熱工參數(shù)軟測量技術(shù)在火電廠節(jié)能中的應(yīng)用

賀 軍

（貴州興義電力發(fā)展有限公司，貴州 興義 562400）

熱工參數(shù)軟測量技術(shù)在火電廠節(jié)能中的應(yīng)用

賀 軍

（貴州興義電力發(fā)展有限公司，貴州 興義 562400）

本文研究了熱工參數(shù)軟測量技術(shù)在火電廠節(jié)能中的應(yīng)用，選取了煙氣含氧量和飛灰含碳量兩個對機(jī)組經(jīng)濟(jì)性能有重要影響的指標(biāo)進(jìn)行建模，得到了煙氣含氧量和飛灰含碳量的軟測量模型。為了驗證模型的準(zhǔn)確性，分別對兩個模型的軟測量值和實際值進(jìn)行了比較驗證，并采用均方根誤差系數(shù)RMSE作為衡量指標(biāo)進(jìn)行了分析，兩個模型的軟測量模型輸出結(jié)果和校驗樣本的均方根誤差分別為0.043和0.039。

火力發(fā)電；軟測量；支持向量機(jī)；煙氣含氧量；飛灰含碳量

隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，節(jié)能降耗越來越受到各個行業(yè)重視。然而，作為能源消耗大戶的電力行業(yè)，在節(jié)能技術(shù)開發(fā)和節(jié)能效果提升上還有很大的潛力。對燃煤電廠來講，調(diào)整爐膛結(jié)構(gòu)、優(yōu)化燃燒和運行方式等手段可以提高電廠的經(jīng)濟(jì)性，但是我們卻忽略了一些關(guān)鍵技術(shù)參數(shù)測量不準(zhǔn)確或者不及時對機(jī)組經(jīng)濟(jì)性的影響。

例如煙氣含氧量、飛灰含碳量以及球磨機(jī)負(fù)荷等參數(shù)，其變化會對電廠的發(fā)電效率產(chǎn)生很大的影響，而在實際中，這些參數(shù)在技術(shù)上或者在成本上的因素往往不能及時準(zhǔn)確地被測量到，運行人員不能及時針對上述參數(shù)對機(jī)組運行進(jìn)行調(diào)整，也就不能使機(jī)組取得最大的經(jīng)濟(jì)效益。

鍋爐煙氣含氧量對調(diào)整風(fēng)煤配比具有重要的意義，過高的含氧量會增大排煙損失，過低的含氧量會導(dǎo)致不完全燃燒損失增大。目前，大部分電廠用氧化鋯來測量煙氣含氧量，該方法需要經(jīng)常對設(shè)備進(jìn)行維護(hù)，耗費大量的人力和物力。飛灰含碳量能夠很好的表征鍋爐的燃燒效率，但是該參數(shù)很難通過直接測量得到，電廠中常見的方法是采用離線分析的方法，因此具有很大的滯后性，不能及時得到鍋爐的燃燒情況。針對以上兩種對機(jī)組性能有重要影響但是又不容易通過測量直接得到的參數(shù)，本文提出了軟測量的方法，通過對煙氣含氧量和飛灰含碳量建立軟測量模型，從而實現(xiàn)上述參數(shù)的事實測量，進(jìn)而實現(xiàn)機(jī)組的節(jié)能。

1 軟測量方法簡介

軟測量方法是一種依靠間接手段對難測量以及不可測量量的估算方法，軟測量的關(guān)鍵步驟是找到與被測量關(guān)系密切的易于測量的輔助量并建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型。

圖1軟測量方法示意圖給出了建立軟測量模型的具體步驟，首先通過對過程對象中系統(tǒng)干擾d和控制變量 u的分析得到輔助變量 x，然后通過軟測量模型，以輔助變量 x為輸入數(shù)據(jù)，得到輸出變 y的最優(yōu)解zy。

圖1 軟測量方法示意圖

為了保證模型的精度，必須要保證輔助變量 x的準(zhǔn)確性，為此需要對現(xiàn)場測量得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，去掉一些誤差較大的數(shù)據(jù)，進(jìn)而保證輔助變量的精確。

2 支持向量機(jī)的軟測量建模

支持向量機(jī)的軟測量建模方法是目前較為常用的建模方法。支持向量的基本原理就是通過尋找函數(shù)子集中使得經(jīng)驗風(fēng)險的估值達(dá)到最小時的函數(shù)，此函數(shù)即為最佳的方案。

2.1 支持向量積計算方法

支持向量機(jī)計算方法中需要求解得到最優(yōu)分類面，通過最優(yōu)分類面來確定分類線，并將不同的類別區(qū)分開來。當(dāng)區(qū)分誤差為0時所得到的直線為最優(yōu)分類線，如式（1）。

通過歸一化的方法得到樣本的集合（xi, yi），i=1, …, n，x∈Rd，y∈{-1，+1}，二者的關(guān)系可以用式（2）表示。

VC維的邊界為

應(yīng)用支持向量機(jī)的方法可以實現(xiàn)對回歸問題的求解，首先對樣本的集合（xi, yi），i=1, …, n，x∈Rd，y∈R設(shè)置回歸函數(shù)如式（5）：

徑向基函數(shù)作為核函數(shù)，即

最終得到方程為

式中，iα和b為未知量，通過對樣本數(shù)據(jù)結(jié)合中的數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到。

2.2 模型的建立

煙氣含氧量和飛灰含碳量是影響燃煤電廠經(jīng)濟(jì)性的主要指標(biāo)，為此本文主要建立煙氣含氧量和飛灰含碳量的軟測量模型。

軟測量建模主要原則如下：

1）對影響煙氣含氧量和飛灰含碳量的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和處理。采集的數(shù)據(jù)中不免有一些粗大誤差的數(shù)據(jù)，需要仔細(xì)篩選并去除掉這些數(shù)據(jù)。同時不同輔助變量間的數(shù)量級會有較大差異，需要進(jìn)行歸一化處理。

2）對輔助變量進(jìn)行優(yōu)化選擇。輔助變量是模型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，模型建立時對輔助變量的要求有兩方面：①對所求參數(shù)的影響要大；②不同輔助變量之間要有較好的相關(guān)性。通過這兩條準(zhǔn)則可以實現(xiàn)對輔助變量的進(jìn)一步篩選。

軟測量建模流程圖如圖2所示。

圖2 軟測量建模流程圖

本文選取的模型為某燃煤電廠 600MW 超臨界機(jī)組，鍋爐的燃燒方式為四角切圓燃燒。本文對鍋爐煙氣含氧量和飛灰含碳量分別建立了軟測量模型，其結(jié)構(gòu)如圖3和圖4所示。

圖3 煙氣含氧量軟測量模型結(jié)構(gòu)

圖4 飛灰含碳量軟測量模型結(jié)構(gòu)

3 模型驗證

為了驗證模型的準(zhǔn)確性，本文選取電廠100組連續(xù)運行數(shù)據(jù)，通過對其中50組數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練得到煙氣含氧量和飛灰含碳量的軟測量模型參數(shù)，30組用于模型的驗證模型的準(zhǔn)確性。通過計算得到煙氣含氧量支持向量機(jī)軟測量計算模型的核參數(shù)σ=2.0，γ=50，模型的預(yù)測值和實際值的比較曲線如圖5所示。飛灰含碳量的支持向量機(jī)軟測量計算模型的核參數(shù)σ=2.5，γ=45，模型的預(yù)測值和實際值的比較曲線如圖6所示。

從圖中可以看出，煙氣含氧量和飛灰含碳量軟測量值和實際值具有很好的吻合性。

為了比較預(yù)測值和實際值的偏差，采用均方根誤差系數(shù)RMSE作為衡量指標(biāo)。

圖5 煙氣含氧量軟測量模型預(yù)測值與實際值的比較

圖6 飛灰含碳量軟測量模型預(yù)測值與實際值的比較

通過計算可以得到煙氣含氧量支持向量機(jī)軟測量模型輸出結(jié)果和校驗樣本的均方根誤差為0.043，飛灰含碳量支持向量機(jī)軟測量模型輸出結(jié)果和校驗樣本的均方根誤差為0.039。由此可見，支持向量機(jī)的軟測量模型具有較高的精度，可以在實際中應(yīng)用。

4 結(jié)論

1）本文主要研究了支持向量機(jī)計算的軟測量方法在電廠節(jié)能中的應(yīng)用，選取了煙氣含氧量和飛灰含碳量兩個對機(jī)組經(jīng)濟(jì)性能有重要影響的指標(biāo)進(jìn)行建模，得到了煙氣含氧量和飛灰含碳量的軟測量模型。

2）通過煙氣含氧量和飛灰含碳量軟測量值和實際值的比較驗證了模型的有效性。

3）采用均方根誤差系數(shù)RMSE作為衡量指標(biāo)，求得煙氣含氧量支持向量機(jī)軟測量模型輸出結(jié)果和校驗樣本的均方根誤差為0.043，飛灰含碳量支持向量機(jī)軟測量模型輸出結(jié)果和校驗樣本的均方根誤差為0.039。

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The Application of Soft Measurement Technology of Thermal Parameter to Energy Saving in Thermal Power Plant

He Jun
(Xingyi Guizhou Electric Power Development Co., Ltd, Xingyi, Guizhou 562400)

The thermal parameter soft measurement technology in energy saving of thermal power plant has been studied. Two indexes which content on the economic performance of the unit are modeled as oxygen content and the carbon content of fly ash. The soft measurement and actual values of the two models are verified. At the same time, the mean square error coefficient is used as the measurement index. The results of the two models are 0.043 and 0.039 respectively.

thermal power generation; soft measurement; least square support machine; flue gas oxygen content; unburned carbon

賀 軍（1979-），男，本科，工程師，從事熱工自動控制工作。