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        根據(jù)氣溫對鍋爐運(yùn)行的影響構(gòu)造閉環(huán)燃燒優(yōu)化控制的試驗(yàn)研究

        2022-06-23 07:03:48劉瑞東周遠(yuǎn)科彭獻(xiàn)永周懷春
        節(jié)能技術(shù) 2022年2期
        關(guān)鍵詞:氣溫區(qū)間鍋爐

        劉瑞東,王 志,周遠(yuǎn)科,彭獻(xiàn)永,周懷春

        (1.四川中電福溪電力開發(fā)有限公司,四川 宜賓 645152;2.東北電力大學(xué) 自動化工程學(xué)院,吉林 吉林 132012;3.武漢九州三維燃燒科技有限公司,湖北 武漢 430074;4.中國礦業(yè)大學(xué)智慧能源研究中心,江蘇 徐州 221116)

        0 引言

        當(dāng)前能源危機(jī)已開始凸顯,尤其是2021年下半年全國多個省份突發(fā)拉閘限電的狀況。燃煤發(fā)電是我國一半以上電力的生產(chǎn)源頭,提高燃煤發(fā)電效率,減少燃煤排放污染是該方向研究重點(diǎn)。數(shù)據(jù)驅(qū)動的燃煤鍋爐燃燒優(yōu)化方法在節(jié)能減排方面取得成效[1-3]。文獻(xiàn)[1]采用數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型來優(yōu)化多目標(biāo)問題,使用高斯過程模型來捕捉由測量誤差和數(shù)據(jù)缺乏引起的NOx和未燃碳含量預(yù)測的不確定性,提出了一種基于概率優(yōu)勢的進(jìn)化算法來估計(jì)NOx和未燃碳含量的最優(yōu)平衡,并最終獲得了滿意的預(yù)測結(jié)果。文獻(xiàn)[2]提取電廠鍋爐的SIS歷史數(shù)據(jù),建立離線的燃燒數(shù)據(jù)案例庫,并接入DCS實(shí)時(shí)優(yōu)化系統(tǒng)進(jìn)行在線燃燒優(yōu)化,試驗(yàn)結(jié)果顯示數(shù)據(jù)驅(qū)動的燃燒優(yōu)化系統(tǒng)有效且實(shí)用。文獻(xiàn)[3]采用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法針對某電廠的多機(jī)型、多熱源的復(fù)雜機(jī)組,提出了一種改進(jìn)的遺傳算法,對該機(jī)組進(jìn)行負(fù)荷優(yōu)化分配,優(yōu)化后的熱耗有明顯下降。文獻(xiàn)[4]為了有效挖掘和利用電站機(jī)組運(yùn)行過程中積累的海量數(shù)據(jù),提出了一種基于工況劃分的機(jī)組運(yùn)行尋優(yōu)方法。利用模糊聚類方法實(shí)現(xiàn)機(jī)組工況劃分,挑選相同工況下的當(dāng)前運(yùn)行數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)中具有低能耗的運(yùn)行控制參數(shù),由此達(dá)到鍋爐運(yùn)行優(yōu)化。文獻(xiàn)[5]針對熱工過程具有強(qiáng)耦合、大慣性和非線性等特點(diǎn),提出一種魯棒模糊C均值回歸(RFCR)算法,其中TS模糊模型是分段線性化的一個拓展[6],即利用若干個局部線性模型逼近全工況的非線性。文獻(xiàn)[7]提出靜態(tài)ARX模型,結(jié)合最優(yōu)選擇的輸入變量集和提取特征,對燃煤鍋爐NOx進(jìn)行多步預(yù)測。葉靈芝[8]提出適用于工況劃分的K-means改進(jìn)算法,采用多目標(biāo)優(yōu)化方法協(xié)調(diào)經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)和環(huán)保性指標(biāo)的最優(yōu)解,將NSGA-Ⅱ與理想點(diǎn)法結(jié)合,并使用新相似度度量方法,得到性能指標(biāo)最優(yōu)的運(yùn)行參數(shù)。文獻(xiàn)[9]開發(fā)了一個深度數(shù)據(jù)驅(qū)動的燃燒系統(tǒng)操作優(yōu)化框架,基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的方法來模擬燃燒效率和NOx排放。然后通過優(yōu)化燃燒系統(tǒng)的控制設(shè)置,進(jìn)一步提高燃燒效率和降低NOx排放。

        但是,以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為核心的機(jī)器學(xué)習(xí)算法比較耗時(shí),無法適用于鍋爐實(shí)時(shí)控制。文獻(xiàn)[10]以一臺600 MW機(jī)組近一年DCS存儲的相關(guān)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),分析了鍋爐運(yùn)行性能和參數(shù)隨鍋爐出力(主蒸汽流量)和氣溫(送風(fēng)機(jī)入口風(fēng)溫)的變化。計(jì)算分析結(jié)果表明:不同季節(jié)(氣溫)條件下該機(jī)組運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性存在很大的差異。為了研究環(huán)境溫度變化對鍋爐性能的影響,提高鍋爐效率、減少NOx排放,本文在將目標(biāo)機(jī)組特定歷史數(shù)據(jù)以負(fù)荷、氣溫(送風(fēng)機(jī)入口風(fēng)溫)劃分二維區(qū)間的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步根據(jù)鍋爐效率較高和NOx排放較低的相對優(yōu)化的氣溫區(qū)間的運(yùn)行特性構(gòu)造鍋爐燃燒優(yōu)化控制規(guī)律。然后,將該優(yōu)化規(guī)律投入一臺600 MW機(jī)組鍋爐燃燒優(yōu)化控制工業(yè)試驗(yàn),驗(yàn)證了該方法的有效性。

        1 燃燒優(yōu)化規(guī)律提取

        1.1 有效數(shù)據(jù)提取

        以1 min為周期,提取一臺600 MW機(jī)組2020年4月~2021年4月DCS存儲的相關(guān)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)。相關(guān)數(shù)據(jù)主要包括鍋爐的監(jiān)測和控制參數(shù),如負(fù)荷、主蒸汽參數(shù)(流量、壓力、溫度)、各層(角)燃燒器給煤量、總風(fēng)量、給水流量、總?cè)剂狭?、全部二次風(fēng)門開度、煙氣含氧量、排煙溫度、NOx排放量、送風(fēng)機(jī)入口風(fēng)溫等。

        根據(jù)文獻(xiàn)[10]的數(shù)據(jù)分析方法,通過公式(1)計(jì)算不同負(fù)荷、不同氣溫區(qū)間內(nèi)各參數(shù)均值

        (1)

        式中i——負(fù)荷區(qū)間,該機(jī)組負(fù)荷劃分范圍:320~620 MW,一個負(fù)荷區(qū)間為15 MW,共20個負(fù)荷區(qū)間;

        j——?dú)鉁貐^(qū)間,6~36 ℃為全年氣溫變化范圍,一個氣溫區(qū)間為1.5 ℃,共20個氣溫區(qū)間;

        k——參數(shù)類型,本文為102個;

        l——該子集內(nèi)工況點(diǎn)個數(shù),l=1,2,3,…,L(i,j)個,且各子集內(nèi)的工況點(diǎn)個數(shù)各不相同。

        全部運(yùn)行數(shù)據(jù)共分為20×20=400個數(shù)據(jù)子集,代表不同負(fù)荷、不同氣溫區(qū)間下的全部運(yùn)行數(shù)據(jù)。優(yōu)化模型側(cè)重鍋爐運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和氮氧化物排放[16-17],經(jīng)濟(jì)性通過總煤量與負(fù)荷比值表征,本文通過公式(2)篩選滿足要求的工況點(diǎn),即將優(yōu)于鍋爐效率均值和NOx排放均值的工況點(diǎn)篩選出來

        (2)

        式中k=1——實(shí)時(shí)負(fù)荷;

        k=2——總?cè)剂狭?

        k=101——NOx排放量。

        利用篩選后的數(shù)據(jù)包,由公式(3)計(jì)算各個負(fù)荷和氣溫區(qū)間各個運(yùn)行參數(shù)的均值

        (3)

        l′——該子集內(nèi)數(shù)據(jù)包的個數(shù),l′=1,2,3,…,L′(i,j)個。

        1.2 能耗分析

        其中圖1(a)為總?cè)剂狭烤惦S負(fù)荷和氣溫的變化趨勢,圖中可看出相同負(fù)荷下低溫區(qū)間18 ℃及以下,燃料量消耗較多;高溫區(qū)間27 ℃以上次之,中間溫度區(qū)間[21,27]℃之間燃料消耗最低。其中圖1(b)為煙氣含氧量均值隨負(fù)荷和氣溫的變化趨勢,在高溫區(qū)間煙氣氧量趨于穩(wěn)定且合適的前提下,圖1(c)中排煙溫度升高造成鍋爐效率降低的主要原因則是總風(fēng)量過度增加(圖1(d)),加之控制系統(tǒng)趨于風(fēng)煤比的控制邏輯,導(dǎo)致鍋爐燃燒多余燃料量所致。因此,僅以最佳煙氣氧量這一指標(biāo)認(rèn)定鍋爐實(shí)現(xiàn)了優(yōu)化燃燒的認(rèn)識是片面的。

        綜合以上對圖1中歷史數(shù)據(jù)的分析,除18℃及以下,風(fēng)量偏低,燃料量消耗較大,其它氣溫下風(fēng)量基本一致,燃料量消耗相差不大。10×1.5+6=21 ℃到14×1.5+6=27 ℃之間燃料量消耗全年較低,可作為整體優(yōu)化的依據(jù)。

        圖1 主要參數(shù)隨負(fù)荷和氣溫的變化

        1.3 建立數(shù)據(jù)模型

        利用公式(3)的計(jì)算結(jié)果,構(gòu)建優(yōu)化數(shù)據(jù)模型M1如公式(4)所示為其矩陣表示

        (4)

        基于1.2節(jié)對歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)能耗的分析,在溫度區(qū)間21~27 ℃內(nèi),相同負(fù)荷下總煤量均值較其他溫度區(qū)間更低,所以該溫度區(qū)間鍋爐運(yùn)行效率最高,即該區(qū)間鍋爐歷史運(yùn)行工況更好。本文提出計(jì)算該溫度區(qū)間不同負(fù)荷下各參數(shù)均值,然后將計(jì)算結(jié)果擴(kuò)展至所有溫度區(qū)間,記為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)模型M0,式(5)~(7)演示了模型M0的構(gòu)建過程

        (5)

        (6)

        (7)

        本文提出將模型M0和模型M1按不同權(quán)重構(gòu)造優(yōu)化數(shù)據(jù)模型M2和M3,其計(jì)算過程如公式(8)和(9)所示

        (8)

        (9)

        2 試驗(yàn)

        2.1 對比試驗(yàn)

        對本文設(shè)計(jì)的燃燒優(yōu)化在線控制系統(tǒng)開展了全尺寸工業(yè)試驗(yàn),將三個數(shù)據(jù)驅(qū)動的優(yōu)化模型M1、M2和M3各投入運(yùn)行1天,未優(yōu)化工況為投運(yùn)前3天的機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù),表1詳細(xì)記錄了對比試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。其中數(shù)據(jù)采樣時(shí)間間隔為1 min,模型M1~M3的采樣工況點(diǎn)個數(shù)為1 440。未優(yōu)化對比工況點(diǎn)個數(shù)為4 320。表1統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可以看出溫度重合區(qū)間10.5~15 ℃,本文對三組溫度重合區(qū)間數(shù)據(jù)進(jìn)行對比,即10.5~12 ℃、12~13.5 ℃、13.5~15 ℃氣溫區(qū)間,對比不同負(fù)荷下各參數(shù)均值(燃料量、NOx排放量、排煙溫度均值、總風(fēng)量及煙氣含氧量)。

        表1 對比試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

        2.2 試驗(yàn)結(jié)果

        圖2所示為四種試驗(yàn)的燃料量,分別在三組溫度區(qū)間的數(shù)據(jù)對比。圖中可以看出各個氣溫區(qū)間下,優(yōu)化模型M1的燃料量在中、低負(fù)荷段明顯低于其他工況,尤其在低負(fù)荷380 MW時(shí),燃料量出現(xiàn)最低值,說明該工況下,鍋爐燃燒效率處于高位。在10.5~12 ℃溫度區(qū)間,整個試驗(yàn)負(fù)荷區(qū)間內(nèi)優(yōu)化模型M1燃料量最低,其他溫度區(qū)間內(nèi),在負(fù)荷高于480 MW時(shí),優(yōu)化模型M1比未投優(yōu)化時(shí)燃料量略高。

        圖2 燃料量試驗(yàn)數(shù)據(jù)對比

        圖3所示為四種試驗(yàn)的NOx排放量,分別在三組溫度區(qū)間的數(shù)據(jù)對比。圖中顯示負(fù)荷低于485 MW時(shí),優(yōu)化系統(tǒng)的投入對NOx排放的降低作用不明顯,負(fù)荷高于485 MW時(shí),優(yōu)化模型M1的投入明顯降低了NOx排放量,然而在低負(fù)荷區(qū)間,三種優(yōu)化模型對應(yīng)的NOx排放量普遍偏高,主要原因是模型過于追求燃燒效率,導(dǎo)致爐內(nèi)燃燒環(huán)境利于NOx的生成。

        圖3 NOx排放量試驗(yàn)數(shù)據(jù)對比

        圖4所示為四種試驗(yàn)的排煙溫度,分別在三組溫度區(qū)間的數(shù)據(jù)對比。圖中顯示三個優(yōu)化模型的投入均有效降低了排煙溫度,且優(yōu)化模型M2降低最多,M3次之,M1在中負(fù)荷區(qū)間出現(xiàn)一個降低趨勢,主要原因應(yīng)該是爐內(nèi)火焰調(diào)控的結(jié)果。

        圖4 排煙溫度試驗(yàn)數(shù)據(jù)對比

        圖5所示為四種試驗(yàn)的煙氣含氧量,分別在三組溫度區(qū)間的數(shù)據(jù)對比。圖中顯示投入優(yōu)化模型M1時(shí),煙氣含氧量最低,但是在中負(fù)荷區(qū)間存在比較明顯的波動,主要原因是風(fēng)煤比的偏離;優(yōu)化模型M2和M3反而比未投入優(yōu)化系統(tǒng)時(shí)煙氣含氧量更高,這對爐內(nèi)燃燒是不利的。

        圖6所示為四種試驗(yàn)的總風(fēng)量,分別在三組溫度區(qū)間的數(shù)據(jù)對比。圖中顯示總風(fēng)量變化趨勢基本一致,優(yōu)化系統(tǒng)各負(fù)荷段對總風(fēng)量的控制比原工況略高,優(yōu)化模型M1的總風(fēng)量在中負(fù)荷區(qū)間存在較小的波動,這也是圖5中煙氣含氧量存在波動的一個原因。

        圖5 煙氣含氧量試驗(yàn)數(shù)據(jù)對比

        圖6 總風(fēng)量試驗(yàn)數(shù)據(jù)對比

        3 結(jié)論

        (1)對于所分析的鍋爐運(yùn)行工況,氣溫變化對鍋爐燃燒經(jīng)濟(jì)性有顯著的影響,存在相對較優(yōu)的氣溫區(qū)間,可作為燃燒優(yōu)化的調(diào)整依據(jù)。

        (2)投入燃燒優(yōu)化系統(tǒng)的鍋爐,燃燒特性發(fā)生了改變。優(yōu)化模型M1的燃料量在中、低負(fù)荷段明顯低于其他工況,在10.5~12 ℃氣溫區(qū)間,整個試驗(yàn)負(fù)荷區(qū)間內(nèi)優(yōu)化模型M1的燃料量最低,優(yōu)化模型M1更適用于低負(fù)荷區(qū)間。

        (3)投入在線燃燒優(yōu)化控制系統(tǒng)的鍋爐,中低負(fù)荷區(qū)間,尤其是負(fù)荷低于485 MW時(shí),優(yōu)化系統(tǒng)的投入對NOx排放的降低作用不明顯,負(fù)荷高于485 MW時(shí),優(yōu)化模型M1的投入明顯降低了NOx排放量。原因是優(yōu)化模型通過二次風(fēng)門、燃盡風(fēng)及總風(fēng)量的調(diào)節(jié)對爐膛內(nèi)燃燒區(qū)氧化氣氛和燃盡區(qū)還原氣氛做了不同程度的調(diào)整。

        (4)本文描述的數(shù)據(jù)驅(qū)動優(yōu)化方法可以實(shí)現(xiàn)鍋爐效率和NOx排放的多目標(biāo)優(yōu)化,但是選取燃燒優(yōu)化模型同時(shí)需要考慮鍋爐燃燒效率和NOx排放的折中。

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