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        基于改進(jìn)粒子群算法的火電機(jī)組鍋爐燃燒多目標(biāo)優(yōu)化

        2023-12-31 00:00:00魏向國湯澤煜張明法
        機(jī)電信息 2023年18期

        摘 要:目前火電機(jī)組仍是我國電力供應(yīng)的主體,因此通過運(yùn)行優(yōu)化技術(shù)來實現(xiàn)鍋爐燃燒效率的提升,同時減少NOx等污染氣體排放具有重要意義。鑒于此,針對現(xiàn)有技術(shù)建模精度低、運(yùn)行效果差、脫離實際需求等缺點,采用改進(jìn)粒子群算法建立鍋爐燃燒模型,得出機(jī)組最佳運(yùn)行參數(shù),以期提高機(jī)組運(yùn)行的安全性和經(jīng)濟(jì)性。

        關(guān)鍵詞:火電機(jī)組;鍋爐燃燒效率;NOx;改進(jìn)粒子群算法

        中圖分類號:TM621" " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A" " 文章編號:1671-0797(2023)18-0024-04

        DOI:10.19514/j.cnki.cn32-1628/tm.2023.18.006

        0" " 引言

        隨著新能源產(chǎn)業(yè)的持續(xù)壯大,風(fēng)電和太陽能逐漸改變了目前的電網(wǎng)格局,由于新能源的不穩(wěn)定性,各機(jī)組的靈活性改造成為保證電力系統(tǒng)安全運(yùn)行的主要方式之一[1]。

        靈活性改造主要技術(shù)難點在于如何使大容量煤電機(jī)組適應(yīng)超低負(fù)荷深度調(diào)峰,這就對大容量煤電機(jī)組的燃燒穩(wěn)定性提出了更高要求[2]。

        鍋爐燃燒控制優(yōu)化是通過分級配風(fēng)、協(xié)調(diào)配煤等手段減少NOx的生成,同時也要兼顧C(jī)O排放濃度、鍋爐效率等經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)和預(yù)防高溫蒸汽管壁超溫等安全性指標(biāo),是一個多場耦合、多變量制約、多目標(biāo)優(yōu)化的復(fù)雜問題[3-4]。在深度調(diào)峰運(yùn)行下,負(fù)荷的下降可能導(dǎo)致鍋爐燃燒的不穩(wěn)定性、脫硝系統(tǒng)無法有效運(yùn)行、鍋爐汽水系統(tǒng)管壁超溫等問題。常規(guī)的燃燒優(yōu)化系統(tǒng)大多只能實現(xiàn)穩(wěn)態(tài)和開環(huán)優(yōu)化,不易取得符合預(yù)期的優(yōu)化效果,因此需要把人工智能技術(shù)和先進(jìn)控制理論相結(jié)合,研究新型的鍋爐燃燒系統(tǒng)閉環(huán)優(yōu)化控制方法[5-6]。如何有效保證鍋爐效率和NOx排放是深度調(diào)峰下燃燒優(yōu)化需要研究的重要問題。同時,機(jī)組實際運(yùn)行中,常存在SCR出口NOx濃度偏差大的問題,導(dǎo)致脫硝系統(tǒng)一側(cè)長期過噴的情況,不利于機(jī)組安全、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。

        針對上述問題,提出了基于改進(jìn)粒子群算法的火電機(jī)組多目標(biāo)鍋爐燃燒優(yōu)化控制方案,建立了以鍋爐燃燒效率、NOx生成濃度、凈煙氣NOx濃度、兩側(cè)脫硝出口NOx濃度偏差為目標(biāo)輸出的鍋爐燃燒模型,以期提升機(jī)組運(yùn)行的安全性和經(jīng)濟(jì)性。

        1" " 現(xiàn)有技術(shù)及其缺點

        當(dāng)前鍋爐燃燒多目標(biāo)優(yōu)化的主要技術(shù)路線如下:

        1)從DCS歷史庫中篩選模型參數(shù),篩選出有效的穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù),并進(jìn)行歸一化處理;

        2)以鍋爐燃燒效率和NOx排放質(zhì)量濃度為目標(biāo)參量,由鍋爐熱平衡計算理論可知,飛灰含碳量和排煙溫度直接影響鍋爐燃燒效率,根據(jù)鍋爐燃燒特性、NOx生成機(jī)理和鍋爐燃燒效率影響因素,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立NOx排放質(zhì)量濃度預(yù)測模型和鍋爐燃燒效率預(yù)測模型;

        3)以加權(quán)求和法或約束法確立遺傳算法的目標(biāo)函數(shù),尋找最優(yōu)工況,進(jìn)而獲得最優(yōu)的運(yùn)行參數(shù)。

        現(xiàn)有技術(shù)主要存在以下問題:

        1)數(shù)據(jù)篩選過程中只選取穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù),而模型的建立應(yīng)包含動態(tài)過程,即從一個穩(wěn)態(tài)到下一個穩(wěn)態(tài)之間的數(shù)據(jù);

        2)以鍋爐燃燒效率和NOx排放質(zhì)量濃度為目標(biāo)參量建立模型不適應(yīng)實際需求;

        3)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模需要大量的樣本數(shù)據(jù),且無法避免過擬合的問題,不利于模型的在線修正。

        當(dāng)前鍋爐燃燒多目標(biāo)優(yōu)化的技術(shù)路線圖如圖1所示。

        2" " 基于改進(jìn)粒子群算法的火電機(jī)組鍋爐燃燒多目標(biāo)優(yōu)化

        2.1" " 本方案技術(shù)路線

        本方案基于改進(jìn)粒子群算法,建立以鍋爐燃燒效率、NOx生成濃度、凈煙氣NOx濃度、兩側(cè)脫硝出口NOx濃度偏差為目標(biāo)輸出的鍋爐燃燒模型,建模的精度滿足需求,且建模速度快,利于模型的在線修正。其中,提升鍋爐燃燒效率必然會導(dǎo)致NOx生成濃度增加,因此根據(jù)機(jī)組特性和專家經(jīng)驗確立其最優(yōu)值;考慮凈煙氣NOx濃度是為了在環(huán)保指標(biāo)達(dá)標(biāo)的前提下,盡可能地提高NOx排放濃度,降低機(jī)組氨耗量;考慮脫硝兩側(cè)出口NOx濃度偏差是為了確保在凈煙氣NOx濃度達(dá)標(biāo)的前提下,減少兩側(cè)出口NOx濃度偏差,避免脫硝系統(tǒng)一側(cè)過噴、另一側(cè)欠噴的情況,提升機(jī)組運(yùn)行的安全性和經(jīng)濟(jì)性。

        其主要步驟如下:

        1)從DCS或SIS中獲取歷史數(shù)據(jù),包括:實際負(fù)荷、總?cè)剂狭?、各層給煤機(jī)燃料量、各層磨煤機(jī)一次風(fēng)量、各層二次風(fēng)門開度、二次風(fēng)總量、總風(fēng)量、煙氣擋板開度、排煙溫度、給水流量、主蒸汽壓力、調(diào)節(jié)級壓力、煙氣含氧量、送風(fēng)機(jī)入口風(fēng)溫、兩側(cè)入口NOx濃度、兩側(cè)出口NOx濃度、凈煙氣NOx濃度、兩側(cè)噴氨閥門開度和兩側(cè)噴氨量;

        2)依次對歷史數(shù)據(jù)中進(jìn)行粗大值處理、線性插值和濾波噪聲處理,得到初步合格的歷史數(shù)據(jù)庫;

        3)采用滑動窗口法對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選,篩選規(guī)則為“穩(wěn)態(tài)→動態(tài)→下一個穩(wěn)態(tài)”,得到建模的訓(xùn)練數(shù)據(jù);

        4)通過改進(jìn)粒子群算法建立以鍋爐燃燒效率、NOx生成濃度、凈煙氣NOx濃度、兩側(cè)脫硝出口NOx濃度偏差為目標(biāo)輸出的鍋爐燃燒模型。

        2.2" " 粒子群算法改進(jìn)方案

        1)慣性權(quán)重的改進(jìn)。

        采用帶多目標(biāo)最優(yōu)因子的迭代下降法,即結(jié)合當(dāng)前的尋優(yōu)結(jié)果和迭代次數(shù),動態(tài)調(diào)整慣性權(quán)重值,更快速準(zhǔn)確地尋到全局最優(yōu),其公式為:

        式中:w為慣性權(quán)重;wmin為最小權(quán)重值;wmax為最大權(quán)重值;tmax為算法的最大迭代次數(shù);t為當(dāng)前迭代次數(shù);N為多目標(biāo)尋優(yōu)的目標(biāo)參數(shù)個數(shù);n為當(dāng)前尋優(yōu)結(jié)果中各目標(biāo)參數(shù)達(dá)到最優(yōu)值的個數(shù)。

        鍋爐燃燒效率、NOx生成濃度、凈煙氣NOx濃度、兩側(cè)脫硝出口NOx濃度偏差各目標(biāo)參數(shù)最優(yōu)值為基于機(jī)組特性和專家經(jīng)驗的機(jī)組負(fù)荷函數(shù),分別為X10、X20、X30、X40。

        2)適應(yīng)度函數(shù)。

        首先,根據(jù)機(jī)組特性和專家經(jīng)驗確定各目標(biāo)參數(shù)最優(yōu)值;

        其次,按照不同負(fù)荷及基于專家經(jīng)驗的指數(shù)系數(shù)確立各參數(shù)尋優(yōu)的優(yōu)先級,規(guī)則如下:

        a)20%~40%Pe,從高到低目標(biāo)參數(shù)的優(yōu)先級為鍋爐燃燒效率、NOx生成濃度、凈煙氣NOx濃度、兩側(cè)脫硝出口NOx濃度偏差(優(yōu)先級系數(shù)依次為10、7、4、1);

        b)40%~70%Pe,從高到低目標(biāo)參數(shù)的優(yōu)先級為鍋爐燃燒效率、NOx生成濃度(前兩者優(yōu)先級相同)、凈煙氣NOx濃度、兩側(cè)脫硝出口NOx濃度偏差(優(yōu)先級系數(shù)依次為10、10、5、1);

        c)70%~100%Pe,從高到低目標(biāo)參數(shù)的優(yōu)先級為NOx生成濃度、鍋爐燃燒效率、凈煙氣NOx濃度、兩側(cè)脫硝出口NOx濃度偏差(優(yōu)先級系數(shù)依次為10、7、4、1);

        d)專家經(jīng)驗指數(shù)系數(shù):ε=e|x-x0|,其中x為參數(shù)實際值,x0為參數(shù)最優(yōu)值。

        改進(jìn)粒子群算法的適應(yīng)度函數(shù):

        f=ε1K1|X1-X10|+ε2K2|X2-X20|+ε3K3|X3-X30|+

        式中:下標(biāo)1~4分別對應(yīng)鍋爐燃燒效率、NOx生成濃度、凈煙氣NOx濃度、兩側(cè)脫硝出口NOx濃度偏差的相關(guān)參數(shù);εi為專家經(jīng)驗指數(shù)系數(shù);Ki為優(yōu)先級系數(shù);Xi為參數(shù)實際值;Xi0為參數(shù)最優(yōu)值。

        基于改進(jìn)粒子群算法的火電機(jī)組鍋爐燃燒多目標(biāo)優(yōu)化的技術(shù)路線圖如圖2所示。

        3" " 應(yīng)用分析

        3.1" " 仿真結(jié)果分析

        以某660 MW超臨界機(jī)組的實際應(yīng)用為例,通過提取海量歷史數(shù)據(jù),對現(xiàn)有技術(shù)和改進(jìn)技術(shù)的優(yōu)化效果進(jìn)行仿真對比分析,結(jié)果如圖3、圖4所示。

        可以看出,改進(jìn)技術(shù)提高鍋爐效率和降低NOx生成濃度的效果優(yōu)于現(xiàn)有技術(shù)。

        3.2" " 應(yīng)用效果

        該機(jī)組采用本方案進(jìn)行優(yōu)化并投入使用后,2022年12月至2023年5月期間:

        1)20%~40%Pe時鍋爐效率提高0.8%~1%,NOx生成濃度降低了50~80 mg/Nm3;

        2)40%~70%Pe時鍋爐效率提高0.3%~0.5%,NOx生成濃度降低了30~60 mg/Nm3;

        3)70%~100%Pe時鍋爐效率提高0.1%~0.2%,NOx生成濃度降低了40~50 mg/Nm3;

        4)全負(fù)荷段凈煙氣NOx濃度小時均值由平均32.7 mg/Nm3提升至平均46.4 mg/Nm3,兩側(cè)脫硝出口NOx濃度偏差由平均26.8 mg/Nm3降低至平均4.7 mg/Nm3,節(jié)氨量為16.3%,空預(yù)器差壓平均降低了0.15 kPa。

        4" " 結(jié)論

        針對現(xiàn)有技術(shù)存在的問題,本文首先從電廠DCS海量數(shù)據(jù)中篩選出包含“穩(wěn)態(tài)—動態(tài)—穩(wěn)態(tài)”特征的訓(xùn)練數(shù)據(jù),增強(qiáng)了所建模型的動態(tài)屬性,模型更加全面準(zhǔn)確;然后在平衡鍋爐燃燒效率與NOx生成濃度兩者關(guān)系的前提下,結(jié)合機(jī)組實際運(yùn)行需求,兼顧節(jié)氨與平衡兩側(cè)脫硝出口NOx濃度,建立以鍋爐燃燒效率、NOx生成濃度、凈煙氣NOx濃度、兩側(cè)脫硝出口NOx濃度偏差為目標(biāo)輸出的鍋爐燃燒模型;最后改進(jìn)粒子群算法的慣性權(quán)重和適應(yīng)度函數(shù),結(jié)合專家經(jīng)驗,建立鍋爐燃燒模型,有效克服了機(jī)組運(yùn)行的非線性和實時數(shù)據(jù)波動等困難,使現(xiàn)有技術(shù)存在的問題得到了有效解決,提高了機(jī)組運(yùn)行的安全性、穩(wěn)定性和經(jīng)濟(jì)性。

        [參考文獻(xiàn)]

        [1] 楊海生,古雨,唐廣通,等.高背壓-抽凝機(jī)組耦合運(yùn)行優(yōu)化技術(shù)對深度調(diào)峰性能影響及經(jīng)濟(jì)性分析[J].汽輪機(jī)技術(shù),2020,62(4):305-308.

        [2] 鄭飛,陳曉利,高繼錄,等.抽汽供熱機(jī)組深度調(diào)峰靈活性改造技術(shù)研究[J].汽輪機(jī)技術(shù),2021,63(2):144-146.

        [3] 丁承剛,郭士義,龔燕雯,等.電站鍋爐制粉系統(tǒng)模型的建立與應(yīng)用[J].鍋爐技術(shù),2016,47(1):5-8.

        [4] 鄭成航,高翔,蘇秋鳳,等.多變負(fù)荷下內(nèi)嵌算法融合的多目標(biāo)鍋爐燃燒優(yōu)化控制方法:CN202210785624.3[P].2022-09-27.

        [5] 侯榮利.基于超限學(xué)習(xí)機(jī)與渦流搜索算法的鍋爐燃燒優(yōu)化策略[J].冶金能源,2021,40(5):60-64.

        [6] 閆水保,馮燦,齊繼鵬,等.基于約束支持向量回歸的電站鍋爐燃燒優(yōu)化建模[J].熱能動力工程,2021,36(11):126-132.

        收稿日期:2023-05-05

        作者簡介:魏向國(1979—),男,河北人,高級工程師,研究方向:熱工自動化、檢修管理。

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