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    火電廠鍋爐運行氧量對鍋爐效率影響的定量分析

    2019-10-21 07:34:43宋濤孫桂玲
    裝飾裝修天地 2019年2期
    關(guān)鍵詞:定量分析

    宋濤 孫桂玲

    摘? ? 要:鍋爐是火電廠中的重要熱力設(shè)備,對其進(jìn)行燃燒熱效率的精準(zhǔn)運算與分析,可以更好地指導(dǎo)各個機(jī)組穩(wěn)定、高效、經(jīng)濟(jì)地運行。在對鍋爐參數(shù)的耗差進(jìn)行分析時,應(yīng)當(dāng)有效運用熱損失的計算模型,從而得到由于運行氧量未達(dá)到基準(zhǔn)值而導(dǎo)致的煤耗偏差。據(jù)調(diào)查,運行氧量既會直接影響到鍋爐的效率,又會通過影響鍋爐內(nèi)部的各個參數(shù)?;诖?,本文闡述了運行氧量耗差的定量分析法,建立了基于BP神經(jīng)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)模型,依據(jù)該模型對運行氧量給火電廠鍋爐效率的影響作出定量分析,提供了必要的參考。

    關(guān)鍵詞:火電廠鍋爐; 運行氧量;鍋爐效率;定量分析

    1? 前言

    在鍋爐參數(shù)耗差分析中,主要分析排煙溫度、運行氧量、飛灰含碳量等偏離基準(zhǔn)值時引起的煤耗率的變化。在分析氧量引起的耗差時,一般從熱損失計算公式中求得氧量引起的煤耗偏差,然而,當(dāng)運行氧量發(fā)生變化時,對經(jīng)濟(jì)性的影響除了煙氣量引起的排煙熱損失的變化外,同時還將引起其他運行參數(shù)的改變。

    2? 運行氧量耗差的定量分析

    2.1? 耗差分析模型

    通過相關(guān)的研究了解到,排煙損失及設(shè)備沒有完全燃燒帶來的損失皆會對鍋爐效率造成一定的影響。利用鍋爐反平衡效率的計算模型可知,排煙損失及設(shè)備未完全燃燒帶來的損失主要受到氧量的影響。從排煙損失的相關(guān)計算公式可知,氧量既會對鍋爐效率產(chǎn)生直接影響,又會對其產(chǎn)生間接影響。當(dāng)對設(shè)備未充分燃燒的損失進(jìn)行計算的時候,如果想要借助飛灰含碳量計算設(shè)備未充分燃燒的損失難以實現(xiàn)。因此,不能僅僅通過鍋爐效率計算模型的相關(guān)公式計算,有效地分析運行氧量給鍋爐效率帶來的影響。經(jīng)過相關(guān)資料的查詢發(fā)現(xiàn),在以煤炭特性及其運行特點為基礎(chǔ),建立鍋爐設(shè)備未充分燃燒損失解析的評估模型,通過模型可以系統(tǒng)地分析運行氧量給鍋爐效率帶來的影響。所以,本文借助GBPTC的反平衡鍋爐效率的計算模型,對鍋爐中的各項損失進(jìn)行計算,總結(jié)因參數(shù)引起鍋爐效率的變化規(guī)律。對于鍋爐效率的制約因素加以深層次地研究,建立以上兩項損失之和的網(wǎng)絡(luò)模型,進(jìn)而對氧量變化給鍋爐效率帶來的影響展開定量分析。

    2.2? 一般計算方法

    以往的計算方法僅僅對運行氧量給排煙損失的影響進(jìn)行分析,沒有對設(shè)備未完全燃燒損失方面的分析;或盡管分析了機(jī)械未完全燃燒的損失,沒有對運行氧量對飛灰含碳量帶來的影響加以考慮。排煙損失的計算模型一般會給大型的火電廠鍋爐運行機(jī)組的在線熱效率帶來巨大影響。在對鍋爐參數(shù)的改變引起的耗差進(jìn)行分析時,以往的分析方法通常將鍋爐的損失進(jìn)行細(xì)劃分,成為幾部分的熱量損失,最后得到影響鍋爐損失的參數(shù)也較為復(fù)雜。所以,一般的計算方法僅僅適合定量分析小規(guī)模的火電廠鍋爐機(jī)組的運行效率。

    本文在對運行耗氧量導(dǎo)致的耗差進(jìn)行計算時,主要利用GBPTC反平衡的鍋爐效率計算模型里的計算公式,主要包括的參數(shù)如下:煙氣內(nèi)含有水蒸氣熱量、煙氣帶走熱量、煤質(zhì)、空氣等。把運行氧量的實際測量值與基準(zhǔn)值代入計算公式,可以算出氧量變化給鍋爐效率帶來的影響。

    3? 建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要是由諸多模擬生物的神經(jīng)元廣泛相連而構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),因為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對任何非線性的函數(shù)具有良好的擬合性能與泛化性能,并且,對于復(fù)雜問題也有著較大的自適應(yīng)與自學(xué)習(xí)性能,在非線性系統(tǒng)的模型構(gòu)建方面獲得廣泛的應(yīng)用。基于BP網(wǎng)絡(luò)有著良好的非線性的擬合性能,且學(xué)習(xí)算法也很簡單,具有較大的可行性。所以,本文利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了相關(guān)模型,對運行氧量對鍋爐效率產(chǎn)生的影響進(jìn)行定量分析。

    3.1? 選擇模型輸入輸出的參數(shù)

    為了得到最優(yōu)的燃燒效率,一定要讓各項的燃燒損失盡量控制到最低。燃燒損失的影響因素一般包括以下幾個方面:燃料性質(zhì)、燃燒模式、鍋爐中過量空氣的系數(shù)、爐膛結(jié)構(gòu)、運行工況等。對已經(jīng)投入運行的中間倉儲型制粉系統(tǒng)的火電廠鍋爐,其爐膛的構(gòu)造已比較穩(wěn)定,且制粉系統(tǒng)不會對燃燒帶來明顯的影響,所以,不將其列為模型計算的輸入?yún)?shù);因煤粉的細(xì)度以當(dāng)前的技術(shù)難以進(jìn)行在線精確地測量,且煤粉細(xì)度處于特定范圍時可借助調(diào)節(jié)別的參數(shù),對燃燒進(jìn)行調(diào)整。所以,暫時不將煤粉細(xì)度進(jìn)行經(jīng)濟(jì)性分析。本次研究主要分析燃料性質(zhì)、氧量、運行工況對鍋爐燃燒的影響。經(jīng)過對排煙熱損失與設(shè)備未充分燃燒的損失相關(guān)因素的分析,結(jié)合煤炭特性與運行工況的影響,獲得網(wǎng)絡(luò)模型的輸入?yún)?shù):(1)煤質(zhì)特性方面:應(yīng)用基水分、可燃基揮發(fā)分、低位熱值、應(yīng)用基灰分;(2)運行特性方面:排煙溫度、機(jī)組負(fù)荷、風(fēng)煤配比、鍋爐運行氧量;(3)環(huán)境方面:環(huán)境溫度。輸出參數(shù):排煙熱損失(q2)與設(shè)備未充分燃燒損失(q4)之和。為了方便表達(dá),將q2、q4之和稱作q24。

    3.2? 分析網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練及結(jié)果

    選擇某火電廠300 MW機(jī)組(50%-100%負(fù)荷)運行參數(shù)為模型的輸入。本次研究抽取了實時數(shù)據(jù)共100組,分為80組的訓(xùn)練樣本與20組的測試樣本。上述樣本里含有的5種煤質(zhì)參數(shù)各不相同。構(gòu)建的BP網(wǎng)絡(luò)模型其隱含層為2,第一個隱含層有4個神經(jīng)元,第二個隱含層有3個神經(jīng)元,分別通過雙曲正切與對數(shù)的激活函數(shù);輸出層為線性結(jié)構(gòu)??紤]到網(wǎng)絡(luò)收斂的需求,BP網(wǎng)絡(luò)隱含層的神經(jīng)元應(yīng)用Sigmoid式變換函數(shù),函數(shù)的取值范圍:[-1,l],所以,網(wǎng)絡(luò)輸入值、輸出值皆要進(jìn)行歸一處理,讓其在[0,1]范圍內(nèi)。通過觀察網(wǎng)絡(luò)模型實測值與輸出值的對比曲線與模型的相對誤差曲線了解到:對訓(xùn)練樣本而言,網(wǎng)絡(luò)的實測值與輸出值大體接近,很多誤差的絕對值在1線內(nèi),且輸出的相對誤差最大不超過1. 2。對測試樣本而言,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相對預(yù)測誤差最大值<200。且誤差符合工程誤差標(biāo)準(zhǔn),這表明了網(wǎng)絡(luò)有著良好的泛化性??梢酝ㄟ^該模型對氧量變化給鍋爐效率帶來的影響作出定量分析。

    3.3? 運行氧量對鍋爐效率影響的定量分析

    氧量是鍋爐機(jī)組運行調(diào)節(jié)中的關(guān)鍵參數(shù)。如果氧量過大,則多余的空氣經(jīng)過加熱以后,排入大氣帶走部分熱量,增加了排煙的熱損失;相反,如果氧量過小,燃燒需要的空氣成分缺乏,導(dǎo)致不充分燃燒,增加了設(shè)備未充分燃燒的損失。所以,對氧量給鍋爐效率帶來的影響進(jìn)行定量分析可以為調(diào)整鍋爐運行氧量提供可靠參考。本次研究在兩項損失之和與建立網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上,分析了運行氧量對鍋爐效率帶來的影響。從耗差分析原理了解到,讓其他參數(shù)保持不變,單獨改變運行氧量的數(shù)值,可了解氧量對鍋爐效率帶來的影響。例如:定量分析負(fù)荷為220MW、320MW的鍋爐系統(tǒng)中運行氧量對鍋爐效率的影響。經(jīng)過計算,得到在這樣的工況條件下,氧量變化引起的排煙熱損失與設(shè)備未充分燃燒損失之和的變化。在顯示操作中,只要把氧量的基準(zhǔn)值與實際值分別代入模型,就可以得到運行氧量對鍋爐效率帶來的影響。

    4? 結(jié)束語

    綜上所述,本文通過一般方法分析了運行氧量對鍋爐效率帶來的影響,了解到氧量會直接、間接地影響火電廠鍋爐的運行效率。在此基礎(chǔ)上,引入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),構(gòu)建了排煙熱損失與設(shè)備未充分燃燒損失之和的模型,通過此模型定量地分析了氧量對鍋爐效率帶來的影響。經(jīng)研究發(fā)現(xiàn),運行氧量對鍋爐效率帶來的影響生成的曲線動態(tài)與物理規(guī)律相符,有利于工作人員合理調(diào)整機(jī)組運行方式,讓機(jī)組接近最優(yōu)的運行狀態(tài),確保鍋爐穩(wěn)定、高效、經(jīng)濟(jì)地運行。

    參考文獻(xiàn):

    [1] 敖選志.淺談火電廠鍋爐運行控制與故障預(yù)防[J].民營科技,2018(7):26.

    [2] 陳廣偉,馬海鵬.600MW超超臨界鍋爐最佳運行氧量試驗研究[J].節(jié)能,2017(9):43~47.

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