鍋爐運(yùn)行過程中各輸入變量之間,輸入變量與指標(biāo)參數(shù)之間存在著復(fù)雜的相關(guān)性。任意一個(gè)調(diào)節(jié)參數(shù)的變化將可能引起多個(gè)反映參數(shù)的變化,但影響的程度不同。為了運(yùn)行過程進(jìn)行合理簡化,需要去掉一些關(guān)聯(lián)度較小的或者冗余的變量,簡化優(yōu)化系統(tǒng)的難度,能夠達(dá)到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練快速收斂,保證達(dá)到較為滿意的優(yōu)化效果。
通過專家系統(tǒng)將優(yōu)化試驗(yàn)過程中一些質(zhì)量不高的試驗(yàn)數(shù)據(jù)剔除或挖掘替代數(shù)據(jù),也是本優(yōu)化方案能夠快速完成人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和建立優(yōu)化運(yùn)行數(shù)學(xué)模型的技術(shù)關(guān)鍵。
鍋爐在使用過程中會(huì)產(chǎn)生包括經(jīng)濟(jì)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(shè)計(jì)、運(yùn)行以及維修等方面存在不足。
根據(jù)大量的統(tǒng)計(jì)資料表明,運(yùn)行因素是對各類問題影響最大的因素,鍋爐設(shè)備所發(fā)生的問題,70%以上都可以在優(yōu)化運(yùn)行方面得以解決。
以鍋爐爆管為例(根據(jù)美國50家電廠的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)),在造成鍋爐爆管的原因中,由于鍋爐運(yùn)行控制不當(dāng),造成的問題最為嚴(yán)重。
典型的火力發(fā)電廠包含有下列的控制與監(jiān)測系統(tǒng):
控制系統(tǒng)(DCS系統(tǒng))建立安全與可靠運(yùn)行;性
能監(jiān)測系統(tǒng)耗差分析;狀態(tài)檢修監(jiān)測系統(tǒng)。這些系統(tǒng)均使用共同的運(yùn)行參數(shù),其中有些需求是相互矛盾的。最理想的情況是運(yùn)行控制能同時(shí)達(dá)到性能優(yōu)化而不引起對設(shè)備的損害,但是以目前的習(xí)慣很難達(dá)到這種狀態(tài),因?yàn)榭刂葡到y(tǒng)有它歷史演變的過程。分散控制的模式是基于經(jīng)典控制理論和當(dāng)時(shí)技術(shù)條件限制下的產(chǎn)物,沒有系統(tǒng)的協(xié)調(diào)控制和優(yōu)化控制功能。
DCS系統(tǒng)是基于經(jīng)典控制理論的分散式熱工控制系統(tǒng),邏輯控制單元只能對有限輸入?yún)?shù)與輸出目標(biāo)進(jìn)行分散控制。缺乏系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制功能,因此只能在某種程度上保證系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行,無法達(dá)到鍋爐系統(tǒng)優(yōu)化(協(xié)調(diào))控制。目前鍋爐控制系統(tǒng)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(qū)別如下:1、工作范圍不同:常用機(jī)組性能監(jiān)測軟件只能做到通過數(shù)據(jù)采集提供一些實(shí)時(shí)的分析數(shù)據(jù),經(jīng)過和理想數(shù)據(jù)的比較來提供操作效果的變化趨勢,并不能給運(yùn)行人員提供操作建議,更不用說提供自動(dòng)優(yōu)化控制了。本系統(tǒng)通過有選擇的數(shù)據(jù)采集,通過模糊控制和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和專家系統(tǒng)模塊計(jì)算出可收斂的、對鍋爐效率影響較大的數(shù)據(jù),提供給運(yùn)行人員進(jìn)行相應(yīng)的跟蹤調(diào)整,從而達(dá)到優(yōu)化鍋爐燃燒的目的。
2、工作目標(biāo)不同:常用機(jī)組性能監(jiān)測軟件主要是針對目前電廠的要求,給出優(yōu)化調(diào)整的方向;本優(yōu)化系統(tǒng)能將電廠鍋爐的性能優(yōu)化指標(biāo),量化為具體參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化控制。
3、工作原理不同:“常用機(jī)組性能監(jiān)測軟件”只能做到通過數(shù)據(jù)采集提供一些實(shí)時(shí)的分析數(shù)據(jù),經(jīng)過和理想數(shù)據(jù)的比較來提供操作效果的變化趨勢。優(yōu)化系統(tǒng)的核心技術(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程是自學(xué)習(xí)過程。開始時(shí)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用測試獲得的數(shù)據(jù)或者是原有的歷史數(shù)據(jù),學(xué)習(xí)并且建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型。由于數(shù)據(jù)相對較少,本系統(tǒng)對鍋爐運(yùn)行認(rèn)識(shí)較少,隨著學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的增加,系統(tǒng)基于對過去的認(rèn)識(shí),可利用已有的成熟模型對實(shí)際運(yùn)行過程中新出現(xiàn)的運(yùn)行工況自動(dòng)“推斷”出最優(yōu)的運(yùn)行參數(shù)(自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)過程)。
4、優(yōu)化依據(jù)不同:“常用機(jī)組性能監(jiān)測軟件”依據(jù)常規(guī)測點(diǎn)。優(yōu)化系統(tǒng)在引進(jìn)相關(guān)常規(guī)測點(diǎn)的同時(shí)引進(jìn)光譜在線測溫儀,并將其布置在鍋爐輻射區(qū)和對流區(qū)的分界區(qū)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(shí)時(shí)在線監(jiān)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(qiáng)制停機(jī)率,延長鍋爐部件使用壽命,有效降低鍋爐維修費(fèi)用,同時(shí)為智能吹灰系統(tǒng)提供直接的煙氣參數(shù)。
經(jīng)濟(jì)效益分析:直接經(jīng)濟(jì)效益分析(600MW機(jī)組)。1.供電煤耗的降低按節(jié)約供電煤耗1.5g/kWh,機(jī)組年平均運(yùn)行時(shí)間為6500小時(shí),平均標(biāo)煤煤價(jià)800元/噸進(jìn)行計(jì)算,則鍋爐年節(jié)約供電煤耗費(fèi)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(jīng)濟(jì)效益按照國家
《排污費(fèi)征收標(biāo)準(zhǔn)管理辦法》中規(guī)定,按氮氧化物排放每一污染當(dāng)量0.6元收費(fèi),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(jù)《排污費(fèi)征收標(biāo)準(zhǔn)管理辦法》中污染當(dāng)量計(jì)算公式,減少的污染當(dāng)量為2823600,可減少排放收費(fèi)169.4萬元/年。因此,可以看出該項(xiàng)目執(zhí)行可以帶來顯著經(jīng)濟(jì)效益。
間接經(jīng)濟(jì)效益分析:減低NOx的排放量:目前,減少污染物排放是實(shí)現(xiàn)環(huán)境保護(hù)目標(biāo)的一項(xiàng)重要舉措。環(huán)境污染和生態(tài)破壞已經(jīng)成為危害人民健康、制約經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的一個(gè)重要因素。通過鍋爐運(yùn)行優(yōu)化,可降低NOx的排放量,以適應(yīng)保護(hù)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的要求。
通過鍋爐運(yùn)行優(yōu)化增加關(guān)鍵運(yùn)行參數(shù)的控制,實(shí)時(shí)在線監(jiān)測爐膛出口煙溫,可預(yù)防和控制鍋爐結(jié)焦,降低高溫腐蝕對鍋爐的危害。
通過鍋爐運(yùn)行優(yōu)化控制過熱器與再熱器的管壁溫度,可預(yù)防超溫爆管。
通過鍋爐運(yùn)行優(yōu)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(fèi)用。
鍋爐運(yùn)行優(yōu)化系統(tǒng)是一套對鍋爐系統(tǒng)性能進(jìn)行多目標(biāo)全面優(yōu)化的系統(tǒng),該系統(tǒng)能夠通過建立鍋爐系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)間的關(guān)系和系統(tǒng)的特性,進(jìn)行全面優(yōu)化和靈活選擇優(yōu)化目標(biāo)。可針對不同電廠存在的問題,通過試驗(yàn)設(shè)計(jì)來選擇關(guān)鍵性的運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行相應(yīng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,以達(dá)到多方位的優(yōu)化目標(biāo)。可解決的問題有:熱效率、煤耗、減溫水量與排煙溫度的改進(jìn),控制過熱器與再熱器超溫和受熱面結(jié)焦結(jié)渣,NOx、CO、飛灰含碳量等的減低。其關(guān)鍵是優(yōu)化系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)協(xié)調(diào)控制并挖掘了鍋爐系統(tǒng)的冗余空間。
鍋爐的控制系統(tǒng)DCS控制邏輯與控制方式過于簡單,無法實(shí)現(xiàn)鍋爐系統(tǒng)的整體協(xié)調(diào)控制,鍋爐運(yùn)行的安全主要依靠DCS中的保護(hù)系統(tǒng)。鍋
爐廠商產(chǎn)品運(yùn)行手冊提供的運(yùn)行指導(dǎo),來自鍋爐設(shè)計(jì)和傳統(tǒng)的熱力試驗(yàn),僅僅能夠保證鍋爐系統(tǒng)某種程度的穩(wěn)定運(yùn)行,不能做到優(yōu)化(經(jīng)濟(jì))運(yùn)行。例如:氧量、一二三次風(fēng)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(yùn)行人員的經(jīng)驗(yàn)和智慧無法解決鍋爐系統(tǒng)的多輸入變量與多目標(biāo)參數(shù)之間的協(xié)調(diào)控制與運(yùn)行參數(shù)優(yōu)化組合的問題。
傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)途徑是依靠微分方程獲得。在設(shè)計(jì),制造,安裝,控制,運(yùn)行各個(gè)環(huán)節(jié)中,包含許多未知數(shù)。在設(shè)計(jì)過程中加入了大量放大的安全系統(tǒng)來涵蓋這些未知情況,導(dǎo)致實(shí)際的運(yùn)行狀況與設(shè)計(jì)的情況有相當(dāng)?shù)牟罹唷R虼耍仩t熱力系統(tǒng)具有可以挖掘的冗余空間。傳統(tǒng)的熱力試驗(yàn)方法存在片面性和局限性。
基于系統(tǒng)優(yōu)化的理念,全面優(yōu)化鍋爐系統(tǒng)的運(yùn)行方式;
引進(jìn)現(xiàn)代控制理論、信息技術(shù)和先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)作為優(yōu)化工具;
采用應(yīng)用數(shù)學(xué)方法挖掘鍋爐系統(tǒng)的冗余空間和強(qiáng)迫人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速完成訓(xùn)練;
依靠高品質(zhì)的數(shù)據(jù),對系統(tǒng)進(jìn)行全面分析,確定問題的真正原因;
利用專家系統(tǒng)完成數(shù)據(jù)篩選、創(chuàng)造數(shù)據(jù)以及優(yōu)化結(jié)果預(yù)測與驗(yàn)證;
利用統(tǒng)計(jì)學(xué)與回歸分析的方法和相關(guān)性分析,精簡優(yōu)化過程的可調(diào)變量;
優(yōu)化的簡單過程如下:拓展鍋爐系統(tǒng)優(yōu)化邊界范圍,利用實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法;
集合創(chuàng)造反映系統(tǒng)特性的數(shù)據(jù)-篩選并優(yōu)化數(shù)據(jù)-強(qiáng)迫人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí);
完成建立鍋爐系統(tǒng)可調(diào)變量與輸出目標(biāo)參數(shù)間協(xié)調(diào)控制數(shù)學(xué)模型-計(jì)算優(yōu)化;
運(yùn)行最佳組合模式-專家系統(tǒng)預(yù)測/驗(yàn)證優(yōu)化結(jié)果-發(fā)布優(yōu)化運(yùn)行模式。
本優(yōu)化方案用到的數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)技術(shù)如下:多變數(shù)非線性回歸分析;人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN);應(yīng)用數(shù)學(xué)-統(tǒng)計(jì)學(xué)(實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì))。
鍋爐運(yùn)行優(yōu)化系統(tǒng)引入了關(guān)鍵的中間過程參數(shù)光譜在線測溫儀。爐膛出口煙溫通過在線實(shí)時(shí)監(jiān)測獲得。該參數(shù)的引入使鍋爐運(yùn)行優(yōu)化系統(tǒng)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(jié)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(yōu)化系統(tǒng)對鍋爐運(yùn)行進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化,也可針對電廠自身的需求選擇著重優(yōu)化對象。此時(shí)將圍繞著重優(yōu)化的某些目標(biāo),制訂試驗(yàn)方案,提高相關(guān)因素的權(quán)重,達(dá)到著重優(yōu)化的目的。
優(yōu)化系統(tǒng)可將采集的用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)保存到SQLSEVER2000。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的結(jié)果保存到BCB6.0自帶的Paradox數(shù)據(jù)庫中。如果產(chǎn)生數(shù)據(jù)量過大,則將Paradox數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)保存到SQLSEVER2000中作為歷史數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)發(fā)布模塊:優(yōu)化系統(tǒng)采用OLEDB技術(shù)連接SQLSERVER數(shù)據(jù)庫,根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)操作員選擇的被調(diào)節(jié)參數(shù)和調(diào)節(jié)參數(shù),動(dòng)態(tài)生成被調(diào)節(jié)和調(diào)節(jié)參數(shù)及目標(biāo)和優(yōu)化表格,并可發(fā)布到電廠MIS網(wǎng)絡(luò)各客戶端。
試驗(yàn)選定在高中低三種工況下進(jìn)行,對所有與鍋爐運(yùn)行有關(guān)的可調(diào)參數(shù)進(jìn)行全面調(diào)整,其中包括:1.安全性、可靠性、經(jīng)濟(jì)性關(guān)系權(quán)衡與界定;2.各次風(fēng)量、風(fēng)速的協(xié)調(diào)配置調(diào)整;3.運(yùn)行參數(shù)全面協(xié)調(diào);4.過程參數(shù)監(jiān)控。
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1.貴州大方發(fā)電廠1#機(jī)組(300MW)鍋爐性能優(yōu)化(已完成);
2.牡丹江第二發(fā)電廠8#機(jī)組(300MW)鍋爐性能優(yōu)化(已完成);
3.牡丹江第二發(fā)電廠9#機(jī)組(300MW)鍋爐性能優(yōu)化(已完成);4.云南鎮(zhèn)雄電廠1#、2#機(jī)組(600MW超臨界)鍋爐性能優(yōu)化(執(zhí)行中);
5.四川珙縣電廠1#機(jī)組
(600MW超臨界)鍋爐性能優(yōu)化系統(tǒng)(執(zhí)行中);
6.貴州畢節(jié)頭步電廠1#、2#機(jī)組(150MWCFB鍋爐)鍋爐性能優(yōu)化(執(zhí)行中)。
硬件配置:1、遠(yuǎn)紅外爐膛測溫儀:該測溫儀可對爐膛出口煙氣進(jìn)行非接觸性、實(shí)時(shí)在線監(jiān)測,是優(yōu)化系統(tǒng)的一個(gè)關(guān)鍵中間控制點(diǎn)。該儀器是引進(jìn)國外先進(jìn)的航天遙感技術(shù)的裝置。
2、系統(tǒng)服務(wù)器:用于采集并保存試驗(yàn)數(shù)據(jù)、建立優(yōu)化平臺(tái)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及建模。3、工程師工作站:發(fā)布優(yōu)化運(yùn)行模式,監(jiān)測運(yùn)行能耗變化。
軟件配置:鍋爐性能優(yōu)化分析系統(tǒng)主要有四個(gè)模塊組成:數(shù)據(jù)采集模塊,數(shù)據(jù)驗(yàn)證模塊,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模塊,數(shù)據(jù)庫與專家系統(tǒng)模塊,數(shù)據(jù)發(fā)布模塊。
用面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)語言VC開發(fā)一個(gè)獨(dú)立的軟件平臺(tái),由軟件系統(tǒng)連接數(shù)據(jù)庫模塊、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模塊。為方便運(yùn)行人員操作優(yōu)化系統(tǒng),軟件在制作過程中盡可能追求人機(jī)交戶界面全面、友好和簡潔。
數(shù)據(jù)采集模塊:可從PI庫中按指定時(shí)間或指定指標(biāo)提取出優(yōu)化訓(xùn)練所需數(shù)據(jù),轉(zhuǎn)存在Excel數(shù)據(jù)表中,并對所需數(shù)據(jù)進(jìn)行挑選和有效性分析。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模塊:可設(shè)置鍋爐性能優(yōu)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練規(guī)則,設(shè)置不同算法和不同參數(shù),對數(shù)據(jù)進(jìn)行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,找出較滿意的結(jié)果并提供鍋爐性能優(yōu)化操作方案供參考。








