CN112628712A - 一种基于风门阻力系数的二次风闭环优化控制*** - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于风门阻力系数的二次风闭环优化控制***，包括：二次风精准控制模块，用于建立各层二次风门开度和风量的映射关系；锅炉燃烧分析模块，用于获得锅炉燃烧边界的特征值和燃烧效果的特征值；智能建模模块，用于建立锅炉燃烧边界特征值和燃烧效果特征值间的神经网络模型；寻优模块，用于基于建立的神经网络模型，利用寻优算法获得最优解；闭环控制模块，用于实时采集各参数，经锅炉燃烧分析模块、寻优模块处理后，逆向计算出锅炉二次风门开度的最优值，在DCS中执行闭环控制。本发明能够适应电站锅炉负荷、煤质和运行方式的变化进行动态的实时优化，可大幅提升锅炉的自动化水平，并有效提高锅炉效率，降低炉膛出口的NOx排放浓度。
Description
技术领域
本发明属于煤粉锅炉燃烧优化技术领域，尤其涉及一种基于风门阻力系数的二次风闭环优化控制***。
背景技术
冷态空气动力场是锅炉大修后常要进行的试验项目，二次风门特性试验是其中的重要一项。传统的风门特性测试方法为：保持二次风箱压力不变，依次调整风门开度为100％、75％、50％、25％、0％，利用风速仪测量各喷口多点的风速，之后取风门开度和各喷口的无量纲风速绘制得到各风门的特性曲线。此方法可为各角二次风量的调平提供参考，但无法提供更进一步的配风调整数据。
煤粉锅炉依靠射流的卷吸组织炉内燃烧，合理配风是保证锅炉燃烧效果的关键。现役电站锅炉普遍采用大风箱的配风方式，因风箱布置紧凑，缺乏足够的预混段以满足准确测量各风室风量的要求，难以实现精细化的调整。若采取独立设计二次风道的方案，虽可实现定量控制，但带来的问题是管道布置繁琐，不适应我国的国情。现阶段，国内的工程师普遍采取控制风箱/炉膛差压和调整各层风门开度的经验性调整方式。
受煤炭去产能、可再生能源消纳等政策影响，燃煤电厂锅炉燃烧普遍偏离设计煤种。传统的锅炉协调自动往往是通过跟踪负荷的定值曲线进行，无法适应煤质的变化。在煤质偏差较大时，经常会出现炉膛出口氮氧化物浓度增加，飞灰含碳量增加等问题，很难同时兼顾锅炉效率和炉膛出口氮氧化物。
锅炉燃烧边界决定燃烧效果。热态运行工况下，锅炉的有组织进风中，一次风率约占20-30％，其余为二次风。受制粉***干燥出力等因素影响，一次风量实际可调整空间有限，风侧的调整主要为二次风部分，即氧量以及各层二次风小风门的调整等。当前，对二次风的调整主要还是运行人员根据经验进行手动调整，开发出一种有效的二次风闭环控制方法，实现变煤质、负荷的实时优化，对燃煤锅炉长期处于安全稳定、清洁高效运行具有重要意义。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于风门阻力系数的二次风闭环优化控制***，以解决现役电站锅炉二次风配风难以实现有依据的自动化调整，无法实时保证锅炉运行的高效清洁问题。
本发明提供了一种基于风门阻力系数的二次风闭环优化控制***，包括：
二次风精准控制模块，用于建立各层二次风门开度和风量的映射关系，所述映射关系的基础是风门开度和阻力系数的对应关系；
锅炉燃烧分析模块，用于实时处理锅炉燃烧相关的参数，经降维处理后，获得锅炉燃烧边界的特征值和燃烧效果的特征值；
智能建模模块，用于采用监督学习算法深度挖掘锅炉运行的大数据信息，建立锅炉燃烧边界特征值和燃烧效果特征值间的神经网络模型；建模数据取自锅炉燃烧分析模块数据库，采用离线定期建模的方式进行；
寻优模块，用于基于建立的神经网络模型，利用寻优算法进行处理，获得最优解；
闭环控制模块，用于建立DCS和各模块的双向稳定通信，实时采集DCS***制粉、二次风、烟气***各参数，经锅炉燃烧分析模块、寻优模块处理后，逆向计算出锅炉二次风门开度的最优值，传输给DCS，在DCS中执行闭环控制。
进一步地，所述阻力系数为送风从大风箱进入炉膛整个行程的沿程阻力系数、局部阻力系数和出流阻力系数之和，所述风门开度和阻力***的对应关系通过精细化的冷态二次风门特性试验获得；所述二次风门开度和风量的映射关系在热态时考虑压力补偿。
进一步地，所述锅炉燃烧分析模块处理锅炉制粉***、二次风***、烟气***的参数，从正反两个维度进行锅炉风平衡的校核计算，并对锅炉燃烧边界和燃烧效果的特征参数进行降维处理，获得燃烧边界和燃烧效果的特征量。
进一步地，所述智能建模模块建立锅炉效率和NOx排放浓度的预测模型；两模型的输入变量包括：锅炉主蒸汽流量、各磨煤机煤量、各磨煤机出口温度、各燃烧区域的二次风量系数和炉膛出***氧量；两模型的输出变量分别为锅炉效率和NOx排放浓度。
进一步地，所述智能建模建立的神经网络模型为循环神经网络衍生模型。
进一步地，所述寻优模块优先判断锅炉运行工况为常规工况还是非常规工况；在常规工况下，利用寻优算法对预测模型进行计算，根据所得结果再逆向计算出寻优值；在非常规工况下，利用预设算法直接输出指令。
进一步地，所述闭环控制模块对所输出结果设立有筛查机制，以保证输出结果的适用性。
进一步地，所述闭环控制模块通讯回DCS的数据为各层二次风门开度的偏置值。
进一步地，所述寻优模块采用的寻优算法为模拟退火算法、遗传算法、布谷鸟算法或人工蜂群算法。
借由上述方案，通过基于风门阻力系数的二次风闭环优化控制***，能够适应电站锅炉负荷、煤质和运行方式的变化进行动态的实时优化，可大幅提升锅炉的自动化水平，并有效提高锅炉效率，降低炉膛出口的NOx排放浓度。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例详细说明如后。
附图说明
图1为四角切圆煤粉锅炉燃烧***示意；
图2为四角切圆锅炉单侧大风箱的结构示意；
图3为四角切圆煤粉炉燃烧器各层喷口的结构示意；
图4为本发明基于风门阻力系数的二次风闭环控制***控制策略示意图；
图5为本发明基于风门阻力系数的二次风闭环控制***控制流程示意图；
图6为本发明一实施例中二次风门特性试验图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
参图1所示，以四角切圆煤粉锅炉燃烧***为例，整个锅炉燃烧***由本体1、空预器2、一次风机3、送风机4、中速磨煤机5、密封风机6、给煤机7、煤粉管道8、燃烧器9、大风箱10和一次风管道11组成。一次风机3产生的一次风，经过空预器2加热后，经一次风管道11进入中速磨煤机5，携带煤粉通过煤粉管道8，经燃烧器9进入炉膛。送风机4产生的二次风，经过空预器2加热后，进入大风箱10，经燃烧器9进入炉膛。
参图2所示，以四角切圆煤粉锅炉单侧大风箱的结构为例。单侧大风箱为相邻的2个角供风，送风进入大风箱后折转流向前后两侧，沿各风室向前折算45°后经过各喷口进入炉内。燃烧器各层喷口的结构见图3。在每个风室的入口均设置有1个风门，每个风室的出口(图3左侧)均连接1个燃烧器喷口(图3右侧)。
图4为基于风门阻力系数的二次风闭环控制***控制策略示意图。利用二次风精准控制方法将锅炉二次风***的大量参数降维处理得到锅炉燃烧边界的配风数据，再加上主蒸汽流量、各台磨煤机煤量、各磨出口温度等数据作为特征量，以锅炉效率、NOx排放等数据作为目标量，基于过往运行的大量历史参数，应用机器学习方法建立预测模型。实际应用时，以当前时刻的主蒸汽流量、各磨煤量、各磨出口温度等数据为基础，针对当前时刻的配风数据，加一些限制条件，进行目标值寻优，将寻优得到的各二次风门开度再处理成偏置值作为指令通讯回DCS。
图5为二次风闭环控制***控制流程示意图。二次风闭环控制***以软件为载体，部署于服务器上，服务器置于DCS电子间，通过数据线连接DCS模块。该软件采用C++编写，基于Modbus TCP协议编写的通讯程序置于闭环控制模块内，该模块实时采集DCS上风烟、制粉、汽水***各参数，依次送往锅炉燃烧分析模块、寻优模块、二次风精准控制模块处理后，将各个二次风门的偏置指令送回DCS。在DCS的组态逻辑中，该偏置指令被增加在层操指令后，只要各个小风门投入自动，闭环控制***投入自动，即可接受此指令，实现闭环控制。
本实施例提出的二次风闭环控制***，综合运用了专业技术和先进的智能算法，能够适应锅炉负荷、煤质和运行方式的变化进行动态的实时优化。相比于传统的二次风门控制策略，本***基于寻优算法进行预测控制，能够实时兼顾锅炉综合效益。相比于其他同类智能优化***，本***大量专业算法的应用降低了建模参数的维数，提高了***计算效率，赋予了建模算法完善的物理意义。本发明可在现役投运的任意四角切圆煤粉锅炉上应用。采用本发明，可大大提高电站锅炉的二次风门自动化水平，并实时兼顾锅炉效率和炉膛出口的氮氧化物。
下面对本发明作进一步详细说明。
本发明应用专业技术和机器学习技术建立锅炉燃烧边界量和燃烧效果量间的预测模型并实时寻优。
该***共包含5个子模块，具体为二次风精准控制模块、锅炉燃烧分析模块、智能建模模块、寻优模块和闭环控制模块。二次风精准控制模块用于基于风门阻力系数建立风门开度和各喷口风量的双向映射关系，实现各喷口二次风量的精确调整；锅炉燃烧分析模块用于将众多的锅炉燃烧边界量和燃烧效果量进行降维处理，并获得建模的特征值和目标值并存入建模数据库；智能建模模块用于利用监督学习算法建立锅炉燃烧特征值和目标值间的非线性预测模型；寻优模块用于基于当前状态参数利用算法在一定范围内进行寻优，并输出结果；闭环控制模块用于基于通讯协议实时从DCS采集数据，送至经各模块处理后，再将各二次风门开度的偏置指令通讯送回DCS，利用DCS中的组态逻辑实现二次风的闭环控制。
为实现二次风精准控制模块的功能，本实施例提出如下方案：
(1)停炉期间，详细核查各角二次风门及执行器的开关状态，校验相关热工表计，确保相关设备正常。
(2)在各喷口上布置流速测量装置。冷态通风试验条件下，调节大风箱/炉膛差压在0.6kPa-0.7kPa，逐层依次调整各层二次风门挡板开度为100％、75％、50％、40％、30％、20％、10％、0％，记录各角风门不同开度下的差压值，同步记录各喷嘴出口处的二次风动压值。利用上述数据，即可获得风门开度和喷口风速、阻力系数的对应关系，如图6所示。这里的阻力系数指送风从大风箱进入炉膛整个行程的沿程阻力系数、局部阻力系数和出流阻力系数之和，用式(1)计算。
式中：
为各风门不同开度下对应的阻力系数值；
为各风门不同开度下对应的大风箱/炉膛差压值；
为各风门不同开度下对应的喷嘴出口动压值。
(3)热态时，因炉膛存在自生通风力，单纯采用风箱/炉膛差压进行各喷口风速的计算值会偏小。这里引入压力补偿，补偿值根据环境空气和炉内烟气的密度差计算得到。修正后，喷口风速采用公式(2)计算。利用上述风速值即可获得各喷口的风量值。反之，逆向计算，即可根据各处需要的风量值获得各风门开度。
为实现锅炉燃烧分析模块的功能，本实施例运用大量的专业算法，深度挖掘锅炉数据信息，具体包括：
(1)利用空预器的进出口参数实时进行锅炉的风平衡计算。
(2)根据锅炉主蒸汽流量，各磨煤量等信息实时计算炉膛平均温度。
(3)利用二次风***的各参数实时计算各层二次风的流量分配系数。
(4)利用制粉***各参数，实时计算各台磨煤水分。
(5)利用在线的飞灰可燃物含量、CO、排烟温度等数据，实时计算锅炉效率。
(6)利用汽水***各参数，实时计算出炉膛出口各受热面的吸热偏差。
(7)利用脱硝进口的氮氧化物含量，实时计算出单位时间的脱硝成本。
(8)将时间、锅炉主蒸汽流量、各层二次风的流量分配系数、炉效、炉膛出口氮氧化物等参数存入数据库。
为实现智能建模模块的功能，本实施例应用机器学***台上封装的模型库如RNN、LSTM、GRU等建立起锅炉燃烧边界(特征值)和燃烧效果(目标值)间的预测模型。
优选地，为提高建模效率，建模数据库采用k-means聚类算法以主蒸汽流量为参数进行数据分类。针对每个数据分类数据集，均进行模型建模。实际调用时，则再以主蒸汽流量判断该选用哪个模型。
优选地，所建模型可以将单独的锅炉效率、炉膛出口氮氧化物作为目标值；或者将两个指标合并后的量作为目标值。锅炉效率重点考虑CO含量和排烟温度对锅炉效率的影响。
为实现寻优模块的功能，本实施例针对当前锅炉燃烧边界参数和预测模型，利用寻优算法如模拟退火算法、遗传算法、布谷鸟算法、人工蜂群算法等在一定范围内进行各二次风门开度的参数寻优，得到最优结果后再逆向计算得到风门开度。
优选地，寻优模块优先判断锅炉的当前运行工况为常规工况还是非常规工况。常规工况下，利用前述寻优算法进行寻优计算；非常规工况下，考虑一定程度的修正后利用前述寻优算法进行寻优计算；若工况极为特殊，直接利用专业算法给出指令。
为实现闭环控制模块的功能，本实施例基于通讯协议如Modbus TCP、Modbus RTU或Profibus DP等实现DCS和服务器间的相互通信。具体控制实现流程如下：DCS将实时采集的大量参数通讯至服务器，经锅炉燃烧分析模块、寻优模块、二次风精准控制模块处理后，获得下一时刻最优的各层二次风门开度，与当前值比较后，将各层二次风门开度指令的偏置再通讯回DCS。
优选地，闭环控制模块对返回DCS的各个指令设置筛查机制，以保证输出结果的正确性，不会引起控制异常。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，并不用于限制本发明，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。
Claims (9)
1.一种基于风门阻力系数的二次风闭环优化控制***，其特征在于，包括：
二次风精准控制模块，用于建立各层二次风门开度和风量的映射关系，所述映射关系的基础是风门开度和阻力系数的对应关系；
锅炉燃烧分析模块，用于实时处理锅炉燃烧相关的参数，经降维处理后，获得锅炉燃烧边界的特征值和燃烧效果的特征值；
智能建模模块，用于采用监督学习算法深度挖掘锅炉运行的大数据信息，建立锅炉燃烧边界特征值和燃烧效果特征值间的神经网络模型；建模数据取自锅炉燃烧分析模块数据库，采用离线定期建模的方式进行；
寻优模块，用于基于建立的神经网络模型，利用寻优算法进行处理，获得最优解；
闭环控制模块，用于建立DCS和各模块的双向稳定通信，实时采集DCS***制粉、二次风、烟气***各参数，经锅炉燃烧分析模块、寻优模块处理后，逆向计算出锅炉二次风门开度的最优值，传输给DCS，在DCS中执行闭环控制。
2.根据权利要求1所述的基于风门阻力系数的二次风闭环优化控制***，其特征在于，所述阻力系数为送风从大风箱进入炉膛整个行程的沿程阻力系数、局部阻力系数和出流阻力系数之和，所述风门开度和阻力***的对应关系通过精细化的冷态二次风门特性试验获得；所述二次风门开度和风量的映射关系在热态时考虑压力补偿。
3.根据权利要求1所述的基于风门阻力系数的二次风闭环优化控制***，其特征在于，所述锅炉燃烧分析模块处理锅炉制粉***、二次风***、烟气***的参数，从正反两个维度进行锅炉风平衡的校核计算，并对锅炉燃烧边界和燃烧效果的特征参数进行降维处理，获得燃烧边界和燃烧效果的特征量。
4.根据权利要求1所述的基于风门阻力系数的二次风闭环优化控制***，其特征在于，所述智能建模模块建立锅炉效率和NOx排放浓度的预测模型；两模型的输入变量包括：锅炉主蒸汽流量、各磨煤机煤量、各磨煤机出口温度、各燃烧区域的二次风量系数和炉膛出***氧量；两模型的输出变量分别为锅炉效率和NOx排放浓度。
5.根据权利要求1所述的基于风门阻力系数的二次风闭环优化控制***，其特征在于，所述智能建模建立的神经网络模型为循环神经网络衍生模型。
6.根据权利要求1所述的基于风门阻力系数的二次风闭环优化控制***，其特征在于，所述寻优模块优先判断锅炉运行工况为常规工况还是非常规工况；在常规工况下，利用寻优算法对预测模型进行计算，根据所得结果再逆向计算出寻优值；在非常规工况下，利用预设算法直接输出指令。
7.根据权利要求1所述的基于风门阻力系数的二次风闭环优化控制***，其特征在于，所述闭环控制模块对所输出结果设立有筛查机制，以保证输出结果的适用性。
8.根据权利要求7所述的基于风门阻力系数的二次风闭环优化控制***，其特征在于，所述闭环控制模块通讯回DCS的数据为各层二次风门开度的偏置值。
9.根据权利要求1所述的基于风门阻力系数的二次风闭环优化控制***，其特征在于，所述寻优模块采用的寻优算法为模拟退火算法、遗传算法、布谷鸟算法或人工蜂群算法。
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