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    基于最小二乘支持向量機的電站鍋爐吸熱面積灰監(jiān)測研究

    2014-08-03 01:43:56劉正峰王景成史元浩
    化工自動化及儀表 2014年3期
    關(guān)鍵詞:積灰過熱器工質(zhì)

    劉正峰 王景成 史元浩

    (上海交通大學自動化系系統(tǒng)控制與信息處理教育部重點實驗室,上海 200240)

    電站鍋爐運行中,受熱面的積灰結(jié)渣是不可避免的?;椅鄣臒嶙韬艽?,導致鍋爐受熱面的吸熱量減少,降低鍋爐的熱效率;嚴重的積灰會使鍋爐運行變得不穩(wěn)定,甚至造成安全事故。而我國電站燃煤往往呈現(xiàn)煤種多變、煤質(zhì)差的狀況,造成鍋爐受熱面更容易積灰結(jié)渣。對受熱面進行吹灰是有效的解決辦法,吹灰介質(zhì)一般是空氣或者蒸汽,目前我國燃煤電站鍋爐大多是進行定時定量吹掃操作。這樣一方面會由于高溫高壓蒸汽的消耗而造成效率降低,另一方面也會因為不合理的吹掃而影響受熱面的壽命。因此,對受熱面的吹灰操作進行優(yōu)化是亟待解決的問題之一,而其前提就是對受熱面的積灰狀況進行準確的監(jiān)測。

    近年來,學者對燃煤電站鍋爐受熱面積灰監(jiān)測做了許多工作。目前主要的方法有:理論機理模型[1]、熱平衡法[2]和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[3]。朱予東等根據(jù)熱平衡原理,建立了熱力計算模型[2,4]。陸繼東等利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立了受熱面清潔吸熱量預測模型,計算出灰污特征參數(shù),進而對積灰狀況進行監(jiān)測[5]。徐嘯虎等基于能量守恒和換熱過程一般原理,建立了灰污染損失的計算模型[1],包括排煙溫度偏差和傳熱量偏差兩個子模型。建模和偏差分析過程均不涉及任何線性化的數(shù)學處理,模型可用于定量分析鍋爐系統(tǒng)因灰污染引起的傳熱性能和效率變化,并確定最佳經(jīng)濟性吹灰時間。

    最小二乘支持向量機LSSVM是以二次損失函數(shù)為經(jīng)驗風險的支持向量機,它以等式約束代替不等式約束,將模型的訓練轉(zhuǎn)化為線性方程組的求解,簡化了計算,縮短了訓練時間,且訓練結(jié)果更具確定性,適合對清潔吸熱量的預測進行在線應(yīng)用[6]。

    筆者基于最小二乘支持向量機和粒子群算法,以某300MW燃煤機組為研究對象,對電站鍋爐熱工數(shù)據(jù)處理分析后,建立鍋爐低溫過熱器受熱面清潔吸熱量模型。基于所建立的模型,選取機組正常運行工況下的數(shù)據(jù),預測清潔吸熱量,并計算實際吸熱量,得到清潔系數(shù),繪制出受熱面的積灰曲線,從而實現(xiàn)對鍋爐受熱面積灰的在線監(jiān)測。

    1 燃煤電站鍋爐對流受熱面積灰監(jiān)測方法①

    1.1 積灰特征參數(shù)選取

    傳統(tǒng)的積灰特征參數(shù)一般選擇灰污系數(shù),這既涉及到工質(zhì)側(cè)參數(shù),也需要煙氣側(cè)的參數(shù),這在實際應(yīng)用中有比較大的限制[7],因此,筆者選取更方便的積灰特征參數(shù)。

    受熱面積灰后,直接受到影響的是工質(zhì)吸熱量的減少,所以將對流受熱面吸熱量選為對比參數(shù)值,引入表征受熱面積灰程度的特征參數(shù)——清潔系數(shù)K:

    (1)

    式中Qqj——相同運行工況條件下,工質(zhì)在受熱面清潔狀態(tài)下的吸熱量,簡稱清潔吸熱量;

    Qsj——對流受熱面工質(zhì)實際狀態(tài)下的吸熱量,簡稱實際吸熱量。

    顯然,清潔系數(shù)K介于0~1之間,當受熱面清潔時,K趨近于1;隨著受熱面污染程度加重,K逐漸減小,趨近于0。

    1.2 吸熱量計算

    鍋爐運行時對流受熱面工質(zhì)的實際吸熱量Qsj可以用下面的公式求得:

    Qsj=Dgz(h2-h1)

    (2)

    式中Dgz——工質(zhì)流量,kg/s;

    h1——受熱面入口工質(zhì)焓,kJ/kg;

    h2——受熱面出口工質(zhì)焓,kJ/kg。

    出入口的工質(zhì)焓值可以通過工質(zhì)壓力與溫度計算得到。工質(zhì)壓力及進出口工質(zhì)溫度等工質(zhì)側(cè)參數(shù)在現(xiàn)有大型電站鍋爐的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)(DAS)中一般都可準確獲得。涉及到的飽和水蒸氣和過熱蒸汽的焓值計算,可以通過IAPWS-IF97的水和水蒸氣性質(zhì)表查得[8],也可以根據(jù)IAPWS-IF97的水和水蒸氣性質(zhì)表的數(shù)據(jù)自行擬合。筆者通過基于IAPWS-IF97的水和水蒸氣性質(zhì)所編寫的程序計算得到工質(zhì)焓值[9]。因此,實際吸熱量Qsj可由式(2)計算得到。

    而在相應(yīng)工況下,由于受熱面處于非清潔狀態(tài),受熱面的清潔吸熱量Qqj不能通過式(2)直接得到。受熱面的清潔吸熱量與受熱面污染情況無關(guān),只由相應(yīng)運行工況決定。因此,受熱面清潔吸熱量Qqj與實際運行工況參數(shù)構(gòu)成一個隨時間連續(xù)變化的非線性動態(tài)系統(tǒng)[7]。因此,可以選取合適的算法建立模型來預測Qqj。

    相對于高溫過熱器,在低溫過熱器的灰污檢測中,可以增加入口煙溫這一測點,更準確地確定受熱面的運行工況,所以筆者以鍋爐低溫過熱器為例進行分析。

    2 最小二乘支持向量機算法

    設(shè)有n個訓練樣本(xi,yi)(i=1,2,…,n),x為n維訓練樣本輸入,x∈Rn;yi為訓練樣本輸出,yi∈R。決策函數(shù)f(x)=wTφ(x)+b。模型的數(shù)學描述為:

    (3)

    式中b——偏置量;

    R——結(jié)構(gòu)風險;

    w——權(quán)值矢量;

    γ——懲罰參數(shù);

    ξi——誤差向量。

    引入相應(yīng)的Lagrange函數(shù):

    (4)

    其中,α為Lagrange乘子,α=[α1,α2,…,αn]。

    根據(jù)KKT條件,對式(4)求偏導得:

    (5)

    將求解的最優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為求解線性方程組,即:

    (6)

    其中,p=[φ(x1)Ty1,φ(x2)Ty2,…,φ(xn)Tyn];q=[y1,y2,…,yn];α=[α1,α2,…,αn]。

    K(xi,xj)=<φ(xi),φ(xj)>

    (7)

    K(xi,xj)為核函數(shù),根據(jù)泛函理論,滿足Mercer條件的函數(shù)都可以作為核函數(shù)。

    聯(lián)立式(6)、(7),得到LSSVM回歸函數(shù):

    (8)

    目前,常用的核函數(shù)主要有多項式核函數(shù)、徑向基(RBF)核函數(shù)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)核函數(shù)等。筆者選取徑向基核函數(shù):

    (9)

    3 模型建立和驗證

    3.1 參數(shù)選取

    基于最小二乘支持向量機建立清潔吸熱量模型的前提是,分析對流吸熱面的清潔吸熱量與鍋爐的哪些運行工況參數(shù)有關(guān)。對流吸熱面兩側(cè)分別為煙氣側(cè)和工質(zhì)側(cè),可以將影響因素分為煙氣側(cè)和工質(zhì)側(cè)。煙氣側(cè)的直接影響因素是煙氣量(一次風量、二次風量)、煙氣溫度(水平低溫過熱器入口煙溫、給煤量和機組負荷);工質(zhì)側(cè)的影響因素是工質(zhì)的特性,主要包括工質(zhì)流量、工質(zhì)壓力和工質(zhì)入口溫度。

    3.2 樣本準備

    筆者以貴州黔西某電廠2#300MW燃煤機組為研究對象。該機組是哈爾濱鍋爐廠生產(chǎn)的HG-1025/17.3-WM18型,為亞臨界、自然循環(huán)、一次中間再熱、雙拱單爐膛、“W”火焰燃燒方式、尾部雙煙道、煙氣擋板調(diào)溫、平衡通風、固態(tài)排渣、露天布置的全鋼架懸吊煤汽包爐。鍋爐燃料設(shè)計煤種、校核煤種均為黔西無煙煤。

    筆者將長吹灰結(jié)束6~8min后的吸熱面作為清潔吸熱面,一般取20min的數(shù)據(jù)。選取2009年4月4~30日的數(shù)據(jù),每隔5s取點,經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后,共得到15 913組數(shù)據(jù),其中隨機選取14 838組數(shù)據(jù)作為訓練樣本,剩余1 075組數(shù)據(jù)作為測試樣本,部分數(shù)據(jù)見表1。

    表1 熱工數(shù)據(jù)

    由于不同的熱工參數(shù)單位不同,所以需要對采集到的數(shù)據(jù)進行歸一化處理,將數(shù)據(jù)歸一化到[0,1]區(qū)間。歸一化公式為:

    (10)

    其中,x和x′分別是歸一化前、后的值。

    3.3 模型建立

    LSSVM參數(shù)選擇對模型的性能有很大的影響。筆者選取RBF核函數(shù)作為LSSVM算法的核函數(shù),需要優(yōu)化的參數(shù)是γ和σ,目前對參數(shù)的選取仍然沒有統(tǒng)一的方法。

    筆者采用粒子群算法對LSSVM的參數(shù)進行選擇和優(yōu)化。令種群群體規(guī)模N=20,迭代的最大次數(shù)kmax=100;LSSVM參數(shù)γ和σ的取值范圍為γ∈[0,100000],σ∈[0,100]。粒子群算法尋優(yōu)流程如圖1所示。

    圖1 粒子群算法對LSSVM的參數(shù)尋優(yōu)流程

    經(jīng)粒子群算法尋優(yōu)得到懲罰參數(shù)γ=56130,σ=0.47。

    3.4 模型測試

    表2列出模型對訓練集和測試集的絕對誤差和相對誤差。模型的實際清潔吸熱量和預測清潔吸熱量的比較曲線如圖2所示,模型的實際吸熱量與預測吸熱量的關(guān)系如圖3所示。

    表2 LSSVM的預測精度

    圖2 模型對清潔吸熱量的預測

    圖3 實際吸熱量與預測吸熱量的關(guān)系

    從圖2和表2中可以看出,基于LSSVM建立的低溫過熱器受熱面清潔吸熱量模型具有良好的預測性能。從表2可以看出,模型對訓練樣本的誤差幾乎是零,說明模型具有較好的逼近能力;對測試樣本的誤差也比較低,因此模型的預測性能較好。從圖3可知,測試集的樣本均勻地分布在參考線(斜率為1)兩側(cè)。

    4 模型驗證

    模型應(yīng)用中,筆者以貴州黔西某電廠2#300MW燃煤機組為研究對象,選取機組正常運行工況12h的數(shù)據(jù),隔5s采樣,經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后,得到熱工參數(shù)共計8 000組樣本,根據(jù)式(2)計算得到實際吸熱量,再利用建立的模型預測出清潔吸熱量,最后根據(jù)式(1)計算得到清潔系數(shù)K,繪制出低溫過熱器受熱面積灰曲線,即清潔系數(shù)隨時間的變化關(guān)系曲線,如圖4所示。

    圖4 低溫過熱器受熱面積灰曲線

    由圖4可知,隨著鍋爐的運行,受熱面清潔系數(shù)逐漸下降,這主要是受熱面不斷積灰造成的。開始吹灰后,受熱面開始變得清潔,清潔系數(shù)逐漸增大,當吹灰停止后,受熱面又開始積灰,清潔系數(shù)又逐漸減小。

    5 結(jié)束語

    筆者基于最小二乘支持向量機和粒子群算法,對燃煤電站鍋爐低溫過熱器受熱面清潔吸熱量進行建模,實現(xiàn)了對低溫過熱器受熱面清潔吸熱量的預測,從而能夠?qū)Φ蜏剡^熱器的積灰狀況進行有效的在線監(jiān)測。以貴州黔西某電廠2#300MW燃煤機組為例,應(yīng)用所建立的模型,得到了良好的效果。結(jié)果表明,以清潔系數(shù)來表征鍋爐低溫過熱器的積灰情況具有可操作性,同時,最小二乘支持向量機和粒子群算法建立的模型具有良好的預測性能。在鍋爐的運行過程中,模型得到的清潔系數(shù)有一定幅度的波動,這可能是由給煤量等鍋爐熱工參數(shù)造成的干擾,模型仍需要進一步改進。

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