大型火电机组在线优化技术综述

大型火电机组在线优化技术综述摘要：从优化技术的建模，系统诊断，运行优化，控制优化等方面指出了当前的火电机组优化技术的现状及存在的不足，并提出了火电机组的优化发展方向，为在线优化技术的研究发展提供了依据。关键词：火电机组，优化技术，发展方向1 引言当前，电力市场日趋完善，竞争日益激烈，同时由于经济的发展和人民生活水平的提高，电网峰谷差越来越大，大型机组频繁参与调峰。在这种形式下，火电厂运行优化系统作为指导电厂优化运行的主要工具日益显示出其重要性。从能源安全、技术经济性以及技术条件等角度来考虑, 大型燃煤发电机组变工况运行是火力发电厂面对电网的现实需求做出的合理调整, 仍然是现有发电方式中最可靠的、必备的承担大范围负荷调节作用的选择。实现大型燃煤发电机组全工况条件下的节能优化控制已经具备基本条件: 大型火力发电机组设备制造技术趋于成熟;自动控制系统及设备完备; 节能理论及热力学分析方法研究有了新的进展; 基于数据的分析方法为节能优化的研究提供了新的途径; 现代控制理论研究的进展为大型燃煤发电机组建模与优化控制提供了扎实的基础。因此, 针对我国主力大容量、高参数燃煤发电机组在全工况条件下的节能与优化控制目标, 研究热力发电系统高精度能耗分布模型及其建模理论与方法、能耗分析与诊断、多源信息融合、多目标优化理论及其关键技术, 解决热力发电系统的节能优化运行与控制问题的一些关键技术, 具有重要的理论意义与应用价值。2 当前优化技术现状及存在的问题火电机组的运行优化以及控制优化的重点也是针对额定负荷或者稳定工况来实现的。在机组变负荷或者变工况运行过程中, 研究节能优化运行和控制以保证机组在全工况达到设计性能指标是重要的研究领域。近年来, 人们对火电机组节能优化的研究主要集中在复杂系统建模与分析、热力系统分析与诊断、火力发电机组运行优化和节能优化控制等4个方面。2. 1复杂系统建模与分析目前热力发电系统的建模分析方法有: 灰色系统法、基于直接相似法的模拟仿真、主元分析方法等统计方法、数据挖掘方法、人工智能方法等。其中数据挖掘方法直接从海量的历史运行数据中发现运行状态参量的关联规则, 成为目前此类问题的研究热点。数据挖掘的研究主要集中在局部对象的建模及应用, 如降低排放烟气中的烟尘含量, 工况辨识及运行优化, 最佳定值等。2. 2热力系统分析与诊断热力系统分析主要基于热力学分析, 通常采用基于第一定律和第二定律的方法。第一定律分析方法以质量平衡和能量平衡来分析系统。主要方法有热平衡法、等效焓降法、循环函数法和矩阵法等。部分研究围绕等效热降法、循环函数法进行。由于实际热力系统的复杂性以及理论方法较强的假设基础, 这种局部定量分析方法并没有取得突破性的进展。矩阵分析有很多种变形, 包括基于循环函数法思想的矩阵分析和基于等效焓降法思想的矩阵分析。第二定律方法主要用于研究热经济成本, 国内王加璇等人对热经济结构理论方法进行了理论和应用研究。2. 3火力发电机组运行优化火力发电机组是由多个设备、多个子系统组成的复杂的大范围连续生产系统, 是典型的能量转换系统。机组优化问题是一个涉及面广、涉及环节多的复杂问题。就机组运行而言, 又有机组启停优化、升降负荷动态过程优化以及稳定态的性能优化等。运行优化主要从机组启停和变负荷动态过程的性能进行评价, 如采用单位负荷损耗率的概念来评价机组启动过程的经济性、通过锅炉系统分析与动态建模及其快速求解方法建立适用于不同已知条件的锅炉各部件的动态修正离散化数学模型、稳态模型与动态模型, 进而建立火电机组动态过程的煤耗量计算模型和一段时间内煤耗量的计算模型。机组运行优化问题也可分为多个子目标的优化, 最后达到机组整体性能的优化, 如燃烧优化、凝汽器优化等。现有研究方法: ( 1)直接通过专家选择一个低维的重要变量集, 由人工智能模型及智能优化算法寻优给出参数目标值是基于约束最优化思想的一种近似的智能解法; ( 2)基于关联规则的挖掘方法从机组长期运行数据中获取机组性能较高状态下某些参数与机组负荷的强关联, 最后通过参数回归得到运行优化值。2. 4节能优化控制火力发电机组受控对象具有强烈的耦合、非线性、时变性、大滞后、分布参数等特点, 许多基础控制问题例如大滞后的控制问题, 通常采用鲁棒控制、时延补偿的方法, 也可能采用人工智能算法, 例如免疫控制。由于热力发电系统严格意义上是一个多变量控制系统, 且涉及到多个优化目标, 因此更多的研究者着重研究多目标优化问题,采用模糊决策预测控制系统是一个被证明有效的方法。除此之外, 如何提高常规多变量控制系统(热力发电系统中的机炉负荷控制系统)的鲁棒性, 也是多年来长盛不衰的研究方向。常规控制通常注重的是单一控制系统性能指标的优化, 现在更多的关注被放在节能优化控制上。通过估计热力发电系统变工况特性, 研究构造反映变工况节能优化的指标, 建立节能优化控制系统; 也有研究者通过引入节能目标, 应用设定点调度算法构建监督层, 获得宽范围的多目标优化结果; 宏观层面上, 采用能源合理计划和分配, 应用常规优化方法和技术, 实现管理控制一体化的节能优化。对于火力发电机组的节能优化控制, 由于控制变量均为离散变量, 因此优化和重构问题均可表示为含有约束条件的非线性组合优化问题, 并具有多目标、多极值点、目标函数和约束条件为非线性方程组、目标函数难以由控制变量显式表达等特点, 进一步的研究具有重要的理论意义和应用价值。2. 5当前优化系统的问题随着国内用电市场的变化，各研究机构开始重视火电机组节能耗差及优化控制的研究，但这个领域中仍存在一些问题或需要做进一步的工作：1)研究都是定性的，还不能定量描述。在实用负荷范围内，运行方式对能耗影响的规律尚无准确的方法确定。2)机组额定初压不同，运行方式对能耗影响的规律就不同。一般来说超临界机组滑压运行的优势较明显。机组初压越低，定压运行的优势越明显。不同设计参数的机组运行方式对能耗的影响需要定量研究。3)滑压运行优势的另一方面在于汽轮机的内效率能保持较高的数值，但不同的机组、不同负荷其内效率也不同，这不仅需要理论分析，而且需要实验才能测定。4)运行方式不同，还会影响再热汽温。再热器欠温、再热器喷水减温对能耗的影响较大。此项能耗偏差仍属运行方式对能耗影响，但是再热汽温特性是锅炉设备的固有特性，理论分析非常困难，只能对具体机组用实验方法解决，在目前的一些分析中该项能耗偏差未计入运行方式对能耗率影响的因素，因此，得出的结论是不全面的。5)当前机组控制设备性能已经大大提高，广泛使用集散控制系统(DCS)，为机组优化控制提供了物质基础。如何将机组能耗分析结果与控制相结合，如提供合理的控制定值等，是节能优化控制的目的之一。6)当前控制系统还广泛采用PID控制方式，但研究表明，很多控制回路都处于非优化整定状态。如何准确辨识被控对象特性，并进行控制器参数优化整定，是提高控制系统性能的有效途径。3 火电机组优化发展方向火电机组的优化近年来一直是火电科研工作者的研究热点。当前火电机组优化的研究重点主要集中在节能分析与诊断方法、基于数据的运行参数优化理论与方法、锅炉燃烧优化等几个方向。3. 1节能分析与诊断方法目前国内火电机组的节能分析与节能诊断主要存在三个弱点: 一是在线监测机组能耗率时, 以主蒸汽流量或给水流量为重要的被测参数, 由于流量测量误差较大, 造成计算误差也较大; 二是汽轮机末级参数处于湿蒸汽状态时无法在线进行排汽焓计算; 三是能耗在线查找误差率较大。文献28针对上述问题进行了深入的研究, 取得了突破。对影响机组节能优化的几个关键性边界参数, 如锅炉烟气含氧量定值、汽轮机滑压曲线定值、凝汽器最佳真空等, 更是缺乏系统而深入的研究。3. 2基于数据的运行参数优化理论与方法节能优化边界是指机组一些重要的可控能耗指标对应的最优运行范围。之所以是最优运行范围, 而不是最优运行值, 是因为需要考虑火电机组的优化往往是一个多目标、多约束的优化过程, 且外部环境、外部条件可能存在显著、重大的变化。影响机组煤耗的最重要的三个可控边界参数为锅炉烟气含氧量、汽轮机主蒸汽压力和凝汽器真空。它们的设定值对机组的效率和煤耗有很大影响。合理确定最佳烟气含氧量的设定值是实现燃烧过程优化控制的关键。文献29研究了基于烟气含氧量变化的电站锅炉变工况运行经济分析方法, 建立了各热经济性参数在烟气含氧量影响下的变化特性分析计算模型和以最小供电煤耗率为目标的最佳烟气含氧量偏微分方程, 通过求解该方程可以确定电站锅炉不同工况下最佳烟气含氧量设定值。但是这种锅炉的最佳氧量定值确定方法目前还缺乏现场运行数据以进行进一步的效果验证。汽轮机厂家会依据汽轮机的入口压力，热耗给出额定工况或几个典型工况的最优滑压曲线定值, 但未考虑机前压力对锅炉效率的影响问题。电科院一般采用热力试验的方式确定典型负荷工况点( 100% 、75% 、50%额定负荷)的最优滑压曲线定值, 但是由于没有考虑煤质、环境温度等边界条件对煤耗的影响, 而且随着机组的老化和设备性能的下降, 滑压曲线的准确性和时效性难以保证。根据机组的热力特性和机理分析得到的滑压曲线, 由于计算过于复杂, 实际应用也受到一定限制30 。循环水泵的运行方式对凝汽器真空和厂用电率等指标影响较大, 研究在一定环境温度及汽轮机负荷条件下的循环水泵的最优运行方式, 确定循环水泵的合理运行台数, 保证凝汽器在最佳真空下工作, 是提高电厂运行经济性的重要措施。大多数最佳真空估计方法都未考虑循环水泵组合运行方式变化后冷却塔的热力状态例如循环水入口温度的变化, 造成排汽焓和凝汽器真空计算误差较大。此外, 目前循环水泵改造以实现双速泵运行的机组很多, 改双速运行后, 循环水泵优化运行存在着更多的非线性优化组合。为改善机组经济性, 越来越多的电厂在尝试将循环水泵改成变频控制运行方式, 以实现对凝汽器真空连续、优化的闭环控制。改成变频控制方式后, 可以采用遗传算法对循环水泵组合方式进行寻优31 。3. 3锅炉燃烧优化燃煤机组的锅炉燃烧优化问题一直是火电机组优化控制的一个难点问题。传统的燃烧优化方法是正交试验法。正交试验法需要在典型负荷下, 对影响因素进行分析和筛选。Lee Kwang Y32 提出, 彻底分析和了解电厂燃烧过程中的物理和热动态性质, 是进行燃烧优化的基础。国内外诸多专家和学者也注意到热力学分析、能量平衡分析在电厂燃烧优化中的重要作用, 并投入了巨大的力量进行研究。锅炉燃烧优化的建模方法主要有人工智能建模和统计建模两种。神经网络、支持向量机建模方法目前是主流算法, 而采用统计建模方法建立燃烧优化模型由于需要统计的数据量巨大, 规则众多, 目前的实践和成功应用还不多。文献33研究了一种级联神经网络对一个火电机组的NOx排放进行建模, 重点考虑了煤质和喷燃器个数对NOx 排放的影响; 文献 34使用神经网络模型预测各一次风粉单元NOx 生成量、锅炉NOx 排放量, 网络隐节点数少、泛化能力强、鲁棒性好、学习速度快; 文献35借助燃烧特性试验数据, 建立了火电厂锅炉燃烧特性的神经网络模型, 然后应用遗传算法寻找送风调节系统最佳氧量设定值;文献36 提出了高精度的机理与神经网络的组合建模方法, 并结合过热器的建模过程对组合建模方法的应用作了阐述; 文献37 采用双人工神经网络在锅炉燃烧区段对风量和粉量分配建模,使人工神经网络从高维度的有限样本中提取可靠的信息。应用表明双网络模型有较高的可靠性,风量和粉量的合理分配能够改善锅炉运行的经济和环保效益, 双网络模型对该过程的推断与现有的知识和经验相符; 文献38 应用支持向量机算法建立了大型四角切圆燃烧锅炉NOx 排放特性模型, 结合遗传算法, 利用NOx 排放的热态实炉试验数据对模型进行了校验, 对锅炉运行参数进行了优化。火电机组的燃烧优化是一个多目标、多约束的优化问题, 目前多目标优化的重要研究方法是基于遗传算法的方法21,22 。文献 21讨论了多目标演化算法的相关重要策略, 并对SPEA 2算法和NSGA II算法进行了改进。通过性能度量值及最终优化后的Pareto优解的组成均可看出改进的多目标演化算法无论在解的多样性还是解的收敛性方面都有较大改观, 在多样性及收敛性之间达到了一个较好的平衡, 避免了过早收敛到局部Pareto解集, 性能明显优于NSGA II算法。燃烧优化研究的另一个难点在于, 当前我国电煤紧张, 火电厂的煤质变化很大且频繁, 大机组经常处于深度调峰状态, 从而引起燃烧优化模型的动态特性变化较大。因此, 研究合适的方法解决这个问题也是一个重大挑战。4 结论1） 数据挖掘技术和数据融合技术在火电机组的测量和控制中已经有所应用。基于数据挖掘或数据融合的软测量技术可以对某些无法直接测量或测量成本昂贵的关键信号进行测量, 其性价比高, 且可以达到满意的测量精度。数据挖掘和数据融合技术的研究, 解决了热力发电过程某些关键信号以及重要状态的测量问题, 同时也为确定机组节能优化的边界问题, 提供了新的思路和方法。2） 当前我国电煤紧张, 火电厂煤质变化很大且频繁, 大机组经常处于深度调峰状态, 机组的动态特性变化很大。建立机组全工况的燃烧优化模型, 通过数据融合方法检测燃烧中间状态, 确定燃料空气比和节能排放等指标之间的优化边界,是获得燃烧优化运行的最佳途径。3） 在以往的机组运行优化研究中, 主要针对机组额定负荷或者几个典型工况下的机组性能参数。在机组变负荷或者变工况运行过程中, 基于机组积累的海量历史数据, 运用数据挖掘及其它数据驱动的方法, 研究节能优化问题以保证机组在全工况达到设计的性能指标是一个新的研究方向。参考文献：1 刘兴堂, 梁炳成, 刘力, 等. 复杂系统建模理论、方法与技术M . 科学出版社, 2006.2 邱天, 刘吉臻, 牛玉广. 电站锅炉主元分析建模中的数据选取 J . 中国电机工程学报, 2009, 29( 8) : 87-91.3 胡小建. 基于联结树的贝叶斯网的推理结构与构造算法 J . 系统仿真学报, 2004, 16( 11) : 2559-2565.4 丁海山, 毛建琴. 模糊系统逼近理论的发展现状 J . 系统仿真学报, 2006, 18( 8) : 2061-2066.5 樊绍胜, 王耀南. 基于模糊建模的冷凝器污脏软测量 J . 控制理论与应用, 2005, 22 ( 3) , 434-439.6 焦嵩鸣, 韩璞. 模糊量子遗传算法及其在热工过程模型辨识中的应用 J. 中国电机工程学报, 2007, 27( 5): 87-91.7 翟永杰, 王国鹏, 韩璞, 等. 基于支持向量机的系统辨识 J . 计算机仿真, 2004, 21( 11 ), 39-41.8 林金星, 沈炯, 李益国. 基于免疫原理的径向基函数网络在线学习算法及其在热工过程大范围工况建模中的应用 J . 中国电机工程学报, 2006, 26( 9) : 14-19.9 MUNUKUTLA S, S ISTLA P. 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