基于NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鍋爐壁溫預(yù)測模型

盧 彬，劉 茜，高 林，趙旭利

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基于NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鍋爐壁溫預(yù)測模型

盧 彬1，劉 茜1，高 林1，趙旭利2

（1.西安熱工研究院有限公司，陜西 西安 710054；2.華能吉林發(fā)電有限公司長春熱電廠，吉林 長春 130216）

壁溫超溫是超（超）臨界鍋爐爆管的主要原因之一，也是困擾超（超）臨界機(jī)組運(yùn)行的關(guān)鍵難題。本文在分析現(xiàn)有鍋爐壁溫預(yù)測技術(shù)的基礎(chǔ)上，將NARX動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于屏式過熱器（屏過）壁溫的預(yù)測，首先采用人工篩查和灰關(guān)聯(lián)分析方法，確定影響屏過壁溫變化的關(guān)鍵因素，然后設(shè)置不同影響因素的組合對預(yù)測性能進(jìn)行分析和優(yōu)化，確定外部輸入變量，最后建立屏過壁溫NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。將該模型用于實(shí)際機(jī)組歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，并與NAR神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對比。結(jié)果表明：考慮了影響壁溫變化關(guān)鍵因素的NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有更好的預(yù)測性能，能長時間保持較好的預(yù)測精度，可提前1 min預(yù)測壁溫的變化。該結(jié)果對解決超臨界機(jī)組壁溫超溫問題有一定的理論和工程應(yīng)用價(jià)值。

鍋爐；屏式過熱器；壁溫；超溫；壁溫預(yù)測；靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

我國超（超）臨界火電機(jī)組發(fā)電技術(shù)日趨成熟且發(fā)展迅速，但超（超）臨界鍋爐“四管”爆管問題時有發(fā)生，嚴(yán)重影響了機(jī)組的運(yùn)行安全。研究表明，引起鍋爐爆管的原因多集中于受熱面長時間超溫運(yùn)行[1-4]、氧化皮等堵塞[5-8]、水處理及鍋爐運(yùn)行操作不當(dāng)[9]、吹灰不當(dāng)[10]、高溫?zé)煔飧g[11]等，其中受熱面長時間超溫運(yùn)行是引起鍋爐管壁超溫的重要原因。

目前針對鍋爐壁溫超溫問題主要有2種預(yù)防措施：1）基于現(xiàn)場直接測量信號的超限報(bào)警，該措施通過受熱面管壁上安裝的測點(diǎn)測得單點(diǎn)局部壁溫判斷是否報(bào)警，為了更全面監(jiān)測鍋爐壁溫，電廠裝設(shè)大量壁溫測點(diǎn)，部分機(jī)組增設(shè)的壁溫測點(diǎn)甚至達(dá)到數(shù)千個，但對這些大量測得的壁溫?cái)?shù)據(jù)未進(jìn)行有效分析和處理，所以一般僅能實(shí)現(xiàn)部分管壁超溫的事后報(bào)警；2）通過機(jī)理建模的方式進(jìn)行計(jì)算，獲得壁溫的軟測量數(shù)據(jù)，然后估計(jì)超溫發(fā)生的可能性，如國內(nèi)常用1973年熱力計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)《鍋爐機(jī)組熱力計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)方法》進(jìn)行管壁溫度計(jì)算，但是這類方法計(jì)算模型復(fù)雜，多個參數(shù)無法直接測量，且計(jì)算過程中模型需要不斷修正，增加了計(jì)算的難度，且實(shí)際估計(jì)精度有限，工程應(yīng)用難度較大。

準(zhǔn)確有效的壁溫預(yù)測對解決壁溫超溫問題有重要意義。水冷壁、屏式過熱器（屏過）、高溫過熱器（高過）和高溫再熱器（高再）是鍋爐容易發(fā)生超溫的受熱面。當(dāng)鍋爐運(yùn)行工況發(fā)生變化，如火焰中心上移導(dǎo)致煙氣溫度場發(fā)生變化，給水流量減少導(dǎo)致流過各個U型管的蒸汽流量不足，都會導(dǎo)致屏過壁溫超溫。影響壁溫的因素較多，常規(guī)數(shù)學(xué)模型難以達(dá)到精度要求，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural network, ANN）是普遍采用效果較好的一種壁溫預(yù)測模型。本文以鍋爐屏過壁溫為例，建立動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，對鍋爐壁溫進(jìn)行預(yù)測。

1 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鍋爐壁溫預(yù)測

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)興起于20世紀(jì)80年代，因其具有強(qiáng)大的模式識別和數(shù)據(jù)擬合能力，廣泛應(yīng)用于模式分類、聚類、回歸分析及數(shù)值擬合等領(lǐng)域[12]。按照是否存在反饋與記憶，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分為靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出僅取決于當(dāng)前的輸入，常見的靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等；動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上，加入了反饋和記憶功能，使輸出不僅依賴于當(dāng)前輸入，也考慮了歷史數(shù)據(jù)的影響，常見的動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有NAR神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在壁溫預(yù)測領(lǐng)域也受到廣泛關(guān)注。王鵬等[13-15]在分析影響壁溫的因素及對有關(guān)數(shù)據(jù)去噪處理的基礎(chǔ)上，運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立壁溫預(yù)測模型，并分析了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在鍋爐壁溫預(yù)測方面的不足。鄭圣鵬等[16]分析了常用幾種壁溫計(jì)算方法，并采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對某廠鍋爐壁溫進(jìn)行理論計(jì)算，認(rèn)為采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對壁溫進(jìn)行預(yù)測是可行的。周云龍等[17]在分析導(dǎo)致鍋爐超溫爆管的主要因素的基礎(chǔ)上，分別采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對鍋爐管壁溫度進(jìn)行預(yù)測，結(jié)果表明二者均可對鍋爐管壁進(jìn)行預(yù)測，從逼近效果、預(yù)測誤差等方面，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。以上靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的泛化能力較差，與經(jīng)典的動態(tài)時序預(yù)測算法相比并不具備優(yōu)勢。

從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本特性分析，動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更適合解決壁溫預(yù)測這類時間序列問題。典型的時間序列動態(tài)網(wǎng)絡(luò)主要有NAR和NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

NAR動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，時間序列()的未來值僅由該時間序列的歷史值預(yù)測，也稱為非線性自回歸，可以表示為

式中，為時間，為時間序列()的延遲階數(shù)。

NARX動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同時引入2個時間序列，運(yùn)用被預(yù)測時間序列()的歷史值和另外一時間序列()的歷史值來預(yù)測時間序列()的未來值。這種形式的預(yù)測被稱為具有外部輸入的非線性自回歸，可以表示為

式中為時間序列()延遲階數(shù)。

NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般由3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，分別為輸入層、隱含層和輸出層，同時隱含層包括 2個時間延時環(huán)節(jié)，其基本構(gòu)成如圖1所示。

注：x(t)表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的外部輸入，y(t)表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，m、n為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入延遲階數(shù)，w為連接權(quán)值，b為閾值。

本文分別運(yùn)用NAR動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和NARX動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對鍋爐屏過壁溫進(jìn)行預(yù)測，并比較二者預(yù)測效果，從而確定最佳預(yù)測方法。

2 鍋爐壁溫變化影響因素關(guān)聯(lián)分析

除氧化皮等異物造成管內(nèi)流動異常引起的局部超溫外，煤質(zhì)[18]、給水、燃燒、配風(fēng)、負(fù)荷[19]等變化都可能引起鍋爐壁溫超溫，這些影響因素均可作為壁溫預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入變量的初選變量。

常用輸入變量選擇的方法有灰關(guān)聯(lián)分析法、主成分分析法、遺傳算法等方法，其中，灰關(guān)聯(lián)分析法簡單且穩(wěn)定性好[20]。本文采用人工觀察篩查結(jié)合灰關(guān)聯(lián)分析法進(jìn)行模型輸入變量的初步選取。

灰關(guān)聯(lián)分析法通過計(jì)算比較序列與參考序列樣本數(shù)據(jù)的灰色關(guān)聯(lián)度值，判斷二者之間相對變化趨勢，從而確定二者之間的關(guān)聯(lián)程度[21]。常用的灰關(guān)聯(lián)分析關(guān)聯(lián)度有鄧氏灰色關(guān)聯(lián)度、相對變化速率關(guān)聯(lián)度、斜率關(guān)聯(lián)度[22]。描述事物發(fā)展過程比較合理的指標(biāo)一般采用相對變化速率，若相對變化速率基本一致，則可認(rèn)為2個序列有較高的相關(guān)程度。因此，本文采用灰關(guān)聯(lián)分析法中的相對變化速率關(guān)聯(lián)度初步確定輸入變量。

在人工觀察篩查和文獻(xiàn)調(diào)研的基礎(chǔ)上，初步確定主蒸汽流量、主蒸汽溫度、主蒸汽壓力、實(shí)發(fā)功率、頂棚過熱器壁溫、前墻上層二次風(fēng)流量、前墻中層二次風(fēng)流量、前墻下層二次風(fēng)流量、前墻燃盡風(fēng)流量、后墻燃盡風(fēng)流量、后墻上層二次風(fēng)流量、后墻中層二次風(fēng)流量、后墻下層二次風(fēng)流量、鍋爐總煤量、一次風(fēng)壓、鍋爐總風(fēng)量、B側(cè)減溫噴水流量、A側(cè)減溫噴水流量等18個變量作為影響屏過壁溫變化的初選變量，設(shè)置為比較序列。取某一測點(diǎn)屏過壁溫，設(shè)置為參考序列。

選取某超超臨界660 MW機(jī)組2016年1月 13日—1月16日歷史數(shù)據(jù)，通過上述相對變化速率關(guān)聯(lián)度進(jìn)行計(jì)算，初選變量相對變化速率關(guān)聯(lián)度計(jì)算結(jié)果如圖2所示。由圖2可見：汽水側(cè)的主蒸汽溫度與壁溫聯(lián)系最緊密，計(jì)算所得相對變化速率關(guān)聯(lián)度最高；在汽水流程上，頂棚過熱器位于屏式過熱器的上游，在時間和空間上二者壁溫存在一定的對應(yīng)關(guān)系，有一定的關(guān)聯(lián)性；機(jī)組負(fù)荷變化會引起煤量、風(fēng)量和給水流量等的變化，從而對屏過壁溫產(chǎn)生影響；減溫噴水流量影響主蒸汽溫度，從而對屏過溫度也產(chǎn)生一定的影響。

圖2 初選變量相對變化速率關(guān)聯(lián)度計(jì)算結(jié)果

3 鍋爐壁溫動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測

本文采用MATLAB軟件建立NARX動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壁溫預(yù)測模型（圖1），以及不包含外部輸入變量的NAR動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并對2種模型性能進(jìn)行對比。

選取某超超臨界660 MW機(jī)組2016年1月 13日—1月16日的歷史數(shù)據(jù)用于動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練，并選取1月17日—1月25日的歷史數(shù)據(jù)對訓(xùn)練完成的模型進(jìn)行預(yù)測性能測試。

動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入延遲階數(shù)和均選擇為6，隱含層節(jié)點(diǎn)個數(shù)選擇為2，此外還需確定NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的外部輸入變量。

3.1 NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入變量選擇

式(2)中的外部輸入變量是NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與NAR神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的唯一差異，也是NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測性能與NAR神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比有優(yōu)勢的關(guān)鍵。因此，本文在上述灰關(guān)聯(lián)分析的基礎(chǔ)上進(jìn)一步確定NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型外部輸入變量。

首先，外部輸入變量的個數(shù)不能過多，否則會導(dǎo)致模型趨于復(fù)雜，使模型泛化能力下降；個數(shù)也不能太少，否則不能全面代表影響壁溫的因素，導(dǎo)致模型的計(jì)算精度下降。如圖2灰關(guān)聯(lián)分析法計(jì)算結(jié)果中，主蒸汽溫度、頂棚過熱器壁溫、機(jī)組實(shí)發(fā)功率和A、B兩側(cè)減溫噴水流量明顯比其他參數(shù)具有與屏過溫度變化更高的相對速率關(guān)聯(lián)度，因此，將這5個變量作為潛在的可選NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型外部輸入變量。

其次，與屏過壁溫變化的相對變化速率關(guān)聯(lián)度高僅能說明上述變量與屏過壁溫在變化趨勢上的相似性，并不代表對未來屏過壁溫的預(yù)測也具有優(yōu)勢。因此，本文首先將上述單一變量分為作為NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的外部輸入變量，利用前述訓(xùn)練樣本對NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型進(jìn)行訓(xùn)練并運(yùn)用驗(yàn)證樣本對訓(xùn)練完成的預(yù)測模型的預(yù)測效果進(jìn)行驗(yàn)證，輸入單一變量時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算誤差見表1。

表1 輸入單一變量時NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算誤差

Tab.1 The calculating error of the NARX neural network model with single variable input

由表1可知，主蒸汽溫度和頂棚過熱器壁溫作為單一變量輸入時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算所得均方誤差較小。為了確定最終的外部輸入變量，在采用預(yù)測效果較佳的主蒸汽溫度和頂棚過熱器壁溫作為輸入變量的基礎(chǔ)上，增加其余變量組合作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的外部輸入變量，進(jìn)行模型訓(xùn)練并對訓(xùn)練完成的模型預(yù)測效果進(jìn)行驗(yàn)證。輸入多變量時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算誤差見表2。由表2可知，多變量組合作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型外部輸入時，驗(yàn)證樣本計(jì)算所得均方誤差整體上優(yōu)于單一變量作為外部輸入時的結(jié)果。其中主蒸汽溫度、頂棚過熱器壁溫和B側(cè)減溫水流量3個變量組合作為外部輸入時的均方誤差較主蒸汽溫度和頂棚過熱器壁2個變量組合作為外部輸入時的均方誤差有明顯下降，再增加變量作為外部輸入，均方誤差下降很小。因此，為降低模型計(jì)算復(fù)雜度，提高收斂能力和泛化能力，最終選擇主蒸汽溫度、頂棚過熱器壁溫和B側(cè)減溫水流量構(gòu)成NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的外部輸入變量。

表2 輸入多變量時NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算誤差

Tab.2 The calculating error of the NARX neural network model with multivariable input

3.2 2種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型壁溫預(yù)測結(jié)果

將上述確定的外部輸入變量用于建立屏過壁溫的NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，在其他模型參數(shù)相同的條件下建立NAR神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并對2種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型性能進(jìn)行對比，部分對比結(jié)果如圖3和 圖4所示。由圖3可見，NAR與NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都能獲得較好的壁溫變化預(yù)測結(jié)果，NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測結(jié)果更接近于實(shí)測壁溫。由圖4可見：在壁溫變化較小，歷史數(shù)據(jù)變化呈現(xiàn)較明顯的臺階化時，對于僅利用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測的NAR神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在前5 min壁溫測點(diǎn)數(shù)據(jù)保持不變時，不能預(yù)知未來壁溫的變化；而NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在壁溫測點(diǎn)歷史數(shù)據(jù)發(fā)生變化前就呈現(xiàn)明顯的壁溫上升趨勢。說明加入影響壁溫的外部因素后，預(yù)測模型能夠提前預(yù)測壁溫變化，從而更精確逼近預(yù)測結(jié)果，對于突發(fā)的引起壁溫超溫的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測具有更大的潛力。

圖3 某大溫變過程動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果

圖4 某小溫變過程動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果

3.3 NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測效果驗(yàn)證

為驗(yàn)證本文建立的屏過壁溫NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測效果，分別選取訓(xùn)練數(shù)據(jù)時間點(diǎn)后1個月、6個月及1年的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，1年內(nèi)NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測結(jié)果如圖5所示。由圖5可以看出，本文建立的NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在很長時間內(nèi)均能保持較好的預(yù)測精度，可提前1 min有效預(yù)測屏過壁溫的變化。

圖5 1年內(nèi)NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測結(jié)果

4 結(jié) 語

本文采用NARX動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行超超臨界鍋爐屏過壁溫的預(yù)測，利用人工篩查和灰關(guān)聯(lián)分析法，選取影響屏過壁溫變化的關(guān)鍵因素，設(shè)置不同影響因素組合分析對模型預(yù)測性能的影響，確定模型外部輸入變量，建立屏過壁溫NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型；與僅依靠歷史數(shù)據(jù)的NAR神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對比，驗(yàn)證了NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測結(jié)果更準(zhǔn)確可靠；利用1個月、6個月和1年的歷史數(shù)據(jù)證實(shí)NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其建模方法的有效性，該方法對研究超超臨界機(jī)組壁溫超溫問題具有一定的理論和工程應(yīng)用價(jià)值。

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Prediction model of boiler platen superheater tube wall temperature based on NARX neural network

LU Bin1, LIU Xi1, GAO Lin1, ZHAO Xuli2

(1. Xi’an Thermal Power Research Institute Co., Ltd., Xi’an 710054, China; 2. Huaneng Changchun Thermal Power Plant, Changchun 130216, China)

Wall temperature overheating is considered to be one of the main causes for tube burst in supercritical (ultra-supercritical) boilers, and it has become a key problem that puzzles the operation of supercritical (ultra-supercritical) boilers. On the basis of analyzing the existing wall temperature prediction technology, this study applies NARX dynamic neural network to the advanced prediction of wall temperature of platen superheater. Firstly, manual screening and grey relational analysis method are employed to ascertain the key factors influencing the wall temperature change. Then, the input combinations of different influencing factors and the setting of model parameters are analyzed and optimized, and the NARX prediction model of wall temperature of platen superheater is established. Moreover, combined with the historical data of the actual unit, the proposed model is applied to predict the superheaters’ tube wall temperature, and the results are compared with that of the NAR neural network model. The results show that, the NARX neural network model considering the key factors influencing the wall temperature has better prediction performance, which can keep higher prediction accuracy for a long time and forecast the wall temperature by 1 min in advance. The conclusion has certain theoretical and engineering application value for relevant researches and solving the problem of wall temperature overtemperature for supercritical (ultra-supercritical) boilers.

boiler, platen superheater, wall temperature, overheating, wall temperature prediction, static neural network, NARX neural network

TK223.3

A

10.19666/j.rlfd.201812214

盧彬, 劉茜, 高林, 等. 基于NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鍋爐壁溫預(yù)測模型[J]. 熱力發(fā)電, 2019, 48(3): 35-40. LU Bin, LIU Xi, GAO Lin, et al. Prediction model of boiler platen superheater tube wall temperature based on NARX neural network[J]. Thermal Power Generation, 2019, 48(3): 35-40.

2018-12-20

盧彬(1991—)，男，碩士研究生，主要研究方向?yàn)榛痣姍C(jī)組控制優(yōu)化，lubin@tpri.com.cn。

（責(zé)任編輯 杜亞勤）