面向智能發(fā)電的電站燃煤鍋爐在線運(yùn)行優(yōu)化

周懷春，胡志方，郭建軍，劉堯平，趙 鈞，常 平，黎澤元，周遠(yuǎn)科，張贛生

(1.東北電力大學(xué)智能發(fā)電工程技術(shù)研究中心，吉林 吉林 132012；2.湖北華電襄陽發(fā)電有限責(zé)任公司，湖北 襄陽 441141；3.國家能源集團(tuán)湖北長(zhǎng)源荊門熱電廠，湖北 荊門 448000；4.武漢九州三維燃燒科技有限公司，湖北 武漢 430074)

0 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、云計(jì)算等先進(jìn)信息化技術(shù)的飛速發(fā)展和應(yīng)用，人類社會(huì)正處于全面進(jìn)入智能化的發(fā)展階段。在工業(yè)化和信息化深度融合的工業(yè)4.0時(shí)代，隨著電力云、電力大數(shù)據(jù)分析、數(shù)字電廠、智能電廠等新概念、新技術(shù)的不斷涌現(xiàn)，“智能電廠”(或者“智慧電廠”、“智能發(fā)電”)正在成為發(fā)電行業(yè)追逐的熱點(diǎn)[1-8]。燃煤電站鍋爐爐內(nèi)燃燒是大空間內(nèi)發(fā)生的高溫、非均勻、帶劇烈化學(xué)反應(yīng)的復(fù)雜氣固多相流動(dòng)過程，智能發(fā)電技術(shù)的研發(fā)離不開燃煤鍋爐在線監(jiān)測(cè)[9]及智能優(yōu)化運(yùn)行技術(shù)。鍋爐燃燒系統(tǒng)是一個(gè)多輸入、多輸出的復(fù)雜物理、化學(xué)過程，影響因素很多，具有強(qiáng)耦合、非線性的特征，難于用機(jī)理模型描述，因而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及各種優(yōu)化模型成了燃燒優(yōu)化技術(shù)研發(fā)的熱點(diǎn)[10]。傳統(tǒng)“風(fēng)煤比”、“水煤比”控制理念要求風(fēng)量、水量根據(jù)煤量的變化而控制，而燃煤品質(zhì)的波動(dòng)帶來燃料量的頻繁調(diào)整，也給風(fēng)量和水量控制帶來影響；鍋爐及機(jī)組海量運(yùn)行數(shù)據(jù)未能得到有效地挖掘和利用，造成燃燒優(yōu)化主要依賴于運(yùn)行人員和專業(yè)的經(jīng)驗(yàn)積累，無法形成普遍適用的燃燒優(yōu)化規(guī)律。鍋爐控制目前主要基于相關(guān)參數(shù)的偏差反饋調(diào)節(jié)控制模式(燃料、送風(fēng)量、引風(fēng)量、給水量分別根據(jù)蒸汽壓力和負(fù)荷輸出偏差、煙氣含氧量偏差、爐膛負(fù)壓偏差、水位或過熱度偏差進(jìn)行控制)，無法適應(yīng)來不及等待判別輸出偏差就要快速變負(fù)荷的靈活性控制的需要。

本文在簡(jiǎn)要回顧人工智能技術(shù)發(fā)展及其特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，對(duì)構(gòu)建智能發(fā)電技術(shù)進(jìn)行初步探討，介紹面向智能發(fā)電的電站燃煤鍋爐燃燒在線監(jiān)測(cè)及基于運(yùn)行歷史數(shù)據(jù)的在線優(yōu)化運(yùn)行技術(shù)。

1 第一代火電機(jī)組智能發(fā)電技術(shù)實(shí)施路徑

1.1 作者在人工智能應(yīng)用方向的早期工作

作者在20世紀(jì)90年代曾借鑒華中理工大學(xué)在機(jī)械設(shè)備故障診斷方向的研究成果[11]，開始學(xué)習(xí)運(yùn)用專家系統(tǒng)的原理進(jìn)行燃燒診斷的初步嘗試[12]。當(dāng)時(shí)的主要研究思路是采用“知識(shí)推理(符號(hào)推理)”的方式，“知識(shí)”包括符號(hào)體現(xiàn)的知識(shí)和數(shù)據(jù)體現(xiàn)的知識(shí)，“推理”包括計(jì)算和非計(jì)算形式的推理。當(dāng)時(shí)流行的人工智能專家系統(tǒng)的主要特征是將推理機(jī)與知識(shí)庫相分離，方便擴(kuò)充知識(shí)庫的知識(shí)，不影響專家系統(tǒng)的運(yùn)行。

與此同時(shí)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展大大推進(jìn)了人工智能方向的研究。根據(jù)文獻(xiàn)[13]，人類的智能主要包含歸納與演繹兩方面，對(duì)應(yīng)著人工智能中的連接主義(如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))和符號(hào)主義(如機(jī)器定理證明、知識(shí)推理)。作者早期曾將自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到燃燒診斷研究中[14]，網(wǎng)絡(luò)的輸入是從穩(wěn)定和非穩(wěn)定燃燒工況下獲取的火焰輻射信號(hào)的頻譜估計(jì)值，經(jīng)過自組織訓(xùn)練后，網(wǎng)絡(luò)對(duì)不同燃燒工況下的輸入具有明顯不同的輸出，從而獲取燃燒狀態(tài)穩(wěn)定與否法信息。文獻(xiàn)[15]報(bào)道了針對(duì)1臺(tái)125 MW無煙煤切圓燃燒鍋爐開展的燃燒優(yōu)化研究。采用前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，選取煤的揮發(fā)分、發(fā)熱量、二次風(fēng)配風(fēng)和煙氣氧量4個(gè)有代表性的參數(shù)作為輸入?yún)?shù)，鍋爐效率作為輸出參數(shù)，建立了一個(gè)簡(jiǎn)單適用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，提出了一種簡(jiǎn)潔的鍋爐燃燒優(yōu)化策略：根據(jù)入爐煤的揮發(fā)分和發(fā)熱量，直接獲得使鍋爐效率最高的二次風(fēng)配風(fēng)和煙氣氧量。由于鍋爐運(yùn)行影響因素眾多、影響機(jī)制復(fù)雜，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行鍋爐運(yùn)行特性建模，需要克服煤質(zhì)、負(fù)荷、鍋爐運(yùn)行性能變化帶來的問題。

1.2 人工智能現(xiàn)代發(fā)展及特點(diǎn)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究在20世紀(jì)80—90年代達(dá)到巔峰，隨后因神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展而迅速衰落，原因是隨著網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)加深，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程無法保證收斂。在傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上增加其網(wǎng)絡(luò)層數(shù)帶來的深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，突破了傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的瓶頸。目前深度網(wǎng)絡(luò)層數(shù)動(dòng)輒上百層，聯(lián)接參數(shù)達(dá)到數(shù)十億，訓(xùn)練樣本經(jīng)常達(dá)到數(shù)千萬直至上億，需要在大規(guī)模計(jì)算機(jī)集群上進(jìn)行數(shù)月的訓(xùn)練，需要非常龐大的計(jì)算資源[13]。從這里可看出，達(dá)到接近人類智能的人工智能，其賴以實(shí)現(xiàn)的計(jì)算平臺(tái)是非個(gè)人計(jì)算機(jī)、一般工業(yè)計(jì)算機(jī)，甚至一般規(guī)模的計(jì)算機(jī)集群所能承擔(dān)的。

其次，數(shù)據(jù)的積累，特別是互聯(lián)網(wǎng)的普及應(yīng)用，使得可集中存儲(chǔ)處理的數(shù)據(jù)集大幅度增加，為深度學(xué)習(xí)提供了數(shù)據(jù)來源和保障。AlphaGo展示的人工智能圍棋戰(zhàn)勝人類最高水平棋手的成果不僅引領(lǐng)了人工智能領(lǐng)域的相關(guān)研究，而且通過媒體的廣泛報(bào)道和傳播，實(shí)現(xiàn)了一次先進(jìn)信息技術(shù)對(duì)整個(gè)社會(huì)的深度普及教育[16]。為訓(xùn)練AlphaGo，收集了來自15萬職業(yè)棋手和百萬業(yè)余高手的棋譜，用到1 000多個(gè)中央處理器和近200個(gè)圖像處理單元進(jìn)行訓(xùn)練[17]。可見，高級(jí)的人工智能的訓(xùn)練所需用到的數(shù)據(jù)量是驚人的，越是收集并使用盡可能多的樣本，越能訓(xùn)練出高質(zhì)量的智能系統(tǒng)。

文獻(xiàn)[2]在分析推動(dòng)工業(yè)進(jìn)程和能源進(jìn)程交互發(fā)展的因素和趨勢(shì)的基礎(chǔ)上, 結(jié)合能源互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展要求, 分析了建立能源5.0 的迫切性和必要性。強(qiáng)調(diào)只有利用虛擬人工模型, 采用平行系統(tǒng), 才能建立能源5.0，構(gòu)建與實(shí)際能源系統(tǒng)同構(gòu)的虛擬人工能源系統(tǒng)。通過虛擬人工能源系統(tǒng)的計(jì)算實(shí)驗(yàn), 確定優(yōu)化控制策略, 引導(dǎo)實(shí)際能源系統(tǒng)運(yùn)行, 并使虛擬人工系統(tǒng)和實(shí)際系統(tǒng)平行執(zhí)行、共同演化, 形成智能能源系統(tǒng)。文獻(xiàn)[6]進(jìn)一步基于能源5.0 的思想設(shè)計(jì)了融合人因的電力系統(tǒng)全管控理念，結(jié)合電力生產(chǎn)環(huán)節(jié)的特點(diǎn)，提出運(yùn)用平行感知與虛擬人工系統(tǒng)技術(shù)來實(shí)現(xiàn)發(fā)電環(huán)節(jié)的智能協(xié)調(diào)。

1.3 火電機(jī)組智能發(fā)電技術(shù)體系結(jié)構(gòu)

目前，國內(nèi)發(fā)電行業(yè)對(duì)智能電廠、智慧發(fā)電的關(guān)注持續(xù)升溫[1,3-5,7-8]?？陀^上，目前智能發(fā)電技術(shù)遠(yuǎn)未成形，甚至僅僅停留在構(gòu)想階段。文獻(xiàn)[7]將智能電廠系統(tǒng)架構(gòu)分成生命周期、系統(tǒng)層級(jí)和智能功能3個(gè)維度，其中：生命周期維度包含電廠資產(chǎn)從誕生到消亡的全生命周期階段，包括設(shè)計(jì)、制造、安裝、運(yùn)維、退役等一系列相互聯(lián)系的環(huán)節(jié)；系統(tǒng)層級(jí)分為發(fā)電系統(tǒng)及設(shè)備層、監(jiān)控裝置層、車間(分場(chǎng))層、電廠層、互聯(lián)世界層等5 層；智能功能層級(jí)為感知/執(zhí)行、通信、信息、功能、業(yè)務(wù)等5 層。文獻(xiàn)[1]提出工業(yè)4.0框架下的智能電站結(jié)構(gòu)，基于物理信息系統(tǒng)的智能電站通過物聯(lián)網(wǎng)和服務(wù)互聯(lián)網(wǎng)與上下游相聯(lián)，并已經(jīng)成為物聯(lián)網(wǎng)和服務(wù)網(wǎng)的一部分。智能電站分為現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備層、實(shí)時(shí)控制層、系統(tǒng)優(yōu)化層/生產(chǎn)管理層、電網(wǎng)/集團(tuán)管理層4層。文獻(xiàn)[5]歸納了一個(gè)智慧電廠的簡(jiǎn)化拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，主要由優(yōu)化控制平臺(tái)、實(shí)時(shí)歷史數(shù)據(jù)庫、關(guān)系數(shù)據(jù)庫、智能巡檢系統(tǒng)、診斷分析平臺(tái)、決策支持系統(tǒng)、運(yùn)營(yíng)管理平臺(tái)組成。文獻(xiàn)[3]對(duì)綠色智能發(fā)電概念進(jìn)行了探討，其主要技術(shù)除了作為基礎(chǔ)的數(shù)字信息化外，包括智能化的檢測(cè)和遠(yuǎn)程監(jiān)控、綠色生態(tài)發(fā)電和智能化的管理和經(jīng)營(yíng)決策。文獻(xiàn)[4]提出的智能發(fā)電廠管控一體化系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括智能設(shè)備層、智能控制層、智能生產(chǎn)監(jiān)管層和智能管理層。文獻(xiàn)[8]從功能實(shí)現(xiàn)的角度提出構(gòu)建由智能發(fā)電運(yùn)行控制系統(tǒng)和智能發(fā)電公共服務(wù)系統(tǒng)組成的智能火電技術(shù)總體架構(gòu)。以上研究具有共同的特點(diǎn)，即智能發(fā)電體系結(jié)構(gòu)是一個(gè)分層的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，從局部(設(shè)備層級(jí))到系統(tǒng)(控制)再到管理(決策)。

從前述人工智能的特點(diǎn)可看出，在一個(gè)系統(tǒng)中，“智能”的功能非一個(gè)局部的模塊所能具備，目前的“智能”主要或者只能體現(xiàn)在系統(tǒng)的唯一一個(gè)中樞系統(tǒng)中，通過俗稱“最強(qiáng)大腦”來體現(xiàn)。以人為例，人的智能就體現(xiàn)在大腦中，四肢、眼睛等器官雖然發(fā)達(dá)，但不具備智能的特性。大腦中雖然不同的區(qū)域具有不同的功能，但其功能的實(shí)現(xiàn)更多的是通過整體協(xié)調(diào)而達(dá)到的。這樣看來，一個(gè)電廠，或者一臺(tái)機(jī)組的范圍內(nèi)，“智能化”可能只能通過一個(gè)“大腦”來實(shí)現(xiàn)，將其定義為“智能信息處理中心”。設(shè)備傳感、控制、協(xié)調(diào)、生產(chǎn)管理、調(diào)度等功能組件由于其支撐硬件能力的限制，以及其可獲取的信息的限制，無法實(shí)現(xiàn)真正意義上的“智能化”(其首要目標(biāo)是不斷提高其技術(shù)性能)。

事實(shí)上，不可能、也沒有必要為每臺(tái)機(jī)組或每個(gè)發(fā)電廠開發(fā)各自獨(dú)自的“智能”技術(shù)和系統(tǒng)，同一家電廠的同類型機(jī)組的信息本身就具有相互借鑒的價(jià)值，不同電廠的同類型機(jī)組的信息也是如此，甚至不同容量的相似機(jī)組的信息也有借鑒價(jià)值。從這個(gè)意義上說，智能發(fā)電系統(tǒng)建立在發(fā)電集團(tuán)的省級(jí)區(qū)域公司，甚至一個(gè)發(fā)電集團(tuán)的技術(shù)中心，才能充分利用省級(jí)區(qū)域公司甚至一個(gè)發(fā)電集團(tuán)內(nèi)部所有機(jī)組的全部歷史的、實(shí)時(shí)的相關(guān)信息(當(dāng)然，在聯(lián)接全國發(fā)電機(jī)組的基礎(chǔ)上建立這樣的一座智能發(fā)電中心無疑是最理想的，但在目前難以實(shí)現(xiàn))。也只有這樣的集中建設(shè)，才能裝備及更新現(xiàn)代智能系統(tǒng)所需要的強(qiáng)大硬件條件，才能不斷迭代更新智能算法，不斷提高智能化的功能和品質(zhì)。

作者在鍋爐燃燒在線監(jiān)測(cè)及智能優(yōu)化運(yùn)行技術(shù)研究的過程中，逐漸形成了以上智能發(fā)電技術(shù)的研究思路，并取得了初步的研究成果。

2 基于燃燒監(jiān)測(cè)及運(yùn)行數(shù)據(jù)分析的鍋爐運(yùn)行優(yōu)化實(shí)踐

2.1 技術(shù)路線及主要技術(shù)創(chuàng)新

2.1.1 爐內(nèi)3維溫度場(chǎng)在線監(jiān)測(cè)

爐內(nèi)3維溫度場(chǎng)在線監(jiān)測(cè)及燃燒優(yōu)化控制系統(tǒng)采用火焰輻射圖像處理技術(shù)，充分挖掘火焰圖像中攜帶的爐內(nèi)高溫輻射能量分布及其傳遞信息，建立燃燒溫度場(chǎng)在線檢測(cè)技術(shù)，并進(jìn)一步應(yīng)用于爐內(nèi)燃燒優(yōu)化控制中[10]。本項(xiàng)技術(shù)研發(fā)團(tuán)隊(duì)提出了一種高方向分辨率輻射強(qiáng)度分析的散射或者反射能量份額分布法(distribution of ratios of energy scattered or reflected, DRESOR)[18]，將輻射成像信息同燃燒介質(zhì)溫度及其熱輻射源的空間分布關(guān)聯(lián)起來；并采用一種修正的吉洪諾夫(Tikhonov)正則化爐內(nèi)溫度場(chǎng)重建方法[19]，在較大測(cè)量噪聲下，仍能很好地從高溫輻射成像信息中一次重建出爐膛3維溫度分布，如圖1所示。爐內(nèi)3維溫度場(chǎng)檢測(cè)處理的刷新時(shí)間在2～5 s之內(nèi)，3維溫度場(chǎng)可視化系統(tǒng)檢測(cè)溫度與抽氣水冷熱電偶檢測(cè)結(jié)果相比的誤差在5%之內(nèi)，滿足在線工業(yè)監(jiān)測(cè)和診斷的要求[20]。

圖1 爐內(nèi)3維溫度場(chǎng)檢測(cè)結(jié)果Fig.1 Measurement results of 3-D temperature distribution inside a furnace.

爐內(nèi)3維燃燒檢測(cè)的下一步進(jìn)展將是同時(shí)檢測(cè)燃燒溫度和煤粉(煤焦)濃度在爐內(nèi)的3維分布，這將為在線診斷爐內(nèi)燃燒過程，實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)煤質(zhì)燃燒特性(著火快慢、燃燒速度、燃盡速率等)的變化，修正鍋爐燃燒在線優(yōu)化控制規(guī)律，研發(fā)鍋爐智能發(fā)電技術(shù)，提供更加強(qiáng)大的檢測(cè)技術(shù)支持。

2.1.2 燃燒負(fù)荷監(jiān)測(cè)及快速克服燃料熱值擾動(dòng)控制技術(shù)

圖2 輻射能與發(fā)電功率隨時(shí)間變化曲線Fig.2 RES and power output varied with time

長(zhǎng)期以來，爐內(nèi)燃燒能量直接監(jiān)測(cè)手段的缺乏制約了鍋爐和機(jī)組監(jiān)控和運(yùn)行性能的完善。本項(xiàng)技術(shù)利用火焰輻射圖像處理技術(shù)獲取爐內(nèi)輻射能信號(hào)(radiative energy signal, RES)，動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)跟蹤每個(gè)圖像探測(cè)器亮度隨負(fù)荷的變化，篩選其中正確反映負(fù)荷變化的圖像信號(hào)，實(shí)時(shí)給出與發(fā)電功率相同取值范圍的燃燒負(fù)荷信號(hào)，如圖2所示[21]。系統(tǒng)自動(dòng)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)校準(zhǔn)探頭結(jié)焦和機(jī)組運(yùn)行特性的變化，保證輻射能信號(hào)的正確性。通過爐內(nèi)輻射能信號(hào)監(jiān)控，控制爐內(nèi)燃燒放熱量水平，更準(zhǔn)確地跟蹤機(jī)組負(fù)荷需求的變化，這是穩(wěn)定鍋爐汽輪機(jī)熱力系統(tǒng)參數(shù)、提高機(jī)組負(fù)荷控制水平的最佳途徑。

2.1.3 基于運(yùn)行數(shù)據(jù)分析的風(fēng)煤水獨(dú)立解耦精確前饋鍋爐運(yùn)行優(yōu)化控制技術(shù)

智能發(fā)電技術(shù)的發(fā)展需要對(duì)現(xiàn)有燃燒控制的基本方法加以創(chuàng)新。在分析不同煤種燃燒產(chǎn)生相同的熱量所需要的理論空氣量基本不變的基礎(chǔ)上，提出應(yīng)主要根據(jù)負(fù)荷的變化對(duì)鍋爐總送風(fēng)量進(jìn)行控制，相同負(fù)荷下的總送風(fēng)量控制可基本忽略燃料變化的影響[22]。根據(jù)機(jī)組及鍋爐運(yùn)行參數(shù)1 a以上的歷史數(shù)據(jù)，采用獨(dú)創(chuàng)的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，建立鍋爐運(yùn)行燃料量(基于平均煤質(zhì))、風(fēng)量及其分配、給水等參數(shù)隨負(fù)荷變化的定量?jī)?yōu)化規(guī)律，運(yùn)行時(shí)根據(jù)當(dāng)前負(fù)荷指令直接輸出到分散控制系統(tǒng)(distributed control system,DCS)進(jìn)行在線修正控制。圖3顯示某300 MW機(jī)組4層燃盡風(fēng)風(fēng)門開度隨負(fù)荷變化的優(yōu)化控制規(guī)律。

圖3 某300 MW機(jī)組4層燃盡風(fēng)風(fēng)門開度隨負(fù)荷變化的優(yōu)化控制規(guī)律Fig.3 Optimal control profiles of four over-fire air (OFA) damper opening varied in a 300 MW unit

對(duì)火電機(jī)組而言，全國大部分地區(qū)一年四季氣溫變化很大；1 d之內(nèi)，氣溫也有明顯的變化。以湖北地區(qū)為例，1 a氣溫變化可超過40 ℃，1 d之內(nèi)氣溫變化可達(dá)到1 a氣溫變化幅度的1/4。鍋爐燃燒優(yōu)化運(yùn)行規(guī)律，還必須考慮隨氣溫的變化。圖4顯示某600 MW機(jī)組總風(fēng)量同時(shí)隨氣溫和負(fù)荷變化的優(yōu)化控制規(guī)律。從圖4可看到，在同一負(fù)荷下，隨著氣溫的升高(從冬季到夏季)，優(yōu)化總風(fēng)量增加顯著。

圖4 某600 MW機(jī)組總風(fēng)量同時(shí)隨氣溫和負(fù)荷變化的優(yōu)化控制規(guī)律Fig.4 Optimal control value of total air flow rate varied with load and air temperature in a 600 MW unit

對(duì)機(jī)組優(yōu)化運(yùn)行而言，優(yōu)化系統(tǒng)直接接收由自動(dòng)發(fā)電控制生成的負(fù)荷指令，加上直接讀取的送風(fēng)機(jī)入口風(fēng)溫(當(dāng)前氣溫)，由這兩個(gè)參數(shù)直接在優(yōu)化控制規(guī)律數(shù)據(jù)列表中讀取相應(yīng)的優(yōu)化控制值，輸送到DCS中，作為控制修正信號(hào)，在線參與運(yùn)行參數(shù)的計(jì)算機(jī)閉環(huán)控制。風(fēng)、煤、水隨負(fù)荷和氣溫變化的優(yōu)化控制規(guī)律，可隨著機(jī)組運(yùn)行時(shí)間的推移在線學(xué)習(xí)和更新，實(shí)現(xiàn)對(duì)鍋爐燃燒及機(jī)組運(yùn)行優(yōu)化控制規(guī)律的滾動(dòng)優(yōu)化。在線燃燒優(yōu)化控制技術(shù)，拋棄了傳統(tǒng)的主要根據(jù)偏差反饋信號(hào)調(diào)節(jié)鍋爐主要運(yùn)行參數(shù)的方法，最大限度地實(shí)現(xiàn)鍋爐“精確的前饋控制”理念，將根本性地提升鍋爐控制的靈活性。

2.2 鍋爐運(yùn)行優(yōu)化系統(tǒng)投運(yùn)效果

2.2.1 2016年投運(yùn)試驗(yàn)情況

2016年9月以來，本項(xiàng)技術(shù)在襄陽電廠1號(hào)機(jī)組300 MW亞臨界燃煤機(jī)組鍋爐上投運(yùn)了燃燒優(yōu)化在線控制。圖5給出了本項(xiàng)技術(shù)在電廠DCS系統(tǒng)中的顯示畫面和控制功能投入情況。圖中顯示，燃燒優(yōu)化已投入。負(fù)荷指令280 MW，實(shí)發(fā)功率280.1 MW，而輻射能是288.8 MW，表明當(dāng)前時(shí)刻爐內(nèi)燃燒釋放的能量大于負(fù)荷指令的需求。

圖5 鍋爐及燃燒優(yōu)化控制操作界面Fig.5 Operation interface for optimal control of boiler and combustion

將該電廠1號(hào)機(jī)組(300 MW)2016-08-15—2016-09-19的歷史數(shù)據(jù)作為燃燒優(yōu)化分析的來源數(shù)據(jù)，分析出該機(jī)組的優(yōu)化運(yùn)行參數(shù)。2016-09-19—2016-10-30期間，機(jī)組投入運(yùn)行39 d，燃燒優(yōu)化投入運(yùn)行31 d；納入燃燒優(yōu)化對(duì)比分析31 d。2016-08-15—2016-09-19，機(jī)組運(yùn)行時(shí)間也是31 d，作為燃燒優(yōu)化的對(duì)比工況，正好用相同的31 d，一個(gè)整月的相同時(shí)長(zhǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析。根據(jù)機(jī)組運(yùn)行DCS記錄的歷史數(shù)據(jù)，計(jì)算出燃燒優(yōu)化投運(yùn)后(2016-09-20—2016-10-30)與燃燒優(yōu)化投運(yùn)前(2016-08-15—2016-09-19)在不同負(fù)荷下的平均燃料量對(duì)比，如圖6所示。平均燃料量以全部20臺(tái)給粉機(jī)的平均轉(zhuǎn)速(r/min)來相對(duì)計(jì)量。該圖非常明顯地顯示，不同負(fù)荷下燃燒優(yōu)化后的平均燃料量均明顯少于燃燒優(yōu)化前的燃料量，除了180 MW負(fù)荷以下。當(dāng)負(fù)荷低于180 MW時(shí)，DCS中設(shè)置燃燒優(yōu)化系統(tǒng)停止作用，170和160 MW兩個(gè)負(fù)荷段燃燒優(yōu)化前后結(jié)果相同，實(shí)際上是對(duì)燃燒優(yōu)化作用的反驗(yàn)證。

圖6 燃燒優(yōu)化投運(yùn)前后燃料量對(duì)比Fig.6 Comparison of fuel feeding rate before and after combustion optimization

2.2.2 2017年投運(yùn)試驗(yàn)情況

經(jīng)過進(jìn)一步調(diào)試和完善，該系統(tǒng)于2017-09-11—2017-09-17進(jìn)行了正平衡煤耗對(duì)比測(cè)試。本項(xiàng)目實(shí)施方和應(yīng)用單位、第三方，共同完成了3 d+3 d正平衡煤耗對(duì)比測(cè)試的數(shù)據(jù)采集、煤樣采集，分別進(jìn)行了數(shù)據(jù)處理和分析。未投燃燒優(yōu)化工況3 d測(cè)試：2017-09-11T11:00:00—2017-09-14T11:00:00。燃燒優(yōu)化投運(yùn)工況3 d測(cè)試：2017-09-14T14:00:00—2017-09-17T14:00:00。每個(gè)工況開始前，上滿每個(gè)煤倉，記錄每個(gè)粉倉粉位。每個(gè)工況結(jié)束前，同樣上滿每個(gè)煤倉后再記錄輸煤皮帶稱煤量，并記錄每個(gè)粉倉粉位。正平衡煤耗測(cè)試主要采集的數(shù)據(jù)包括試驗(yàn)期間的發(fā)電量、原煤量及煤的熱值。

試驗(yàn)結(jié)束后，統(tǒng)計(jì)未投燃燒優(yōu)化工況與燃燒優(yōu)化投運(yùn)工況，估算發(fā)電煤耗及其變化。結(jié)果表明：燃燒優(yōu)化投運(yùn)工況原煤煤耗下降3.3 g，下降幅度為-0.868%；加上燃燒優(yōu)化投運(yùn)工況后電廠測(cè)試煤質(zhì)下降幅度為-0.872%，燃燒優(yōu)化投運(yùn)工況標(biāo)煤耗降低幅度1.74%。以這臺(tái)機(jī)組300 g/(kW·h)發(fā)電煤耗水平計(jì)算，燃燒優(yōu)化投運(yùn)工況標(biāo)煤耗下降5.22 g/(kW·h)。第三方出具正式測(cè)試報(bào)告，燃燒優(yōu)化投運(yùn)工況標(biāo)煤耗下降1.48 g/(kW·h)。

試驗(yàn)期間DCS系統(tǒng)記錄了爐膛出口、選擇性催化還原(selective catalytic reduction,SCR)脫硝系統(tǒng)進(jìn)口氮氧化物濃度。將不同負(fù)荷下的NOx均折算到300 MW負(fù)荷下，統(tǒng)計(jì)燃燒優(yōu)化投運(yùn)前后SCR進(jìn)口平均氮氧化物的變化幅度，結(jié)果表明:燃燒優(yōu)化投運(yùn)后，SCR進(jìn)口平均氮氧化物下降了23.7 mg/m3?？梢姡诰€燃燒優(yōu)化控制系統(tǒng)能同時(shí)實(shí)現(xiàn)降低發(fā)電煤耗和爐內(nèi)燃燒氮氧化物排放。

3 結(jié)論

基于現(xiàn)代人工智能技術(shù)的特點(diǎn)，本文提出了火電機(jī)組智能發(fā)電技術(shù)的基本構(gòu)架：在一定規(guī)模發(fā)電集團(tuán)的技術(shù)研究院建設(shè)“智能發(fā)電技術(shù)中心”，集中進(jìn)行智能化技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用；各個(gè)發(fā)電廠和發(fā)電機(jī)組向該中心傳送實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和信息，并從該中心獲得智能控制、智能運(yùn)維、智能管理等方面的技術(shù)支持。

作者團(tuán)隊(duì)研發(fā)了爐內(nèi)3維溫度場(chǎng)在線監(jiān)測(cè)技術(shù)、爐內(nèi)燃燒負(fù)荷監(jiān)測(cè)及快速克服燃料熱值擾動(dòng)控制技術(shù)、基于運(yùn)行數(shù)據(jù)分析的風(fēng)煤水獨(dú)立解耦精確前饋鍋爐運(yùn)行優(yōu)化控制技術(shù)，并在300、600 MW發(fā)電機(jī)組上得到成功應(yīng)用，取得了同時(shí)實(shí)現(xiàn)降低發(fā)電煤耗和爐內(nèi)燃燒氮氧化物排放的應(yīng)用效果，為智能發(fā)電技術(shù)研發(fā)奠定了良好的基礎(chǔ)。