王錫輝，陳厚濤，朱曉星，劉 帥，盛 鍇，肖 剛

基于模糊C均值聚類的電站鍋爐燃燒在線診斷

王錫輝1，陳厚濤1，朱曉星1，劉 帥1，盛 鍇1，肖 剛2

（1.國網(wǎng)湖南省電力有限公司電力科學(xué)研究院湖南省湘電試驗(yàn)研究院有限公司高效清潔火力發(fā)電技術(shù)湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖南 長沙 410007；2.浙江大學(xué)熱能工程研究所能源清潔利用國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，浙江 杭州 310027）

電站鍋爐燃燒在線診斷對智能電廠建設(shè)具有重要意義，通過智能診斷實(shí)現(xiàn)自動組織安全穩(wěn)定優(yōu)質(zhì)的燃燒是機(jī)組智能運(yùn)行要解決的關(guān)鍵問題之一。本文采用基于火焰強(qiáng)度信號的模糊C均值聚類算法對鍋爐燃燒狀態(tài)進(jìn)行在線診斷，分析運(yùn)行歷史中出現(xiàn)的燃燒狀態(tài)并歸納為4種類別，求取各類別聚類中心，在線計(jì)算待診斷樣本與各類聚類中心的隸屬度值后確定其燃燒狀態(tài)。將該方法在某超臨界620 MW機(jī)組上進(jìn)行應(yīng)用，分析該機(jī)組鍋爐燃燒器出力穩(wěn)定、出力變化、出力不穩(wěn)定、著火至出力穩(wěn)定時4種典型工況的診斷結(jié)果。結(jié)果表明，本文提出的在線診斷方法在各種工況下均能準(zhǔn)確評價(jià)鍋爐燃燒狀態(tài)，診斷結(jié)論能實(shí)時客觀地反映燃燒狀態(tài)的變化，可實(shí)現(xiàn)鍋爐燃燒實(shí)時優(yōu)化指導(dǎo)。

電站鍋爐；智能運(yùn)行；燃燒優(yōu)化；在線診斷；模糊C均值聚類

隨著社會發(fā)展和能源需求的深刻變革，強(qiáng)化火電機(jī)組的深度調(diào)峰作用和實(shí)現(xiàn)火電機(jī)組的智能化控制已成為當(dāng)前火電機(jī)組控制技術(shù)要解決的2個重要問題[1-2]。目前火電機(jī)組的智能啟?？刂萍夹g(shù)已在許多工程成功應(yīng)用[3]，取得了良好效果，為智能電廠的建設(shè)提供了基礎(chǔ)。然而，機(jī)組狀態(tài)的智能診斷、智能運(yùn)行以及智能管理等技術(shù)仍處于研究之中。鍋爐燃燒診斷是智能診斷的核心內(nèi)容之一，是機(jī)組實(shí)現(xiàn)自動組織安全、穩(wěn)定、優(yōu)質(zhì)燃燒的先決條件，也是電廠智能化建設(shè)的重要內(nèi)容。

國內(nèi)外電站鍋爐燃燒狀態(tài)診斷方法大致分為火檢信號、火焰頻譜或爐膛壓力分析法[4-8]和火焰數(shù)字圖像分析法[9-16]。就工程造價(jià)和維護(hù)成本而言，前者要低于后者，具有較大的工程應(yīng)用優(yōu)勢?；饳z信號是爐膛燃燒的直觀反映，采用模糊C-均值(FCM)聚類算法對火焰強(qiáng)度信號進(jìn)行分析，可實(shí)現(xiàn)鍋爐燃燒狀態(tài)的診斷[6,8]。筆者在之前的工作中論證了基于火檢信號的FCM聚類算法特征量的提取方法及其表征燃燒狀態(tài)的準(zhǔn)確性，同時對診斷周期進(jìn)行了研究，確定了適用于工程應(yīng)用的診斷周期[10]。但該方法是基于系統(tǒng)歷史數(shù)據(jù)的離線診斷，對實(shí)際運(yùn)行機(jī)組缺乏實(shí)時指導(dǎo)意義。

某燃煤電廠620 MW機(jī)組鍋爐為超臨界參數(shù)、帶啟動循環(huán)泵、一次中間再熱、單爐膛、平衡通風(fēng)、固態(tài)排渣、露天布置、全鋼構(gòu)架、“W”型火焰燃燒、垂直內(nèi)螺紋管水冷壁、П型變壓直流鍋爐。汽輪機(jī)是超臨界、一次中間再熱、單軸、三缸四排汽、凝汽式、雙背壓汽輪機(jī)。本文將基于FCM聚類算法的鍋爐燃燒診斷方法，對該機(jī)組鍋爐燃燒狀態(tài)進(jìn)行在線診斷，為電廠智能化建設(shè)中在智能診斷方向的研究和應(yīng)用提供參考。

1 鍋爐燃燒診斷方法

1.1 模糊C-均值聚類算法

燃燒狀態(tài)的“好”或“差”無法從理論上給出清晰的定義，只是明確燃燒狀態(tài)“好”時應(yīng)具備的一些屬性，當(dāng)這些屬性發(fā)生變化時，認(rèn)為燃燒狀態(tài)發(fā)生了變化，各種狀態(tài)之間沒有明晰的分界線。FCM聚類算法采用隸屬度的概念描述了一個樣本屬于某種確定類別的程度，將模糊事件的描述以定量形式表現(xiàn)出來，非常契合燃燒狀態(tài)漸進(jìn)變化的物理屬性。FCM聚類算法的基本原理在文獻(xiàn)[6]已詳細(xì)論述[6]。為表述方便，此處僅列出隸屬度的概念及計(jì)算方法。對于數(shù)據(jù)集={1,2, …,x}，假設(shè)該數(shù)據(jù)集可劃分為個類別，則第個樣本隸屬于第(1≤≤)類的隸屬度u滿足如下條件：

式中：為平滑因子，一般取2；p為第個類別的聚類中心。

1.2 在線診斷流程

基于火焰強(qiáng)度信號FCM聚類的鍋爐燃燒狀態(tài)在線診斷方法流程如圖1所示。

圖1 鍋爐燃燒狀態(tài)在線診斷流程

步驟包括：1）收集待診斷鍋爐的火焰強(qiáng)度信號歷史數(shù)據(jù)；2）基于火焰強(qiáng)度信號對歷史數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的燃燒狀態(tài)分類，確定類別數(shù)；3）針對每一種燃燒狀態(tài)類別選取指定數(shù)量的火焰強(qiáng)度信號歷史數(shù)據(jù)，確定診斷周期和用于表征燃燒狀態(tài)的特征參數(shù)向量；4）計(jì)算診斷周期內(nèi)特征參數(shù)向量的值，將每個診斷周期的特征參數(shù)向量值作為一組樣本，針對每一種燃燒狀態(tài)類別，獲取多組樣本；5）對每一種燃燒狀態(tài)類別的多組樣本進(jìn)行聚類，得到每一種燃燒狀態(tài)類別的聚類中心；6）以為周期在線計(jì)算該段時間內(nèi)特征參數(shù)向量的值，組成待識別樣本；7）計(jì)算步驟6）中得到的待識別樣本與步驟5）中獲得的每一種燃燒狀態(tài)類別的聚類中心之間的隸屬度；8）根據(jù)隸屬度取值確定待識別樣本對應(yīng)的燃燒狀態(tài)類別。

1.3 特征參數(shù)向量在線計(jì)算方法

研究表明[6]，采用火焰強(qiáng)度信號的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、均勻度、變異系數(shù)、峰峰值為特征參數(shù)向量、診斷周期為10~30 s時，通過計(jì)算聚類中心能明確區(qū)分不同的燃燒狀態(tài)。當(dāng)實(shí)際燃燒狀態(tài)發(fā)生變化時，其聚類中心具備準(zhǔn)確識別燃燒狀態(tài)變化的能力。本文采用同樣的特征參數(shù)向量進(jìn)行在線診斷，選取15 s作為診斷周期，離線計(jì)算各燃燒狀態(tài)的聚類中心并實(shí)施在線診斷。本文所述機(jī)組的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)對于火焰強(qiáng)度信號的采集頻率為每秒1次。實(shí)施在線診斷時，分別獲取當(dāng)前時刻及之前1、2、……、14 s對應(yīng)時刻的火焰強(qiáng)度信號，診斷周期內(nèi)火焰強(qiáng)度信號序列獲取方法如圖2所示。分別計(jì)算該組15個數(shù)據(jù)的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、均勻度、變異系數(shù)以及峰峰值，得到的向量即為待診斷樣本。

圖2 診斷周期內(nèi)火焰強(qiáng)度信號序列獲取方法

1.4 輔助邏輯設(shè)計(jì)

每只燃燒器對應(yīng)獨(dú)立的火檢探頭，火檢探頭朝向?qū)?zhǔn)相應(yīng)燃燒器噴嘴。理想情況下，火檢探頭數(shù)據(jù)只反映被監(jiān)測燃燒器的燃燒情況。在實(shí)際中，尤其在機(jī)組負(fù)荷較高時，存在火檢“偷看”現(xiàn)象。為提高燃燒診斷的準(zhǔn)確性，設(shè)計(jì)防“偷看”邏輯，即只有在燃燒器投用時，才進(jìn)行燃燒診斷。反復(fù)調(diào)試火檢探頭朝向和相關(guān)參數(shù)設(shè)置，減弱爐膛背景火焰對火檢探頭的影響。本文所述燃燒狀態(tài)在線診斷流程是針對單獨(dú)的燃燒器而言。對爐膛內(nèi)所有燃燒器均進(jìn)行診斷，即可實(shí)現(xiàn)全爐膛的燃燒診斷。

2 試驗(yàn)結(jié)果及分析

2.1 聚類中心計(jì)算

收集點(diǎn)火初期到機(jī)組滿負(fù)荷運(yùn)行各階段的火焰強(qiáng)度信號歷史數(shù)據(jù)。燃燒狀態(tài)經(jīng)分析可分為4類，對應(yīng)的語言描述分別為“好”、“一般”、“較差”和“很差”。診斷周期選為15 s，離線計(jì)算各狀態(tài)的聚類中心，計(jì)算結(jié)果見表1。

表1 各燃燒狀態(tài)聚類中心計(jì)算結(jié)果

Tab.1 The calculation results for each combustion state clustering center

2.2 在線診斷結(jié)果

在分散控制系統(tǒng)（DCS）中編制基于FCM聚類的燃燒狀態(tài)在線診斷方法計(jì)算流程組態(tài)，在線計(jì)算待診斷燃燒器的特征參數(shù)向量并將其作為診斷樣本。計(jì)算待診斷樣本與表1中各燃燒狀態(tài)聚類中心之間的隸屬度，從而對當(dāng)前時刻之前14 s時間段內(nèi)的燃燒狀態(tài)做評價(jià)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時診斷。

圖3為燃燒器出力穩(wěn)定時在線診斷結(jié)果。由 圖3可見，在診斷時段內(nèi)，火焰強(qiáng)度信號（量程為0~100）值一直保持100，表明該燃燒器在該段時間內(nèi)出力穩(wěn)定，燃燒良好。同時該時段內(nèi)的診斷樣本與對應(yīng)燃燒狀態(tài)“好”的聚類中心之間的隸屬度值始終為1，與對應(yīng)燃燒狀態(tài)“一般”“較差”以及“很差”的聚類中心之間的隸屬度均為0。根據(jù)隸屬度的定義可知，待診斷樣本與某聚類中心之間的隸屬度越接近1，表明該診斷樣本隸屬于聚類中心的程度越大。當(dāng)隸屬度為1時，表示診斷樣本完全隸屬于該聚類中心。由此可知，在線診斷方法對該時段內(nèi)的燃燒狀態(tài)診斷結(jié)果為：燃燒狀態(tài)“好”，與實(shí)際情況一致，表明在線診斷是準(zhǔn)確的。

圖3 燃燒器出力穩(wěn)定時在線診斷結(jié)果

圖4為燃燒出力發(fā)生變化時的在線診斷結(jié)果。由圖4中火焰強(qiáng)度信號可知，該時段內(nèi)的大部分時間，火焰強(qiáng)度信號值為100。在16:20—16:23、16:24—16:26以及16:28—16:29時段內(nèi)，火焰強(qiáng)度信號發(fā)生了波動。相對應(yīng)的，待診斷樣本與燃燒狀態(tài)“好”聚類中心之間的隸屬度值大部分時候?yàn)?.9~1.0。在火焰強(qiáng)度信號發(fā)生變化的同時段內(nèi)，隸屬度值偏離了該區(qū)域。在16:20:45時刻，待診斷樣本與燃燒狀態(tài)“好”聚類中心之間的隸屬度值變化至0.46，與燃燒狀態(tài)“一般”“較差”“很差”聚類中心之間的隸屬度值分別為0.393、0.079、0.068。表明在該時刻之前15 s內(nèi)的燃燒狀態(tài)介于“好”與“一般”之間，更接近于“好”?？疾旎鹧鎻?qiáng)度信號可知，其值在該15 s時段內(nèi)輕微波動，變化范圍為86~100。16:21:55時待診斷樣本與燃燒狀態(tài)“好”之間的隸屬度為0.159，與燃燒狀態(tài)“一般”“較差”“很差”之間的隸屬度值分別為0.700、0.076、0.065，表明在該時刻之前15 s內(nèi)燃燒狀態(tài)更接近于“一般”。在16:25及16:29時刻有同樣趨勢，即火焰強(qiáng)度信號出現(xiàn)波動時，待診斷樣本與燃燒狀態(tài)“好”之間的隸屬度由接近1變化至接近0，而與燃燒狀態(tài)“一般”的隸屬度由接近0變化至接近1。待診斷樣本與其余兩種狀態(tài)之間的隸屬度也略有波動，但始終小于0.1。表明燃燒狀態(tài)由“好”向“一般”轉(zhuǎn)變。在16:19—16:29時段內(nèi)，在線診斷結(jié)論為：燃燒狀態(tài)游離于“好”與“一般”之間，更接近于“好”，與火焰強(qiáng)度信號變化的趨勢一致。所述的在線診斷方法能準(zhǔn)確反映真實(shí)燃燒狀態(tài)的變化。

圖4 燃燒器出力變化時在線診斷結(jié)果

圖5為燃燒器出力不穩(wěn)定時在線診斷結(jié)果。由圖5可知，該時段內(nèi)燃燒不穩(wěn)定，火焰強(qiáng)度信號在60~100之間頻繁波動，最低值達(dá)到32。相應(yīng)在19:39—19:42時段，待診斷樣本與燃燒狀態(tài)“一般”之間的隸屬度值在0.34~0.92波動，在該時段內(nèi)的大部分時間，隸屬度值大于0.6，且大于待診斷樣本與其余3種燃燒狀態(tài)聚類中心之間的隸屬度值，表明該時段燃燒狀態(tài)可評價(jià)為“一般”。在19:42—19:43時段，待診斷樣本與燃燒狀態(tài)“較差”之間的隸屬度逐漸變大，其隸屬度值接近于燃燒狀態(tài)“一般”，表明燃燒狀態(tài)游離于“一般”與“較差”之間。該時段內(nèi)火焰強(qiáng)度信號的平均值明顯降低，變化趨勢與診斷結(jié)論一致。在20:00—20:04時段，待診斷樣本與燃燒狀態(tài)“很差”之間的隸屬度逐漸變大，其值在0.30~0.85波動，樣本與燃燒狀態(tài)“較差”之間的隸屬度減小，在0.1~0.3之間，與燃燒狀態(tài)“一般”之間的隸屬度減至小于0.1，表明該時段內(nèi)，燃燒狀態(tài)變化至“很差”。在19:51—20:09時段內(nèi)，待診斷樣本與燃燒狀態(tài)“好”之間的隸屬度均小于0.15，絕大多數(shù)小于0.10，表明該時段內(nèi)實(shí)際燃燒狀態(tài)與“好”相差較遠(yuǎn)，診斷結(jié)論與火焰強(qiáng)度信號的趨勢變化一致。

利用在線診斷方法，可以實(shí)現(xiàn)對燃燒優(yōu)化的實(shí)時指導(dǎo)。與單純分析火焰強(qiáng)度信號相比，采用基于FCM聚類的燃燒在線診斷的優(yōu)勢為：1）火焰強(qiáng)度信號是某一時刻的燃燒強(qiáng)度表征，而在線診斷研究的是某一時段的燃燒狀況，后者是對前者一段時間內(nèi)的情況作出的分析總結(jié)，更符合燃燒診斷的實(shí)際需求；2）當(dāng)火焰不穩(wěn)定時（圖5），火焰強(qiáng)度信號無法實(shí)時給出確切的燃燒診斷結(jié)論，而在線診斷具備實(shí)時和定量評估能力；3）火焰強(qiáng)度信號單純表征燃燒強(qiáng)度的絕對值，而在線診斷分析其絕對值、均勻度、波動性和變異情況，對燃燒狀態(tài)進(jìn)行多維評價(jià)，評價(jià)更加全面準(zhǔn)確。

圖5 燃燒器出力不穩(wěn)定時在線診斷結(jié)果

圖6為燃燒器點(diǎn)火到出力穩(wěn)定時的在線診斷結(jié)果。由圖6可知，在10:18:27—10:21:28時段內(nèi)，火焰閃爍，時有時無，火焰強(qiáng)度信號在0~100波動。其中10:21:56—10:22:02呈現(xiàn)短暫穩(wěn)定趨勢。在線診斷結(jié)果顯示，在10:18:27—10:21:28時段內(nèi)，待診斷樣本與燃燒狀態(tài)“很差”聚類中心之間的隸屬度在0.45~0.88之間波動，大于樣本與其他狀態(tài)之間的隸屬度，表明該時段內(nèi)的燃燒狀態(tài)“很差”。在10:21:56—10:22:02時段內(nèi)，樣本與燃燒狀態(tài)“較差”之間的隸屬度增大，表明燃燒狀態(tài)由“很差”向“較差”變化。在線診斷結(jié)論與實(shí)際燃燒狀態(tài)一致。從10:22:58開始，火焰強(qiáng)度信號趨于穩(wěn)定，其值為100并保持不變。在10:18—10:24時段內(nèi)，在線診斷結(jié)果顯示，燃燒狀態(tài)由“很差”→“較差”→“一般”→“好”?；鹧娣€(wěn)定后，樣本與燃燒狀態(tài)“好”之間的隸屬度為1，與其余狀態(tài)之間的隸屬度均為0。在線診斷結(jié)果完整記錄了燃燒器著火至出力穩(wěn)定的過程。

圖6 燃燒器點(diǎn)火至出力穩(wěn)定時在線診斷結(jié)果

3 結(jié) 語

本文將基于FCM聚類的燃燒診斷方法應(yīng)用于某燃煤電廠超臨界620 MW機(jī)組實(shí)際工程，分析運(yùn)行歷史中出現(xiàn)的燃燒狀態(tài)并歸納為4種類別，求取各類別聚類中心，在線計(jì)算待診斷樣本與各類別聚類中心的隸屬度值后確定其燃燒狀態(tài)，對燃燒器出力穩(wěn)定、燃燒器出力變化、燃燒器出力不穩(wěn)定、燃燒器著火至出力穩(wěn)定時4種典型工況進(jìn)行狀態(tài)評價(jià)。結(jié)果顯示，針對各種工況，本文提出的在線診斷方法均能準(zhǔn)確評價(jià)鍋爐燃燒狀態(tài)，診斷結(jié)論實(shí)時客觀反映了燃燒狀態(tài)的變化。利用該在線診斷方法，可以實(shí)現(xiàn)對燃燒優(yōu)化的實(shí)時指導(dǎo)，為實(shí)現(xiàn)燃燒的智能化控制打下基礎(chǔ)。

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Online diagnosis for combustion of power station boilers based on fuzzy C mean clustering

WANG Xihui1, CHEN Houtao1, ZHU Xiaoxing1, LIU Shuai1, SHENG Kai1, XIAO Gang2

(1. Hunan Province Key Laboratory of High Efficiency & Clean Thermal Power Technology, State Grid Hunan Electric Power Company Research Institute Co., Ltd., Hunan Xiangdian Test and Research Institute Co., Ltd., Changsha 410007, China; 2. State Key Laboratory of Clean Energy Utilization, Institute for Thermal Power Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China)

On-line diagnosis of boiler combustion in power plants is of great significance to the construction of smart power station. Realizing automatic close-loop control for safety, stable and excellent combustion through smart diagnosis is one of the key issues that need to be solved for smart operation of power units. In this paper, the boiler combustion status is diagnosed online by using the fuzzy C mean clustering algorithm based on flame intensity signal. Via analyzing the history data of combustion states, four categories of combustion state are summarized and the cluster center of each category is obtained. The combustion state of a flame is determined by calculating the membership between the diagnosing sample and the cluster center of each category. Moreover, this method is practically applied on a supercritical 620 MW unit to analyze the diagnosis results under four typical conditions, namely the steady output of the burner, varying output of the burner, unstable output of the burner and the condition from ignition to steady output of the burner. The results show that, the method proposed in this work is probable to accurately estimate the combustion state of all conditions, and the diagnosing conclusion reflects objectively the actual combustion process. Based on the online diagnosis, it is able to provide real-time guidance for combustion optimization.

utility boiler, smart operation, combustion optimization, online diagnosis, fuzzy C mean clustering

TK232

A

10.19666/j.rlfd.201906141

2019-06-26

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51776186)；湖南省科技創(chuàng)新平臺與人才計(jì)劃項(xiàng)目(2016TP1027)

Supported by：National Natural Science Foundation of China (51776186); Science & Technology Innovation Platform and Talent Plan of Hunan Province (2016TP1027)

王錫輝(1987—)，男，博士，高級工程師，主要研究方向?yàn)榘l(fā)電自動化與智能化及網(wǎng)源協(xié)調(diào)技術(shù)，wangxihui0601@163.com。

王錫輝, 陳厚濤, 朱曉星, 等. 基于模糊C均值聚類的電站鍋爐燃燒在線診斷[J]. 熱力發(fā)電, 2019, 48(9): 77-82. WANG Xihui, CHEN Houtao, ZHU Xiaoxing, et al. Online diagnosis for combustion of power station boilers based on fuzzy C mean clustering[J]. Thermal Power Generation, 2019, 48(9): 77-82.

（責(zé)任編輯 杜亞勤）