集中供熱系統(tǒng)中鍋爐節(jié)能運(yùn)行調(diào)控研究

陳忠海 侯喜英

(河北建筑工程學(xué)院，河北 張家口 075000)

?

集中供熱系統(tǒng)中鍋爐節(jié)能運(yùn)行調(diào)控研究

陳忠海 侯喜英

(河北建筑工程學(xué)院，河北 張家口 075000)

對(duì)某集中供熱系統(tǒng)中鍋爐節(jié)能運(yùn)行調(diào)控進(jìn)行研究，采用以熱源、熱網(wǎng)、熱用戶為對(duì)象的智能控制模型.通過(guò)對(duì)鍋爐排煙溫度及爐膛含氧量的測(cè)試表明，應(yīng)用該模型后，在保證供熱效果的前提下，與前一采暖季相比節(jié)電31.17%；節(jié)煤11.31%；改善了鍋爐房操作工的工作環(huán)境，取得了良好的供熱效果.

鍋爐；供熱；調(diào)控；節(jié)能

0 引 言

鍋爐作為集中供熱系統(tǒng)中重要的供熱設(shè)備，因其控制方式不合理，導(dǎo)致其熱效率較低，浪費(fèi)大量能源.因此對(duì)鍋爐傳統(tǒng)的智能控制方式進(jìn)行改造就顯得尤為重要.

目前，關(guān)于集中供熱系統(tǒng)的智能控制研究很多，大部分研究集中于一次網(wǎng)、二次網(wǎng)、熱源等方面的智能控制研究，取得了較好的效益.但是，這些研究沒(méi)有真正從整個(gè)供熱系統(tǒng)的節(jié)能運(yùn)行出發(fā)進(jìn)行研究，造成局部設(shè)備或系統(tǒng)節(jié)能，而整個(gè)系統(tǒng)未必是節(jié)能的.因此，提出以熱源、熱網(wǎng)、熱用戶為對(duì)象的智能控制模型，提高鍋爐供熱效率.

本文以某鍋爐房集中供熱系統(tǒng)為示范工程，驗(yàn)證了該技術(shù)的推廣應(yīng)用可行性，為集中供熱系統(tǒng)中鍋爐節(jié)能運(yùn)行調(diào)控提供參考.

1 鍋爐運(yùn)行過(guò)程的全局控制

本課題以一級(jí)控制器與二級(jí)控制器相結(jié)合的思路對(duì)鍋爐運(yùn)行過(guò)程進(jìn)行控制以克服其非線性、多參量、大滯后，大耦合的缺點(diǎn).同時(shí)使燃料所提供的熱量在適應(yīng)負(fù)荷需要的前提下燃燒效率最高.首先中央控制器對(duì)鍋爐出口溫度、送風(fēng)量、引風(fēng)量、流量、給水溫度、給水流量等參數(shù)進(jìn)行采集，之后對(duì)采集到的這些參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化控制.再結(jié)合運(yùn)行歷史規(guī)則得出優(yōu)化運(yùn)行參數(shù)，將其分別傳遞到負(fù)荷控制系統(tǒng)、爐膛負(fù)壓、補(bǔ)水控制系統(tǒng).這些子系統(tǒng)根據(jù)優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行線性計(jì)算后對(duì)各設(shè)備進(jìn)行變頻調(diào)節(jié)[1].控制框圖如圖1所示.

圖1 控制框圖

2 優(yōu)化控制算法

2.1 鍋爐燃燒控制系統(tǒng)

鍋爐燃燒控制系統(tǒng)包括：負(fù)荷控制系統(tǒng)、爐膛負(fù)壓控制系統(tǒng).鍋爐熱效率與風(fēng)煤比有關(guān)，且在某一風(fēng)煤比值處存在最大的熱效率.故尋得最大熱效率即找到最佳風(fēng)煤比.由于從給煤到燃燒產(chǎn)生熱量，滯后時(shí)間較長(zhǎng)且給煤量測(cè)量困難.故將送風(fēng)量做主要的調(diào)控參數(shù)，通過(guò)控制送風(fēng)量對(duì)風(fēng)煤比進(jìn)行優(yōu)化控制.當(dāng)燃料量一定時(shí)，必然存在最佳送風(fēng)量.因此，對(duì)鍋爐燃燒系統(tǒng)的自尋優(yōu)控制的實(shí)質(zhì)是尋找最佳的送風(fēng)量.其整個(gè)系統(tǒng)控制流程如圖2所示.

圖2 燃燒系統(tǒng)控制流程圖 圖3 DE算法計(jì)算流程圖

2.2 送風(fēng)量控制DE算法

本文采用DE算法尋找鍋爐運(yùn)行的最佳效率η.在鍋爐運(yùn)行過(guò)程全局控制下，隨動(dòng)負(fù)荷的不斷變動(dòng)，我們把鍋爐送風(fēng)量作為控制對(duì)象.以送風(fēng)參數(shù)、引風(fēng)參數(shù)、給煤量等為優(yōu)化參數(shù).最終尋優(yōu)得到最優(yōu)風(fēng)煤比，取得最佳燃燒狀況.差異演化算法(Diffemntial Evolulion．DE 算法)與遺傳算法類似，其主要區(qū)是在變異操作上選著3條染色體進(jìn)行變異.它包括生成初始種群，變異操作、交叉操作和選擇操作等一系列過(guò)程.該算法在搜索成功率和計(jì)算效率上有很大的優(yōu)勢(shì)，并且收斂速度快、適應(yīng)性好、全局搜索能力強(qiáng).DE算法流程圖如圖3所示，求解主要步驟如下：

(1)初始群體的生成：將優(yōu)化問(wèn)題的解組成N個(gè)初始串結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，每個(gè)串結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)是進(jìn)化的基本個(gè)體，N個(gè)個(gè)體構(gòu)成了—個(gè)群體.初始群體是隨機(jī)生成的.

(2)變異：對(duì)群體中的個(gè)體串結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的某些串基因座上的基因值進(jìn)行擾動(dòng)，此操作是根據(jù)個(gè)體向量差進(jìn)行的，即使用差異策略.

(3)交叉：父代個(gè)體與變異個(gè)體進(jìn)行交叉，此做法可以增加種群的多樣性，使種群跳出局部最優(yōu)值.

(4)適應(yīng)性值評(píng)估檢測(cè)：適應(yīng)性函數(shù)表明個(gè)體或解的優(yōu)劣性.對(duì)于不同的問(wèn)題，適應(yīng)性函數(shù)的定義方式也不同.

(5)選擇：通過(guò)比對(duì)交叉?zhèn)€體和當(dāng)前個(gè)體的適應(yīng)度值進(jìn)行選擇，經(jīng)過(guò)選擇可以產(chǎn)生新的種群.然后再經(jīng)過(guò)變異、交叉，適應(yīng)性值評(píng)估、選擇這些操作，直到找到最優(yōu)值.

根據(jù)上述優(yōu)化算法的基本原理與鍋爐燃燒理論，本研究中以鍋爐運(yùn)行最大效率為優(yōu)化目標(biāo).利用DE算法對(duì)鍋爐燃燒系統(tǒng)進(jìn)行全局尋優(yōu).根據(jù)DE算法的基本原理，在一定時(shí)間內(nèi)，假定給煤量不變，以送風(fēng)量作為可操作變量，取風(fēng)量值作為染色體進(jìn)行編碼.效率為受控變量，取效率函數(shù)作為適應(yīng)度函數(shù).直至求得最佳效率值，即鍋爐達(dá)到最佳燃燒狀況.根據(jù)DE的基本流程，首先取實(shí)際鍋爐燃燒系統(tǒng)所需的空氣量的近似值作為初始種群，進(jìn)行初始化，然后進(jìn)行交叉、變異操作，計(jì)算適應(yīng)度，通過(guò)比對(duì)交叉?zhèn)€體和當(dāng)前個(gè)體的適應(yīng)度值進(jìn)行選擇，產(chǎn)生新的個(gè)體，重復(fù)上述步驟(2)～(5)，直到找出效率最大值結(jié)束.

3 技術(shù)實(shí)施情況

3.1 工程概況

該鍋爐房供熱建筑總建筑面積約29萬(wàn)平方米，一期工程約9.0萬(wàn)平方米，二期工程約20萬(wàn)平方米，供熱總熱負(fù)荷約23000 Kw,一期工程約7200 Kw，二期工程約1580 Kw；職工公寓區(qū)總建筑面積約14萬(wàn)平方米，供熱總熱負(fù)荷約9100 Kw；建筑區(qū)域南北長(zhǎng)度約1000 m，東西長(zhǎng)度約600 m，室外管網(wǎng)采用枝狀系統(tǒng)，最大供熱半徑約為1600米.

3.2 測(cè)試技術(shù)

根據(jù)智能控制要求，需要加裝氧化鋯氧化劑、渦輪流量計(jì)、遠(yuǎn)傳溫度測(cè)點(diǎn)、排煙溫度遠(yuǎn)傳表等設(shè)備.由于原系統(tǒng)具有配電設(shè)施，對(duì)其改造過(guò)程中，為保證系統(tǒng)的可靠性，保留原系統(tǒng)的電器設(shè)施，采用跟頭閘接入變頻器，保證兩套系統(tǒng)能夠隨時(shí)切換.根據(jù)循環(huán)泵的容量，采用森蘭牌75 KW變頻器，引風(fēng)機(jī)采用ABB510 55 KW變頻器，鼓風(fēng)機(jī)采用森蘭SB60 15 kw變頻器.

4 技術(shù)的應(yīng)用效果測(cè)試與分析

4.1 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)

圖4 排煙溫度隨時(shí)間的變化 圖5 12月16日排煙含氧量隨時(shí)間的變化

在鍋爐的各項(xiàng)熱損失中，排煙熱損失、可燃?xì)怏w不完全燃燒熱損失、固體不完全燃燒熱損失是鍋爐熱損失的主要部分.圖4給出三日的鍋爐排煙溫度隨時(shí)間的變化關(guān)系.從圖中可以看出，通過(guò)智能控制系統(tǒng)，在不同室外溫度下，即不同的負(fù)荷條件下鍋爐的平均排煙溫度基本維持在121 ℃，有效降低排煙熱損失.圖5給出了日鍋爐含氧量、室外溫度隨時(shí)間的變化.從圖中可以看出，隨著鍋爐的運(yùn)行，爐膛內(nèi)的含氧量基本維持在一個(gè)定值，室外平均溫度為-11.65 ℃時(shí)，爐膛平均含氧量維持在18.28%，室外平均溫度為-5.6 ℃時(shí)，爐膛平均含氧量維持在19.45%.由這些數(shù)據(jù)可得爐膛含氧量較低，爐膛內(nèi)燃燒充分，即減少了可燃?xì)怏w不完全燃燒熱損失及固體不完全燃燒熱損失.由以上分析得鍋爐的排煙熱損失、可燃?xì)怏w不完全燃燒熱損失和固體不完全燃燒熱損失之和最小，即提高了鍋爐效率.

4.2 能耗比較

鍋爐房集中供熱系統(tǒng)耗能主要有電能的消耗和燃料的消耗.消耗電能的主要有鼓風(fēng)機(jī)、引風(fēng)機(jī)、爐排電機(jī)、除渣機(jī)、循環(huán)水泵、補(bǔ)水泵等設(shè)備，燃料的消耗主要指耗煤量.由于系統(tǒng)的供熱量決定了耗煤量，只要煤質(zhì)確定以后，在燃燒充分的時(shí)候系統(tǒng)的耗煤量是可以確定的，所以研究過(guò)程耗煤量不作為優(yōu)化參數(shù).只考慮在確定熱負(fù)荷下運(yùn)轉(zhuǎn)設(shè)備的耗電量，其中除渣機(jī)為間歇運(yùn)行，不予考慮.智能控制模型的建立以能耗最小為目標(biāo)函數(shù).本文對(duì)鍋爐房集中供熱系統(tǒng)在采用該智能控制前后的能耗進(jìn)行比較，比較結(jié)果見(jiàn)下表：

表1 節(jié)電統(tǒng)計(jì)表

表1給出兩個(gè)采暖季該鍋爐房的節(jié)電比較，在兩個(gè)采暖季中，所有設(shè)備、供熱規(guī)模沒(méi)有發(fā)生變化.從表中可以看出，對(duì)系統(tǒng)改造后，整個(gè)鍋爐房的耗電量由278080度降低為189840度，節(jié)電量為88240度，節(jié)電率為31.73%.耗煤量由改造前的1291噸降低為改造后的1145噸，節(jié)煤量為146噸，節(jié)煤率為11.31%.改善了鍋爐房操作工的工作環(huán)境，取得了良好的供熱效果.

5 結(jié) 論

工程實(shí)踐表明，采用該新智能控制與鍋爐房區(qū)域供熱系統(tǒng)配套使用，供熱系統(tǒng)運(yùn)行三個(gè)月，與改造前相比，在滿足負(fù)荷需求的前提下，節(jié)電率31.73%，節(jié)煤率為11.31%.按照電價(jià)0.65元/度、采暖季五個(gè)月計(jì)算，示范工程改造后每年每平米節(jié)電0.5071 kW·h，每個(gè)采暖季每平米季節(jié)省電費(fèi)0.33元；每個(gè)采暖季每平米節(jié)煤8.3793×10-4噸，按照煤炭?jī)r(jià)格700元/噸計(jì)算，每個(gè)采暖季每平米節(jié)省煤炭費(fèi)用0.59元；進(jìn)行智能控制改造后每個(gè)采暖季每平米節(jié)約0.92元，改造設(shè)備總投資250000元，改造后投入運(yùn)行不用一年即已收回成本，以后每年每平米可節(jié)約電費(fèi)約0.93元.本項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用應(yīng)用不僅提高了供熱系統(tǒng)的效率，而且優(yōu)化了鍋爐運(yùn)行工況.對(duì)新建供熱系統(tǒng)可進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，對(duì)已建且在運(yùn)行中的供熱系統(tǒng)可進(jìn)行適當(dāng)?shù)母脑?，解決原有供熱系統(tǒng)的高耗能問(wèn)題.

由于鍋爐系統(tǒng)運(yùn)行自動(dòng)控制水平的提高，使煤炭得以充分燃燒，減少了排煙、排渣的有害物，即每個(gè)采暖季二氧化碳排放量減少631.8噸；二氧化硫排放量減少5832公斤；氫化物排放量減少151.2公斤；粉塵排放量減少2430公斤.對(duì)減少空氣、水源、土地污染、減緩溫室效應(yīng)、保護(hù)環(huán)境都具有深遠(yuǎn)的意義.

[1]忻龍彪,張榮江.鍋爐燃燒系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的差異演化算法[J].現(xiàn)代建筑電氣，2010,01(10)

[2]崔海鵬.電站鍋爐排煙溫度高原因及其改進(jìn)措施[J].北京：華北電力大學(xué)，2012：5～6

[3]李芳.DE算法在多元線性回歸模型參數(shù)估計(jì)中的應(yīng)用[J].軟件導(dǎo)刊，2012(6)

[4]朱玉璧,程相利,陶新建,李琢,王志軍.智能控制在鍋爐燃燒優(yōu)化中的應(yīng)用[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2008(11)

Research on Energy-saving Operation Regulation of Boiler in Central Heating System

CHENGZhong-hai,HOUXi-ying

(Hebei University of Architecture,Zhangjiakou 075000,China)

In this paper,energy-saving operation control in the centralized heating system of a boiler was studied,taking the heat source,heat supply network and heat users as the object of the intelligent control model.The test of exiting gas temperature of boiler and furnace containing oxygen shows that,after the model was applied,under the precondition of ensuring the heating effect,electricity was saved by 31.17% compared with the previous heating season,and coal was saved by 11.31%,which improved the boiler room operator’s working environment and achieved good heating effect.

boiler;heating;regulation and control;energy conservation

2016-03-27

陳忠海(1963-)，男，教授，從事室內(nèi)環(huán)境控制技術(shù)、建筑節(jié)能與新能源利用研究.

TU 85

A