大型煤粉鍋爐爐膛壓力波動特性分析

劉鑫屏，孟令虎

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大型煤粉鍋爐爐膛壓力波動特性分析

劉鑫屏，孟令虎

（華北電力大學自動化系，河北 保定 071003）

為研究大型煤粉鍋爐爐膛壓力波動的形成機理，并定量分析各擾動因素對爐膛壓力的影響程度，提出一種聯(lián)合獨立分量分析(ICA)、多尺度延時相關(guān)和頻譜分析的爐膛壓力特性分析方法。該方法將爐膛壓力波動視為各種獨立波動分量的疊加，通過ICA分離出爐膛壓力信號中相互獨立的波動分量，然后利用多尺度延時相關(guān)將獨立分量與爐膛壓力擾動因素進行逆向匹配，確定各獨立分量對應的擾動源，最后結(jié)合頻譜分析得到各擾動源對爐膛壓力波動的動態(tài)增益。對某600 MW機組煤粉鍋爐分析表明：相較于給煤量信號的中頻分量，爐膛壓力波動與一次風量、送風量、引風量信號的中頻分量的關(guān)系更密切；單位送、引風量波動對爐膛壓力的影響基本相同，但單位一次風量變化對爐膛壓力的影響大于單位送、引風量變化對爐膛壓力的影響。

煤粉鍋爐；爐膛壓力；獨立分量分析；多尺度延時相關(guān)；頻譜分析；動態(tài)增益

大型煤粉鍋爐爐膛壓力表征入爐燃料量、總風量與鍋爐出口高溫煙氣量的工質(zhì)平衡關(guān)系，是判斷鍋爐燃燒穩(wěn)定性的重要指標[1-2]。但爐膛壓力是多種因素共同作用的結(jié)果[3]，同時其動態(tài)特性變化快，靈敏度高，且易受干擾，這造成爐膛壓力呈現(xiàn)較強的波動性[4]。因此，分析其波動特性對提升爐膛壓力穩(wěn)定性具有重要意義。

目前有關(guān)爐膛壓力的時域[5]、頻域[6]分析法都將爐膛壓力作為一個整體來考察各影響因素在其整體上的表現(xiàn)情況，即使采用時-頻分析法[7]也只將爐膛壓力分成不同頻段上的分量。在鍋爐燃燒的多變量系統(tǒng)中，爐膛壓力會受到多種擾動的影響，各擾動不完全可控，并且不同擾動引起的爐膛壓力波動分量無顯著的頻率差異。因此，利用時-頻分析法難以單獨分析不同擾動與對應的爐膛壓力波動分量間的關(guān)系。通過機理分析法建立爐膛壓力數(shù)學模型[8]，研究鍋爐掉焦[9]、內(nèi)爆[10]、煤粉氣流爆燃[11]、脫火[12]等與爐膛壓力的關(guān)系，可實現(xiàn)擾動與爐膛壓力波動的單獨分析，但在機理分析過程中通常需要對實際系統(tǒng)做簡化，同時模型參數(shù)需要通過工程試驗確定，若實際系統(tǒng)偏離原工況點，則會使模型失配，使分析結(jié)果產(chǎn)生較大誤差。

本文將爐膛壓力波動視為多種波動分量的疊加，提出一種聯(lián)合獨立成分分析（ICA）、多尺度延時相關(guān)和頻譜分析的爐膛壓力波動特性分析法，首先通過ICA分離出爐膛壓力信號中的波動分量，再利用多尺度延時相關(guān)和頻譜分析確定波動分量對應的擾動源及其對爐膛壓力的動態(tài)增益，該方法實現(xiàn)了擾動與爐膛壓力波動分量的單獨分析，并有效避免了文獻[5-7]中多變量耦合和文獻[8-12]中機理模型失配對結(jié)果的影響，最后通過對比機理建模法的分析結(jié)果，對本文方法的有效性和分析結(jié)果的準確性進行驗證。

1 爐膛壓力波動分析

1.1 研究對象

研究對象為某超臨界直流鍋爐HG-1900/25.4- YM4的爐膛壓力，該600 MW機組煤粉鍋爐配備 6臺ZGM113G型中速磨煤機、2臺PAF18-11.8-2型兩級動葉可調(diào)軸流一次風機、2臺FAF25-14-1型動葉可調(diào)軸流送風機和2臺AN37e6(V19+4?)型靜葉可調(diào)軸流引風機。爐膛壓力取樣口布置在爐膛分割屏過熱器下方，爐墻標高47 m處，左右各3個，每個取樣口對應1臺或多臺壓力變送器，其中3臺壓力變送器的信號引入?yún)f(xié)調(diào)控制系統(tǒng)（CCS）。鍋爐本體和部分輔機設備的結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 某鍋爐系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意

圖1中：冷、熱一次風混合后攜帶煤粉進入爐膛燃燒；二次風通過回轉(zhuǎn)式空氣預熱器換熱后進入爐膛，為爐內(nèi)燃燒提供所需的氧量；鍋爐尾部煙氣經(jīng)過脫硝、除塵等處理后，由引風機加壓送入煙囪，引風是爐膛壓力的調(diào)節(jié)量，與送風共同作用，維持爐內(nèi)通風平衡。

1.2 爐膛壓力擾動

1.2.1 燃料擾動

在鍋爐設計時，假定送入爐膛燃料的速率和成分等保持恒定，燃燒在開放的定容系統(tǒng)中穩(wěn)定地發(fā)生，且鍋爐送、引風量保持平衡，則爐膛壓力為一常數(shù)。但鍋爐燃燒無法達到這種理想的燃燒狀態(tài)，主要原因是制粉系統(tǒng)的時域波動，造成送入爐膛的燃料量發(fā)生小幅變化，這種小幅變化引起的熱量變化，不影響鍋爐的燃燒率，但足以使爐膛壓力劇烈變化。文獻[7]研究表明，對于典型的600 MW機組煤粉鍋爐，燃料量變化±4 t/h時，爐膛壓力波動將超過±50 Pa。

1.2.2 風量擾動

鍋爐的總風量主要包括一次風量和送風量，送風量變化對爐膛壓力波動具有導前性，因此在單回路爐膛壓力控制系統(tǒng)中，送風量作為前饋量，引風機控制器輸出調(diào)節(jié)引風量，將爐膛壓力控制在合理范圍內(nèi)，爐膛壓力單回路控制系統(tǒng)如圖2所示。

圖2中：s、r、f、m分別為送風機控制器輸出、爐膛壓力設定值、爐膛壓力反饋值和引風機控制器輸出；v*()、s*()、o*()分別為送風機、引風機和廣義被控對象的傳遞函數(shù)；sv()、ss()分別為送風量、引風量對爐膛壓力的傳遞函數(shù)。

圖2 爐膛壓力單回路控制系統(tǒng)

由圖2可見，送、引風量與爐膛壓力關(guān)系密切。但對該600 MW機組煤粉鍋爐的運行數(shù)據(jù)分析表明，即使在鍋爐平穩(wěn)運行時，送、引風量波動的幅度一般分別在10.0、22.5 t/h左右。

1.2.3 燃燒擾動

鍋爐內(nèi)煤粉燃燒后釋放的光、熱、氣體直接影響爐內(nèi)氣流場，進而影響爐膛壓力，燃燒擾動主要表現(xiàn)在以下方面：

1）煤粉在爐內(nèi)燃燒是非連續(xù)均勻的過程，當燃燒器周圍發(fā)生微小氣壓擾動，燃燒火焰會隨之擺動，火焰擺動同時又帶動周圍氣壓擺動，該現(xiàn)象類似一個穩(wěn)定的自振蕩；

2）入爐煤粉質(zhì)量濃度的不均勻會引起局部燃燒增強，這種隨機的燃燒不均勻會打破局部壓力平衡，引起爐膛壓力變化；

3）在爐內(nèi)溫度和煤粉質(zhì)量濃度低的區(qū)域，煤粉著火推遲，形成局部滅火，隨著未燃燒煤粉累積，又會發(fā)生局部爆燃。

2 分析方法及模型設計

2.1 獨立分量分析

根據(jù)非高斯信號混合后高斯性增強的原理，ICA可在系統(tǒng)和源信號未知的情況下，通過非高斯最大迭代算法[13]分離出混合信號中的獨立分量。假設引起爐膛壓力波動的個擾動源信號組成的矩陣為=[1,2,…,s]T，個爐膛壓力測點信號去均值后組成的波動量信號矩陣為=[1,2,…,x]T，ICA模型的混疊及分離過程[14-15]如圖3所示。

圖3中：為×維信號混合矩陣；=[1,2,…,z]T為矩陣的白化矩陣；=[1,2,…,u]T為線性變換矩陣。設矩陣的協(xié)方差矩陣為，和分別是的特征值矩陣和特征向量矩陣，則=-1/2T；=[1,2,…,w]T為解混矩陣；=[1,2,…,y]T為分離得到的爐膛壓力獨立分量。

圖3 ICA混疊及分離模型

采用負熵g(y)衡量獨立分量（=1,2…,）的非高斯性，

式中：y,Gauss為和y具有相同方差的高斯隨機信號；(y)為獨立分量y的熵。

為計算解混矩陣，使獨立分量的負熵取得極大值，可采用式(2)近似表示的負熵，

式中，(·)為非線性函數(shù)，通常1()=tanh(·)。

由式(2)可得，g(y)的極大值點通常在{(T)}的極值點取得。{(T)}在約束{(T)2}=||||=1條件下的極值點滿足

式中為拉格朗日乘子。利用牛頓迭代法，簡化可得

式中w為w的更新值。根據(jù)式(4)可得解混矩陣，進而從爐膛壓力信號中分離出獨立分量。

2.2 多尺度相關(guān)分析

將各個擾動源信號做5層db1小波分解，同時尺度因子按2的冪級數(shù)進行離散，平移因子按等間距均勻離散，則在尺度上的和可表示為

對近似小波系數(shù)5和各尺度上的細節(jié)小波系數(shù)進行單支重構(gòu)，得到各擾動源信號的低頻分量、中頻分量、高頻分量，設采樣頻率為s，則、、的頻帶范圍為:

多尺度延時相關(guān)以小波多分辨率分析為基礎(chǔ)，實現(xiàn)步驟為：1）將擾動源信號分解為不同尺度空間和小波空間中的分量；2）通過時間延遲將擾動源信號的不同頻段分量與爐膛壓力獨立分量在時域內(nèi)對齊；3）利用互相關(guān)系數(shù)在多個尺度上衡量信號間的相關(guān)性。計算式為

式中：A|D(–k)表示以爐膛壓力為參考信號，延遲k個采樣點后的擾動源信號分量(包括A、M、D)；為A|D(–k)與爐膛壓力獨立分量y的互相關(guān)系數(shù)；、表示信號編號。

2.3 分析模型設計

爐膛壓力波動主要與燃料、風量和燃燒狀態(tài)有關(guān)，燃燒狀態(tài)在一定程度上又是由燃料和風量決定的[16]。故可初步假設給煤量1、一次風量2、送風量3、引風量4為爐膛壓力獨立分量對應的擾動源信號。

爐膛壓力信號反應靈敏，但仍具有遲延特性，為準確獲得1、2、3、4與各獨立分量的相關(guān)性，需將它們在時域內(nèi)對齊。爐膛壓力波動特性分析模型如圖4所示。

圖4 爐膛壓力波動特性分析模型

3 實驗結(jié)果與分析

3.1 分離爐膛壓力獨立分量

設該600 MW機組煤粉鍋爐送入CCS的3個爐膛壓力信號經(jīng)去均值后分別為1、2、3，采集該鍋爐負荷在350 MW附近某段時間內(nèi)的1、2、3信號，結(jié)果如圖5所示。該工況下鍋爐負荷相對較低，爐膛壓力信號呈現(xiàn)較強的波動性，具有較好的代表性。圖5中采樣間隔為1 s，采樣點為600個。

圖5 爐膛壓力信號

對圖5中的爐膛壓力信號1、2、3進行獨立分量分析，得到統(tǒng)計上相互獨立的分量1、2和3，如圖6所示。

圖6中獨立分量1、2、3具有不同的波動頻率，通過機理分析可知，不同波動頻率代表影響爐膛壓力的不同因素，但ICA分析結(jié)果具有幅值和排序不確定性[17]，單純對波動信號1、2、3進行ICA處理得不到較多的有用信息，因此需要進一步對獨立分量1、2、3進行幅值恢復，并確定對應的擾動源信號。

圖6 爐膛壓力信號中的獨立分量

3.2 獨立分量來源確定

以爐膛壓力波動信號1的起點為參考零點，經(jīng)尋優(yōu)計算，分別將給煤量1、一次風量2、送風量3、引風量4延時31、19、12、14 s，使其與爐膛壓力信號在時域內(nèi)對齊，并使對應的相關(guān)系數(shù)達到最大值。1、2、3、4及其各頻段分量如圖7所示。

圖7中，給煤量1、一次風量2、送風量3、引風量4的低頻、中頻、高頻分量分別代表該信號的平均量、波動量和噪聲量。由機理分析可知，平均量不會引起爐膛壓力波動，噪聲量主要是由測量造成的，因此與爐膛壓力波動有關(guān)的可能是1、2、3、4的中頻分量。由式(10)分別計算擾動源信號中頻分量與爐膛壓力獨立分量的相關(guān)系數(shù)，不同信號間相關(guān)系數(shù)見表1。

圖7 熱工信號及其不同頻段分量

表1 信號間相關(guān)系數(shù)

Tab.1 The cross correlation coefficient between signals

由表1可見，1、2、3分別對應與3、4、2具有較好的相關(guān)性，均與1的相關(guān)性較小。這表明：相對于給煤量信號的中頻分量，爐膛壓力波動與一次風量、送風量、引風量信號的中頻分量的關(guān)系更密切，進而可知獨立分量1、2、3對應的擾動源信號應分別為送風量3、引風量4與一次風量2信號。

3.3 計算動態(tài)增益

借助頻譜分析，選取各個信號頻譜峰值所在位置為特征點，然后分析各個特征點上譜值的數(shù)量關(guān)系，可得到獨立分量在混合信號中的比重。爐膛壓力信號1、2、3及其獨立分量1、2、3的幅頻特性|1()|、|2()|、|3()|和|1()|、|2()|、|3()|如圖8所示。

圖8 爐膛壓力信號及其獨立分量頻譜

根據(jù)圖8中對應特征點上的譜值，列出矩陣 方程

可得爐膛壓力獨立分量1、2、3對其波動信號1、2、3的增益矩陣為

對增益矩陣各列取平均得

圖6中獨立分量1、2、3的幅值分別約為2、4、2 Pa，根據(jù)式(13)可得，1、2、3幅值恢復后分別約為7.3、14.8、28.3 Pa，且根據(jù)圖7可知，與之對應的3、4、2的幅值分別約為10.0、22.5、7.5 t/h。

為檢驗本文方法的分析結(jié)果，根據(jù)文獻[8]中爐膛壓力的機理模型，得到一次風量2、送風量3、引風量4發(fā)生擾動時，爐膛壓力的頻率特性（圖9），圖9中對應標注本文計算的2、3、4波動頻率及采用機理建模法得到的動態(tài)增益。同時將本文方法與通過機理建模法得到的分析結(jié)果進行對比，結(jié)果見表2。由表2可見，通過機理建模法得到的動態(tài)增益大于本文方法得到的動態(tài)增益。但二者差值在合理的范圍內(nèi)，印證了本文方法的有效性。

圖9 不同擾動對爐膛壓力的頻率特性

表2 本文方法與機理建模方法分析結(jié)果對比

Tab.2 Comparison of the analytical results between the mechanism method and the proposed method

由于本文方法是基于數(shù)據(jù)分析進行的，可以有效避免在機理分析過程中模型簡化、近似及參數(shù)辨識不精確對分析結(jié)果的影響，因此分析結(jié)果相對于機理建模法更準確。此外，當分析不同煤粉鍋爐爐膛壓力波動特性時，機理建模法需重新辨識參數(shù)，建立數(shù)學模型，而本文方法只需采集鍋爐運行數(shù)據(jù)，提升了計算效率。

4 結(jié) 論

1）文中利用ICA分離爐膛壓力信號中的獨立波動分量，相當于對系統(tǒng)進行解耦，有效解決了多變量耦合分析的難度。

2）相對于制粉系統(tǒng)給煤量波動，爐膛壓力波動與一次風量波動、送風量波動、引風量波動的關(guān)系更密切，但單位送、引風量波動對爐膛壓力的影響基本相同，單位一次風量波動對爐膛壓力的影響約為單位送、引風量波動的6倍。

3）由于進、出鍋爐氣體體積變化對爐膛壓力影響大致相同，因此一次風對爐膛壓力影響大的原因可能是其波動導致入爐煤量在時域產(chǎn)生波動，進而引起爐內(nèi)熱量的波動。

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Fluctuation characteristics of furnace pressure in large-scale pulverized coal boiler

LIU Xinping, MENG Linghu

(Department of Automation, North China Electric Power University, Baoding 071003, China)

To study the fluctuation mechanism of the furnace pressure and to quantitatively analyze the influence of various disturbance factors on furnace pressure, a characteristic analysis method of furnace pressure based on independent component analysis (ICA), multi-scale delay correlation and spectrum analysis was proposed. Firstly, the fluctuation of furnace pressure was regarded as the superposition of various independent fluctuation components, and the independent fluctuation components were obtained by using ICA. Secondly, the disturbance factors of furnace pressure were matched with the independent components by using multi-scale delay correlation to determine the corresponding perturbation source of each independent component. Finally, the spectrum analysis was used to obtain the dynamic gain of each disturbance source to the furnace pressure fluctuation. The analysis results of a 600 MW pulverized coal boiler show that, the furnace pressure fluctuation is more closely related to the intermediate frequency component of the primary air, forced-draft air and induced-draft air than that of the coal feed. The unit forced-draft air fluctuation and unit induced-draft air fluctuation has the same effect on furnace pressure, but the effect of changing unit primary air on the furnace pressure is greater than that of changing unit forced-draft air or unit induced-draft air.

pulverized coal fired boiler, furnace pressure, independent component analysis, multi-scale delay correlation, spectrum analysis, dynamic gain

National Key Research and Development Program (2017YFB0902102); Fundamental Research Funds for the Central Universities (2017MS132)

劉鑫屏(1975—)，女，博士，副教授，主要研究方向為復雜熱力系統(tǒng)建模、仿真與優(yōu)化控制，liuxinpingtyl@163.com。

TK312; TK227

A

10.19666/j.rlfd.201807138

劉鑫屏, 孟令虎. 大型煤粉鍋爐爐膛壓力波動特性分析[J]. 熱力發(fā)電, 2019, 48(4): 77-83. LIU Xinping, MENG Linghu. Fluctuation characteristics of furnace pressure in large-scale pulverized coal boiler[J]. Thermal Power Generation, 2019, 48(4): 77-83.

2018-07-21

國家重點研發(fā)計劃項目(2017YFB0902102)；中央高?；究蒲袠I(yè)務費專項資金資助(2017MS132)

孟令虎(1995—)，男，碩士研究生，menglinghu1000@163.com。

（責任編輯 杜亞勤）