（热能工程专业论文）基于径向基函数神经网络软测量的电厂煤质在线监测的研究及应用.pdf

东南大学硕士学位论文 摘要 锅炉入炉煤煤质分析对于指导锅炉燃烧、提高锅炉热效率，优化全厂机组性能等具有重要作 用。对于大多数火力发电厂而言，锅炉入炉煤煤质分析一般都滞后于锅炉运行，少数电厂装备的 煤质在线分析仪价格昂贵；已有的基于机理建模的煤质软测量方法存在参数设定多，系统调试比 较麻烦，经验公式适用范围一定等不足。软测量技术对于解决工业过程中无法直接测量或直接测 量代价很大的过程量十分有效。作为软测量建模方法之一的神经网络技术具有较强的非线性逼近 能力，为不确定非线性系统建模提供了一种有效途径。 本文从磨煤机运行工况、锅炉机组运行工况和烟气成分分析结果出发，采用机理分析与径向 基函数神经网络相结合的建模方法，建立入炉煤收到基水分、干燥无灰基元素组成、收到基灰分 及低位发热量等的软测景模型；仿真结果表明模型具有较好的准确性。为了在实际运用中简便地 对上述模型准确性进行评估、监督，同时建立了煤质工业分析到元素分析转换模型。在此基础上， 利用电厂d c s 及计算机技术开发出煤质软测量在线监测系统，系统运行稳定，界面友好，操作 简单，需要额外添加的测量项目较少，成本较低。 关键词：煤质分析；在线监测；软测量；r b f 神经网络 东南大学硕士学位论文 a b s t r a c t c o a la n a l y s i so fc o a l - f i r e dp o w e rp l a n tc a nm a k eg o o da d v i c ef o rp o w e ru n i tp e r f o r m a n c e b u ta c t u a l l yi tl a g sb e h i n dp e r f o r m a n c ei nm o s to fp l a n t si nc h i n a ；a n dt h eo n l i n em o n i t o r i n g m a c h i n e se q u i p p e db ys o m el a t e s tp l a n t sa r ev e r ye x p e n s i v e t h es o f t - s e n s o rm o d e lm a d eu p b ym e c h a n i s ma n a l y s i sn e e d sai o to fl o c a l ew o r ka n di t si u s tf o rc e r t a i np l a n t s o 竹s e n s o rt e c h n i q u ep r e s e n t sa ne f f e c d v es o l u t i o nf o rt h e 呻r a m e t e r e m e a s u r e m e n t , w h i c hi sn o t a b l et od i r e c ti nn o r m a lw a yb e c a u s eo f t h es h o r t a g e so f t e c h n i q u e s ，c r a f t w o r ka n d e c o n o m y a so r eo ft h em o s ti m p o r t a n ts o f ts e n s o rm o d e l i n gm a t h o d s ，n e u r a ln e t w o r k sh a v e b e e nau s e f u la p p r o a c ht ot h em o d e l i n go ft h eu n k n o w na n du n c e r t a i nn o n l i n e a rs y s t e m s t h ep a p e rs t u d i e st h er e l a t i o n s h i p sa m o n gm i l l e rp e r f o r m a n c e ，u n i tp e r f o r m a n c e f u e lg a s a n a l y s i sr e s u l t sa n dc o a la n a l y s i sr e s u l t s t h e ni to f f e r st h em o d e l sm a d eu pb yr b f ( r a d i a l b a s i sf u n c t i o n ) n e u r a ln e t w o r kt e c h n i q u ea n dc o n s i d e r a b l eg o o ds i m u l a t i o nr e s u l t s w h a t s m o r e ，l oc h e c kt h er e s u l t so ft h em o d e l s ，at r a n s f o r mp a t t e r nm o d e lb e t w e e nu l t i m a t ea n a l y s i s r e s u l t sa n di n d u s t r i a ia n a l y s i sr e s u l t si sr e f e r r o dt o f u n h e r , t h ep a p e rd e v e l o p sa no n - l i n e m o n i t o r i n gs y s t e mf o rc o a la n a l y s i sb a s e do nt h em o d e l su s i n gd c s ( d i s t r i b u t e dc o n t t o l s y s t e m ) a n dc o m p u t e rt e c h n o l o g i e s ，w h i c hi ss t a b i l e f r i e n d l y , s i m p l ea n dl o wc o s t k e yw o r d s ：c o a la n a l y s i s ；o n - l i n em o n i t o r i n g ；s o f t - s e n s o r ；r b fn e u r a ln e t w o r k 东南大学学位论文独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得 的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含 其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构 的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均 已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 研究生签名： 东南大学学位论文使用授权声明 东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位 论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人 电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论 文被查阅和借阅，可以公布( 包括刊登) 论文的全部或部分内容。论文的公布( 包 括刊登) 授权东南大学研究生院办理。 研姓躲牌新虢缉日期：闸仁动 第一章绪论 1 1 课题背景 第一章绪论 2 0 0 0 年以来，我国电力工业进入了新的快速发展时期。2 0 0 2 年至2 0 0 4 年发电量由 1 3 6 8 5 t w - h 增至2 1 8 7 0 t w h ，年均增长1 2 4 ；发电装机容量由3 1 9 3 2 g w j l 目至4 4 0 7 0 g w ，年 均增长8 4 。2 0 0 5 年，我国发电装机总量达到5 0 8 4 1g w ( 5 0 8 亿千瓦) ，居世界第二位，是仅 次于美国的世界第二大电力生产国，预计2 0 2 0 年我国装机容量和发电量将分别达到1 1 6 0 g w 和 5 2 8 0 t w - h i 。 国家为了调整能源结构，应对日益严峻的电力需求，促进能源的可持续发展，除了水电之外， 近年来大力发展核电，风电以及其它新能源技术，预计到2 0 2 0 年，二者的装机容量分别将达4 0 g w 、 2 0 g w 。然而，根据我国资源状况和煤炭在能源生产及消费结构中的比例，以煤炭为主体的能源结 构在相当长的一段时间内不会改变( 见表1 - 1 1 2 j ) 。截至2 0 0 5 年底，中国电力生产总量为2 4 7 4 7 t w h ，其中火力发电占8 1 5 ，水电和核电分别占1 6 0 和2 1 ，其它装机发电所占比重仅为 0 4 表1 1我国能源构成比例( ) 年份煤炭 石油 天然气 水能核能新能源 1 9 8 57 2 82 0 92 o 4 3 2 0 0 07 0 o1 9 54 06 02 2 0 5 0 6 0 7 0 5 - o5 o6 ot o 2 0 5 2 0 0 2 年，国务院按照“厂网分离，竞价上网，打破垄断，引入竞争”的原则对电力体制进行 改革。按照这一原则，重组发电和电网企业，建立电力市场运行规则和政府监管体系，初步建立 竞争、开放的区域电力市场，实行新的电价机制，制定发电排放的环境折价标准，形成激励清洁 能源发展的新机制。这一改革，给火力发电企业既带来机遇也带来挑战，在降低发电成本提高效 益的同时也要注重运行安全和环境保护。 电厂入炉煤煤质对机组运行的安全性和经济性有很大影响。一般而言，电厂燃料成本约占总 成本6 0 ，多者甚至达7 0 。但是，由于国内煤炭需求量十分巨大，而且近年煤炭价格一路走 高，电厂煤种煤质波动比较大，大多是燃用劣质煤；即使是同一类煤，随产区，矿点，开采年份 等的不同，其发热量、固定碳、灰分、硫分等也不一样。锅炉设计时都是针对特定的煤种进行的， 煤种、煤质的变化造成的主要问题如下： ( 1 ) 煤质水分变化：可能使磨煤机达不到出力，增大磨煤机的耗电量，导致厂用电率上升； ( 2 ) 煤质灰分变化：引起灰电阻变化，降低除尘器效率，恶化锅炉受热面的积灰结渣；灰 的可磨指数变化也会使得磨煤机出力下降； ( 3 ) 硫分、挥发分、发热量变化：会导致煤粉着火困难，燃烧稳定性下降，锅炉热损失增 大，燃烧产物中的污染物排放增加。 虽然煤质参数对于指导燃烧，减少运行故障具有重要意义，但是当前大部分电厂对于煤质分 析都是由化学分析室采用化学灼烧，进行离线的工业分析。现场运行时煤质数据要么是采用经验 数据，要么是离线分析的滞后数据。不利用指导锅炉的运行。而电厂有经验的运行人员大都根据 东南大学硕士学位论文 除灰水的颜色来大致判断燃烧情况。 另外，国内很多电厂特别是一些老厂，为了烧好劣质煤、降低燃烧非设计煤种的成本大都采 用混煤燃烧。国外也有很多电厂采用混煤燃烧来解决电厂运行中出现的问题。美国电厂用中、东 部煤掺烧西部煤，减少s o x 排放的同时，又简化电厂设计，节省运行费用；德国将褐煤与烟煤混 烧，以提高低热值褐煤的利用价值；日本采用掺烧高热值的无烟煤和高挥发分的石油焦以降低进 口煤的运输费用1 2 】。但是混煤在燃烧时表现出来的性质并不是单一煤种简单的线性迭加，多煤种 之间在燃烧时会产生相互影响，掺混比例不当，燃烧效果可能还不如燃烧单一煤种。因此，若能 在燃烧的同时即把混煤体现出来的综合煤质特征测量出来对于改进混煤效果，调整混煤燃烧具有 重要的指导意义。 当前，对3 0 0 k 哪，6 0 0 姗棚组广泛开展的发电机组安时效率监测及能损诊断系统。无论采用正 平衡方法还是反平衡方法，都需要实时的煤质数据。而这些系统在涉及煤质参数的时候一般主要 来自手工输入或通过单一煤质成分的测量获得，因而影响了系统的实时性、监测质量以及诊断的 准确性【4 】。 火力发电厂正从生产型组织向以效益、成本为核心的市场型企业转变，研究开发电厂入炉煤 煤质的实时在线髓测，对于指导锅炉燃烧以及运行( 无论是单一煤种还是混煤) 、准确测量锅炉 热效率、节约电厂燃料成本，在我国这样一个以煤为主，以火力发电为主的能源需求大国，具有 重要的现实意义。 1 2 国内外研究现状 在上世纪7 0 、8 0 年代以前，由于电厂热工信息化程度普遍不高，对于煤质成分的分析，主 要集中在实验室以及电厂的化学分析室完成。由于国内起步较晚，而国外产品相对较贵，这种状 况在我国电厂一直持续到9 0 年代末。煤质分析包括元素分析和工业分析，但由于煤质元素分析 十分费时，电厂一般都只傲煤的工业分析。 煤的元素分析用于测定煤中所含的全部化学成分。煤中所食元素达3 0 余种，一般将不可燃 物质归入灰分中。这样，元素分析的成分就包括：碳、氢、氧、氮、硫、灰分和水分。 煤的工业分析通常包括水分、灰分、挥发分和固定碳四项，是煤炭分类、计质、计价的重要 参数。其中，水分、灰分是煤的非可燃组分，挥发分及固定碳为可燃组分。通过工业分析，可大 致了解燃煤的燃烧特性，为改善锅炉的设计运行。提高经济性提供参考。对燃煤的运输、加工和 存储也有一定的指导意义。广义的工业分析还包括发热量分析和全硫分析两项。 虽然传统的工业分析具有很高的分析精度，但是实际操作过程中影响分析结果的因素很多。 首先是采样问题。煤炭产品属于大宗商品，而且每小时锅炉的耗煤量很大，不可避免地掺入石块、 泥沙、煤矸石等杂物；同一车( 船) 煤也不能保证煤质如一而是优劣质煤、干湿煤并存。又由 于每次采样的数量少，这样的煤质代表性就较差。另外就是分析时间较长，一般的工业分析大都 需要4 个小时以上；而且煤量大的时候，为了保证取样的代表性，取样次数增加，取样难度加大， 分析时间就更长了。 1 2 1 煤质硬件直接测量技术 随着电厂自动化、信息化程度的不断提高，为了与其它在线监测控制技术相匹配，解决传统 煤质分析的滞后、非在线问题，国外率先发展物理分析方法，用以改进传统化学分析方法的一些 弊端。国内在9 0 年代初期也开始这方面技术的研究，至今已开发出不少成熟的产品。相对化学 2 第一章绪论 方法，物理方法方便快捷，易于实现在线监测。针对所要测量的煤质成分，物理方法包括放射性 核技术、微波技术和近红外光谱分析技术等。 放射性核技术已经非常成熟，因此发展的机理、方法比较多，包括：双y 射线穿透法、y 射 线散射法、电子对法和中子活化分析法。应用较多的是：双y 射线穿透法和中子活化分析法。 双y 射线穿透法的基本原理是：y 射线穿透物质后由于被穿透物质的吸收射线强度减弱，煤 炭中硅、铝、钙、铁的氧化物以及盐类是不可燃烧的物质( 即灰分) ，原子序数都比较大；灰分的 平均原子序数大于1 2 ，可燃物质与灰分的平均原子序数大于6 左右，利用它们对y 射线的吸收差 异( 前者吸收较强) 来检测灰分的含量。产品有德国b e r t h o l d 公司l i m 2 0 型灰分仪、西北电力 集团燃料公司研制的t n - 2 0 0 型测灰仪以及西安热工研究院有限公司开发的x l 6 3 3 8 型灰分发热量 在线监测仪 中子活化分析法的基本原理是：用中子辐照待测物质，使原子核发生核反应，生成放射性元 素( 一般是y 射线) ，然后对该放射性元素进行鉴别分析，从而确定该待测物质成分和含量。其 中，利用热中子俘获瞬发y 一射线p g n a a ( p r o m p tg a m m an e u t r o na c t i v a t i o na n a l y s i s ) 技术大 约是在2 0 世纪7 0 年代初到8 0 年代末提出来的。美国早在2 0 世纪7 0 年代末就开始了这方面的 研究工作，但是由于p g n a a 分析技术本身的缺陷如采用的是热中子活化反应，由于中子平均能量 低，分析煤中的氧元素、碳元素非常困难甚至不可能。 2 0 世纪8 0 年代末9 0 年代初，人们开始利用菲弹反应i n ，n ，y 产生的瞬发y 一射线解决c 和0 以及其它难于用p g n a a 法测定的问题。美国t s a h ig o z a n i 于1 9 8 7 年较先提出利用1 4 m e v 快 中子与物质相互作用的非弹反应i n ，n ，y 产生的y 一射线进行元素分析，即所谓的p i n a a ( p r o m p t i n e l a s t i cn e u t r o na c t i v a t i o na n a l y s i s ) 法。美国a r t h u rn t h o r p e 于1 9 8 8 年利用中子发 生器产生的快中子分析了煤。他的结论是利用1 4 m e v 快中子只对c 和0 分析有利。而对煤中相当多 的其它元素还是依靠热中子俘获y 一射线分析。1 9 9 8 年美国l d e p ，m b e l b o t 、g v o u r v o p o u l o s 等人应用脉冲式快中子发生器和b g 0 探测器进行了煤的在线元素分析的试验研究。实验结果表明： 应用脉冲快热中子感生瞬发y 一射线分析技术( p f t n a ) 在煤中测量s 的精度达0 0 5 w t ( 重量百分 数或质量百分数) ，测量c 的精度可接近1 n 。他们认为这是当今世界最有生命力的在线分析方 法嗍。 活化分析法理论上已很成热，对煤质检测是一种很灵活的方法，它能进行单一煤种和混合煤 种的全元素检测，并依次计算出煤的热值、水分、灰分和氧化物等含量的指标，但其开发技术装 置费用极高。国内产品有南京大陆中电的m j a 型煤质成份在线检测装置，美国g a m m am e t r i c s 公司1 2 1 8 型在线测煤仪，能够直接测量硫、灰分、碳、氢、氮、氟，硅和水分等，并可间接测量 发热量和二氧化硫等，但还没有在线测定煤质挥发分的仪器。另外利用中子活化分析开发的测灰 仪有美国g a m m a m e t r i c s 公司的m o d e l 3 6 1 2 c 型测灰仪和澳大利亚s c a n t e c h 公司的c o a l s c a n 9 0 0 0 型测灰仪等。 微波技术主要用于煤中水分的测量。主要原理如下：微波穿过物料时，使自由水分子旋转， 这一效应降低了微波的强度和速度，通过强度和速度降低的幅度测算出水分值。主要产品有德国 b e r t h o l d 公司l b 3 5 4 型测水仪，波兰w i l 【a g 一8 7 一c 型测水仪等。 近红外光谱法近年来国内研究比较多，国外这方面的研究也还不成熟，因此成型的产品很少。 基本原理如下：待分析的物体用近红外线照射，由于组成物体的化学键不同，会产生某些特征波 长的吸收，吸光度的多少与成分含量的大小有密切关系，根据其漫反射光谱分析物体成分。其难 点在于：电厂的工作环境较恶劣，开发的在线检测仪器要精密、耐用；煤样的近红外漫反射信号 很弱，现场煤粉的细度、堆积密度等状况对近红外光谱方法的影响都较大。 东南大学硕士学位论文 1 2 2 煤质软测量技术 软测量技术( s o f ts e n s o rt e c h n i q u e ) 的基本原理是：对于工业过程测量中不可测的或难 以测量的过程量( 主导变量) ，先检测易于检测的、与主导变量有密切关系的过程量( 辅助变量) ， 通过合适的数学模型的运算，得到主导变量的估计值，从而完成主导变量的测量。 近十年来，软测量技术广泛应用于过程工业中，领域包括炼油、石化、聚合、造纸、采矿、 食品、医药精细化工、半导体、纺织及微电子行业。其中，大量应用于化工行业的诸如推断控制 等高级控制、反馈控制、操作指导、质量管理、调度优化、决策支持等环节；电厂过程控制软测 量技术的采用也越来越多，各种基于软测量的高级控制也越来越成熟。王建国等利用对管式空气 预热器的监测实现对锅炉烟气量的软铡量”；李智等，陈强等利用对锅炉运行工况的监测实现对 飞灰含碳量的软测量1 7 s ；此外还有氧量、空气预热器积灰、锅炉烟气成分、捧烟温度、高温对 流受热面进出口烟温、磨煤机料位高度等热工测量项目。 前述煤质测量的物理方法大多只是针对煤质分析的一个部分而开发形成的，如要进行全元素 分析则需要几种方法结合起来。比如日本关西电力公司研制了一套需要采制样的煤质在线分析系 统，该系统完成了从采样、传送、预处理、煤质分析全过程的全自动煤质在线分析，对煤样的元 素分析基本上采用燃烧吸收红外线方式，工业分析采用热天平方式和炉内氛围气体控制方式，一 次分析时间为l h 左右。 此外，硬件直接测量技术对工作环境的要求比较高而且装置普遍较贵，在电厂实际运行中故 障率较高，因此在中小型电厂的应用受到限制。 与此同时，国内国外进行了软测量方而的尝试，效果不错。比较成功的有美国e x e r g e t i c s y s t e m s 公司开发的输入损失技术。该技术于1 9 8 8 年开始开发，基于锅炉机组的能量循环及运 行特性，通过迭代技术对c 0 2 、0 2 的排放进行测量来确定煤的流量、成分及发热量l j w 。但是该技术 对电厂的自动化要求很高，而且进行迭代计算时需要设定的参数很多，这些参数对于国内电厂两 言有不小的差异。因此虽然该技术在美国、加拿大等不少电。的应用效果不错，但在国内却实旌 不起来，当然价格也是一个原因。 2 0 0 0 年至今，针对国内电厂的情况，山东省电力科学研究院刘福国等对该项技术进行改进， 并将该技术应用于石横发电厂等。但是，该技术本身所采用的机理属于经验公式的二次推导，经 验公式有其一定的适用范围，一些参数需要离线设定，这些都降低了测量的准确性。 近几年。人工神经网络在测量与控制领域得到广泛的应用。锅炉机组作为一种复杂的综合的 系统，热工工程往往表现出非线性、慢时变、大延迟和不确定性。常规的建模方法无法解决非线 性生产过程的辨识，很多方面的监测和控制效果还不尽如人意。而神经网络技术以其强大的非线 性逼近能力正收到越来越多研究者的青睐。 1 2 3 电厂自动化及信息化现状 能源电力是国民经济的支柱性产业。在全球信息化、自动化的推动下。电力行业也跨入了信 息集成的时代。美国、日本、德国等先进国家的电厂自动化起步早，自动化、信息化水平非常高， 而且在此基础上采用各种专家系统、故障诊断系统指导机组的运行。 随着火力发电机组向高参数、大容量的发展，对机组自动化的要求日益提高，以“4 c ”( 计 算机、控制、通信、c r t ) 技术为基础的现代火电厂热工自动化技术得到了相应发展。其中，最 有代表性的是问世于2 0 世纪7 0 年代的集散控制系统( d i s t r i b u t e dc o n t r o ls y s t e m ，d c s ) 。 经过3 0 年的发展，目前3 0 0 姗以上的火电机组，无论国产机组还是引进机组都普遍采用d c s ， 4 第一章绪论 2 0 0 m w 、l o o 姗等中小机组进行d c s 改造。 火电厂d c s 的应用在不同程度上提高了火力发电机组的数据采集与处理、生产过程控制、 逻辑控制、监视报警、联锁保护、操作管理的能力和水平，是目前热控系统的主流。新型d c s 系 统具有如下特点：通用化的硬件平台，p l c 的融入；独立的应用软件体系；标准化的通信体系； 强化安全、冗余措施；与现场总线控制系统的无缝融合。 随着控制技术、计算机和通信技术的进一步发展和用户对生产过程控制要求的日益提高，促 进了对新型控制系统的研究，一种全数字化的控制系统现场总线控制系统( f c s ) 问世了，f c s 虽然有无可比拟的优越性，但在火电厂中能否充分发挥其优势，其使用前景如何是值得探讨的问 题。 国外一般采用i f b s + e r p 的企业信息化模式，其中，旺s ( m a n u f a c t u r i n ge x e c u t i o ns y s t e m ) 为制造执行系统，e p 2 ( e n t e r p r i s er e s o u r c ep l a n n i n g ) 为企业计划管理系统。 在m e s + e r p 的企业信息化模式进入中国之前，我国电力行业产生了自己独特的厂级监控信息 系统( s u p e r v i s o r y i n f o r m a t i o ns y s t e m ，s i s ) 概念，并形成了s i s + m i s ( m a n a g e m e n t i n f o r m a t i o n s y s t e m ) 的电厂信息化模式。前者用于实时生产过程，后者用于非实时生产过程，它们都以底层 的集散控制系统( d c s ) 为基础。近年来，国内新建成投产的电厂都有各自的集散控制系统( d c s ) 和管理信息系统( m i s ) 老电厂、老机组也纷纷进行d c s 的改造。同时，依托实时数据库管理软 件。工厂底层控制网络与上层管理信息系统网络有机结合，为生产监控、事故预测、工艺改进、 质量控制等提供数据及应用工具。而s i s 不像d c s 那样一旦投入立即见效，也不像m i s 那样受到 电厂管理层的重视，在电厂的应用还不多，但是增长势头很迅速。 1 3 本文主要内容 本课题研究通过对刘福国等提出的煤质在线软测量模型的分析及改进，提出基于径向基函数 神经网络的煤质软测量模型，并以此模型为基础，实现煤质、锅炉热效率的实时在线监测以及混 煤燃烧指导。主要内容如下： ( 1 ) 介绍软测量的原理以及软测量建模方法之一的神经网络技术，为煤质分析软测量建模提 供理论基础。 ( 2 ) 结合电厂实际热工工程，比较b p 神经网络和r b f 神经网络的特点。为煤质软测量模型 选择快速、准确的逼近算法。 ( 3 ) 通过电厂烟气排放、锅炉机组运行工况以及制粉系统运行工况等方面的监测，分析选择 煤质软测量的辅助变量，建立优化软测量模型。 ( 4 ) 建立煤质工业分析到元素分析的转换模型，以在实际使用过程中对本文提出的煤质分析 软测量模型的准确性进行验证、监督，为神经网络是否需要重新训练提供参考。 ( 5 ) 根据模型建立煤质在线监测系统，开发出界面友好、便于现场以及实验室研究使用的软 件。 参考文献 i 张祥军我国电力能源现状及其发展趋势 j 辽宁科技学院学报，2 0 0 6 ，8 ( 3 ) ：i - - 2 2 王湘江多种混煤燃烧问题的研究 d 硕士学位论文 武汉：华中理工大学，2 0 0 2 5 东南大学硕士学位论文 3 张安华中国电力工业能效问题分析 j 中国能源，2 0 0 6 。2 8 ( 7 ) ：1 6 一1 8 4 刘福国电站锅炉入炉煤元素分析和发热量的测量实时监测技术 j 中国电机工程学报， 2 0 0 5 ，2 5 ( 6 ) ；1 3 9 1 4 5 【5 崔国圣，李锦，徐军伟等m j a 型煤质成份在线检测装置在电厂的应用电站系统工程。 2 0 0 5 ，2 1 ( 4 ) ：4 5 4 6 6 王建国，彭雅轩。孙灵芳等电站锅炉烟气量在线软测量方法仪器仪表学报，2 0 0 2 ， 2 3 ( 3 ) ：7 5 6 7 5 7 7 李智，蔡九菊，郭宏基于神经网络的电站锅炉飞灰含碳量软测量系统节能技术， 2 0 0 4 ，2 2 ( 4 ) ：6 7 i s 陈强，王培红，李琳等，电站锅炉飞灰含碳量在线软测量模型算法电力系统自动化， 2 0 0 5 ，2 9 ( 2 ) ：4 5 - - 4 9 9 肖宝兰，李风瑞，唐玉国等煤质在线分析技术应用现状及研究吉林电力，2 0 0 3 ，( 1 ) ： 2 7 2 9 1 0 弗雷德兰，输入损失技术 j 动力工程，2 0 0 0 ，2 0 ( 5 ) ；8 4 7 8 6 2 1 1 周俊霞，边立秀，王丽君火电厂热工控制系统的现状及展望 j 电站系统工程，2 0 0 3 ， 1 9 ( 5 ) ：5 3 5 5 1 2 侯子良新时期火电厂自动化的目标和任务【j ，中国电力，2 0 0 6 ，3 9 ( 1 ) ：8 1 8 4 1 3 陈茂义未来发电厂自动化发展趋势 j 电站系统工程，2 0 0 3 ，1 9 ( 5 ) 1 4 张建军，刁志勇d c s 的发展和在电厂中的应用趋势 j 熟力发电，1 9 9 7 ，( 3 ) ：8 一1 5 1 5 张冀，王兵树，曹文亮基于现场总线的电厂综合自动控制系统 j 电站系统工程， 2 0 0 5 ，2 1 ( 3 ) ：5 5 5 7 1 6 王鑫鑫，徐向东现场总线控制技术在电厂中的应用研究 j 】电站系统工程，2 0 0 1 ， 1 7 ( 4 ) ：2 4 3 2 4 6 1 7 盂丽现场总线技术在电厂中的应用 j 自动化仪表，2 0 0 5 ，2 6 ( 3 ) ：3 3 3 5 18 熊淑燕，王兴叶，田建艳等火电厂集散控制系统 蝴北京：科学出版社，2 0 0 0 6 第二章软测量原理及r b f 神经网络 第二章软测量原理及r b f 神经网络 火电机组作为庞大复杂的非线性系统，在热工测量技术已经有很大提高的今天，仍然还有不 少测量的死角。软测量技术对于这些测量难点是一种不错的尝试，而且在应用中取得了一定的效 果：神经喇络技术对于非线性系统的测量，诊断、建模、控制等方面具有独特的优势。本章对以 神经网络技术建模为主要手段的软测量涉及的基本概念进行介绍。 2 1 软测量原型1 j 2 1 1 引言 在化学、电力等工业过程控制中，存在一大类无法或难以用传感器直接榆测的变量，如锅炉 热效率、飞灰含碳量及高炉铁水的含硅量等。这些变量对于提高产品质量和保证安全生产起着重 要的作用，是工业生产过程中必须加以严格监控的变量。 一般而言，解决工业过程的测量要求有两条途径：其一是沿袭传统的检测技术发展思路，通 过研制新型的过程测量仪表，以硬件形式实现过程参数的直接在线测量：另一就是采用间接测量 的思路，利用易于获取的其它测量信息。通过计算来实现对敞检测量的估计。传统过程检测仪表 的研制和应用过程涉及传感器传感机理研究、硬件仪表检测电路设计，仪表制造和定型、仪表的 使用和维护以及成本核算等多个环节。这些环节相互影响和制约，而且针对性非常明确，测量对 象、范围和功能均具有一定的局限性，难以适应被测对象的复杂多变性。后一种思路即所谓的软 测量方法，它在可实现性、通用性、灵活性和低成本等各方面均具有无可比拟的优势。 软测量技术( s o f ts e n s o rt e c h n i q u e ) 的基本原理是：对于工业过程测量中不可测的或难 以测量的过程量( 主导变量) ，先检测易于检测的、与主导变量有密切关系的过程量( 辅助变量) ， 通过合适的数学模型的运算，得到主导变量的估计值，从而完成主导变量的测量。其核心是建立 合适的数学模型。建立数学模型的方法有很多种，包括基于工艺机理，基于状态估计与辨识，基 于人工神经嘲络，基于模糊技术，基于回归分析等。实际应用中相互结合优化使用效果，比如- 对于机理已经比较清晰的过程可以采用基于工艺机理的建模方法。不清晰的部分则采用状态辨识 等建模方法， 软测量技术的思想由来已久，工程技术人员很早就采用体积式流量计的测量结果，结合压力、 温度等补偿信号，通过计算得到流体的质量流量。2 0 世纪7 0 年代b r o s i l l o w 提出的推断控制 ( i n f e r e n t i a lc o n t r 0 1 ) 策略可视为软测量技术在过程控制领域应用的一个成功范例。8 0 年代 后期，软测量技术作为一个概括性的术语的提出，使工业控制界掀起一股研究的浪潮。1 9 9 2 年 t j m a c v o y 在a u t o m a t i o n 上发表了名为“c o n t e m p l a t i v es t a n c ef o rc h e m i c a lp r o c e s sc o n t r o l ” 的i f a c 报告，明确指出了软测量技术将是今后过程控制的主要发展方向之一，对软测量技术起 了重要的促进作用。 软测量技术是- - f 有着广阔发展前景的新兴工业技术。对其研究已经历了从线性到非线性、 静态到动态、无校正功能到有校正功能的过程。随着软测量技术在理论研究和实践中的不断完善 和发展，正逐步取得令人满意的经济效益和社会效益。 7 东南大学硕士学位论文 2 1 2 软测量一般过程及性能影响因素 软测量通常由如下过程构成：辅助变量的选择、软测量模型的建立，测量数据处理和模型校 正等，这些过程对构造的软仪表的性能有极大的影响。其基本框架如图2 - 1 所示。 图2 - l 软测量基本框架 辅助变量的选择包括变量个数、类型以及检测点等。选择时通常采用两种方法：一是通过机 理分析，找出对主导变量影响较大的相关变晕：一是采用主元分析、部分最小二乘法等统计方法 对数据的相关性进行分析，剔除冗余变量，或根据各辅助变量与主导变量的相芙性强弱结果，来 选择软测量建模所采用的辅助变量。对于工业过程的具体测每项目，一般更多地采_ h 】机理分析的 方法。此外，选定的辅助变量的测点位置也是十分重要。比如锅炉飞灰含碳量软测量中的排烟氧 量，炉膛出口的测点与空气预热器后测点就很不一样，后者附加了尾部烟道的漏风因素，而这一 因素几乎不对飞灰含碳量有明显的影响。 软测量仪表是根据过程测量数据经软测量模型计算实现测量过程的，其性能很大程度上依赖 于所获测量数据的准确性和有效性；对于由神经网络方法建立的模型，虽然测量时具有很大的容 错性，但是训练样本数据的准确性和有效性要求很高，否则其性能大打折扣，这一点在后面章节 中也有体现。 测量数据的处理包括测量误差处理和数据变换。测量误差又分为随机误差和过失误差，性质 不同，处理方法也不一样。前者受随机因素的影响不可避免，但是符合统计规律，可以通过算术 平均滤波、中值滤波、阻尼滤波和智能滤波等。过失误差包括常规测量仪表的偏差和故障以及不 完全或不正确的过程模型，常用的处理方法有统计假设检验法、广义似然比法、贝叶斯法等。统 计假设检验法主要用于测量过程中过失误差的侦破；广义似然比法处理模型化过失误差，且可用 于非稳态过程；贝叶斯法则提供了利用过去的错误数据来改进过失误差侦破的手段。对于特别重 要的参数，如果条件允许，可以采用硬件冗余测量的方法( 如采用相同或不同的多台仪表同时对 某个参数进行测量) 以提高系统的安全性和可靠性。 在基于神经网络的锅炉对象软测量建模中，通常由于样本的获取需要进行各种工况的试验， 每次都要对试验结果的合理与否进行分析，剔除不合理的结果。这样的话，对于训练用的样本而 言，其数据的过失误差可以认为是0 ，只需对随机误差进行处理即可。 至于数据变换，它影响着模型的精度和非线性映射能力，对数值算法的运行效果也有重要作 用。测量数据的变换包括标度、转换和权函数3 方面。实际过程所测量数据可能有不同的工程单 位，各变量的大小也可能相差几个数量级，直接使用原始测量数据进行计算可能丢失信息和引起 数值计算的不稳定，因此需采用合适的因子对数据进行标度变换，以改善算法的精度和计算稳定 性。转换包含对数据的直接转换和寻找新的变量替换原变量两个方面。通过对数据转换，可有效 地降低非线性特性。而权函数则可实现对变量动态特性的补偿。 在软仪表的使用过程中，随着对象特性的变化和工作点的漂移，需要对软仪表进行校正以适 应新的工况。通常对软仪表的在线校正方法有自适应法、增量法和多时标法等。然而，对模型结 构的修正需要大量的样本数据和较长时间，在线进行有实时性方面的困难。对此z h o u 等人提出 8 第二章软测量原理及r b f 神经网络 了短期学习和长期学习相结合的思想，该方案可较好地解决校正与实时性之间的矛盾。短期校正 只对模型的某些参数进行调整，甚至不调整参数，只通过一些修正算法计算出修正量，直接对输 出进行补偿。因此，它的校正速度快。适于模型的在线实时校正。长期校正则适于模型工作较长 时间后，工况和环境干扰有较大改变，模型失配比较严重，短期校正无法满足校正精度的情况。 此时，往往需要大量新数据对模型进行重新训练以确定新结构及参数。 另一个值得注意的问题是样本数据与过程数据之间在时序上的匹配，尤其在人工分析情况 下，从过程数据( 辅助变量) 即时反应的产量质量状态到取样位置需要一定的流动时间，取样后直 到产品质量数据返回现场又要耗费很长的时间。因此在利用分析值和过程数据进行软仪表的校正 时，应特别注意保持两者在时间上的对应关系。 2 1 3 软测量建模方法分析 软测量的核心是模型的建立，构造软仪表的本质就是如何建立软测量模型。一般依照软测量 的建模方法将其分为机理建模软测量和非机理建模软测量。非机理建模软测量又町分为叫归分 析、状态估计、模式识别、人工神经网络、模糊数学、过程层析成像、相关分析和现代非线性信 息处理技术等建模方法。 机理模型通常由代数方程组或微分方程组组成，在对工业对象的物理、化学过程获得了 全面清晰的认识后。通过列写过程的各类平衡方程( 如物料平衡、能量平衡、动量平衡、相平 衡等) 和反缺流体传熟介质等基本规律的动力学方程、物性参数方程和设备特性方程等，确定 不可测主导变量和可测辅助变量的数学关系，建立估计主导变量的精确数学模型。而对于复 杂工业过程，其内在机理往往不十分清楚，完全依赖机理分析建模比较困难，通常要用其它 建模方法，结台机理知识构造软仪表。单纯的机理建模虚用很少。文献 3 基于动量法的乏 气送粉锅炉风粉在线监测系统采用的就是机理建模方法。 回归分析方法是一种经典的建模方法，不需要建立复杂的数学模型，只要在收集到的大 量易测变量数据的基础上，运用统计方法将这些数据中隐含的对象信息浓缩和提取，从而建 立主导变量和辅助变景之间的数学模型。根据采用的数学方法不同可以将回归分折方法分为 线性回归和非线性【旦i 归。线性同归方法的实质是将对象进行了线性化处理，算式简单、物理 意义明确，当然对测量误差比较敏感。当对象的非线性特性比较显著或操作点变动范围较大 时，此时用线性回归方法建立的模型精度就会明显下降，应考虑选用非线性回归方法。经典 的回归分析法是最小二乘法( l s ，l e a s ts q u a r e s ) 。值得注意的是，基于回归分析的软测量 方法虽然简单但它要求大量数据，而且对测量误差较为敏感。回归分析方法在热工领域应用 较多，比如特定煤种的工业分析与元素分析的对应关系，以及诸如此类的经验公式，在一定 假定已知对象的状态空间模型为： 筐器+ w 伢1 ) 式中：x 为过程的状态向量；y 和。为过程的主导变量和二次变量；v ，_ 为白噪声；u 为过程 的输入：a ，b 。c ，e 。c o 为状态方程的系数矩阵。如果系统的状态对于辅助变量完全可观。 9 东南大学硕士学位论文 则该软测量就转化为典型的状态观测和状态估计问题。但对于复杂工业过程，常常会遇到持 续缓慢变化或不可测扰动，此时会导致显著误差。 4 模式识别 在缺乏系统先验知识的情况下，可以应用模式识别的方法对系统的操作数据进行处理， 从中提取系统的特征，构成以模式描述分类为基础的模式识别模型。基于模式识别的软测量 方法通常可分为差别分析法和聚类分析法。 5 人工神经网络 人工神经元网络在近1 0 年来发展非常迅速，在过程控制领域的应用也越来越广泛。这 类方法就是将辅助变量作为人工神经元网络的输入，主导变量作为其输出，通过网络学习来 解决不可测变量的软测量问题。在实际工业过程中，许多对象具有复杂的不确定性、实时性 和高度的非线性，如采矿行业中由于粉磨装置球磨机运行和构造的特点，造成了粉磨过程出 现非线性、时滞大、机理复杂、存在时变性的问题，这必然造成无法或者很难精确建模。然 而人工神经网络具有逼近任意非线性关系的能力，可以很好地解决这些问题。基于神经网络 的建模方法属于辨识建模。概括地说，这种辨识方法的土要特点是辨识模型易于实现，对非 线性映射关系的逼近性能良好。为此，神经网络用于软测量建模是一条理想途径。1 3 前许多 化工过程软测量建模都是采用基于神经网络的方法来实现。常用的有反向传播( 8 p ) 神经网络 和径向基函数( r b f ) 神经网络，其中，r b f 网络由于其良好的局部逼近性且不存在局部极小值 而得到越来越多的研究和应用。如分布式r b f 网络、模糊聚类r b f 网络等等。但神经网络建 模并不是万能的，在实际应用中，训练网络样本的数量和质量、学习算法、网络结构和类型， 对软测量的性能都有很大影响。 6 模糊数学 模糊数学是处理复杂系统的一种有效手段，在软测量中也在大量地应用。模糊数学逻辑 是柔性的，对于给定的系统很容易处理以及直接增加新的功能，而不需要重新整定；对数据 的精确性要求不高，数据主要来源于自然语言的描述，故能充分利用专家信息。此外，模糊 数学还和神经网络技术以及模式识别技术结合构成模糊神经网络和模糊模式识别方法。文献 5 提出的利用模糊神经网络建立的凝汽器故障诊断，文献 6 提出的利用模糊神经网络对锅 炉煤种的辨识等都是这方面的尝试。 相对而言，对以上6 种软测量技术的研究较为深入，在过程控制和检测中已有许多成功 的应用；而过程层析成像、相关分析和现代非线性信息处理技术等3 种软测量技术限于技术 发展水平，在过程控制中目前还应用较少。 对于锅炉入炉煤煤质软测量而言，作为主导变量的煤质成分与作为辅助变量的锅炉机组 运行工况之间非线性关系强烈，而且除了选定的辅助变量之外，还有很多影响因素，因此单 纯用机理建模的方法不合适，还有很多需要设定的参数，这样势必会降低模型的精确度。而 状态估计和模式识别对于状态或模式个数较少的主导变量而言适用，但是煤质千差万别，我 们需要的是比较精确的数值而不是有限的几个状态( 比如烟煤、无烟煤等) ，况且就算是同 一种类别的煤煤质差别也会很大。模糊数学主要应用于专家系统，同样不适合煤质的软测量， 但对于煤质燃烧专家系统则可以考虑采用，而这不在本课题的研究范畴里。 因此，我们选用人工神经网络建模方法，同时，为了简化辅助变量的选择，采用机理分 析的方法。当然，各种方法之间并不是完全隔离的，例如径向基函数神经网络里面的聚类算 法在模式识别里面