根據(jù)氣溫對(duì)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

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(kāi)發(fā)有限公司，四川 宜賓 645152；2.東北電力大學(xué) 自動(dòng)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(guó)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(kāi)始凸顯，尤其是2021年下半年全國(guó)多個(gè)省份突發(fā)拉閘限電的狀況。燃煤發(fā)電是我國(guó)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(dòng)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(dòng)的模型來(lái)優(yōu)化多目標(biāo)問(wèn)題，使用高斯過(guò)程模型來(lái)捕捉由測(cè)量誤差和數(shù)據(jù)缺乏引起的NOx和未燃碳含量預(yù)測(cè)的不確定性，提出了一種基于概率優(yōu)勢(shì)的進(jìn)化算法來(lái)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(cè)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(kù)，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(dòng)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(dòng)的方法針對(duì)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(duì)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(guò)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(duì)熱工過(guò)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(gè)拓展[6]，即利用若干個(gè)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(duì)燃煤鍋爐NOx進(jìn)行多步預(yù)測(cè)。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(kāi)發(fā)了一個(gè)深度數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)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(lái)模擬燃燒效率和NOx排放。然后通過(guò)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(wú)法適用于鍋爐實(shí)時(shí)控制。文獻(xiàn)[10]以一臺(tái)600 MW機(jī)組近一年DCS存儲(chǔ)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(duì)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(duì)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(tái)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(tái)600 MW機(jī)組2020年4月～2021年4月DCS存儲(chǔ)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(cè)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)剂狭俊⑷慷物L(fēng)門開(kāi)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(guò)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(gè)負(fù)荷區(qū)間為15 MW，共20個(gè)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(gè)氣溫區(qū)間為1.5 ℃，共20個(gè)氣溫區(qū)間；

k——參數(shù)類型，本文為102個(gè)；

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

全部運(yùn)行數(shù)據(jù)共分為20×20=400個(gè)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(guò)總煤量與負(fù)荷比值表征，本文通過(guò)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(lái)

(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(gè)負(fù)荷和氣溫區(qū)間各個(gè)運(yùn)行參數(shù)的均值

(3)

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

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(shì)，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(shì)，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(guò)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(shí)是片面的。

綜合以上對(duì)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(duì)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(guò)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(guò)程如公式(8)和(9)所示

(8)

(9)

2 試驗(yàn)

2.1 對(duì)比試驗(yàn)

對(duì)本文設(shè)計(jì)的燃燒優(yōu)化在線控制系統(tǒng)開(kāi)展了全尺寸工業(yè)試驗(yàn)，將三個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)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(duì)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(gè)數(shù)為1 440。未優(yōu)化對(duì)比工況點(diǎn)個(gè)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(duì)三組溫度重合區(qū)間數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，即10.5～12 ℃、12～13.5 ℃、13.5～15 ℃氣溫區(qū)間，對(duì)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(duì)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(duì)比。圖中可以看出各個(gè)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(shuō)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(gè)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(duì)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(duì)比。圖中顯示負(fù)荷低于485 MW時(shí)，優(yōu)化系統(tǒng)的投入對(duì)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(duì)應(yīng)的NOx排放量普遍偏高，主要原因是模型過(guò)于追求燃燒效率，導(dǎo)致?tīng)t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(duì)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(duì)比。圖中顯示三個(gè)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(gè)降低趨勢(shì)，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(duì)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(duì)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(dòng)，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(duì)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(duì)比。圖中顯示總風(fēng)量變化趨勢(shì)基本一致，優(yōu)化系統(tǒng)各負(fù)荷段對(duì)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(dòng)，這也是圖5中煙氣含氧量存在波動(dòng)的一個(gè)原因。

圖5 煙氣含氧量試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)比

圖6 總風(fēng)量試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)比

3 結(jié)論

(1)對(duì)于所分析的鍋爐運(yùn)行工況，氣溫變化對(duì)鍋爐燃燒經(jīng)濟(jì)性有顯著的影響，存在相對(duì)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(gè)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(duì)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(guò)二次風(fēng)門、燃盡風(fēng)及總風(fēng)量的調(diào)節(jié)對(duì)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(dòng)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。