基于数据驱动的能效寻优研究与应用

基于数据驱动的能效寻优研究与应用

葛朋 刘磊 康复 刘新 孙伟 袁名扉 孙哲 盛梓玮

单位：国能双辽发电有限公司

蔡昕禹 王松岩 王闯 赵佳兴 单位：长春合成兴业能源技术有限公司

摘要：通过锅炉性能结果反馈对磨煤机的前馈信号进行寻优，锅炉性能结果包含锅炉效率以及小指标基准值的挖掘等参数。该参数作为关联项中的自变量对磨煤机输入结果反向挖掘寻优，从而得到调节装置在不同工况下的最佳调节位置，使制粉系统出力、煤粉细度、煤粉均匀性能够快速适应变负荷需求，增强低负荷稳燃能力。

一、引言

1.1 研究背景

国能双辽发电有限公司1～4号机组（300MW级）所配置锅炉为哈尔滨锅炉厂生产的六角切圆燃烧方式亚临界锅炉，燃用褐煤，风扇式磨煤机直吹式制粉系统，炉前原煤由储煤斗经给煤机进入落煤管，然后与干燥剂一起进入磨煤机。干燥剂将煤粉携入位于磨煤机上部的粗粉分离器，不合格的煤粉被分离出来返回再磨，合格的煤粉经粗粉分离器、煤粉管道和燃烧器进入炉内燃烧。机组配6台FM340-1060风扇磨煤机，环锅炉周围布置。

2021年国家发改委、国家能源局联合印发《全国煤电机组改造升级实施方案》，高度重视“双碳”目标，强调：推动煤电行业实施节能降耗改造、供热改造和灵活性改造制造“三改联动”，深入推进煤电清洁、高效、灵活、低碳、智能化高质量发展，努力 实现我国煤电行业碳达峰目标。灵活性方面提出存量煤电机组灵活性改造应改尽改，增加系统调节能力；节能降耗方面提出对供电煤耗在300克标准煤/千瓦时以上的煤电机组，应加快创造条件实施节能改造，对无法改造的机组逐步淘汰关停，并视情况将具备条件的转为应急备用电源。2022年，双辽公司1～4号机组辅助调峰下限达到135MW、供电煤耗329.61克千瓦时，均存在较大差距，因此，进一步推进机组实施灵活性、节能降碳技术升级，缩小差距尤为紧迫。

随着电力市场新能源装机容量大幅度增加，并且新能源随机波动性强，高比例新能源并网将导致发电负荷波动大幅增加，为了满足电网需求燃煤机组持续宽负荷调整、深度调峰在未来将成为常态。

1.2 国内外发展趋势

由于风扇磨制粉系统具有系统简单、占地面积小、投资省、运行电耗低、适用于高水分煤质等优点，已被广泛用于大型火电发电厂制粉机组。我国六十年代自行设计的风扇磨煤机在电厂运行中普遍反映出力不足达不到设计值，同时出力计算不准确的问题。八十年代初我国引进了风扇磨煤机的制造技术，在额定负荷下满足出力设计，但是在当前灵活性改造，深调峰背景下，风扇磨在低负荷工况运行下存在风量不可自动调节，导致制粉系统煤粉细度均匀性、风煤比不合理，燃烧稳定性差等问题，严重影响负荷调节性能，对安全、经济、稳定运行造成重大隐患。所以改善煤粉浓度和煤粉均匀性，增强低负荷稳燃能力以及深调峰的响应速率，将成为未来火电厂直吹式制粉系统风扇磨优化升级的必然趋势。

1.3 研究目的与意义

本项目制粉系统为风扇磨煤机制粉系统，因为风扇磨的结构组成使其具有自行吸入干燥剂的能力，因此它起到一个风机的作用。但是它的运行工况又不同于风机，因为它同时进行着燃料的干燥、破碎和输送过程，在深调峰的背景下，风扇磨煤机在低负荷工况下因自身结构原因存在风煤比不合理，煤粉浓度低、导致燃烧不稳定的情况。

从低负荷稳燃的原理上分析，当锅炉负荷降低时，炉温下降，煤粉气流若要稳燃，应该从两方面着手：一方面应加强着火预热，另一方面降低着火热。

强化着火供热包括常见的等离子、燃油、燃气等，还有近来提出比较多的富氧燃烧技术，均投资较大，并增加运行与维护成本。燃烧效果通过风煤的合理配比，提升煤粉在低负荷下的燃烧稳定性，这将极大的降低着火预热的成本。

着火热用于加热煤粉和一次风所需的热量以及使煤粉中水分蒸发与过热所需的热量，合理控制煤粉系统的相关参数，尤其是风速、风量、煤粉浓度，并保持煤粉流动的稳定性，对合理降低着火热有显著作用。

基于上述理论，有效调整风速、风量与煤量的关系，在合理安全区间改善煤粉浓度，对于低负荷稳燃保证燃烧安全是必要的。

二、研究内容

本课题通过锅炉性能结果反馈对磨煤机的前馈信号进行寻优，锅炉性能结果包含锅炉效率以及小指标基准值的挖掘等参数。该参数作为关联项中的自变量对磨煤机输入结果反向挖掘，从而得到磨煤机调节装置在不同工况下调节的位置，使制粉系统出力、煤粉细度、煤粉均匀性能够快速适应变负荷需求。

针对本课题做出以下研究：

2.1风扇磨煤机特性研究

打击板对煤粒的破碎力与撞击时两者之间的相对速度成正比，因此风扇磨的出力与转速或打击轮直径成正比；另一方面，风扇磨的出力又受到干燥剂输送能力的限制。在通风量一定的条件下，过多地加煤将使磨内发生“堵塞”，造成煤粉输送不出去。因此风扇磨的出力也与通风量成正比；而通风量又与打击轮的直径，宽度及转速成正比。所以，增大打击轮直径及宽度是提高风扇磨出力的主要手段。

煤粒不仅在磨煤机内被破碎，同时也被干燥，此干燥对破碎产生有利的作用，所以这是一个复合过程。褐煤的有效破碎要求每个煤粒都被足够量的高温干燥剂所包围，在第一次被撞击破碎后，干燥介质与煤粒之间产生高速的相对运动，使其新暴露出来的表面很快得到干燥产生龟裂，而导致煤粒变脆从而在受到第二次撞击时就容易被破碎。一般当干燥剂温度降到 200℃以下时，其使煤龟裂的作用减弱。因此，高温即加速了干燥，又加速了破碎。

煤的破碎程度与打击轮转速成正比：转速越高，煤粉越细。在同样的线速度下，打击轮直径越大（出力越大），煤粉越粗，这是因为在大出力时煤粒与打击板直接接触的机会相对减少了，即使分离器是按比例放大的，其分离效果也不能消除这一趋向。同理，对同一台风扇磨而言，给煤量越大，煤粉越粗。

当减少给煤量时，风扇磨压头特性线升高，输粉管道阻力特性线降低，使磨内的通风量增大，这就使得磨煤机出口温度上升。用高温炉烟干燥的制粉系统在抽炉烟管道上没有调节门，磨煤机低出力时只能加大冷空气的掺入量来保持出口温度在极限范围内。用这样的方法可使风扇磨出力的调节范围保持在100％～ 60％之内。低于此范围，易造成一次风率过高，煤粉浓度降低而导致锅炉燃烧不稳，效率降低。

2.2性能计算研究

2.2.1计算锅炉有效利用热Q1：

计算有效利用热Q1，Q1=D1×Δh1+D2×Δh2+D3×Δh3+ΔQ；

其中D1为过热蒸汽流量，Δh1为过热器出口焓与省煤器入口焓的差值，D2为再热蒸汽流量，Δh2为再热器出口焓与入口焓的差值，D3为再热器减温水流量，Δh3为再热器出口焓与再热器减温水流量的差值，ΔQ为吹灰、伴热、排污的焓值和。

上述焓值计算方式依照饱和水和饱和水蒸气热力学性质国际标准《IAPWS-IF97》。

2.2.2依照国家标准，计算排烟损失热Q2：

Q2=Ｖ1ｃ1（ｔｐｙ－ｔ）＋Ｖ1ｃ2（ｔｐｙ－ｔ）

其中V1为每千克燃料生成的干烟气体积(m³/kg)，V2为烟气中含有水蒸气容积(m³/kg)，c1为干烟气比热（kJ／（ｋg·℃）），c2为水蒸气比热（kJ／（ｋg·℃）），t0为环境温度(℃)，t1为排烟实测温度(℃)。

2.2.3计算化学不完全燃烧损失q3（%）：燃气体不完全燃烧热损失主要指CO未完全燃烧热损失。由于电站锅炉排烟中的CO含量很少 ,故可以认为 q3 等于零。

2.2.4计算机械不完全燃烧损失q4（%）：根据飞灰软测量模型、灰渣和固体不完全燃烧化验结果数据拟合得到q4。

2.2.5计算散热损失q5（%）和灰渣物理热损失q6（%）：根据经验公式和工况数据拟合。

2.2.6根据上述条件可得：

从而可得Q总，根据Q总和总给煤量得出稳态工况下煤的热值.

已知Q1和Qz，锅炉效率f（η）= ，已知原煤低位发热量、给煤量和有功功率，发电煤耗f（g）= ，已知厂用电计算供电煤耗。

2.3模型构建与控制研究

2.3.1煤质软测量热值修正研究

在变化工况过程中，因为给煤量前置信号变化与同一时刻的炉内燃烧传递的焓值与排烟损失焓值不匹配，中间存在一定时间的误差。通过大数据挖掘的方式计算给煤量前置信号变化时间 — 主蒸汽焓、再热蒸汽焓升时间 — 排烟温度升高时间差范围。

通过平滑算法修正非稳态工况下给煤量前置信号与锅炉有效利用热、排烟损失等滞后信号产生的入炉煤热值计算偏差问题，使得传感数据得到正确的匹配，减少炉膛热传递时间差和扰动对运行人员产生干扰。

平滑算法的主要作用是减少数据噪声、平滑数据曲线或提取数据趋势。通过一定的算法处理，使得数据在连续的点之间变得平滑，减少噪声的影响，从而更准确地反映数据的真实趋势。

2.3.2全工况下各参数基准值挖掘与耗差计算的研究

2.3.2.1数据预处理

系统具有对历史数据进行数据预处理的能力，排查异常数据和干扰数据，运用3倍标准差、绘制箱型图法、95%置信区间、插值等手段对观测的所有数据点进行异常值排查、筛选。

2.3.2.2数据筛选分析

在寻优过程中，能够避免非稳态工况产生的扰动对于数据产生的影响，先挖掘稳态数据，并且得到稳态工况下的小指标数据分布。

通过稳态数据挖掘下面小指标的数据分布统计：

主蒸汽流量与主蒸汽温度的关系分布图

通过数据挖掘，得到下面几个主要指标的稳态数据分布状态，如果主蒸汽压力的稳态数据分布比较宽泛，可以与划压曲线进行比对，从而监管全工况下主蒸汽压力小指标。

主蒸汽流量与主蒸汽温度的关系分布图

上述范例图示中，主蒸汽温度在低负荷的时候出现过大量温度偏低的情况，且在中、低、高负荷中都有大量的数据分布在530℃～535℃，具有比较大的提升空间。

通过下图范例来看，稳态工况下，氧量的分布区间比较宽泛，低负荷状态下在4%～8.5%的区间内，高负荷下在2%～5%的区间内，烟气含氧量是重要的监测指标，让煤粉充分燃烧的同时保持较低的氧量能够提高锅炉效率，通过这组数据来看，运行优化具有较大提升空间。

主蒸汽流量与烟气含氧量的关系分布图

如图排烟温度范例所示，排烟温度在高负荷工况状态在140℃～170℃的广泛区间内分布，具有较大的优化提升空间。

主蒸汽流量与排烟温度的关系分布图

获取全工况所有班组的锅炉效率散点分布，通过电厂的第三方锅炉性能试验报告趋势验证锅炉效率分布结果正确性。

2.3.2.3构建模型

通过预测分析模型形成连续平滑函数曲线，以y表示机组的锅炉效率，以Xi代表影响煤耗的各个参数，则成立以下数学表达式：y=f（X

1,X2,X3,...,Xi）。建立关联模型，关联模型利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由连接与剪枝组成，运用神经网络预测全工况下各小指标基准值。

以y表示机组的供电煤耗，以Xi代表影响煤耗的各个参数，则成立以下数学表达式：y=f（X1,X2,X3,...,Xi），在稳态工况下，对该公式y=f（∑Xi）计算偏微分方程，计算主蒸汽压力、主蒸汽温度、排烟温度、烟气含氧量、过热器减温水、再热器减温水的耗差。

因为挖掘数据为稳态数据，所以忽略前馈信号和滞后信号的时间差，通过锅炉效率以及小指标基准值的挖掘结果关联磨煤机前馈信号参数，包括各工况下分离器、均粉调节装置、回粉调节装置的位置以及给煤机转速，从而得到控制参数提供给PLC智能控制。

三、研究成果

以下数据是在全工况中随机抽查其中三个工况的基准值数据，分别是45%的主蒸汽流量下，锅炉效率在(89.4, 89.6]的区间（蓝色点）与(88.6, 88.8]的区间（橘黄色点），73%的主蒸汽流量下，锅炉效率在(89.4, 89.6]的区间（蓝色点）与(88.8, 89.0]的区间（橘黄色点），93%的主蒸汽流量下，锅炉效率在(90.6,90.8]的区间（蓝色点）与(89.8,90.0]的区间（橘黄色点）。

三个工况下高锅炉效率区间与低锅炉效率区间的主蒸汽压力比对结果

三个工况下高锅炉效率区间与低锅炉效率区间的主蒸汽温度比对结果

三个工况下高锅炉效率区间与低锅炉效率区间的排烟温度比对结果

三个工况下高锅炉效率区间与低锅炉效率区间的烟气含氧量比对结果

三个工况下高锅炉效率区间与低锅炉效率区间的过热器减温水流量比对结果

三个工况下高锅炉效率区间与低锅炉效率区间的再热器减温水流量比对结果

通过数据比对结果分析，验证挖掘锅炉效率基准值的正确性。结合环境温度和煤质通过神经网络深度学习，对全工况，不同磨煤机组合、不同煤质、不同环境温度和运行调节方式的基准值进行预测。

通过神经网络算法对全工况，不同环境温度，多磨煤机组合和不同运行方式的小指标基准值预测，通过挖掘值和预测值的对比，该模型分别对主蒸汽温度、主蒸汽压力、烟气含氧量、排烟温度、过热器减温水、再热器减温水进行预测，主蒸汽压力预测误差约±0.2Mpa，主蒸汽温度预测误差约±2℃，烟气含氧量预测误差约±0.2%，排烟温度预测误差约±0.5℃，减温水预测误差约±4t/h，预测结果与实际结果误差如图所示，验证模型的性能良好，具有投入使用的能力。

实验结果显示，通过算法控制调节制粉系统风煤配比，平均锅炉效率提升0.2个百分点，通过提高制粉出力降低厂用电率约0.2个百分点，合计降低供电煤耗约1.3克/千瓦时，若按照2023年机组供电量14.3亿千瓦时，标煤800元/吨计算，可节约成本约146.64万元。

本算法已经实现增量数据挖掘能力，从数据采集传输、数据预处理到模型计算能够实现全流程自动化，同时满足应对外界环境变化、煤质、工况、多种磨煤机组合方式和运行差异等变量产生的影响，从而自动修正。

四、改进措施与建议

制粉系统漏风对整体项目规划实施产生较大的影响，给煤机、高温炉烟烟道等位置均有较大漏风点为磨煤机出口温度的提高带来巨大的困难，应该重点排查漏风的地方并且进行补漏。

五、结束语

本课题针对磨煤机调节机构在多种工况下的位置优化进行了深入研究。为了减少给煤机前馈信号及锅炉燃烧滞后信号对实验结果的干扰，该研究建立在稳定状态数据的获取与分析之上，以锅炉性能结果来验证磨煤机调节机构参数寻优值的正确性，使制粉系统出力、煤粉细度、煤粉均匀性能够快速适应变负荷需求，增强低负荷稳燃能力。

六、参考文献

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