600MW机组锅炉智能燃烧优化控制系统的开发和应用

600MW机组锅炉智能燃烧优化控制系统的开发和应用 http://china.toocle.com 2011年03月10日08:09 北极星电力网 生意社03月10日讯   摘 要：电站锅炉燃烧优化控制技术能在不进行锅炉设备改造的前提下，利用锅炉运行数据和集散控制系统(DCS)，通过一系列先进建模、优化和控制技术的应用，提高锅炉运行效率，降低NOx排放。本文介绍了淮南平圩发电有限责任公司2号锅炉(600MWMW)智能燃烧优化控制系统的开发和应用情况，一年多的应用表明，针对我国电力市场的特点，研究、开发和应用符合我国电站锅炉实际运行情况的，具有自主知识产权的燃烧优化控制软件是实现燃煤电厂节能环保、安全经济运行的一个重要技术手段。 关键词：燃烧优化 神经网络 预测控制 火电厂 1 概述 实现燃煤电厂的动态优化控制，有重大的现实意义，也是技术发展进步的必然结果。发电厂在生产电力的同时，也消耗了大量宝贵的一次能源，排放了大量的污染物，因此，节能环保、安全经济运行是电力行业面临的永恒课题。 单机300MW及其以上的大容量机组正在逐步成为主力机组，通过近几年的改造和设备更新，完成了从传统的盘台操作、仪表监控至DCS的跨跃，基本上都实现了DCS控制，机组的自动化运行水平得到了很大提高，也看到了由此而带来的巨大效益。技术在发展，社会在进步，在DCS控制的基础上，下一步的技术发展方向是什么呢?还会有哪些改善和提高呢?优化控制是技术发展方向之一。 淮南平圩发电有限责任公司与北京海德缘科技有限公司合作，共同开发了2号锅炉智能燃烧优化控制系统，该系统利用机组运行的历史数据和实验数据，建立动态优化控制模型，优化确定影响锅炉燃烧特性、NOx的参数设定值。它不仅能够动态预测控制器的工作变化趋势，而且能够捕捉多个非线性变量之间的关系，同时调整相关参数，实现动态优化和精确控制，克服工况波动，保持持续、平稳燃烧，将燃烧状态始终控制在最佳点，提高锅炉热效率和运行自动化水平，降低NOx污染物排放，获得了好的经济效益和社会效益。在所有优化控制回路投入的情况下，得到效果如下： Ø 锅炉热效率提高值0.4%。 Ø 发电煤耗下降值1.5g/kwh。 Ø NOx排放浓度降低10%。 Ø 燃烧控制系统投运率90%。 2 技术 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 2.1 总体 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 根据平电公司2号机组的情况，锅炉智能燃烧优化控制系统以锅炉效率和Nox排放浓度作为优化目标，以氧量、分层风量配比、炉膛风箱压差、火焰中心位置等作为调整手段，同时考虑机组负荷、环境温度等影响因素，构建基于神经网络和预测性(MPC)先进理论算法的优化控制系统。该系统作为建立在DCS基础之上的二级控制系统，与原DCS系统溶为一体，不破坏原DCS系统的控制逻辑和控制策略，不改变DCS系统的保护关系和保护整定值，却使整个控制系统增加了自动寻优、自我协调和精确控制的强大功能。实时调整影响锅炉燃烧状态有关参数，使得锅炉效率最高，Nox排放最少。 2.2通讯接口 优化控制系统为了实时从DCS系统获得机组运行参数，并将优化控制指令返回DCS系统，二者需建立安全稳定的数据通道。针对2号机组FOXBORO的DCS系统，通过OMF与DCS系统实现双向通讯。     2.3控制逻辑 锅炉智能燃烧优化控制系统是植根于DCS系统之上的二级控制系统，它要求DCS系统首先要投入运行，再运行锅炉智能燃烧优化控制系统。通过适当的通讯与逻辑设计，特别是在通讯故障后的保护处理，可以实现在锅炉智能燃烧优化控制系统和DCS系统之间平滑无误的连接与切换。 (1)对所有的变量都有双重的速率和上下限值的限制，在锅炉智能燃烧优化控制系统中是通过优化控制器来限制的;在DCS系统中通过逻辑对变量进行限制，对通讯过来的变量进一步限制它的速率和上下限值，以防止通讯出错时，数据突然变化影响DCS系统的正常运行。 (2)设计各个变量的投入/切除回路，在DCS系统的操作员画面上设计变量的投入/切除按钮。由操作人员根据现场运行情况决定是否全部投入优化系统的，如需部分投入，投入哪几个变量。 2.4运行界面 将数据分为目标值、实际值和锅炉智能燃烧优化控制系统偏差值，由于这是一个监控系统，每个锅炉智能燃烧优化控制系统偏差值都是重要的显示参数，这是由监控系统的作用决定的。第二重要的参考数据是推荐的每个控制目标值， 优化控制系统发送的实际值作为统计优化循环的效果数据。依据操作员的爱好，实际值也可以不显示出来。上述数据还显示范围或最大最小值。     图2 燃烧优化系统运行界面 3 基于神经网络和预测性(MPC)控制策略 优化控制系统应用基于神经网络和预测性(MPC)控制策略。该策略能根据电厂生产情况的历史数据构建生产过程模型，并应用该模型进行实际过程的在线优化与控制。 优化控制软件包分为离线部分和在线部分。离线部分包含系统管理模块，数据协调模块，组态工具模块，模型辨识模块，仿真器模块等。在线部分包含数据通讯模块，数据前处理模块，数据后处理模块，数据记录模块，数据观察模块，在线控制器模块，自适应调节器模块。这些软件工具共同提供了一个工业控制器开发与调试环境。     图3 优化软件包软件组织图 控制算法包括以下三个主要特征： l 预测模型：采用人工神经网络模型作为模型预测控制的基础模型。根据系统历史控制输入，现时刻控制输入和未来时刻的控制输入及历史输出信息，预测过程输出的未来值。 l 反馈校正：针对以人工神经网络作为内部模型的算法体系，利用神经网络可以在线训练的特点把有偏差的数据送入神经网络模型进行训练，从而减小模型预测偏差。 l 滚动优化：即采用滚动式的有限时域优化策略。优化策略不是一次离线完成的，而是反复在线进行的，即在每一采样时刻，优化性能指标只涉及从该时刻起到未来的有限时间段，而到下一个采样时刻，这一优化时段会同时向前推移。 假定一个多输入多输出的受控对象预测模型如下：     优化指标为：     其中qi为各个输出受控量的加权系数，ri是各个输入操作量的加权系数。 前面一个求和项实质上是保证最快逼近，提高性能。后一个求和项是确保控制输入震荡比较小，有利于系统稳定。 对应的系统框图如图所示：     图4 控制算法框图 在实际应用过程中，BP人工神经网络存在训练速度慢，对劣质样本的抗干扰能力弱，在线纠正速度慢等问题。针对这些工程中的实际问题，优化控制软件包对这些算法进行了多项重要改进。包括对训练样本进行自适应聚类，以聚类中心来代表一个区域的样本。采用了马夸特全局收敛的训练算法，极大的提高了训练速度，提高了在线采集样本纠正模型的能力。 4 应用结果 根据中华人民共和国国家标准GB10184-88《电站锅炉性能试验规程》，采用反平衡法计算锅炉效率，2号锅炉燃烧优化控制系统自2005年12月26日投运以来，与未投入前状态比较： Ø 锅炉效率提高0.339-0.42百分点，相对提高.0.367%-0.455%。 Ø 送引风机能耗降低约3.01%-4.85%。 Ø NOx减少约10%-20%。 Ø 综合降低发电煤耗1.72g/kwh。 5 结语 平电公司2号锅炉智能燃烧优化控制系统一年多的应用表明，针对我国电力市场的特点，研究、开发和应用符合我国电站锅炉实际运行情况的，具有自主知识产权的燃烧优化控制软件是实现燃煤电厂节能环保、安全经济运行的一个重要技术手段，具有显著的经济效益和社会效益，值得推广和应用。 参考文献