行方式的有效功率和2臺(tái)并聯(lián)運(yùn)行方式的總有效功率相等，所以不同運(yùn)行方式下的風(fēng)機(jī)能耗情況主要由效率決定。結(jié)合圖10、圖11以及送風(fēng)機(jī)風(fēng)量與機(jī)組負(fù)荷的關(guān)系可以得出，在低負(fù)荷工況下，送風(fēng)量低于243.8 m3/s時(shí)，1臺(tái)風(fēng)機(jī)運(yùn)行方式比2臺(tái)風(fēng)機(jī)并聯(lián)運(yùn)行方式的效率更高、能耗更低，這與理論分析相符。因此，在保證機(jī)組運(yùn)行安全性的前提下，本機(jī)組低負(fù)荷運(yùn)行時(shí)采用單臺(tái)送風(fēng)機(jī)運(yùn)行方式比2臺(tái)風(fēng)機(jī)并聯(lián)運(yùn)行方式更節(jié)能。

4 結(jié) 論

1）本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法建立軸流風(fēng)機(jī)能耗特性分析數(shù)學(xué)模型，經(jīng)多次試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，基于數(shù)值積分的算法普遍比基于一階梯度的算法誤差小，迭代次數(shù)少，訓(xùn)練效果好。

2）在低負(fù)荷運(yùn)行工況下，風(fēng)量低于某臨界點(diǎn)時(shí)，單臺(tái)送風(fēng)機(jī)運(yùn)行方式比2臺(tái)送風(fēng)機(jī)并聯(lián)運(yùn)行方式效率高。因此，電廠在保證火電機(jī)組安全運(yùn)行的前提下，低負(fù)荷運(yùn)行工況下可以采用單臺(tái)送風(fēng)機(jī)運(yùn)行的方式來(lái)減少?gòu)S用電。

3）本文僅以火電機(jī)組軸流式送風(fēng)機(jī)為例進(jìn)行仿真研究，對(duì)于引風(fēng)機(jī)和一次風(fēng)機(jī)等的能耗特性分析可以此類推。另外，本文是嚴(yán)格以2臺(tái)風(fēng)機(jī)并聯(lián)運(yùn)行時(shí)風(fēng)壓相等風(fēng)量相加，且并聯(lián)時(shí)2臺(tái)風(fēng)機(jī)各運(yùn)行參數(shù)完全一致為理論前提而進(jìn)行的仿真研究。而電廠實(shí)際運(yùn)行中，2臺(tái)風(fēng)機(jī)并聯(lián)運(yùn)行時(shí)各參數(shù)并非完全一致，在尋找單臺(tái)風(fēng)機(jī)運(yùn)行比2臺(tái)風(fēng)機(jī)并聯(lián)運(yùn)行更節(jié)能的風(fēng)量臨界點(diǎn)時(shí)，需結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行修訂。

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Energy consumption characteristics of large axial flow fan based on neural network

WANG Yinsong1, LIU Shuang1, LI Mudan1, LI Shizhe1, ZHENG Weijian2, LU Lu2

(1. School of Control and Computer Engineering, North China Electric Power University, Baoding 071000, China; 2. Zhejiang Energy Group Research Institute, Hangzhou 310000, China)

To reduce the energy consumption of thermal power units, the domestic electric power industry starts to try single-side operation of auxiliaries of large-scale thermal power units. On the basis of neural network optimization algorithm, the simulation model of large-scale axial fan of thermal power units was established in this paper and the energy consumption was also analyzed. According to the performance curves and related parameters provided by the manufacturer, the mathematical model of static performance of the large-scale axial fan was built up. Combining with the characteristics of the pipeline corresponding to the actual operation of the wind turbine, the adjustment command-air volume relationship model of the fan under adjustable regulating mode of dynamic blades was established. Moreover, the energy consumption analysis model and efficiency analysis model of the fan were also build up by using the actual operation data of the power plant. On the basis of all the above models, the energy consumption characteristics of the unit with single forced draft fan running and double-fan running were analyzed at low load. The results show that, at low load, when the air volume is lower than a certain critical value, the single-blower operation is more efficient and has lower energy consumption.

low load, axial fan, energy consumption analysis, neural network, forced draft fan, modeling, simulation, energy consumption

Fundamental Research Funds for the Central Universities (9161715008); Fundamental Research Funds for the Central Universities (2017MS189); Hebei Higher Education Teaching Reform Project (2016GJJG318)

王印松(1967—)，男，博士，教授，主要研究方向?yàn)橄冗M(jìn)控制策略及在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用、控制系統(tǒng)性能診斷，wys@ncepu.edu.cn。

TM621

A

10.19666/j.rlfd.201804077

王印松, 劉霜, 李牡丹, 等. 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大型軸流風(fēng)機(jī)能耗特性分析[J]. 熱力發(fā)電, 2019, 48(2): 65-71. WANG Yinsong, LIU Shuang, LI Mudan, et al. Energy consumption characteristics of large axial flow fan based on neural network[J]. Thermal Power Generation, 2019, 48(2): 65-71.

2018-04-13

中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助(9161715008)；中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助(2017MS189)；河北省高等教育教學(xué)改革項(xiàng)目(2016GJJG318)

劉霜(1994—)，女，碩士研究生，284235641@qq.com。

（責(zé)任編輯 楊嘉蕾）