鍋爐運行過程中各輸入變量之間,輸入變量與指標參數之間存在著復雜的相關性。任意一個調節參數的變化將可能引起多個反映參數的變化,但影響的程度不同。為了運行過程進行合理簡化,需要去掉一些關聯度較小的或者冗余的變量,簡化優化系統的難度,能夠達到人工神經網絡訓練快速收斂,保證達到較為滿意的優化效果。
通過專家系統將優化試驗過程中一些質量不高的試驗數據剔除或挖掘替代數據,也是本優化方案能夠快速完成人工神經網絡訓練和建立優化運行數學模型的技術關鍵。
鍋爐在使用過程中會產生包括經濟性、安全性或可靠性等方面的各類問題,造成這些問題的原因一般是由于設計、運行以及維修等方面存在不足。
根據大量的統計資料表明,運行因素是對各類問題影響最大的因素,鍋爐設備所發生的問題,70%以上都可以在優化運行方面得以解決。
以鍋爐爆管為例(根據美國50家電廠的統計數據),在造成鍋爐爆管的原因中,由于鍋爐運行控制不當,造成的問題最為嚴重。
典型的火力發電廠包含有下列的控制與監測系統:
控制系統(DCS系統)建立安全與可靠運行;性
能監測系統耗差分析;狀態檢修監測系統。這些系統均使用共同的運行參數,其中有些需求是相互矛盾的。最理想的情況是運行控制能同時達到性能優化而不引起對設備的損害,但是以目前的習慣很難達到這種狀態,因為控制系統有它歷史演變的過程。分散控制的模式是基于經典控制理論和當時技術條件限制下的產物,沒有系統的協調控制和優化控制功能。
DCS系統是基于經典控制理論的分散式熱工控制系統,邏輯控制單元只能對有限輸入參數與輸出目標進行分散控制。缺乏系統協調控制功能,因此只能在某種程度上保證系統穩定運行,無法達到鍋爐系統優化(協調)控制。目前鍋爐控制系統主要包括以下三種:
給水控制(汽包水位的控制);燃燒控制;蒸汽溫度的控制(如減溫水的投放等控制)。
主要區別如下:1、工作范圍不同:常用機組性能監測軟件只能做到通過數據采集提供一些實時的分析數據,經過和理想數據的比較來提供操作效果的變化趨勢,并不能給運行人員提供操作建議,更不用說提供自動優化控制了。本系統通過有選擇的數據采集,通過模糊控制和人工神經網絡模型和專家系統模塊計算出可收斂的、對鍋爐效率影響較大的數據,提供給運行人員進行相應的跟蹤調整,從而達到優化鍋爐燃燒的目的。
2、工作目標不同:常用機組性能監測軟件主要是針對目前電廠的要求,給出優化調整的方向;本優化系統能將電廠鍋爐的性能優化指標,量化為具體參數進行優化控制。
3、工作原理不同:“常用機組性能監測軟件”只能做到通過數據采集提供一些實時的分析數據,經過和理想數據的比較來提供操作效果的變化趨勢。優化系統的核心技術人工神經網絡的學習過程是自學習過程。開始時人工神經網絡利用測試獲得的數據或者是原有的歷史數據,學習并且建立神經網絡數學模型。由于數據相對較少,本系統對鍋爐運行認識較少,隨著學習數據的增加,系統基于對過去的認識,可利用已有的成熟模型對實際運行過程中新出現的運行工況自動“推斷”出最優的運行參數(自學習、自適應過程)。
4、優化依據不同:“常用機組性能監測軟件”依據常規測點。優化系統在引進相關常規測點的同時引進光譜在線測溫儀,并將其布置在鍋爐輻射區和對流區的分界區域。
改造效果:在原NOX排放水平上,降低5%-10%;供電煤耗降低1g/kWh以上;大幅度降低減溫水投放;通過實時在線監測爐膛出口煙溫,控制過熱器與再熱器的管壁溫度,降低過熱器和再熱器的等效強制停機率,延長鍋爐部件使用壽命,有效降低鍋爐維修費用,同時為智能吹灰系統提供直接的煙氣參數。
經濟效益分析:直接經濟效益分析(600MW機組)。1.供電煤耗的降低按節約供電煤耗1.5g/kWh,機組年平均運行時間為6500小時,平均標煤煤價800元/噸進行計算,則鍋爐年節約供電煤耗費用為:(1.5×10-6)t/kW.h×6.0×105kW×6500h×800元/t=468萬元。
2.NOx排放量減少帶來的經濟效益按照國家
《排污費征收標準管理辦法》中規定,按氮氧化物排放每一污染當量0.6元收費,按照全年排放氮氧化物25000t估算,如果能降低10%的氮氧化物排放量,根據《排污費征收標準管理辦法》中污染當量計算公式,減少的污染當量為2823600,可減少排放收費169.4萬元/年。因此,可以看出該項目執行可以帶來顯著經濟效益。
間接經濟效益分析:減低NOx的排放量:目前,減少污染物排放是實現環境保護目標的一項重要舉措。環境污染和生態破壞已經成為危害人民健康、制約經濟和社會發展的一個重要因素。通過鍋爐運行優化,可降低NOx的排放量,以適應保護環境和經濟發展的要求。
通過鍋爐運行優化增加關鍵運行參數的控制,實時在線監測爐膛出口煙溫,可預防和控制鍋爐結焦,降低高溫腐蝕對鍋爐的危害。
通過鍋爐運行優化控制過熱器與再熱器的管壁溫度,可預防超溫爆管。
通過鍋爐運行優化吹灰減輕受熱面沖刷腐蝕,延長鍋爐部件使用壽命,可有效降低鍋爐維修費用。
鍋爐運行優化系統是一套對鍋爐系統性能進行多目標全面優化的系統,該系統能夠通過建立鍋爐系統運行參數間的關系和系統的特性,進行全面優化和靈活選擇優化目標。可針對不同電廠存在的問題,通過試驗設計來選擇關鍵性的運行參數進行相應的人工神經網絡訓練,以達到多方位的優化目標。可解決的問題有:熱效率、煤耗、減溫水量與排煙溫度的改進,控制過熱器與再熱器超溫和受熱面結焦結渣,NOx、CO、飛灰含碳量等的減低。其關鍵是優化系統實現協調控制并挖掘了鍋爐系統的冗余空間。
鍋爐的控制系統DCS控制邏輯與控制方式過于簡單,無法實現鍋爐系統的整體協調控制,鍋爐運行的安全主要依靠DCS中的保護系統。鍋
爐廠商產品運行手冊提供的運行指導,來自鍋爐設計和傳統的熱力試驗,僅僅能夠保證鍋爐系統某種程度的穩定運行,不能做到優化(經濟)運行。例如:氧量、一二三次風率、配煤的組合方式以及輻射熱與對流熱合理分配等。依靠運行人員的經驗和智慧無法解決鍋爐系統的多輸入變量與多目標參數之間的協調控制與運行參數優化組合的問題。
傳統的設計途徑是依靠微分方程獲得。在設計,制造,安裝,控制,運行各個環節中,包含許多未知數。在設計過程中加入了大量放大的安全系統來涵蓋這些未知情況,導致實際的運行狀況與設計的情況有相當的差距。因此,鍋爐熱力系統具有可以挖掘的冗余空間。傳統的熱力試驗方法存在片面性和局限性。
基于系統優化的理念,全面優化鍋爐系統的運行方式;
引進現代控制理論、信息技術和先進的計算機技術作為優化工具;
采用應用數學方法挖掘鍋爐系統的冗余空間和強迫人工智能神經網絡快速完成訓練;
依靠高品質的數據,對系統進行全面分析,確定問題的真正原因;
利用專家系統完成數據篩選、創造數據以及優化結果預測與驗證;
利用統計學與回歸分析的方法和相關性分析,精簡優化過程的可調變量;
優化的簡單過程如下:拓展鍋爐系統優化邊界范圍,利用實驗設計方法;
集合創造反映系統特性的數據-篩選并優化數據-強迫人工神經網絡學習;
完成建立鍋爐系統可調變量與輸出目標參數間協調控制數學模型-計算優化;
運行最佳組合模式-專家系統預測/驗證優化結果-發布優化運行模式。
本優化方案用到的數學和計算機技術如下:多變數非線性回歸分析;人工智能神經網絡(ANN);應用數學-統計學(實驗設計)。
鍋爐運行優化系統引入了關鍵的中間過程參數光譜在線測溫儀。爐膛出口煙溫通過在線實時監測獲得。該參數的引入使鍋爐運行優化系統在控制對流受熱面管壁溫度和減溫水投放、輻射受熱面積灰結焦和智能吹灰、NOx排放等方面起到了良好的效果。
用戶即可選擇優化系統對鍋爐運行進行多目標優化,也可針對電廠自身的需求選擇著重優化對象。此時將圍繞著重優化的某些目標,制訂試驗方案,提高相關因素的權重,達到著重優化的目的。
優化系統可將采集的用于訓練的數據保存到SQLSEVER2000。人工神經網絡訓練的結果保存到BCB6.0自帶的Paradox數據庫中。如果產生數據量過大,則將Paradox數據庫中的數據保存到SQLSEVER2000中作為歷史數據。
數據發布模塊:優化系統采用OLEDB技術連接SQLSERVER數據庫,根據神經網絡操作員選擇的被調節參數和調節參數,動態生成被調節和調節參數及目標和優化表格,并可發布到電廠MIS網絡各客戶端。
試驗選定在高中低三種工況下進行,對所有與鍋爐運行有關的可調參數進行全面調整,其中包括:1.安全性、可靠性、經濟性關系權衡與界定;2.各次風量、風速的協調配置調整;3.運行參數全面協調;4.過程參數監控。
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1.貴州大方發電廠1#機組(300MW)鍋爐性能優化(已完成);
2.牡丹江第二發電廠8#機組(300MW)鍋爐性能優化(已完成);
3.牡丹江第二發電廠9#機組(300MW)鍋爐性能優化(已完成);4.云南鎮雄電廠1#、2#機組(600MW超臨界)鍋爐性能優化(執行中);
5.四川珙縣電廠1#機組
(600MW超臨界)鍋爐性能優化系統(執行中);
6.貴州畢節頭步電廠1#、2#機組(150MWCFB鍋爐)鍋爐性能優化(執行中)。
硬件配置:1、遠紅外爐膛測溫儀:該測溫儀可對爐膛出口煙氣進行非接觸性、實時在線監測,是優化系統的一個關鍵中間控制點。該儀器是引進國外先進的航天遙感技術的裝置。
2、系統服務器:用于采集并保存試驗數據、建立優化平臺、人工神經網絡訓練及建模。3、工程師工作站:發布優化運行模式,監測運行能耗變化。
軟件配置:鍋爐性能優化分析系統主要有四個模塊組成:數據采集模塊,數據驗證模塊,人工神經網絡優化模塊,數據庫與專家系統模塊,數據發布模塊。
用面向對象程序設計語言VC開發一個獨立的軟件平臺,由軟件系統連接數據庫模塊、人工神經網絡優化模塊。為方便運行人員操作優化系統,軟件在制作過程中盡可能追求人機交戶界面全面、友好和簡潔。
數據采集模塊:可從PI庫中按指定時間或指定指標提取出優化訓練所需數據,轉存在Excel數據表中,并對所需數據進行挑選和有效性分析。
人工神經網絡優化模塊:可設置鍋爐性能優化人工神經網絡訓練規則,設置不同算法和不同參數,對數據進行人工神經網絡訓練,找出較滿意的結果并提供鍋爐性能優化操作方案供參考。








