聶椿明， 安留明， 徐 鋼， 陳 衡， 李 季

(華北電力大學(xué) 能源動力與機械工程學(xué)院，北京 102206)

據(jù)中電聯(lián)發(fā)布的2019—2020年度全國電力供需形勢分析預(yù)測報告統(tǒng)計，2019年全年全社會用電量達到7.23×1012kW·h，比2018年全年增長了4.5%，全國人均用電量達到5 161 kW·h，人均生活用電量732 kW·h。截至2019年年底，全國發(fā)電裝機容量突破2×109kW，火電裝機容量達1.19×109kW，其中水電、核電、風(fēng)電和太陽能發(fā)電量快速增長，分別增長5.7%、18.2%、10.9%和26.5%，從以上數(shù)據(jù)可以看出我國用電需求正在不斷增加，且在未來一段時間內(nèi)，火電仍將占據(jù)發(fā)電行業(yè)的支柱地位[1-2]。

由于我國水資源較缺乏，人均水資源在全世界排名第122位，且淡水分布不均，因此我國裝機容量受到限制?；痣姀S直接空冷技術(shù)提供了可行的解決方案，這對于我國富煤缺水的“三北”地區(qū)具有重要意義[3]。隨著近年來節(jié)能理念及可持續(xù)發(fā)展理念的不斷發(fā)展，給電廠的經(jīng)濟性和穩(wěn)定性提出了更高的要求，優(yōu)化背壓研究顯得尤為重要[4]。

近年來，由于大數(shù)據(jù)方法的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)價值的利用已經(jīng)成為判斷企業(yè)實力的一個重要因素，也成為未來各個行業(yè)的發(fā)展方向[5]。傳統(tǒng)火電廠直接空冷機組通過現(xiàn)場熱力實驗得出的背壓控制曲線來控制機組對應(yīng)負荷下的設(shè)計背壓值，從而調(diào)控指導(dǎo)機組運行。近年來，國外學(xué)者結(jié)合數(shù)值分析方法[6-7]進行空冷機組背壓優(yōu)化，也有學(xué)者運用大數(shù)據(jù)方法[8]進行空冷機組冷端優(yōu)化。基于這些背壓優(yōu)化研究，筆者提出基于最佳數(shù)據(jù)庫的背壓實時優(yōu)化方法，可以更加有效地吸收歷史數(shù)據(jù)中有效果的運行工況點，從數(shù)據(jù)上優(yōu)化了最佳背壓尋找邏輯，使得最佳背壓更符合提高機組凈發(fā)電功率的要求，對模型訓(xùn)練也有一定程度的優(yōu)化。

1 研究方法

1.1 案例

選取河北某2×600 MW超臨界直接空冷燃煤機組為研究對象，其空冷系統(tǒng)由56臺風(fēng)機組成，40臺順流凝汽器風(fēng)機，16臺逆流凝汽器風(fēng)機，風(fēng)機葉片為寬葉低噪型，每臺風(fēng)機葉片數(shù)量為6個，風(fēng)機直徑為9.754 m，額定轉(zhuǎn)速為73 r/min，額定風(fēng)量為573 m3/s?？绽錂C組的換熱管束由單排翅片管組成，翅片管材料為碳鋼/鋁翅片，翅化比(散熱面積/迎風(fēng)面積)為123，總散熱面積為1 423 460 m2。

1.2 最佳背壓分析方法

在機組運行過程中，降低機組背壓可以使汽輪機的理論比焓降增大，從而增加汽輪機出功，提高其循環(huán)效率。然而想要增大機組出功，不論是從安全角度、設(shè)計角度還是從運行角度都不是簡單地降低背壓能夠?qū)崿F(xiàn)的。在空冷機組運行過程中，降低機組背壓主要依靠增大風(fēng)機群耗功，然而風(fēng)機群耗功在廠用電中的占比較高，盲目增大風(fēng)機群耗功可能會使得降低背壓所多發(fā)的電少于增大風(fēng)機群耗功所消耗的電，得不償失。而理論最佳背壓[9]即為當其他因素保持不變時，降低背壓導(dǎo)致的機組電功率增量ΔPel減去降低背壓時風(fēng)機群耗功增量ΔPp的值達到最大時的背壓值[10-11]，即

max ΔP=max(ΔPel-ΔPp)

(1)

式中：ΔP為機組凈發(fā)電功率增量。

而基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[12]所采用的最佳背壓邏輯為建立背壓與機組凈發(fā)電功率ΔP之間的數(shù)據(jù)關(guān)系，其中風(fēng)機耗功的計算公式為：

(2)

式中：U為風(fēng)機電壓；I為風(fēng)機總電流；φ為風(fēng)機額定相位角。

針對目標數(shù)據(jù)集建立由歷史最佳數(shù)據(jù)庫訓(xùn)練所得預(yù)測模型，用于對背壓進行預(yù)測優(yōu)化；評估模型數(shù)據(jù)盡量保證數(shù)據(jù)完整性以及評估的真實性，用于對優(yōu)化結(jié)果進行評估。

歷史最佳數(shù)據(jù)庫是通過對歷史數(shù)據(jù)運行工況較好的點進行篩選，選出運行工況類似的較好點進行平均值選取。具體篩選方法是通過篩選相同負荷及環(huán)境溫度下的工況點中凈發(fā)電功率較大的前30%的點作為最佳數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)。由于實際運行數(shù)據(jù)中負荷與環(huán)境溫度測點數(shù)據(jù)沒有精準的整數(shù)，所以設(shè)置負荷與環(huán)境溫度偏置范圍可以將近似的運行工況點集中在1個集合，方便在其中進行最佳數(shù)據(jù)庫的篩選。負荷間隔1 MW，環(huán)境溫度間隔1 K，負荷篩選偏置范圍為0.5 MW，環(huán)境溫度篩選偏置范圍為0.5 K。數(shù)據(jù)篩選過后的數(shù)據(jù)集就成為歷史最佳數(shù)據(jù)庫，為之后的預(yù)測模型提供運行工況較好的建模數(shù)據(jù)。

具體的背壓優(yōu)化思路為：首先基于歷史實際背壓生成1個背壓范圍，考慮到現(xiàn)場的背壓最大偏置為±2 kPa，所以將背壓偏置設(shè)置為±2 kPa，背壓間隔取0.01 kPa，其他數(shù)據(jù)不變。將邊界條件與背壓序列一同代入預(yù)測模型中，得到背壓范圍內(nèi)的一系列機組凈發(fā)電功率，將其與實際機組凈發(fā)電功率進行比較，最大機組凈發(fā)電功率對應(yīng)的背壓值即認為是最佳背壓，當最大機組凈發(fā)電功率是實際機組凈發(fā)電功率時，實際背壓即為最佳背壓。將最佳背壓序列經(jīng)高斯平滑之后代入評估模型中進行評估，得到的機組凈發(fā)電功率為優(yōu)化后機組凈發(fā)電功率，與實際機組凈發(fā)電功率比較即可得到節(jié)電量。圖1為歷史實際數(shù)據(jù)的某點最佳背壓分布。可以看出，在此實時運行工況下背壓在10 kPa左右時，機組凈發(fā)電功率達到最大值，對應(yīng)的背壓即為此運行工況下的最佳背壓。

圖1 某實際工況最佳背壓Fig.1 The optimal back pressure in an actual condition

最佳背壓思路邏輯導(dǎo)圖見圖2。圖中NAN值含義為Not a Number，即為壞值，需要在處理數(shù)據(jù)過程中篩除。

圖2 最佳背壓優(yōu)化思路流程圖Fig.2 Flow chart of optimal back pressure optimization

1.3 機器學(xué)習(xí)方法

采用的機器學(xué)習(xí)方法為BP(Error Back Propagation Training)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[13]，用來實現(xiàn)對歷史運行數(shù)據(jù)的建模和擬合。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)函數(shù)、激勵函數(shù)、隱藏層層數(shù)和神經(jīng)元個數(shù)等調(diào)節(jié)參數(shù)均會對模型的精度以及最后的預(yù)測效果產(chǎn)生影響，但在建模過程中更為重要的是數(shù)據(jù)本身的特點。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點在于不需要確定輸入輸出之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，它通過不斷地訓(xùn)練和逼近某種學(xué)習(xí)規(guī)則，從而在數(shù)據(jù)輸入之后通過訓(xùn)練得到的規(guī)則得出輸出值；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要分為前向傳播和誤差反向傳播2個過程。計算誤差時正向進行，反向調(diào)整權(quán)值和閾值，通過調(diào)整輸入節(jié)點與隱藏層節(jié)點的權(quán)值以及隱藏層節(jié)點與輸出節(jié)點的權(quán)值和閾值，使誤差沿梯度方向下降。經(jīng)過反復(fù)訓(xùn)練，當誤差最小時，確定各層對應(yīng)的權(quán)值和閾值，并停止訓(xùn)練[14]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理圖如圖3所示。

圖3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理示意圖Fig.3 BP neural network schematic diagram

2 數(shù)據(jù)觀察及預(yù)處理

2.1 數(shù)據(jù)觀察

首先從電廠分布式控制系統(tǒng)(DCS)中提取出機組歷史運行數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)間隔為30 s。2018年全年數(shù)據(jù)有1 051 200組。結(jié)合其他文獻中分析的背壓影響因素以及DCS情況，能夠讀取的測點參數(shù)主要有機組負荷、背壓、環(huán)境溫度、環(huán)境風(fēng)速、環(huán)境風(fēng)向、主蒸汽參數(shù)、凝結(jié)水溫、凝結(jié)水質(zhì)量流量、風(fēng)機電流、風(fēng)機轉(zhuǎn)速和風(fēng)機軸溫等。對2018年全年運行數(shù)據(jù)進行觀察，以2018年全年機組負荷、背壓和環(huán)境溫度曲線圖(圖4)為例，可以看出機組負荷和背壓在6月底及9月底有對應(yīng)關(guān)系，全年環(huán)境溫度在-10～40 ℃。

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

由2018年全年機組負荷和背壓曲線可知，機組有2次停機，一次發(fā)生在6月底，一次發(fā)生在9月底。機組負荷與背壓能夠相互對應(yīng)，所以為了方便觀察運行數(shù)據(jù)之間的關(guān)系以及規(guī)律，需要將停機工況的數(shù)據(jù)篩除，從現(xiàn)場DCS中取出的數(shù)據(jù)不僅包含停機工況的數(shù)據(jù)，還會有很多無法讀取數(shù)值的NAN值，因此需要先對數(shù)據(jù)進行篩除。此外，由于數(shù)據(jù)之間會有數(shù)量級的差異，為了避免大數(shù)吞小數(shù)的情況，對數(shù)據(jù)進行歸一化處理，將數(shù)據(jù)按比例映射到[-1 1][15]。篩除停機工況和NAN值之后的2018年全年數(shù)據(jù)有934 269組。處理后的2018年全年主蒸汽質(zhì)量流量及2018年全年風(fēng)機群耗功如圖5所示。

最后對機組參數(shù)、風(fēng)機參數(shù)、環(huán)境參數(shù)及其范圍進行整理和分類，結(jié)果見表1。

(a) 2018年機組負荷運行數(shù)據(jù)(b) 2018年背壓運行數(shù)據(jù)(c) 2018年環(huán)境溫度數(shù)據(jù)圖4 2018年全年數(shù)據(jù)時序圖Fig.4 The whole year data sequence chart in 2018

表1 機組各測點運行參數(shù)范圍

2.3 相關(guān)度分析

在空冷機組實際運行過程中，背壓是機組經(jīng)濟性運行的關(guān)鍵調(diào)控參數(shù)，不論是對機組的經(jīng)濟性還是安全性進行評估，都需要了解影響背壓的因素，空冷系統(tǒng)直接與外界環(huán)境接觸，受環(huán)境影響較大，且全年背壓范圍變化較大，冬季還需要考慮安全性問題，所以理論上環(huán)境溫度、主蒸汽壓力、主蒸汽溫度、主蒸汽質(zhì)量流量、環(huán)境風(fēng)速和環(huán)境風(fēng)向等因素均可能會對機組背壓造成影響[16]。觀察其他歷史運行數(shù)據(jù)可以得到如下規(guī)律：夏季溫度較高時，背壓、風(fēng)機耗功和風(fēng)機軸溫等參數(shù)較高，冬季溫度較低時這些參數(shù)則較低。理論上的背壓影響因素如圖6所示。

圖6 理論背壓影響因素Fig.6 Theoretical influencing factors of back pressure

利用皮爾遜相關(guān)度系數(shù)[17]計算各影響因素與背壓的相關(guān)度情況，皮爾遜相關(guān)度系數(shù)計算公式如下：

(3)

計算之前限定機組負荷和環(huán)境溫度，以便合理地對各主要因素與背壓的相關(guān)度進行分析，柱狀圖分析結(jié)果如圖7所示。

圖7 各因素與背壓的皮爾遜相關(guān)度系數(shù)Fig.7 Pearson correlation coefficient diagram betweenvarious factors and back pressure

由圖7可以看出，限定邊界條件后環(huán)境參數(shù)和風(fēng)機參數(shù)與背壓的相關(guān)度系數(shù)在0.5左右，機組負荷和主蒸汽參數(shù)與背壓的相關(guān)度系數(shù)在0.75左右。

3 模型建立及評估

3.1 模型建立

模型建立過程如下：

(1) 數(shù)據(jù)預(yù)處理：輸入訓(xùn)練集和測試集數(shù)據(jù)，刪除停機工況數(shù)據(jù)和NAN值，對數(shù)據(jù)歸一化。

(2) 訓(xùn)練模型：篩選所得的最佳數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)與測試集數(shù)據(jù)，分別建立以背壓為自變量,多種因素作為邊界條件輸入、機組凈發(fā)電功率為輸出的預(yù)測模型和評估模型。

(3) 尋找最佳背壓：將測試集數(shù)據(jù)輸入預(yù)測模型，基于實際背壓生成對應(yīng)的背壓范圍，其他條件不變逐個預(yù)測機組凈發(fā)電功率，挑選機組凈發(fā)電功率最大時對應(yīng)的背壓為最佳背壓。

采用最佳背壓思路和2018年1月—6月的數(shù)據(jù)建模，預(yù)測2018年7月運行數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)歸一化后建立以背壓為自變量，環(huán)境溫度、主蒸汽壓力、主蒸汽溫度、主蒸汽質(zhì)量流量、凝結(jié)水質(zhì)量流量、風(fēng)機軸溫、環(huán)境風(fēng)速和給水質(zhì)量流量為邊界條件，機組凈發(fā)電功率為因變量的模型[18]。由于背壓作為自變量，因此電廠實際運行中風(fēng)機轉(zhuǎn)速作為調(diào)節(jié)背壓的主要手段并不能作為邊界條件輸入模型。經(jīng)過多次嘗試，模型學(xué)習(xí)函數(shù)采用trainlm，傳遞函數(shù)采用tansig和purlin。

3.2 模型評估

采用誤差分析評估模型的性能，誤差指標有平均絕對誤差MAE、平均相對誤差MAPE、均方根誤差RMSE和確定系數(shù)R2，其計算公式如式(4)～式(7)。

(4)

MAPE=sum(|y′-y|×100/y)/n

(5)

式中：y′為預(yù)測值；y為實際值。

(6)

式中：xr為一組測量值與真實值的偏差。

(7)

參考其他文獻中誤差的計算方法，對比分析了單、雙隱藏層以及不同神經(jīng)元個數(shù)時模型的準確性[19]，對每種神經(jīng)元分類分別試驗5次，得到的結(jié)果取平均值，最終確定了模型參數(shù)。當預(yù)測模型采用單隱藏層，神經(jīng)元個數(shù)為7，評估模型采用單隱藏層，神經(jīng)元個數(shù)為7時模型的平均相對誤差最小，即此時的模型擬合結(jié)果最可靠，如表2所示。

表2 模型性能

根據(jù)表2所得結(jié)果，本文第4節(jié)中的節(jié)能效果評估所使用的預(yù)測和評估模型將從神經(jīng)元個數(shù)為7的模型中選取誤差最小的模型。

4 計算結(jié)果及分析

4.1 時序分析

筆者主要對2018年7月的數(shù)據(jù)進行節(jié)能效果評估，考慮到數(shù)據(jù)的完整性，為了盡可能提高模型可靠性和精度，訓(xùn)練集數(shù)據(jù)采用2018年1月—6月的數(shù)據(jù)，由前文試驗得到的最佳模型參數(shù)設(shè)置模型，采用式(8)來評估節(jié)電量。

(8)

式中：ΔW為計算節(jié)電量，kW·h；P2為每個時間點對應(yīng)的優(yōu)化機組凈發(fā)電功率，MW；P1為每個時間點對應(yīng)的實際機組凈發(fā)電功率，MW。

2018年1月—6月原始數(shù)據(jù)總共有521 280組，經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理，篩除異常工況后還剩下486 619組，用于建立評估模型。經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)再進行最佳數(shù)據(jù)庫篩選，剩下158 419組數(shù)據(jù)，用于建立預(yù)測模型。對2018年7月的數(shù)據(jù)采用最佳背壓思路進行評估，由于7月整體數(shù)據(jù)量較大，圖8和圖9給出了優(yōu)化前后數(shù)據(jù)差值對比曲線。由圖8可以看出，優(yōu)化背壓大部分集中在實際背壓±1 kPa范圍內(nèi)，有少數(shù)波動較大的優(yōu)化背壓與實際背壓差值在±2 kPa以內(nèi)。由圖9可以看出，優(yōu)化機組凈發(fā)電功率與實際機組凈發(fā)電功率差值集中在10 MW以內(nèi)。

圖8 2018年7月實際背壓與優(yōu)化背壓差值曲線Fig.8 The difference curve between actual back pressure andoptimized back pressure in July,2018

圖9 2018年7月實際機組凈發(fā)電功率與優(yōu)化機組凈發(fā)電功率差值曲線Fig.9 The difference curve between actual net generating powerand optimized net generating power in July,2018

抽調(diào)2018年7月月初、月中和月末各200個樣本點，圖10～圖12給出了這些樣本點優(yōu)化前后背壓和機組凈發(fā)電功率的對比情況。

由節(jié)電量計算公式可以計算得到2018年7月單月節(jié)電量ΔW為961 091.27 kW·h。觀察圖10～圖12，其中各段樣本點的優(yōu)化背壓在實際背壓附近上下波動，這是由于機組在不同運行工況下，模型輸出結(jié)果判斷改變背壓后，機組凈發(fā)電功率是增大的，并且由于當時機組實際運行工況的差異，7月月初、月中和月末的優(yōu)化背壓與實際背壓之間也存在一定差異。

4.2 負荷分段分析

為觀察不同負荷下的優(yōu)化結(jié)果，將優(yōu)化結(jié)果按負荷范圍300～330 MW、>330～360 MW、>360～390 MW、>390～420 MW、>420～450MW、>450～480 MW、>480～510 MW、>510～540 MW、>540～570 MW、>570～600 MW、>600～630 MW分別進行統(tǒng)計，由于每個負荷段數(shù)據(jù)量存在差異，因此計算比較每個負荷段內(nèi)每30 s的平均節(jié)電量，結(jié)果見表3。

(a) 背壓對比曲線

(b) 機組凈發(fā)電功率對比曲線圖10 2018年7月月初樣本點數(shù)據(jù)優(yōu)化前后背壓、機組凈發(fā)電功率對比曲線

(a) 背壓對比曲線

(b) 機組凈發(fā)電功率對比曲線圖11 2018年7月月中樣本點數(shù)據(jù)優(yōu)化前后背壓、機組凈發(fā)電功率對比曲線

(a) 背壓對比曲線

(b) 機組凈發(fā)電功率對比曲線圖12 2018年7月月末樣本點數(shù)據(jù)優(yōu)化前后背壓、機組凈發(fā)電功率對比曲線

由表3可以看出，當機組負荷在360～570 MW時優(yōu)化效果較為明顯，30 s平均節(jié)電量在10 kW·h以上，而在低負荷和高負荷時節(jié)能效果并不明顯，30 s平均節(jié)電量在10 kW·h以下，說明最佳背壓思路在機組處于中負荷運行時的節(jié)能效果較好。由于機組實際運行中會根據(jù)現(xiàn)場控制曲線的最佳背壓進行調(diào)節(jié)，從物理機理上分析，機組在低負荷和高負荷段運行時，控制曲線對應(yīng)的指導(dǎo)背壓變化范圍較小，機組在此工況下運行時的背壓數(shù)據(jù)本身變化范圍較小，使得模型預(yù)測得到的優(yōu)化機組凈發(fā)電功率與實際機組凈發(fā)電功率相差較小，與實際情況較為符合。

表3 不同負荷分段每30 s的平均節(jié)電量

4.3 環(huán)境溫度分段分析

2018年7月環(huán)境溫度最低為21.21 ℃，最高為34.61 ℃。為了觀察不同環(huán)境溫度下的優(yōu)化結(jié)果，將優(yōu)化結(jié)果按照環(huán)境溫度20～25 ℃、>25～30 ℃、>30～35 ℃分別進行統(tǒng)計，由于數(shù)據(jù)量的差異，因此計算比較每個環(huán)境溫度范圍內(nèi)每30 s的平均節(jié)電量，結(jié)果見表4。

由表4可知，當機組運行環(huán)境溫度為20～30 ℃時，優(yōu)化效果較好，每30 s的平均節(jié)電量基本保持在10 kW·h以上。當機組運行環(huán)境溫度在>30～35 ℃時，優(yōu)化效果不明顯，每30 s的平均節(jié)電量為1.01 kW·h，說明最佳背壓思路在當月較低環(huán)境溫度時優(yōu)化效果較好，從物理機理上分析，當環(huán)境溫度較高時，風(fēng)機轉(zhuǎn)速已經(jīng)達到最大，考慮到風(fēng)機軸溫過高的問題，機組此時的背壓調(diào)節(jié)空間很小，實際背壓變化范圍較小，導(dǎo)致模型預(yù)測得到的優(yōu)化機組凈發(fā)電功率與實際機組凈發(fā)電功率相差較小，節(jié)能空間較小。

表4 不同環(huán)境溫度范圍每30 s的平均節(jié)電量

5 結(jié) 論

(1) 2018年7月得到的優(yōu)化背壓和優(yōu)化機組凈發(fā)電功率結(jié)果較為穩(wěn)定，優(yōu)化背壓與實際背壓差值基本在1 kPa以內(nèi)，優(yōu)化機組凈發(fā)電功率與實際機組凈發(fā)電功率差值穩(wěn)定在10 MW以內(nèi)。

(2) 機組在360～570 MW負荷段運行時的優(yōu)化效果比在低負荷或者高負荷運行時好，調(diào)節(jié)最佳背壓的優(yōu)化空間較大。

(3) 機組在環(huán)境溫度20～30 ℃運行時的優(yōu)化效果較好，而在高溫30 ℃以上運行時的優(yōu)化效果較差，機組通過背壓調(diào)節(jié)的節(jié)能空間較小。