1 000 MW機組鍋爐氧量自適應預測控制模型研究

白玉峰， 孫偉鵬， 江 永

(華能海門電廠， 廣東汕頭 515132)

1 000 MW機組鍋爐氧量自適應預測控制模型研究

白玉峰， 孫偉鵬， 江 永

(華能海門電廠， 廣東汕頭 515132)

對鍋爐氧量的優(yōu)化控制進行研究，通過外掛控制系統(tǒng)，與SIS系統(tǒng)和配煤摻燒系統(tǒng)進行連接，開發(fā)多煤種條件下的氧量自適應控制系統(tǒng)，實現(xiàn)多目標的閉環(huán)尋優(yōu)控制。通過多煤種條件下的氧量自動尋優(yōu)構建目標函數(shù)，通過氧量的相對經(jīng)濟性分析模型構建出相對供電成本，以相對供電成本最低為目標函數(shù)，進行氧量自適應控制策略的設計，實際運行結(jié)果顯示達到了深度節(jié)能降耗的目的。

鍋爐氧量； 自適應； 預測模型； 節(jié)能

Abstract： To optimize the control of boiler oxygen content, a multi-objective closed-loop optimization algorithm was proposed by developing an adaptive control system for the oxygen content under multi-coal combustion conditions through connection with the external control system, SIS system and blending combustion system. Meanwhile, a model of relative power supply cost was constructed under multi-coal conditions by building up an objective function of oxygen content optimization and setting up an analysis model of relative economy. Taking the minimum relative power supply cost as the objective function, an adaptive control strategy was designed for the oxygen content, which was proved to be effective in actual operation.

Keywords： boiler oxygen content; adaptive; prediction model; energy saving

氧量是鍋爐運行的重要參數(shù)，其對鍋爐經(jīng)濟性的影響是多方面的，不僅包括鍋爐熱效率、風機電耗，還對汽溫和減溫水、NOx的排放等產(chǎn)生明顯影響，對鍋爐結(jié)渣、結(jié)焦和高溫腐蝕等產(chǎn)生影響，飛灰可燃物含量的變化對受熱面的磨損也產(chǎn)生影響。使鍋爐始終在經(jīng)濟氧量下運行，是鍋爐安全經(jīng)濟運行的主要內(nèi)容[1]。

某1 000 MW超超臨界機組鍋爐為變壓運行螺旋管圈直流爐、一次再熱、采用前后墻對沖燃燒方式、煙氣擋板調(diào)節(jié)再熱汽溫、平衡通風、固態(tài)排渣、全鋼結(jié)構、全懸吊結(jié)構П形鍋爐。鍋爐燃用煤種主要為印尼煤、澳洲煤、菲律賓煤、俄羅斯煤等，采取兩種或多種煤摻燒方式，運行中氧量采用氧量-負荷函數(shù)控制，氧量可投入自動運行，且設有手動偏置。為了實現(xiàn)鍋爐在全負荷、不同煤種工況下均能在經(jīng)濟氧量下運行，提高鍋爐運行經(jīng)濟性，決定首先在2號鍋爐實施氧量自適應控制項目。

1 鍋爐氧量預測控制模型

氧量自適應燃燒優(yōu)化控制系統(tǒng)是一種基于模型預測控制技術(MPC)的控制系統(tǒng)，結(jié)構見圖1。MPC系統(tǒng)從SIS系統(tǒng)和煤質(zhì)在線系統(tǒng)中讀取數(shù)據(jù)，下位機通過優(yōu)化控制程序計算出優(yōu)化控制指令，并經(jīng)過總線服務器，通過硬接線的方式將控制指令輸入到DCS系統(tǒng)當中?？梢钥闯?，MPC系統(tǒng)不但能夠獲取DCS系統(tǒng)的數(shù)據(jù)資源，還能夠獲取SIS以及其他系統(tǒng)的信息資源。在實施MPC系統(tǒng)時無需修改DCS系統(tǒng)控制邏輯，只需要添加簡單的接口邏輯即可，因此，項目施工時無需在DCS系統(tǒng)上頻繁地進行下載邏輯的操作，除了接口邏輯下載工作需要在鍋爐停機時進行之外，其余調(diào)試任務均可在鍋爐正常運行時進行。另外，MPC系統(tǒng)集成了面向大型電站鍋爐的控制模塊庫，模塊庫中又分為非線性控制模塊、智能控制模塊、滯后性控制模塊、時變性控制模塊等各種模塊共計達到300多種，設計人員能夠針對不同的控制對象及控制要求，進行不同的基本控制模塊組態(tài)連接，形成最終的控制策略算法。因此，該系統(tǒng)具有靈活性強、可擴展性強、安全性高、實施方便、對原有系統(tǒng)改動小等特點。

圖1 氧量自適應優(yōu)化控制系統(tǒng)結(jié)構圖

鍋爐的經(jīng)濟運行氧量與眾多因素相關，其中主要的因素包括：入爐煤種和煤質(zhì)、磨煤機運行方式、負荷，以及燃燒不均勻程度。 該機組鍋爐經(jīng)濟運行氧量預測值φ(O2)即根據(jù)這5個因素進行預測控制[2]：

φ(O2)=f(p1,p2,p3,p4,f(負荷設定值))

(1)

式中：p1為入爐煤種對經(jīng)濟運行氧量的影響因子；p2為熱值對經(jīng)濟運行氧量的影響因子；p3為磨煤機運行方式對經(jīng)濟運行氧量的影響因子；p4為鍋爐燃燒不均勻程度對經(jīng)濟運行氧量的影響因子。

1.1 入爐煤種和煤質(zhì)

鍋爐的入爐煤種和煤質(zhì)對經(jīng)濟運行氧量的影響表現(xiàn)為煤種的燃盡特性不同，所需運行氧量不同，易燃盡的印尼煤所需的經(jīng)濟運行氧量低，難燃盡的澳洲煤所需的經(jīng)濟運行氧量高。

入爐煤種對經(jīng)濟氧量的影響通過影響因子p1的方式實現(xiàn)，印尼煤的影響因子p1=1.0,其他煤種的影響因子p1>1.0。入爐煤質(zhì)對經(jīng)濟運行氧量的影響主要考慮熱值，入爐煤的熱值越高，固定碳越高，為使固定碳充分燃盡，所需的運行氧量會相對高一些。熱值對經(jīng)濟氧量的影響通過影響因子p2來實現(xiàn)(見圖2)。

圖2 燃煤熱值對經(jīng)濟氧量的影響

1.2 磨煤機運行方式

磨煤機運行方式?jīng)Q定了煤粉在鍋爐內(nèi)的平均停留時間，顯然采用下層磨比上層磨有更多的煤粉燃燒時間，在同樣的煤粉燃盡率的條件下，可以減少風量，降低運行氧量。磨煤機運行方式采用影響因子p3來實現(xiàn)，下層磨取系數(shù)0.8，中層磨取系數(shù)1.0，上層磨取系數(shù)1.2。

1.3 負荷

負荷決定了鍋爐的燃燒溫度，在同樣條件下，負荷越高，所需的運行氧量越低(見圖3)。

圖3 鍋爐運行氧量曲線初始設置

1.4 燃燒不均勻程度

鍋爐燃燒不均勻程度表明了爐膛風粉分配的不均勻性，若爐膛內(nèi)局部區(qū)域缺氧，會增大鍋爐的不完全燃燒損失，降低鍋爐效率，這時除了調(diào)整鍋爐的風粉分配，盡量提高風粉分配的均勻性外，可以提高總的運行氧量，改善局部缺氧狀況，減少不完全燃燒損失，但同時增大了排煙熱損失。運行氧量調(diào)整的目的是使總的熱損失降低[3]。

燃燒不均勻程度通過鍋爐10個氧量測點的標準差表示，標準差越大，燃燒不均勻程度越大，所需的運行氧量越高，影響因子p4越大。

2 氧量相對經(jīng)濟性分析模型

為了分析氧量對鍋爐經(jīng)濟性的影響，從而選擇最佳的經(jīng)濟運行氧量，需要采用一個綜合的經(jīng)濟指標來進行相對評判。采用氧量相對經(jīng)濟性分析模型，即除了與氧量有直接耦合關系的參數(shù)外，其他所有參數(shù)均認為在不同氧量下都是不變的，以減少測試的系統(tǒng)誤差對經(jīng)濟性分析結(jié)果的影響[4]。該模型以相對供電成本為目標函數(shù)，主要考慮以下幾個因素：(1)鍋爐熱效率；(2)送、引風機電耗；(3)NOx生成質(zhì)量濃度。其他因素如減溫水量和汽溫的變化、結(jié)渣的變化、腐蝕和磨損的變化等，在進行氧量尋優(yōu)時作為限制條件進行考慮，在相對供電成本中則不予考慮。

2.1 相對供電煤耗

同一負荷不同運行氧量下，機組相對供電煤耗的表達式為：

(2)

式中：bg為相對供電煤耗，g/(kW·h)；Hn為機組的熱耗率，kJ/(kW·h)；η為鍋爐熱效率, %；η0為管道保溫效率，%；ξ為廠用電率，%。

2.2 相對供電成本

同一負荷不同運行氧量下，機組相對供電成本的表達式為：

p(i)=bg×pg+f(NOx)

(3)

式中：pg為電廠采購燃煤的標煤單價，元/g；f(NOx)為SCR脫硝成本。

為計算方便，f(NOx)根據(jù)圖4的曲線和負荷率(代表煙氣量)進行計算，即

(4)

圖4 鍋爐脫硝成本曲線

3 氧量自適應控制策略設計

3.1 基于動態(tài)目標的反饋控制模型

通常情況下，鍋爐經(jīng)濟運行氧量預測值與真正的經(jīng)濟運行氧量還是存在偏差的，這時需要對運行氧量進行進一步的尋優(yōu)，采用基于動態(tài)目標的反饋控制模型進行最終的氧量尋優(yōu)。

基于動態(tài)目標的反饋控制模型采用CO質(zhì)量濃度作為反饋控制參數(shù)，以相對供電成本作為尋優(yōu)動態(tài)目標，模型設計見圖5。

圖5 鍋爐反饋控制模型

通過反饋控制模型，可以使2號鍋爐相對供電成本處于一個相對較低的運行區(qū)域。但此時CO質(zhì)量濃度并不處于最低的水平，而有適當?shù)腃O質(zhì)量濃度排放。

圖6為600 MW負荷下不同CO質(zhì)量濃度運行值下的相對供電煤耗和相對供電成本比較，CO質(zhì)量濃度運行值在500 mg/m3左右時的經(jīng)濟性優(yōu)于100 mg/m3和900 mg/m3平均運行值時的經(jīng)濟性。

圖6 不同CO質(zhì)量濃度運行值的經(jīng)濟性比較

3.2 運行氧量上下限設置

正常情況下，鍋爐氧量運行上下限設置見圖7。

圖7 鍋爐氧量運行上下限設置

運行氧量高負荷時的下限為1.0%,上限3.5%；低負荷時的下限約2.5%，上限6.0%。

為了適應2號鍋爐特殊的運行工況和煤種變化，2號鍋爐在運行氧量上下限進行了進一步的限制。

下限：400 MW以上負荷鍋爐總風量不低于1 550 t/h,低于1 550 t/h時，氧量自適應控制系統(tǒng)自動提高運行氧量下限值，直至總風量大于1 550 t/h；400 MW以上負荷任一側(cè)再熱汽溫不低于585 ℃，若低于585 ℃，氧量自適應控制系統(tǒng)的氧量下限值自動增加0.0%～1.0%。

上限：在高負荷時，鍋爐由于引風機出力限制，氧量不能加得過高，當由于引風機出力不足導致爐膛負壓大于100 Pa時，氧量自適應控制系統(tǒng)的氧量上限值自動減少，直至爐膛負荷低于100 Pa或達到與氧量下限值一致。

3.3 加減負荷處理

由于鍋爐DCS中加減負荷時因前饋風量增減速度較快，存在較大過調(diào)量，為了適當減少過調(diào)，氧量自適應控制系統(tǒng)設計了加減負荷模塊，即加負荷時，輸出一個-1.0%的階躍作用于氧量設定值；減負荷時，輸出一個+1.0%的階躍作用于氧量設定值；當加減負荷條件消失后，階躍也消失[5]。

但由于DCS中對加減負荷時的氧量修正作用乘了一個系數(shù)0.2，氧量設定值的階躍對總風量設定值的影響也相當于被減弱，因此氧量自適應控制的這種處理對總風量的影響有限。

4 氧量自適應控制系統(tǒng)試運行及效果評估

鍋爐氧量自適應控制系統(tǒng)經(jīng)過一段時間的調(diào)試，基本達到了正常運行的要求，從運行結(jié)果看，在負荷穩(wěn)定時，氧量設定值基本穩(wěn)定，并根據(jù)相對供電成本和CO排放質(zhì)量濃度進行小幅自適應調(diào)整。

不同負荷下氧量自適應控制投退的經(jīng)濟指標比較見表1，其中退出氧量自適應控制時的運行氧量以DCS函數(shù)設定值為基準。從比較結(jié)果看，在中間負荷段，氧量自適應控制可降低機組供電煤耗約0.7～1.0 g/(kW·h)，達到了設計要求。

表1 鍋爐氧量自適應投退的經(jīng)濟指標比較

5 結(jié)語

氧量自適應燃燒優(yōu)化控制系統(tǒng)是基于MPC的控制系統(tǒng)。MPC系統(tǒng)不但能夠獲取DCS系統(tǒng)的數(shù)據(jù)資源，還能夠與SIS系統(tǒng)和配煤摻燒系統(tǒng)進行連接，形成多煤種條件下的氧量自適應控制系統(tǒng)，實現(xiàn)多目標的閉環(huán)尋優(yōu)控制，在保證鍋爐運行安全和環(huán)保排放要求的前提下實現(xiàn)了深度節(jié)能降耗。

[1] 胡曉亮. 660 MW機組鍋爐氧量測點安裝位置對正確測量的影響分析[J]. 科技資訊, 2014(33): 46.

[2] 伍日勝,李賀,楊飛龍,等. 1 000 MW超臨界鍋爐氧量控制及配風優(yōu)化[J]. 云南電力技術, 2014, 42(5): 81-83.

[3] 劉玉文,張斌. 電站鍋爐氧量的變化對煤耗的影響[J]. 應用能源技術, 2009(9): 29-31.

[4] 武虎坡. 超臨界鍋爐氧量及爐膛差壓變化對燃燒影響分析[J]. 科技信息, 2012(20): 403.

[5] 羅自學,梁培露,周懷春,等. 引入輻射能信號的鍋爐氧量尋優(yōu)控制研究[J]. 中國電機工程學報, 2006, 26(23): 100-103.

StudyonAdaptivePredictionModelofBoilerOxygenContentina1000MWUnit

Bai Yufeng, Sun Weipeng, Jiang Yong

(Huaneng Haimen Power Plant, Shantou 515132, Guangdong Province, China)

2017-01-04；

2017-02-27

白玉峰(1969—)，男，高級工程師，從事大型火力發(fā)電機組生產(chǎn)管理及其優(yōu)化工作。

E-mail: hnbyfvip@126.com

TK223.7

A

1671-086X(2017)05-0332-04