運(yùn)行數(shù)據(jù)動態(tài)分量的相關(guān)性分析及其在燃燒優(yōu)化中的應(yīng)用

王國棟，劉一兵，王志，梁瑞慶，周遠(yuǎn)科，彭獻(xiàn)永，周懷春

(1.國能(肇慶)熱電有限公司，廣東 肇慶 526299；2.東北電力大學(xué) 自動化工程學(xué)院，吉林 吉林 132012；3.武漢九州三維燃燒科技有限公司，湖北 武漢 430074；4.中國礦業(yè)大學(xué) 低碳能源與動力工程學(xué)院，江蘇 徐州 221116)

在電力能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的背景下，燃煤火力發(fā)電廠的負(fù)荷輸出仍是電網(wǎng)穩(wěn)定的“壓艙石”，因此未來一段時(shí)間火力發(fā)電廠的節(jié)能減排仍將是各國研究重點(diǎn)，尤其是我國承諾2030年前實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰，2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和[1]。所以燃燒優(yōu)化是兌現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的重要措施，自此“智能電廠”(或者“智慧電廠”“智能發(fā)電”)[2-4]成為發(fā)電行業(yè)追逐的熱點(diǎn)，傳統(tǒng)火電行業(yè)智能發(fā)電技術(shù)研發(fā)逐漸從面上的先進(jìn)信息技術(shù)的應(yīng)用擴(kuò)展到底層核心難點(diǎn)技術(shù)的研發(fā)層次[5-6]。在“雙碳”目標(biāo)的背景下，數(shù)據(jù)驅(qū)動的燃燒優(yōu)化方案顯得日益重要，智能技術(shù)是其中重要的技術(shù)途徑之一[7]?，F(xiàn)在人工智能技術(shù)發(fā)展的顯著特征之一是互聯(lián)網(wǎng)提供了海量的可用數(shù)據(jù)[8]，發(fā)電廠分散控制系統(tǒng)(distributed control system，DCS)所存儲的運(yùn)行數(shù)據(jù)則是智能發(fā)電技術(shù)研發(fā)的重要基礎(chǔ)和條件。文獻(xiàn)[9]提出在一定規(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)；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。但到目前為止，對機(jī)組運(yùn)行歷史數(shù)據(jù)的智能化運(yùn)用的理論和技術(shù)均不充分[9]。

當(dāng)前，爐內(nèi)燃燒數(shù)值模擬分析[10]、爐內(nèi)CO/O2[11]在線監(jiān)測等技術(shù)已應(yīng)用于燃燒優(yōu)化系統(tǒng)開發(fā)與試驗(yàn)研究。文獻(xiàn)[12]概述了智能燃燒優(yōu)化算法的理論研究和智能燃燒優(yōu)化系統(tǒng)軟件的開發(fā)與應(yīng)用。為了有效挖掘和利用電站機(jī)組運(yùn)行過程中積累的海量數(shù)據(jù)，文獻(xiàn)[13]提出一種基于工況劃分的機(jī)組運(yùn)行尋優(yōu)方法，工況劃分的依據(jù)是不可控邊界條件的機(jī)組負(fù)荷和環(huán)境溫度。文獻(xiàn)[14]提出數(shù)據(jù)驅(qū)動的混合策略來解決多目標(biāo)燃燒優(yōu)化問題，將整個(gè)鍋爐工況劃分為不同的分區(qū)。文獻(xiàn)[15]將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入火電廠優(yōu)化過程, 提出了基于模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則的運(yùn)行優(yōu)化目標(biāo)值確定方法。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)在工業(yè)領(lǐng)域的普及，文獻(xiàn)[16]研發(fā)了一個(gè)基于深度Q網(wǎng)絡(luò)(deep Q network，DQN)和長短時(shí)記憶(long-short term memory，LSTM)模塊的集成燃燒優(yōu)化系統(tǒng)ThermalNet。文獻(xiàn)[17]用計(jì)算流體動力學(xué)(computational fluid dynamics，CFD)模擬生成一些數(shù)據(jù)作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的訓(xùn)練樣本，加上歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，建立了用于預(yù)測鍋爐運(yùn)行和排放特性的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network，ANN)模型。文獻(xiàn)[18]采用動態(tài)數(shù)據(jù)挖掘模型用于調(diào)節(jié)門流量特性計(jì)算，強(qiáng)調(diào)與傳統(tǒng)靜態(tài)數(shù)據(jù)挖掘不同，動態(tài)數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)對象隨時(shí)間變化。由于機(jī)組運(yùn)行始終處于動態(tài)變化過程中，以上研究認(rèn)為同一時(shí)段內(nèi)系統(tǒng)參數(shù)的均值必須在機(jī)組處于相對穩(wěn)定的工況下才能真實(shí)反映機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)，因此需要界定機(jī)組的穩(wěn)定工況，計(jì)算并推選樣本數(shù)據(jù)集。機(jī)組運(yùn)行參數(shù)變化越劇烈，以變化參數(shù)計(jì)算的機(jī)組經(jīng)濟(jì)指標(biāo)偏差就越大；因此，在分析機(jī)組的運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性時(shí)，大部分文獻(xiàn)均認(rèn)為，只有穩(wěn)定工況下的數(shù)據(jù)才有效和具有參考價(jià)值。由于機(jī)組歷史數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)記錄了機(jī)組的所有運(yùn)行工況，因此需要對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行有效工況的檢測與辨識。

在本研究團(tuán)隊(duì)的系列論文中，文獻(xiàn)[19]在分析了不同煤種燃燒產(chǎn)生相同的熱量(對應(yīng)大致相同的能量水平以及機(jī)組的發(fā)電功率)所需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。文獻(xiàn)[20]以一臺 600 MW 機(jī)組近一年 DCS 存儲的相關(guān)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，分析了鍋爐運(yùn)行性能和參數(shù)隨鍋爐出力(主蒸汽流量)和氣溫(送風(fēng)機(jī)入口風(fēng)溫)的變化，結(jié)果顯示該機(jī)組在氣溫變化條件下燃煤鍋爐的效率和NOx排放產(chǎn)生明顯變化。本文側(cè)重從理論上分析包含非穩(wěn)態(tài)工況下的動態(tài)運(yùn)行數(shù)據(jù)，通過揭示機(jī)組運(yùn)行特性，研究提取優(yōu)化運(yùn)行控制規(guī)律的可行性。分析的方法是將動態(tài)運(yùn)行數(shù)據(jù)分解為穩(wěn)態(tài)分量和脈動分量，定量計(jì)算各運(yùn)行參數(shù)的脈動分量之間的相關(guān)性，根據(jù)相關(guān)性計(jì)算結(jié)果揭示相關(guān)運(yùn)行參數(shù)之間的相互影響，并將基于動態(tài)運(yùn)行數(shù)據(jù)提取的優(yōu)化控制規(guī)律應(yīng)用于燃煤鍋爐的閉環(huán)優(yōu)化控制。這里的運(yùn)行數(shù)據(jù)分析并沒有區(qū)分穩(wěn)態(tài)工況和非穩(wěn)態(tài)工況，所分析的是機(jī)組一段時(shí)間內(nèi)的全部有效運(yùn)行數(shù)據(jù)，其中包含大量非穩(wěn)態(tài)的動態(tài)運(yùn)行數(shù)據(jù)。本文進(jìn)一步根據(jù)鍋爐效率較高和NOx排放較低的、相對優(yōu)化的氣溫區(qū)間的運(yùn)行特性，來構(gòu)造鍋爐燃燒優(yōu)化控制規(guī)律，對被控參數(shù)的DCS組態(tài)邏輯進(jìn)行改造，使控制系統(tǒng)的優(yōu)化信號與DCS原指令共同參與鍋爐燃燒閉環(huán)控制，并分析現(xiàn)場試驗(yàn)數(shù)據(jù)，以驗(yàn)證效果。

1 運(yùn)行數(shù)據(jù)的動態(tài)分量分析及運(yùn)行優(yōu)化控制方法

發(fā)電廠運(yùn)行數(shù)據(jù)是典型的生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)，絕大部分運(yùn)行數(shù)據(jù)的變化表現(xiàn)出跟隨機(jī)組負(fù)荷變化的一致性，與其他領(lǐng)域的隨機(jī)數(shù)據(jù)有本質(zhì)的差別。事實(shí)上，任何工況數(shù)據(jù)均是在一定穩(wěn)態(tài)部分的基礎(chǔ)上疊加一定的脈動部分。本文提出的運(yùn)行數(shù)據(jù)的動態(tài)分量分析思路是：采取適當(dāng)?shù)姆椒ǚ治龀鰴C(jī)組隨負(fù)荷等主要因素變化的穩(wěn)態(tài)分量，運(yùn)行數(shù)據(jù)與其穩(wěn)態(tài)分量的差值即為運(yùn)行數(shù)據(jù)的脈動分量。

1.1 運(yùn)行數(shù)據(jù)穩(wěn)態(tài)及脈動分量提取

本文采用的提取運(yùn)行數(shù)據(jù)穩(wěn)態(tài)分量的思路是：獲取機(jī)組過去一個(gè)較長時(shí)間段(例如一年)DCS 存儲的相關(guān)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，以1～3 min為周期(每天1 000點(diǎn)左右)，按負(fù)荷(主蒸汽流量或者機(jī)組的發(fā)電功率)、氣溫(送風(fēng)機(jī)入口風(fēng)溫)劃分二維區(qū)間，以每個(gè)二維區(qū)間為單元，計(jì)算不同負(fù)荷、不同氣溫區(qū)間的運(yùn)行數(shù)據(jù)子集內(nèi)的所有運(yùn)行參數(shù)的平均值，得到運(yùn)行數(shù)據(jù)隨負(fù)荷和氣溫變化的穩(wěn)態(tài)分量。設(shè)全部運(yùn)行數(shù)據(jù)集為A(m,k)，其中：m為采樣序號，m=1,2,3，…,M，M為總數(shù)據(jù)采樣數(shù)；k為運(yùn)行參數(shù)序號，k=1,2,3，…,K，K為運(yùn)行參數(shù)總數(shù)。首先，將不同負(fù)荷、氣溫區(qū)間的數(shù)據(jù)包歸并在不同的數(shù)據(jù)子集中，運(yùn)行數(shù)據(jù)為X(i,j,k,l)，其中：i為劃分的負(fù)荷區(qū)間數(shù)序號，i=1,2,3，…,I；j為劃分的氣溫區(qū)間數(shù)序號，j=1,2,3，…,J；l為該子集內(nèi)數(shù)據(jù)包序號，也即工況點(diǎn)序號，l=1,2,3，…,L(i,j)。各個(gè)子集內(nèi)工況點(diǎn)個(gè)數(shù)是存在差異的，M=∑L(i,j) 。然后計(jì)算各個(gè)負(fù)荷和氣溫區(qū)間各個(gè)運(yùn)行參數(shù)的均值

(1)

(2)

由于m采樣時(shí)刻機(jī)組所處的負(fù)荷和氣溫并非該負(fù)荷和氣溫的中值，具體計(jì)算時(shí)還做了插值處理，這里不再贅述。

1.2 運(yùn)行數(shù)據(jù)脈動分量相關(guān)性分析

采用線性相關(guān)系數(shù)法計(jì)算所有運(yùn)行參數(shù)之間的相關(guān)系數(shù)r(k,k′)，

(3)

式(3)中，右邊計(jì)算式中的求積均對全部采樣時(shí)刻進(jìn)行遍歷計(jì)算。相關(guān)系數(shù)r(k,k′) 是針對全部K個(gè)采樣參數(shù)，顯然，r(k,k′)=r(k′,k) 且r(k,k)=1。可以分析每一個(gè)采樣參數(shù)與其他所有采樣參數(shù)之間的相關(guān)系數(shù)的變化情況。

采用相關(guān)系數(shù)分析的目的：一是分析在脈動條件下，各參數(shù)之間是否具有明顯的相關(guān)性；二是如果有明顯的相關(guān)性，區(qū)別正的或者負(fù)的相關(guān)性對燃燒優(yōu)化調(diào)節(jié)的意義。

1.3 基于運(yùn)行數(shù)據(jù)分析的燃燒優(yōu)化控制模型

為了研究環(huán)境溫度變化對鍋爐性能的影響，提高鍋爐效率，減少NOx排放，在將目標(biāo)機(jī)組特定歷史數(shù)據(jù)以負(fù)荷、氣溫(送風(fēng)機(jī)入口風(fēng)溫)劃分二維區(qū)間的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步根據(jù)鍋爐效率較高和NOx排放較低的、相對優(yōu)化的氣溫區(qū)間的運(yùn)行特性，來構(gòu)造鍋爐燃燒優(yōu)化控制規(guī)律。將該優(yōu)化規(guī)律投入一臺600 MW機(jī)組鍋爐燃燒優(yōu)化控制工業(yè)試驗(yàn)，驗(yàn)證該方法的有效性。文獻(xiàn)[20]分析的運(yùn)行數(shù)據(jù)是本文分析的脈動型運(yùn)行數(shù)據(jù)，不區(qū)分穩(wěn)態(tài)與非穩(wěn)態(tài)工況，不區(qū)分穩(wěn)定負(fù)荷和非穩(wěn)定負(fù)荷工況，包括全部有效運(yùn)行數(shù)據(jù)。本文的目的之一是論證脈動性數(shù)據(jù)也具有揭示運(yùn)行參數(shù)之間相關(guān)變化規(guī)律的特性，為基于運(yùn)行數(shù)據(jù)的燃燒優(yōu)化控制模型的有效性提供進(jìn)一步論證。同時(shí)，將這種基于運(yùn)行數(shù)據(jù)的燃燒優(yōu)化控制模型投入機(jī)組運(yùn)行優(yōu)化，驗(yàn)證這種優(yōu)化規(guī)律的實(shí)用性。

這種優(yōu)化模型同時(shí)考慮機(jī)組運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和NOx排放，經(jīng)濟(jì)性通過總煤量與負(fù)荷比值表征，篩選各個(gè)負(fù)荷、氣溫區(qū)間優(yōu)于鍋爐效率均值和NOx排放均值的運(yùn)行工況數(shù)據(jù)點(diǎn)，再計(jì)算各個(gè)負(fù)荷和氣溫區(qū)間篩選出來的運(yùn)行數(shù)據(jù)的均值，形成優(yōu)化控制模型。由于這種優(yōu)化方法在劃分負(fù)荷區(qū)段時(shí)，基本上將機(jī)組整個(gè)負(fù)荷區(qū)間劃分為20～30個(gè)區(qū)間(對于600 MW級機(jī)組，基本上每10 MW對應(yīng)1個(gè)負(fù)荷段)，1個(gè)負(fù)荷區(qū)段內(nèi)的負(fù)荷變化不大，可以認(rèn)為負(fù)荷基本不變，DCS燃料量的大小(kFuel)直接作為鍋爐效率和機(jī)組經(jīng)濟(jì)性評價(jià)參考指標(biāo)，加上NOx質(zhì)量濃度(kNOx)，聯(lián)合作為優(yōu)化工況篩選依據(jù)：

L′(i′,j′)∈{(A(m′,kFuel)<

(4)

式中L′(i′,j′)是L(i,j) 的子集。獲得L′(i′,j′)后，再根據(jù)式(1)計(jì)算各個(gè)區(qū)段的均值，作為優(yōu)化控制參數(shù)的基礎(chǔ)。這里得到的運(yùn)行優(yōu)化控制值相當(dāng)于文獻(xiàn)[21]建立的運(yùn)行標(biāo)桿值數(shù)據(jù)庫，但本文的運(yùn)行優(yōu)化控制值來源于機(jī)組含動態(tài)工況的運(yùn)行數(shù)據(jù)，且對工況按負(fù)荷劃分得更加細(xì)密，還增加了隨氣溫的變化。

2 運(yùn)行數(shù)據(jù)的動態(tài)分量相關(guān)性分析結(jié)果

運(yùn)行數(shù)據(jù)分析及優(yōu)化運(yùn)行試驗(yàn)是在某電廠350 MW燃煤汽輪發(fā)電機(jī)組上進(jìn)行的。該機(jī)組鍋爐為超臨界參數(shù)變壓運(yùn)行直流爐，配5臺中速磨煤機(jī)，其中4臺運(yùn)行，1臺備用；煤粉細(xì)度Rg=21%。鍋爐主要設(shè)計(jì)參數(shù)見表1，所分析的運(yùn)行參數(shù)清單見表2。

表1 鍋爐主要設(shè)計(jì)參數(shù)Tab.1 Main design parameters of boiler

表2 所分析的運(yùn)行參數(shù)清單Tab.2 List of operating parameters analyzed

運(yùn)行分析數(shù)據(jù)來自于該機(jī)組2021年4—5月，采樣周期為1 min，采樣數(shù)量為24 000個(gè)，大約是16 d的運(yùn)行數(shù)據(jù)。由于該機(jī)組為熱電機(jī)組，取主蒸汽流量作為鍋爐和機(jī)組出力的標(biāo)記參數(shù)。主蒸汽流量隨時(shí)間的變化如圖1所示。

圖1 主蒸汽流量隨時(shí)間的變化Fig.1 Variation of main steam flow with time

典型參數(shù)實(shí)際運(yùn)行值、平均運(yùn)行值以及相對脈動值比較如圖2所示?？偯毫?、總風(fēng)量、B后墻燃盡風(fēng)箱出口電動調(diào)節(jié)門1開度隨負(fù)荷變化很明顯；煙氣氧量(體積分?jǐn)?shù))隨負(fù)荷有一定變化；煙氣NOx質(zhì)量濃度、主蒸汽溫度隨負(fù)荷變化不明顯。各參數(shù)的脈動值均接近0均值的隨機(jī)數(shù)。事實(shí)上，本文生成的相對脈動值本質(zhì)上不是隨機(jī)數(shù)，但它們與隨機(jī)數(shù)相似，本文將探討這些相對脈動值之間的相關(guān)關(guān)系是否具有應(yīng)用價(jià)值。

圖2 典型參數(shù)實(shí)際運(yùn)行值、平均運(yùn)行值以及相對脈動值比較Fig.2 Comparison of actual operation value, average operation value and relative dynamic value of typical parameters

典型相關(guān)系數(shù)分析結(jié)果見表3。表3給出了全部分析參數(shù)與總煤量的相關(guān)系數(shù)(相關(guān)系數(shù)1)、2號爐A側(cè)反應(yīng)器入口煙氣NOx質(zhì)量濃度的相關(guān)系數(shù)(相關(guān)系數(shù)2)、“總煤量+2號爐A側(cè)反應(yīng)器入口煙氣NOx質(zhì)量濃度”的相關(guān)系數(shù)(相關(guān)系數(shù)3)。相關(guān)系數(shù)偏小時(shí)，2個(gè)參數(shù)之間相關(guān)性很小，可以不考慮，僅考慮絕對相關(guān)系數(shù)大于0.1的參數(shù)之間的影響。

表3 全部分析參數(shù)與總煤量、2號爐A側(cè)反應(yīng)器入口煙氣NOx質(zhì)量濃度、“總煤量+2號爐A側(cè)反應(yīng)器入口煙氣NOx質(zhì)量濃度”的相關(guān)系數(shù)Tab.3 Correlation coefficients between all analysis parameters and total coal quantity, inlet flue gas NOx mass concentration of No. 2 boiler reactor side A, and total coal quantity plus inlet flue gas NOx mass concentration of No. 2 boiler reactor side A

除了計(jì)算單個(gè)運(yùn)行參數(shù)之間的相關(guān)系數(shù)外，可額外計(jì)算全部運(yùn)行參數(shù)與總煤量與2號爐A側(cè)反應(yīng)器入口煙氣NOx質(zhì)量濃度權(quán)重之和(簡記為“煤量+NOx”)的相關(guān)系數(shù)。事實(shí)上，燃燒優(yōu)化通?？紤]在運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性(煤量消耗)與NOx排放之間的平衡，煤量和NOx質(zhì)量濃度之間的權(quán)重系數(shù)之比可在1∶0和0∶1之間任意選擇，取決于如何在運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性(煤量消耗)與NOx排放之間取折中，具有較大的靈活性。由于本文采用的優(yōu)化分析方法是選取煤量和NOx質(zhì)量濃度均低于均值的工況點(diǎn)的運(yùn)行數(shù)據(jù)的均值進(jìn)行計(jì)算，故當(dāng)脈動煤量和脈動NOx的值均大于0時(shí)“煤量+NOx”取1，當(dāng)脈動煤量和脈動NOx的值均小于0時(shí)“煤量+NOx”取-1，其他情況下取0；因此，“煤量+NOx”代表的是兩者同時(shí)較高或者較低的標(biāo)記。與“煤量+NOx”正相關(guān)意味著該參數(shù)取較低值時(shí)“煤量+NOx”同時(shí)較低，否則，與“煤量+NOx”負(fù)相關(guān)意味著該參數(shù)取較高值時(shí)“煤量+NOx”同時(shí)較低，是優(yōu)化的方向。

續(xù)表3

正相關(guān)系數(shù)大于一定閾值(根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，本文取0.1)的意義：2個(gè)參數(shù)之間呈現(xiàn)明顯的同向變化，一個(gè)參數(shù)較大時(shí)，另一個(gè)參數(shù)也較大；反之亦然。如,2個(gè)參數(shù)是可控參數(shù)，一個(gè)是輸入?yún)?shù)(或者原因參數(shù))，另一個(gè)是輸出參數(shù)(或者結(jié)果參數(shù))，如果希望降低輸出參數(shù)的運(yùn)行水平(比如燃燒經(jīng)濟(jì)性體現(xiàn)在消耗較少的總煤量)，就可以從降低與之呈現(xiàn)正相關(guān)性的輸入運(yùn)行參數(shù)的角度入手。表3左邊標(biāo)紅的參數(shù)均是通過減少就可能實(shí)現(xiàn)減少燃料量消耗的參數(shù)。送風(fēng)量與煤量正相關(guān)系數(shù)較高的同時(shí)，與引風(fēng)機(jī)控制相關(guān)的幾個(gè)參數(shù)均與總煤量呈現(xiàn)明顯的正相關(guān)性，說明運(yùn)行中為了降低燃料量，需要適當(dāng)降低送風(fēng)量和引風(fēng)量。穩(wěn)定地同步減少引風(fēng)量和送風(fēng)量，不會造成爐內(nèi)燃燒工況明顯脈動，這是通常的專業(yè)經(jīng)驗(yàn)很難考慮到的。煙氣氧量和送風(fēng)機(jī)A、B動葉調(diào)節(jié)門控制指令與總風(fēng)量作用相似。A前墻燃盡風(fēng)箱出口電動調(diào)節(jié)門1位置與總煤量呈現(xiàn)正相關(guān)性，運(yùn)行優(yōu)化的調(diào)整需要考慮適當(dāng)降低它們的開度。二次風(fēng)門優(yōu)化調(diào)整是燃燒優(yōu)化進(jìn)一步深化的方向之一。

與總煤量的負(fù)相關(guān)系數(shù)小于-0.1的運(yùn)行參數(shù)及其相關(guān)系數(shù)見表3左邊下部標(biāo)藍(lán)色的參數(shù)。與總煤量呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)的參數(shù)意味著為了降低總?cè)剂狭肯?，運(yùn)行中這些參數(shù)應(yīng)適當(dāng)增大。為了降低總?cè)剂狭?，需要提?號爐A側(cè)、2號爐B側(cè)反應(yīng)器入口煙氣NOx質(zhì)量濃度，這是合理的，但很難操作。為了降低總?cè)剂狭?，需要提高A側(cè)高溫過熱器集箱蒸汽壓力，這也是很合理的，主蒸汽壓力高，機(jī)組經(jīng)濟(jì)性好。為了降低總?cè)剂狭?，需要適當(dāng)增大C組燃燒器A側(cè)、B側(cè)及D組燃燒器A側(cè)、B側(cè)二次風(fēng)母管調(diào)節(jié)門開度，說明運(yùn)行中這2個(gè)調(diào)節(jié)門開度較小，不利于經(jīng)濟(jì)性。用現(xiàn)有的分析方法很難將二次風(fēng)調(diào)節(jié)門與機(jī)組運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性直接、定量地關(guān)聯(lián)起來，這也是本項(xiàng)目分析方法的獨(dú)到之處。

從反應(yīng)器出口煙氣NOx質(zhì)量濃度的分析結(jié)果來看，表3中間標(biāo)紅的參數(shù)均是通過減少就可能實(shí)現(xiàn)減少反應(yīng)器入口煙氣NOx質(zhì)量濃度的參數(shù)，2號爐B側(cè)反應(yīng)器入口煙氣NOx質(zhì)量濃度、2號A側(cè)、B側(cè)氨氣混合器前氨氣流量，煙氣氧量與2號爐A側(cè)反應(yīng)器入口煙氣NOx質(zhì)量濃度很明顯正相關(guān)。需要注意的是引風(fēng)機(jī)相關(guān)的幾個(gè)參數(shù)也與2號爐A側(cè)反應(yīng)器入口煙氣NOx質(zhì)量濃度正相關(guān)，這需要加強(qiáng)研究。D組燃燒器A側(cè)、B側(cè)及C組燃燒器B側(cè)、A側(cè)二次風(fēng)母管調(diào)節(jié)門開度與2號爐A側(cè)反應(yīng)器入口煙氣NOx質(zhì)量濃度正相關(guān)，提示操作員運(yùn)行中適當(dāng)降低這些二次風(fēng)母管調(diào)節(jié)門開度，有利于降低氮氧化物生成。

與2號爐A側(cè)反應(yīng)器入口煙氣NOx質(zhì)量濃度的負(fù)相關(guān)系數(shù)小于-0.1的運(yùn)行參數(shù)見表3中間下部標(biāo)藍(lán)參數(shù)。與總煤量和給煤機(jī)A、B、E給煤率反饋1的負(fù)相關(guān)體現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)性和污染排放控制之間的矛盾。與幾個(gè)負(fù)荷參數(shù)的負(fù)相關(guān)說明該機(jī)組在高負(fù)荷下NOx生成較低，這是運(yùn)行特性。送風(fēng)機(jī)B入口風(fēng)溫變化是季節(jié)的影響，也是客觀因素。送風(fēng)機(jī)參數(shù)與2號爐A側(cè)反應(yīng)器入口煙氣NOx質(zhì)量濃度的負(fù)相關(guān)說明該爐運(yùn)行中可適當(dāng)增加送風(fēng)機(jī)動葉調(diào)節(jié)門控制指令，有利于降低NOx生成。值得關(guān)注的是A組、B組、E組燃燒器A、B側(cè)二次風(fēng)母管調(diào)節(jié)門開度均與2號爐A側(cè)反應(yīng)器入口煙氣NOx質(zhì)量濃度的負(fù)相關(guān)，說明該爐運(yùn)行中這些調(diào)節(jié)門開度可適當(dāng)增大，可降低NOx生成。

實(shí)際運(yùn)行中，不會單純追求運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性或者NOx排放，通常是綜合優(yōu)化經(jīng)濟(jì)性和污染物生成。表3右側(cè)標(biāo)紅的相關(guān)系數(shù)3大于0.1的運(yùn)行參數(shù)中，需要重點(diǎn)關(guān)注引風(fēng)機(jī)和送風(fēng)機(jī)相關(guān)控制參數(shù)，為了綜合優(yōu)化，這些參數(shù)均需要降低，煙氣氧量、總風(fēng)量也需要降低。給水流量與“總煤量+NOx”的相關(guān)系數(shù)大于0.1，實(shí)質(zhì)上是整個(gè)機(jī)組熱力循環(huán)經(jīng)濟(jì)性間接影響的結(jié)果。

表3右側(cè)下部標(biāo)藍(lán)的運(yùn)行參數(shù)不多，而且不小于-0.130 4，這說明相關(guān)性不顯著。這意味著對于同時(shí)降低煤量和NOx排放而言，機(jī)組的運(yùn)行參數(shù)并沒有明顯的上調(diào)空間。

根據(jù)動態(tài)數(shù)據(jù)分析得到的運(yùn)行參數(shù)優(yōu)化控制規(guī)律，減去各個(gè)參數(shù)的運(yùn)行平均值得到結(jié)果的正負(fù)(即優(yōu)化調(diào)整的方向)，與表3中右側(cè)綜合考慮總煤量和NOx綜合優(yōu)化得到的正相關(guān)系數(shù)大于0.1的主要控制參數(shù)的調(diào)整方向一致，證明動態(tài)運(yùn)行數(shù)據(jù)的動態(tài)分量的相關(guān)性分析得到的結(jié)果與燃燒優(yōu)化有內(nèi)在的聯(lián)系。燃燒優(yōu)化控制規(guī)律基于優(yōu)化值與實(shí)時(shí)值的偏差，將修正值接入DCS邏輯，最終疊加至被控變量。下面描述根據(jù)動態(tài)數(shù)據(jù)分析得到的運(yùn)行參數(shù)優(yōu)化控制規(guī)律應(yīng)用于機(jī)組在線閉環(huán)優(yōu)化運(yùn)行的試驗(yàn)結(jié)果，將進(jìn)一步證明本文提出的動態(tài)運(yùn)行數(shù)據(jù)的動態(tài)分量的相關(guān)性分析的應(yīng)用價(jià)值。

3 基于動態(tài)數(shù)據(jù)分析的燃燒優(yōu)化試驗(yàn)結(jié)果

3.1 試驗(yàn)概況

本項(xiàng)目研發(fā)的爐內(nèi)三維溫度場在線監(jiān)測及燃燒優(yōu)化系統(tǒng)通過沿爐膛高度方向布置的多個(gè)火焰圖像探測器，直接給出爐膛火焰溫度圖像，重建爐膛三維溫度場，指導(dǎo)燃燒調(diào)整，有針對性地減少因燃燒異常導(dǎo)致的事故，使機(jī)組運(yùn)行的安全性得到保障，并利用火焰探測器獲得的爐膛輻射能信號，將其引入控制系統(tǒng)，參與配風(fēng)和主蒸汽溫度的控制。DCS中三維燃燒優(yōu)化控制系統(tǒng)顯示及操作界面如圖3所示。

圖3 DCS中三維燃燒優(yōu)化控制系統(tǒng)顯示及操作界面Fig.3 Display and operation interface of three-dimensional combustion optimization control system in DCS

2021年4月—6月，基于動態(tài)運(yùn)行數(shù)據(jù)分析的燃燒優(yōu)化在線閉環(huán)控制系統(tǒng)在某電廠2號機(jī)組上進(jìn)行試驗(yàn)。本次試驗(yàn)?zāi)康氖峭ㄟ^正平衡法測試三維燃燒優(yōu)化系統(tǒng)退出/投運(yùn)時(shí)的機(jī)組煤耗，進(jìn)而評價(jià)該系統(tǒng)的性能。試驗(yàn)中先進(jìn)行三維燃燒優(yōu)化系統(tǒng)退出的測試工況(工況1)，持續(xù)61 h后進(jìn)行三維燃燒優(yōu)化系統(tǒng)投運(yùn)時(shí)的測試工況(工況2)，同樣持續(xù)61 h。試驗(yàn)期間記錄累計(jì)發(fā)電量與供電量，統(tǒng)計(jì)實(shí)際耗煤量，取樣化驗(yàn)原煤、飛灰和爐渣，記錄各個(gè)主要系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)。

3.2 試驗(yàn)結(jié)果

本次燃燒優(yōu)化系統(tǒng)性能對比試驗(yàn)在系統(tǒng)退出與投運(yùn)2個(gè)工況分別取得試驗(yàn)期間入爐煤和灰渣樣品。其中入爐煤每天取樣 3 次，經(jīng)縮分后形成一個(gè)樣品，2個(gè)工況下分別形成 3 個(gè)樣品分析煤質(zhì)，灰渣含碳量(質(zhì)量分?jǐn)?shù))分析每天1次，分析結(jié)果取算術(shù)平均值見表4。

表4 試驗(yàn)煤質(zhì)與灰渣含碳量分析Tab.4 Analysis of test coal quality and carbon content of ash

試驗(yàn)期間入爐煤量和發(fā)電量統(tǒng)計(jì)煤耗計(jì)算結(jié)果見表5、6：在燃燒優(yōu)化系統(tǒng)退出(工況 1)和投運(yùn)(工況 2)時(shí)機(jī)組平均負(fù)荷分別為264.40 MW 和273.03 MW，通過記錄試驗(yàn)過程中煤量累計(jì)值和發(fā)電量累計(jì)值。表7給出了試驗(yàn)期間煤耗統(tǒng)計(jì)結(jié)果，結(jié)果顯示：燃燒優(yōu)化系統(tǒng)投運(yùn)后，相對于投運(yùn)前，實(shí)際發(fā)電煤耗降低了0.50 g/kWh，按照熱值折算成標(biāo)準(zhǔn)煤后，發(fā)電煤耗降低了1.86 g/kWh；實(shí)際供電煤耗降低了1.29 g/kWh，按照熱值折算成標(biāo)準(zhǔn)煤后，供電煤耗降低了2.48 g/kWh。

表5 試驗(yàn)期間發(fā)電量與供電量統(tǒng)計(jì)Tab.5 Statistics of power generation and power supply during the test kWh

表6 試驗(yàn)期間耗煤量統(tǒng)計(jì)Tab.6 Coal consumption statistics during the test t

表7 試驗(yàn)期間煤耗統(tǒng)計(jì)計(jì)算結(jié)果Tab.7 Statistical calculation results of coal consumption during the test

4 結(jié)論

本文在將一段時(shí)間內(nèi)全部機(jī)組動態(tài)運(yùn)行數(shù)據(jù)根據(jù)負(fù)荷、氣溫(送風(fēng)機(jī)入口風(fēng)溫)劃分二維區(qū)間的基礎(chǔ)上，計(jì)算不同負(fù)荷、氣溫區(qū)間的運(yùn)行數(shù)據(jù)的平均值，然后從實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)中減去其平均值，獲得運(yùn)行數(shù)據(jù)的動態(tài)分量，并計(jì)算出所有運(yùn)行參數(shù)動態(tài)分量之間的相關(guān)系數(shù)，給出了總煤量、NOx生成量、以及總煤量和NOx生成量綜合參數(shù)與所有運(yùn)行參數(shù)動態(tài)分量之間的相關(guān)系數(shù)計(jì)算值，分析了正相關(guān)系數(shù)大于0.1和負(fù)相關(guān)系數(shù)小于-0.1的運(yùn)行參數(shù)對燃燒經(jīng)濟(jì)性和污染物生成的影響，以及運(yùn)行優(yōu)化調(diào)整的建議。將基于動態(tài)運(yùn)行數(shù)據(jù)分析的燃燒優(yōu)化控制模型應(yīng)用于所研究機(jī)組的現(xiàn)場試驗(yàn)，結(jié)果顯示：燃燒優(yōu)化系統(tǒng)投運(yùn)后，相對于投運(yùn)前，實(shí)際發(fā)電煤耗降低了0.50 g/kWh，按照熱值折算成標(biāo)準(zhǔn)煤后，發(fā)電煤耗降低了1.86 g/kWh；實(shí)際供電煤耗降低了1.29 g/kWh，按照熱值折算成標(biāo)準(zhǔn)煤后，供電煤耗降低了2.48 g/kWh，驗(yàn)證了動態(tài)運(yùn)行數(shù)據(jù)分析的有效性。