嚴(yán)曉生， 吳振華， 殷 戈， 伍仁杰， 郭良丹

(1.國能（泉州）熱電有限公司，福建 泉州 362804; 2.國電南京電力試驗研究有限公司，江蘇 南京 210046)

0 引 言

近年來如何提高能源利用率，降低碳排放成為了世界各國的熱點話題[1]，熱電聯(lián)產(chǎn)機組在實現(xiàn)熱電同供的同時，還提高了電廠能源利用率、降低了碳排放[2]。對于熱電聯(lián)產(chǎn)機組，由于其發(fā)電負(fù)荷和供熱負(fù)荷間存在鮮明的耦合關(guān)系，即“以熱定電”的運行方式，其運行條件和運行方式尤為復(fù)雜[3]。與其他類型機組相對，熱電聯(lián)產(chǎn)機組具有更大的節(jié)能潛力[4]。因此，優(yōu)化供熱運行方式，發(fā)掘熱電聯(lián)產(chǎn)機組節(jié)能潛力，受到了眾多學(xué)者的廣泛關(guān)注。

厲劍梁等[5]研究了熱電比對抽汽供熱機組能耗特性的影響，得出了機組煤耗與熱電比的函數(shù)關(guān)系；張騫等[6]基于循環(huán)函數(shù)法建立了供熱機組的通用模型，提出了線性優(yōu)化的小微增分配原則；黃延輝等[7]針對自備電廠熱電聯(lián)產(chǎn)機組，提出了熱、電負(fù)荷優(yōu)化分配模型，并針對典型現(xiàn)場數(shù)據(jù)制定了優(yōu)化分配方案。徐中山等[8]結(jié)合理論模型與現(xiàn)場實驗數(shù)據(jù)，建立了不同主蒸汽流量和不同熱電比時機組熱耗的函數(shù)關(guān)系；王珊等[9]采用粒子群算法優(yōu)化了熱電負(fù)荷在多臺機組間的分配，并比較了優(yōu)化前后電廠的能耗特性。鄧拓宇等[10]利用建筑物熱網(wǎng)儲能熱性，提出了一種供熱機組協(xié)調(diào)控制方案，有效提高了機組調(diào)峰能力。王智等[11]通過配置儲熱罐的方式實現(xiàn)了熱電廠"熱電解耦"，大大增加了供熱機組調(diào)峰靈活性。

現(xiàn)有研究對供熱機組的熱電負(fù)荷分配多采用平均分配的方式，對于采用優(yōu)化算法進行非平均分配方式的研究還相對較少。本文以國電泉州一期機組為例，建立了變工況模型，得到了機組的供熱可行域。同時比較了不同負(fù)荷分配方式對機組總能耗的影響，并以泉州某日典型熱電負(fù)荷為例，采用遺傳算法對熱電負(fù)荷進行了優(yōu)化分配。

1 模型建立

1.1 變工況模型

本文以國電泉州一期機組為例，汽輪機為哈爾濱汽輪機廠生產(chǎn)的CLN 670—24.2/566/566型汽輪機，額定功率670 MW，最大功率達(dá)731.8 MW，具體參數(shù)如表1所示。

表1 機組額定參數(shù)

機組的熱電負(fù)荷隨環(huán)境的變化而變化，導(dǎo)致汽輪機經(jīng)常處于變工況運行狀態(tài)，為提高汽輪機變工況的計算精度，本文采用改進的弗留格爾公式進行計算[12]：

式中：G—— —流經(jīng)級組的蒸汽流量，kg/s；

v0— 級前蒸汽比容，m3/kg；

a——級組前后壓比；

p0、p2級組前后壓力，Pa；

下標(biāo)A、B——不同工況。

1.2 熱電負(fù)荷優(yōu)化模型

為發(fā)掘供熱機組的節(jié)能潛力，提高供熱機組熱經(jīng)濟性，本文采用遺傳算法對熱電負(fù)荷進行優(yōu)化分配，在分配過程中應(yīng)遵循以下原則：1）單臺機組的熱電負(fù)荷范圍應(yīng)滿足供熱可行域；2）為保證機組的安全運行，單臺機組的電負(fù)荷應(yīng)不低于200 MW。在總的熱電負(fù)荷一定的情況下，以總能耗最小為目標(biāo)函數(shù)，數(shù)學(xué)模型如下。

優(yōu)化目標(biāo)為：

其中Qz、Qz,i分別為總能耗和第i臺機組的能耗，MW。

優(yōu)化模型的約束條件如下：

熱負(fù)荷約束條件為：

式中：Qt——全廠總熱負(fù)荷，MW；

Qi——第i臺機組的熱負(fù)荷，MW。

其中單臺機組的供熱量既不能超過總的熱負(fù)荷Q，也不能超過每臺機組的最大熱負(fù)荷。

電負(fù)荷約束條件為：

式中：Pt——全廠總電負(fù)荷，MW；

Pi——第i臺機組的電負(fù)荷，MW。

由于熱電聯(lián)產(chǎn)機組采用以熱定電的方式運行，所以當(dāng)供熱量一定時，其電負(fù)荷也應(yīng)滿足一定的限制條件，其中單臺機組的電負(fù)荷既不能超過總的電負(fù)荷P，也不能超過每臺機組的最大電負(fù)荷。

明確目標(biāo)函數(shù)和約束條件后，采用遺傳算法對優(yōu)化模型進行求解，確定熱電負(fù)荷的最優(yōu)分配方式，采用遺傳算法確定最優(yōu)熱電負(fù)荷分配方案大致流程如圖1所示。

圖1 遺傳算法流程圖

1.3 變工況模型驗證

本文采用Ebslion軟件根據(jù)機組設(shè)計參數(shù)以VWO工況為基準(zhǔn)搭建供熱機組仿真模型。選取THA、75%THA、50%THA3種工況，對所建立模型的準(zhǔn)確性進行驗證，計算所得各工況參數(shù)與熱平衡圖中數(shù)據(jù)對比如表2所示。

表2 模型仿真結(jié)果與熱平衡圖數(shù)據(jù)對比

由表可知，3種工況下Ebslion仿真模型計算結(jié)果與熱平衡圖中數(shù)據(jù)相比，最大相對誤差為1.9%，發(fā)電功率相對誤差均低于0.44%，由此可知，本文所建立的模型可靠性較高，滿足工程精度要求，可以利用該模型進一步對變工況下的熱電關(guān)系進行分析。

2 機組供熱域及負(fù)荷優(yōu)化分配

2.1 機組供熱域

基于本文所建立的供熱機組仿真模型，采用以下方法確定機組的最大供熱負(fù)荷，首先保持主蒸汽流量不變，通過逐步減小供熱抽汽流量，使低壓缸達(dá)到最小進汽量，從而確定機組的最大供熱負(fù)荷。不同供熱負(fù)荷下最大電負(fù)荷與最小電負(fù)荷的計算，可通過保持供熱抽汽流量不變，調(diào)節(jié)主蒸汽流量來獲得，其中在機組最小主蒸汽流量的計算時需要考慮低壓缸最小流量及機組最小功率的限制作用。采用上述方法計算得到的機組熱電關(guān)系如圖2所示。

圖2 機組熱電關(guān)系

由圖可知，不同熱負(fù)荷對應(yīng)的最大電負(fù)荷與最小電負(fù)荷也不同，當(dāng)熱負(fù)荷為0時，機組最大電負(fù)荷與最小電負(fù)荷分別獲得各自的最值。從圖中可以看出，隨著供熱負(fù)荷的增大，最大電負(fù)荷減小，而最小電負(fù)荷增大，這是由于隨著供熱負(fù)荷的增大，供熱抽汽量增大，導(dǎo)致主蒸汽流量所能獲得的最大值減小，而所能獲得的最小值增大，因此機組最大電負(fù)荷隨供熱負(fù)荷的增大而減小；而對于最小電負(fù)荷來說，隨著主蒸汽流量的增加，高壓缸發(fā)電功率增加，低壓缸發(fā)電功率不變，總發(fā)電功率增加，因此最小電負(fù)荷隨供熱負(fù)荷的增大而增大。隨著熱負(fù)荷的增大，機組最大電負(fù)荷與最小電負(fù)荷之間的差值越來越小，說明在較高的熱負(fù)荷小，機組的可調(diào)范圍越來越小，調(diào)峰性能變差。

2.2 不同熱電負(fù)荷分配方式對能耗的影響

選取機組的總能耗作為評價指標(biāo)，比較以下4種不同負(fù)荷分配方式對機組能耗特性的影響（根據(jù)實際運行情況可知兩臺機組總的熱負(fù)荷約為720 MW，總的電負(fù)荷約為700 MW）：1）熱電負(fù)荷均采用平均分配方式；2）熱負(fù)荷采用平均分配方式，電負(fù)荷采用非平均分配方式；3）熱負(fù)荷采用非平均分配方式，電負(fù)荷采用平均分配方式；4）熱電負(fù)荷均采用非平均分配方式。

若采用熱電負(fù)荷均為平均分配的方式，即每臺機組的熱負(fù)荷為360 MW，電負(fù)荷為350 MW，根據(jù)仿真模型的計算結(jié)果可知，兩臺機組的總能耗為1 977.921 MW，即每臺機組的能耗為988.961 MW。

保持熱負(fù)荷平均分配，即每臺機組的熱負(fù)荷均為360 MW，通過改變第一臺機組的電負(fù)荷，來分析不同電負(fù)荷分配下供熱機組能耗的變化規(guī)律。圖3顯示了第二臺機組電負(fù)荷和總能耗隨第一臺機組電負(fù)荷的變化情況，出于安全性考慮，每臺機組的電負(fù)荷均不得低于200 MW。

圖3 機組能耗變化（保持熱負(fù)荷平均分配）

如圖所示，由于總電負(fù)荷一定，所以隨著第一臺機組電負(fù)荷的增大，第二臺機組的電負(fù)荷線性減小。機組總能耗隨著第一臺機組電負(fù)荷的增大先增大后減小，當(dāng)電負(fù)荷在兩臺機組間平均分配時，總能耗達(dá)到最大值。圖中虛線表示第二臺機組電負(fù)荷為350 MW的等值線，從圖中可以看出第二臺機組電負(fù)荷偏離350 MW越多，也就是電負(fù)荷在兩臺供熱機組間的分配越不均勻，總能耗越小，這主要是由于供熱使得兩臺機組低壓缸凝汽節(jié)流損失不同導(dǎo)致的，從電負(fù)荷均勻分配到不均勻分配的過程中，電負(fù)荷增大的機組能耗增大，電負(fù)荷減小的機組能耗減小，且減小量要大于增大量，因此總能耗隨著電負(fù)荷分配不均勻程度的增加而減小。從圖中可以看出，當(dāng)電負(fù)荷分配為200 MW和500 MW時，總能耗最小，為1 971.511 MW，較平均分配時減少了6.41 MW。

保持電負(fù)荷平均分配，即每臺機組的電負(fù)荷均為350 MW，通過改變第一臺機組的熱負(fù)荷，來分析不同熱負(fù)荷分配下供熱機組能耗的變化規(guī)律。圖4顯示了第二臺機組熱負(fù)荷和總能耗隨第一臺機組熱負(fù)荷的變化情況。

圖4 機組能耗變化（保持電負(fù)荷平均分配）

如圖所示，由于總熱負(fù)荷一定，所以第二臺機組的熱負(fù)荷隨著第一臺機組熱負(fù)荷的增大而線性減小。機組總能耗隨著第一臺機組熱負(fù)荷的增大先增大后減小，當(dāng)熱負(fù)荷在兩臺機組間平均分配時，總能耗達(dá)到最大值。圖中虛線表示第二臺機組熱負(fù)荷為360 MW的等值線，從圖中可以看出第二臺機組熱負(fù)荷偏離360 MW越多，也就是熱負(fù)荷在兩臺供熱機組間的分配越不均勻時，總能耗越小，這同樣是由于供熱使得兩臺機組低壓缸凝汽節(jié)流損失不同導(dǎo)致的，從熱負(fù)荷均勻分配逐漸到不均勻分配的過程中，熱負(fù)荷增大的機組能耗增大，而熱負(fù)荷減小的機組能耗減小，且減小量要大于增大量，因此總能耗隨著熱負(fù)荷分配的不均勻程度增加而減小。從圖中可以看出，當(dāng)全部熱負(fù)荷由其中一臺機組承擔(dān)時，即分配方式為0 MW和720 MW時，總能耗最小，為1 958.906 MW，較平均分配時減少了19.015 MW。

上述討論了電負(fù)荷和熱負(fù)荷中單一因素變化時對機組總能耗的影響，同時改變熱負(fù)荷和電負(fù)荷在兩臺機組間的分配，即采用熱電負(fù)荷均非平均分配的方式，得到總能耗的變化規(guī)律如圖5所示。

圖5 機組能耗變化（熱電負(fù)荷均非平均分配）

從圖中可以看出，當(dāng)總熱負(fù)荷為720 MW，總電負(fù)荷為700 MW時，在兩臺機組間采用不同的熱電負(fù)荷分配方式時，總能耗相差較大，最大可達(dá)23.25 MW。從圖中還可以看出，當(dāng)熱電負(fù)荷在兩臺機組間平均分配時，總能耗較大，與前文所得結(jié)論一致。當(dāng)?shù)谝慌_機組熱電負(fù)荷都很小時（第二臺機組的熱電負(fù)荷都很大），也就是說熱電負(fù)荷分配的不均勻程度較大時，總能耗較小。

2.3 熱電負(fù)荷優(yōu)化分配

由前文研究結(jié)果可知，將熱電負(fù)荷在兩臺機組間平均分配是不合理的，通過優(yōu)化熱電負(fù)荷分配，能夠?qū)崿F(xiàn)降低機組能耗的目的。因此，本文采用遺傳算法按照1.2節(jié)所建立的熱電負(fù)荷優(yōu)化模型，對泉州電廠某日熱電負(fù)荷進行優(yōu)化分配，該日的熱電負(fù)荷數(shù)據(jù)圖6所示。

圖6 泉州某日熱負(fù)荷

該廠原來采用的是熱電負(fù)荷均平均分配的運行方式，對采用遺傳算法優(yōu)化熱電負(fù)荷分配前后單日總能耗結(jié)果進行可知，采用熱電負(fù)荷均平均分配的方式，兩臺機組的單日總能耗為47 456.856 MW，采用遺傳算法對熱電負(fù)荷進行優(yōu)化分配后，兩臺機組的單日總能耗為45 944.749 MW。降低了1 512.107 MW，具有明顯的節(jié)能效果。

3 結(jié)束語

通過優(yōu)化供熱機組的熱電負(fù)荷分配方式，可以降低電廠總能耗。因此，本文以國電泉州電廠一期機組為例，建立了670 MW機組的仿真模型，得出了其供熱可行域，分析了不同熱電負(fù)荷分配方式對機組總能耗的影響，采用遺傳算法優(yōu)化了熱電負(fù)荷在兩臺機組間的分配方式，得出了以下結(jié)論：

1）隨著供熱負(fù)荷的增大，供熱機組的最大電負(fù)荷減小，而最小電負(fù)荷增大，最大電負(fù)荷與最小電負(fù)荷之間的差值越來越小，可調(diào)范圍越來越小，可調(diào)性變差。

2）當(dāng)熱電負(fù)荷在兩臺機組間平均分配時，總能耗最大，隨著電負(fù)荷分配不均勻程度的增加，總能耗逐漸減小。

3）以泉州電廠某日熱電負(fù)荷為例，通過本文所建立的熱電負(fù)荷優(yōu)化分配模型進行非平均分配后，機組總能耗減少了1 512.107 MW。