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    基于SPSS的電廠脫硫系統(tǒng)廠用電率模型

    2015-06-05 14:57:00夏金玲宋吉虎
    綜合智慧能源 2015年5期
    關鍵詞:廠用電數(shù)學模型入口

    夏金玲,宋吉虎

    (華電萊州發(fā)電有限公司,山東萊州 261441)

    基于SPSS的電廠脫硫系統(tǒng)廠用電率模型

    夏金玲,宋吉虎

    (華電萊州發(fā)電有限公司,山東萊州 261441)

    火力發(fā)電廠是一個龐大、復雜的系統(tǒng),所涉及的相關變量繁雜,在龐大數(shù)據(jù)庫中尋找主要控制參數(shù)與相關變量的關系,成為火力發(fā)電廠生產(chǎn)中的難點。以脫硫系統(tǒng)為例,利用數(shù)據(jù)分析軟件SPSS研究脫硫系統(tǒng)廠用電率與機組負荷、脫硫系統(tǒng)入口SO2質(zhì)量濃度、脫硫系統(tǒng)出口SO2質(zhì)量濃度之間的關系,建立數(shù)學模型,用于指導生產(chǎn)。

    脫硫系統(tǒng);廠用電率;SPSS軟件;數(shù)學模型

    0 引言

    廠用電率是體現(xiàn)電廠運營經(jīng)濟性的一項主要指標,而在廠用電率的構成中,輔機耗電率以脫硫系統(tǒng)耗電率最為顯著,占到了廠用電率的13%~15%。在廠用電率的構成中,脫硫系統(tǒng)耗電率具有更強的可變性和可操控性。為了實現(xiàn)對脫硫廠用電率的有效控制和科學判斷分析,在定性的基礎上挖掘定量的數(shù)學規(guī)律,有效降低脫硫廠用電率,是電廠節(jié)能降耗的一項重要舉措。在火力發(fā)電廠生產(chǎn)實踐中,依據(jù)傳統(tǒng)生產(chǎn)經(jīng)驗:當發(fā)電機接近額定出力運行時,廠用電率最低;當脫硫系統(tǒng)入口SO2質(zhì)量濃度升高時,脫硫耗電率及石灰石石子耗量升高;當脫硫吸收塔出口SO2質(zhì)量濃度升高時,脫硫耗電率會降低。但是,以上認識來自傳統(tǒng)的感性認識,而相關變量之間是否存在著一定的數(shù)學關系,能否通過建立數(shù)學模型來預知這一變化規(guī)律,以指導實際生產(chǎn)經(jīng)營。找到指標和變量之間的數(shù)學表達式,對發(fā)電企業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營工作起到現(xiàn)實的指導意義,是本文的主旨。本文利用數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析軟件SPSS對各相關生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析,引入變量間的相關性研究,建立發(fā)電企業(yè)入爐煤硫分與脫硫廠用電率、石灰石石子耗量的統(tǒng)計預測模型,并通過實踐校驗該模型的可行性和指導意義。

    1 設備概況

    華電萊州發(fā)電有限公司1 000MW機組鍋爐由東方鍋爐股份有限公司制造,為超超臨界參數(shù)、單爐膛、一次中間再熱、平衡通風、運轉(zhuǎn)層以上露天布置、固態(tài)排渣、全鋼構架、全懸吊結構Π型變壓直流鍋爐。煙氣脫硫(FGD)系統(tǒng)采用石灰石-石膏濕法工藝,采用一爐一塔,不設煙氣換熱器(GGH)和增壓風機。吸收塔漿液系統(tǒng)布置5層噴淋層,漿液循環(huán)泵將吸收塔漿池中的漿液輸送至噴淋層,漿液呈霧狀噴出。石膏通過吸收塔石膏排出泵從吸收塔漿液池抽出,輸送至石膏旋流站,再送至脫硫系統(tǒng)的真空皮帶過濾機進行過濾脫水。

    (1)煙氣脫硫系統(tǒng)生產(chǎn)過程:石灰石溶解→與SO2反應→產(chǎn)物氧化→生成石膏。

    (2)煙氣脫硫化學反應過程。

    石灰石的溶解:CaCO3+CO2+H2→O Ca(HCO3)2;

    與SO2反應:Ca(HCO3)2+2SO2→Ca(HSO3)2+2CO2;

    氧化:Ca(HSO3)2+CaCO3+O2→2CaSO4+ CO2+H2O;

    石膏生成:CaSO4+2H2→O CaSO4·2H2O;

    去除SO2:CaCO3+SO2+O2+2H2→O CaSO4·2H2O+CO2。

    2 數(shù)學模型的建立

    2.1 變量的選取

    由化學反應式可知,CaCO3的消耗量與煙氣中去除的SO2量成正比,而SO2的總量主要取決于鍋爐燃燒煤種中硫的含量以及燃煤總量。

    電廠生產(chǎn)中,煤質(zhì)化驗采用抽檢方式,無法準確計量實際入爐煤種硫的含量,并且入爐煤量與鍋爐燃燒煤量存在一定的統(tǒng)計偏差。在電廠脫硫系統(tǒng)實際生產(chǎn)中,為消除統(tǒng)計偏差,準確體現(xiàn)各變量之間的關系,建模變量可以采用脫硫系統(tǒng)入口SO2質(zhì)量濃度、脫硫系統(tǒng)出口SO2質(zhì)量濃度、機組負荷以及現(xiàn)場環(huán)境溫度。其中,脫硫系統(tǒng)入口SO2質(zhì)量濃度為輸入量,脫硫系統(tǒng)出口SO2質(zhì)量濃度為反饋量,機組負荷和現(xiàn)場環(huán)境溫度直接影響煙氣量,因此也作為輸入量。

    表1 相關性分析數(shù)據(jù)

    2.2 數(shù)據(jù)整理

    通過廠級實時監(jiān)控信息系統(tǒng)(SIS)調(diào)取機組2014年度脫硫系統(tǒng)的相關運行參數(shù)和指標,剔除部分明顯異常的數(shù)據(jù),篩選得到195組有效數(shù)據(jù)。利用SPSS的相關性分析工具,分析單機脫硫耗電率、機組平均負荷、脫硫系統(tǒng)入口SO2質(zhì)量濃度、脫硫系統(tǒng)出口SO2質(zhì)量濃度以及環(huán)境溫度的相關性,分析結果見表1。

    分析表1中的數(shù)據(jù)可以得出如下結論:與脫硫系統(tǒng)耗電率相關性較高的為機組平均負荷和脫硫系統(tǒng)入口SO2質(zhì)量濃度;脫硫系統(tǒng)耗電率與機組平均負荷相關系數(shù)為-0.526,成負相關性;與脫硫系統(tǒng)入口SO2質(zhì)量濃度成正相關,相關系數(shù)為0.510。這一結論表明:隨著機組負荷的升高,脫硫系統(tǒng)耗電率降低;隨著脫硫系統(tǒng)入口SO2質(zhì)量濃度的升高,脫硫系統(tǒng)的耗電率升高。從數(shù)學模型上證明了脫硫系統(tǒng)耗電率的相關性影響因素主要是機組平均負荷和脫硫系統(tǒng)入口SO2質(zhì)量濃度,而脫硫系統(tǒng)耗電率與脫硫系統(tǒng)出口SO2質(zhì)量濃度、環(huán)境溫度的相關性系數(shù)分別為-0.095和0.049。

    2.3 數(shù)學模型的建立

    2.3.1 數(shù)學建模的變量選取及模型建立

    為了準確整合數(shù)學建模的變量,建立科學的數(shù)學模型,利用SPSS軟件中的線性回歸分析工具,分別建立脫硫系統(tǒng)耗電率與機組負荷、脫硫系統(tǒng)入口SO2質(zhì)量濃度、脫硫系統(tǒng)出口SO2質(zhì)量濃度及環(huán)境溫度的數(shù)學模型。根據(jù)選擇變量的不同,建立4種模型,加以比較,選擇最優(yōu)模型。各模型統(tǒng)計校驗值見表2。

    模型1預測變量:機組平均負荷。

    表2 各模型的統(tǒng)計校驗值

    模型2預測變量:機組平均負荷、脫硫系統(tǒng)入口SO2質(zhì)量濃度。

    模型3預測變量:機組平均負荷、脫硫系統(tǒng)入口SO2質(zhì)量濃度、環(huán)境溫度。

    模型4預測變量:機組平均負荷、脫硫系統(tǒng)入口SO2質(zhì)量濃度、環(huán)境溫度、脫硫系統(tǒng)出口SO2質(zhì)量濃度。

    由表2可知,以上4種模型中,模型4的R,R方以及調(diào)整R方明顯優(yōu)于其他3種模型,因此選用模型4建立數(shù)學模型。

    2.3.2 數(shù)學模型的顯著性分析

    為得到該模型的顯著性水平,利用SPSS軟件對模型4進行分析,結果見表3。

    汪!汪!汪……車外右側,突然躥出一只狼狗來,足有半個牛犢那么大。輕靈的耳朵、黑黑的背,躥起來有一米多高,爪子拍打過車窗玻璃,又有些不甘心地滑下。要不是鐵鏈子拴著,狼狗敢上到車頂去。跟著狼狗,從右側小區(qū)傳達室里,竟然走出了一個身著僧人衣裳、身材魁梧、相貌兇惡的老男人。他好像瞎了一只眼,禿禿的腦殼,眉毛濃黑。走近了,才看清,是他的右眼皮耷拉得太低了,脖子上還掛著一串佛珠。狼狗看見主人,真是“心有靈犀一點通”??!飛快地跑到墻角,蹲下身子,前爪蹬地,吐著舌頭,嗚嗚!嗚嗚……地低吠著。

    表3 方差分析

    該模型的顯著性P值(即Sig.=1.453E-54)趨于0,遠低于顯著水平0.05,因此判斷該模型整體非常顯著。模型4的線性回歸系數(shù)及統(tǒng)計量見表4。

    由表4可以看出,回歸方程各參數(shù)的系數(shù)非常顯著。根據(jù)表4中的系數(shù),可以得到脫硫耗電率的多元線性回歸方程。

    表4 線性回歸系數(shù)及統(tǒng)計量

    脫硫耗電率=0.5948-0.00393×負荷+0.137×脫硫系統(tǒng)入口SO2質(zhì)量濃度÷1000-0.00073×脫硫系統(tǒng)出口SO2質(zhì)量濃度+0.00215×環(huán)境溫度。

    應用該數(shù)學模型,建立脫硫系統(tǒng)耗電率的計算(預測)曲線,并將2014年度脫硫系統(tǒng)篩選得到的195組實際數(shù)據(jù)繪圖,對預測耗電率與實際耗電率做差值分析,可以得到脫硫系統(tǒng)耗電率的預測值(計算值)、脫硫系統(tǒng)耗電率的實際值、計算值與實際值的差值3組曲線,如圖1所示。

    3.2 數(shù)學模型在指標分析中的應用

    在生產(chǎn)現(xiàn)場,指標參數(shù)出現(xiàn)明顯變化時,可以借助數(shù)學模型分析指標產(chǎn)生變化的原因。如在該模型中,當脫硫系統(tǒng)耗電率變化時,可以分析是受負荷波動還是硫分波動影響,在排除客觀影響因素之后,再檢查人員操作因素。

    數(shù)學模型在生產(chǎn)中的應用實例見表5。

    表5 數(shù)學模型在生產(chǎn)中的應用

    圖1 脫硫系統(tǒng)耗電率預測值、實際值及差值

    3 模型的現(xiàn)場應用

    3.1 數(shù)學模型在生產(chǎn)指標計劃及管理中的應用

    計劃部門每月可根據(jù)下月的電量計劃情況、來煤結構以及預計的環(huán)境溫度等情況制訂月度指標計劃,使計劃的制訂更加科學。

    實際生產(chǎn)操作中,每月根據(jù)指標完成情況對各責任部門進行獎懲。由于現(xiàn)場生產(chǎn)與預計情況會出現(xiàn)偏差,如負荷、燃煤硫分、環(huán)境溫度變化,均會導致實際的指標完成值偏離計劃值,如何更加科學、合理地管控生產(chǎn)經(jīng)營指標是生產(chǎn)管控的難點。在實際操作中,數(shù)學模型建立后,可以根據(jù)一些客觀參數(shù)的變化適當調(diào)整月初的指標計劃,以保證計劃值與完成值具有較好的吻合度,能夠更加合理地管控責任部門,充分發(fā)揮人員的積極性。

    由表5可以看出:將月度的計劃平均負荷、預計的環(huán)境溫度、預計的脫硫系統(tǒng)入口SO2質(zhì)量濃度代入數(shù)學模型進行計算,確定當月計劃脫硫耗電率為0.45%。在生產(chǎn)實際中,由于實際機組負荷、入爐煤質(zhì)、環(huán)境溫度與計劃值存在偏差,根據(jù)以上偏差進行修正,確定計劃承包值為0.44%,跟蹤當月脫硫系統(tǒng)耗電率,實際完成值為0.43%,與計劃承包值0.44%偏差0.01個百分點。這一實例說明:SPSS分析數(shù)學模型在脫硫系統(tǒng)廠用電率計劃值制訂、跟蹤、偏差分析及目標值再修訂中,能夠科學研判指標變化規(guī)律,緊密跟蹤完成過程,及時糾偏,達到指標過程有效管控的目的,最終實現(xiàn)完成值與計劃值的高度吻合。

    3.3 數(shù)學模型在脫硫成本控制中的應用

    數(shù)學模型建好后,可以分析燃煤硫分變化對廠用電率、石灰石用量的影響。

    按照上述方法,同樣可以建立石灰石石子耗量數(shù)學模型為:石灰石石子耗量=-16.5+0.047 2×負荷+0.085×入口SO2質(zhì)量濃度。

    按照入爐煤硫分1%對應脫硫系統(tǒng)入口SO2質(zhì)量濃度2200mg/m3計算,應用數(shù)學模型,綜合考慮脫硫成本中石灰石石子耗量、脫硫系統(tǒng)廠用電量的因素,分析入爐煤硫分變化0.1%對電廠脫硫成本的影響情況,分析結果見表6(當天平均負荷為900 MW)。

    表6 數(shù)學模型在脫硫成本分析中的應用

    通過計算分析,在日平均負荷900MW的情況下,入爐煤硫分升高0.1%,導致脫硫成本升高0.2元/(MW·h)。

    4 結論

    本文以華電萊州發(fā)電有限公司1 000MW機組脫硫系統(tǒng)為研究對象,利用SPSS分析軟件,建立了脫硫系統(tǒng)廠用電率的數(shù)學模型,并將數(shù)學模型應用于脫硫系統(tǒng)生產(chǎn)指標管理與脫硫生產(chǎn)的成本控制。經(jīng)過實踐檢驗,該模型具有較強的指導性,與生產(chǎn)實際高度吻合。該數(shù)學模型建立后,應隨著設備的改造、運行時間的延長定期進行校驗和修正,使數(shù)學模型與生產(chǎn)實際相符。

    [1]夏恒嚴,王靈梅,孫林旺.基于SPSS建立電站鍋爐效率模型的研究[J].電力學報,2010(5):309-401.

    [2]吳廣.SPSS統(tǒng)計分析與應用[M].北京:電子工業(yè)出版社,2013.

    [3]陳超,鄒瀅.SPSS15.0中文版常用功能與應用實例精講[M].西安:電子工業(yè)出版社,2009.

    [4]王子杰,李健,孫萬云.基于神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法的鍋爐燃燒優(yōu)化方法[J].華北電力大學學報:自然科學版,2008,35(1):14-17.

    (本文責編:劉芳)

    )。主蒸汽溫度難以調(diào)節(jié)是因為慣性時間比較長,若能降低慣性時間則調(diào)節(jié)就相對容易,空間狀態(tài)預估就是利用這個原理,根據(jù)受熱面的入口溫度、出口溫度、蒸汽流速(通過蒸汽量的函數(shù)得出)預估中間4個點的溫度,根據(jù)設定值計算出這4個中間點溫度應該控制在哪個設定值上,并和實際的估算值進行比較,用差值進行加權,預估出噴水量,相當于將慣性時間降為原來的1/4,從而實現(xiàn)對主蒸汽的預估前饋控制。

    1.3 再熱器溫度控制優(yōu)化

    再熱器噴水配一級噴水減溫,為事故噴水,正常情況下不噴水。再熱器溫度調(diào)節(jié)是由調(diào)節(jié)燃燒器傾角實現(xiàn)的,其事故噴水調(diào)節(jié)閥控制思路和過熱器一致,只是設定值比燃燒器傾角的設定值高些,優(yōu)先由燃燒器傾角進行調(diào)節(jié)。

    X 701.3

    :B

    :1674-1951(2015)05-0066-04

    夏金玲(1975—),女,山東濟南人,工程師,從事電廠統(tǒng)計管理與分析等方面的工作(E-mail:517263860@qq.com)。

    宋吉虎(1974—),男,山東聊城人,高級工程師,從事電廠生產(chǎn)管理與節(jié)能管理等方面的工作(E-mail:2663215720@qq.com

    2014-11-19;

    2015-03-05

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