陳 嘉,陳福兵,趙平真,梁永吉,鐘 鳴
(1.西安交通大學(xué),陜西 西安 710049;2.朗坤智慧科技股份有限公司,江蘇 南京 211100;3.華能銅川照金煤電有限公司,陜西 銅川 727100;4.華能霞浦核電有限公司,福建 寧德 355200)
我國西北地區(qū)煤炭資源豐富但是水資源匱乏,煤電機(jī)組大多采用空氣作為汽輪機(jī)排汽冷卻介質(zhì),前期建設(shè)機(jī)組以直接空冷為主。然而由于空氣換熱能力相比水較差,直接空冷機(jī)組在運(yùn)行背壓、廠用電率和供電標(biāo)煤都高于相同等級下的濕冷機(jī)組。探索在復(fù)雜工況下的最佳運(yùn)行方式,尋找最佳背壓,對于提升直接空冷機(jī)組熱經(jīng)濟(jì)性至關(guān)重要,同時也是困擾行業(yè)多年經(jīng)典難題[1]。
冷端優(yōu)化研究首先基于變工況計算、熱力學(xué)公式推導(dǎo)以及系統(tǒng)數(shù)值仿真等機(jī)理分析層面展開[2]。郭民臣[3]以冷端系統(tǒng)的變工況模型為基礎(chǔ),根據(jù)相似定律確定迎面風(fēng)速對風(fēng)機(jī)耗功的影響,分析簡化得到機(jī)組背壓與發(fā)電功率的關(guān)系,最終導(dǎo)出不同環(huán)境溫度和熱負(fù)荷下迎面風(fēng)速對應(yīng)的最佳真空。梁偉平[4]通過熱力學(xué)計算和機(jī)理分析,建立機(jī)組出力與風(fēng)機(jī)功率的增量數(shù)學(xué)模型,獲得機(jī)組出力凈增量極大值對應(yīng)的最佳經(jīng)濟(jì)背壓。張學(xué)海[5]采用等效熱降法計算變工況下的阻塞背壓并得到背壓修正曲線,采用凈功率增量法計算得出不同工況下空冷風(fēng)機(jī)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行頻率曲線。高建強(qiáng)[6]建立機(jī)理性經(jīng)濟(jì)背壓計算模型,計算不同負(fù)荷下背壓變化產(chǎn)生的發(fā)電收益,獲得經(jīng)濟(jì)背壓隨負(fù)荷的變化趨勢。盡管部分科研工作通過理論分析計算、數(shù)值模擬等方式對直接空冷機(jī)組冷端系統(tǒng)優(yōu)化進(jìn)行分析研究,但是目前落地應(yīng)用案例較少,經(jīng)濟(jì)效益尚不明顯。
隨著大數(shù)據(jù)、人工智能以及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)日趨成熟,機(jī)器學(xué)習(xí)與智能算法在火電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測、故障預(yù)警診斷與運(yùn)行優(yōu)化等方面得到廣泛應(yīng)用[7]。劉吉臻[8]提出智能運(yùn)行控制思路,基于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),結(jié)合先進(jìn)控制理論方法與專家知識,確定不同工況下最優(yōu)控制目標(biāo),實(shí)時指導(dǎo)集控進(jìn)行優(yōu)化操作。安留明[9]利用灰色關(guān)聯(lián)度分析法分析影響機(jī)組凈功率的主要因素,使用隨機(jī)森林算法建立直接空冷機(jī)組的凈功率-背壓模型,獲得不同工況所對應(yīng)的最佳背壓。徐婧[10]基于歷史運(yùn)行數(shù)據(jù),結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘方法與深度學(xué)習(xí)算法,提出汽輪機(jī)組冷端優(yōu)化的研究框架,可提供有效的真空異常預(yù)警及優(yōu)化信息。李健[11]針對環(huán)境風(fēng)作用下的直接空冷機(jī)組,通過軸流風(fēng)機(jī)群陣列布局下空氣流場和溫度場建模,提出采用灰色差分微增量關(guān)聯(lián)度方法,為深入研究空冷島軸流風(fēng)機(jī)控制提供理論和試驗(yàn)基礎(chǔ)。
燃煤電廠在日常運(yùn)行中會產(chǎn)生海量數(shù)據(jù),如何利用沉淀數(shù)據(jù)產(chǎn)生有價值的信息進(jìn)而指導(dǎo)實(shí)際運(yùn)行是目前的研究熱點(diǎn)。本文基于某600 MW直接空冷機(jī)組實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù),采用數(shù)據(jù)建模的方法建立冷端系統(tǒng)的數(shù)字孿生模型,進(jìn)而實(shí)時計算當(dāng)前工況所對應(yīng)的最佳背壓,為機(jī)組運(yùn)行優(yōu)化提供科學(xué)理論指導(dǎo)。
本文分析數(shù)據(jù)來自某個國產(chǎn)600 MW直接空冷機(jī)組,每臺機(jī)組的空冷島由56臺風(fēng)機(jī)組成,按照8排7列布置,其中順流區(qū)40臺風(fēng)機(jī)、逆流區(qū)16臺風(fēng)機(jī)。單臺風(fēng)機(jī)額定功率為132 kW,電機(jī)功率因數(shù)0.88,風(fēng)機(jī)名義轉(zhuǎn)速為90.9 rpm,風(fēng)機(jī)直徑為11 m,風(fēng)機(jī)采用變頻控制,風(fēng)機(jī)頻率可在15~50 Hz之間任意調(diào)度??绽錂C(jī)組的換熱管束由單排翅片管組成,翅片/翅片管材料為碳鋼/AL,翅化比(散熱面積/迎風(fēng)面積)為123,總散熱面積為162萬m2。最近三年的空冷島廠用電率平均值為0.65%。
圖1 對電廠運(yùn)行大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘指導(dǎo)生產(chǎn)實(shí)踐
數(shù)據(jù)采集自2020年非供暖季節(jié)的1#、2#機(jī)組實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)。在采暖季由于機(jī)組帶有供熱負(fù)荷,會從汽輪機(jī)中抽取一定流量的抽汽用于供暖,而供暖蒸汽的流量和參數(shù)不斷波動,對汽輪機(jī)發(fā)電功率產(chǎn)生較大影響,難以確定背壓對發(fā)電功率的影響規(guī)律,所以數(shù)據(jù)采集時間避開采暖季。另外在采暖期間環(huán)境溫度較低,凝汽器中汽輪機(jī)排汽容易出現(xiàn)空冷換熱管束結(jié)冰現(xiàn)象,背壓控制目標(biāo)以防凍為主,運(yùn)行人員會主動提升背壓,在此期間防凍措施會影響數(shù)據(jù)質(zhì)量[12]。目前主要采用非供暖期建模,在供暖期中對抽汽供熱流量對發(fā)電功率的影響進(jìn)行修正的解決方案。
數(shù)據(jù)采集說明情況:在數(shù)據(jù)采集中忽略排汽阻力損失,可以認(rèn)為低壓缸排汽壓力即為凝汽器運(yùn)行壓力,也就是背壓。在運(yùn)風(fēng)機(jī)平均頻率由在運(yùn)的所有風(fēng)機(jī)頻率平均值得出。相比一些研究中采用功率因素計算風(fēng)機(jī)電耗的方法,直接采用空冷變壓器計算空冷島電耗更加快速準(zhǔn)確[13]。空冷島全部風(fēng)機(jī)由4臺空冷變壓器A1、A2、B1、B2供電,其耗電功率可以由四臺空冷變壓器負(fù)荷之和確定,空冷變壓器負(fù)荷由低壓側(cè)斷路器相電流和400 V母線電壓的乘積計算,即
如表1所示,采集后的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行預(yù)處理,在機(jī)組正常運(yùn)行主要參數(shù)范圍內(nèi)進(jìn)行篩選,剔出停機(jī)或者大幅偏離正常工況的數(shù)據(jù),為數(shù)據(jù)建模提供基礎(chǔ)。
表1 機(jī)組正常運(yùn)行主要參數(shù)范圍
數(shù)字孿生概念源于航空飛行器設(shè)計領(lǐng)域,是指以數(shù)字化方式創(chuàng)建物理實(shí)體相應(yīng)的虛擬實(shí)體,借助歷史數(shù)據(jù)以及算法模型,模擬、驗(yàn)證、預(yù)測和控制物理實(shí)體全生命周期過程的技術(shù)手段。數(shù)字孿生技術(shù)可以融合工業(yè)機(jī)理、專家知識和數(shù)據(jù)統(tǒng)計,對實(shí)體域運(yùn)行設(shè)備和系統(tǒng)進(jìn)行全工況建模,進(jìn)而為業(yè)務(wù)決策提供指導(dǎo)、完成數(shù)據(jù)閉環(huán),實(shí)現(xiàn)機(jī)理數(shù)據(jù)雙驅(qū)動。
數(shù)字孿生技術(shù)中采用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法直接在實(shí)際工程中應(yīng)用還存在一些適應(yīng)性問題。首先人工智能具有不可解釋性,模型出現(xiàn)偏差或者異常問題,難以進(jìn)行調(diào)試。其次數(shù)字建模質(zhì)量嚴(yán)重依賴數(shù)據(jù)質(zhì)量,數(shù)據(jù)質(zhì)量決定數(shù)據(jù)建模的上限,而算法優(yōu)化僅僅是逼近其上限。并且工業(yè)實(shí)際數(shù)據(jù)有其自身特點(diǎn),如樣本數(shù)據(jù)集存在嚴(yán)重不平衡性,數(shù)據(jù)中存在空泡以及缺失值,時序數(shù)據(jù)中含有大量噪聲數(shù)據(jù),嚴(yán)重影響建模質(zhì)量和模型表現(xiàn)。另外熱工過程還普遍存在延遲現(xiàn)象,數(shù)據(jù)在時間軸層面并不對齊。因此在數(shù)據(jù)建模前需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)預(yù)處理工作,并且根據(jù)應(yīng)用場景選擇合適算法,附加各種限定條件,將機(jī)理先驗(yàn)知識融合在建模過程中,合理使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
數(shù)據(jù)預(yù)處理需要對所采集的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗,對幾類異常數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,包括缺失值、異常值、重復(fù)值和噪音數(shù)據(jù)。圖2可以看出,正常工況下蒸汽流量與發(fā)電功率成正比例關(guān)系,在圖像上呈現(xiàn)出線性關(guān)系,經(jīng)過上下限定值清洗后的數(shù)據(jù)仍然包含大量偏離點(diǎn),包括測點(diǎn)漂移、汽輪機(jī)緊急跳閘、甩負(fù)荷等異常工況數(shù)據(jù),需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步有效清洗。
圖2 數(shù)據(jù)清洗示意圖
通過數(shù)據(jù)挖掘可以對機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行穩(wěn)態(tài)檢測,以進(jìn)一步篩選有效數(shù)據(jù),提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。在SIS系統(tǒng)中根據(jù)要求離線篩選所需要的數(shù)據(jù),并將控制過程中的穩(wěn)態(tài)與過渡態(tài)區(qū)分看來。先將待檢測對象的采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)間劃分,再按區(qū)間計算方差或均值,針對相鄰區(qū)間或相鄰時刻的狀態(tài)改變情況來建立統(tǒng)計量,最后在確定置信度下進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)以判斷是否為穩(wěn)態(tài)工況。
利用現(xiàn)場運(yùn)行數(shù)據(jù)可以對冷端系統(tǒng)進(jìn)行系統(tǒng)-設(shè)備級建模,主要包括與直接空冷機(jī)組冷端相關(guān)的發(fā)電功率模型、空冷島換熱模型和空冷島電耗模型。從機(jī)理角度分析,汽輪機(jī)發(fā)電功率與主蒸汽壓力、溫度、流量以及背壓等測點(diǎn)參數(shù)有關(guān)。發(fā)電功率模型用于評估當(dāng)前工況下背壓對發(fā)電功率的影響,以確定背壓增加或者減少1kPa對發(fā)電功率的影響。在當(dāng)前發(fā)電功率所對應(yīng)的阻塞背壓之上,隨著背壓的降低發(fā)電功率逐漸增加,但是增加趨勢逐漸減弱[14]。
最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)為支持向量機(jī)(SVM)的最小平方形式,是分析數(shù)據(jù)和識別模式的有效監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,可用于分類與回歸分析。最小二乘支持向量機(jī)算法通過線性方程組替代凸二次規(guī)劃問題,通過核函數(shù)將低維空間的非線性回歸轉(zhuǎn)化為高維空間的線性回歸。如圖3利用SVM(支持向量機(jī))算法對回歸分析,可見預(yù)測值與實(shí)際值貼合緊密,而且在時域表現(xiàn)上跟隨特性良好,最大相對預(yù)測誤差小于0.5%。
圖3 支持向量機(jī)發(fā)電功率模型表現(xiàn)
采用實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)建立空冷島換熱特性模型,空冷島電耗與背壓、環(huán)境溫度和發(fā)電功率相關(guān),用于確定背壓變化對空冷島電耗的影響,同時也可以計算背壓增加或者減少1kPa對空冷島電耗的影響[15]。如圖4所示,空冷島電耗隨著環(huán)境溫度和發(fā)電功率的增加而增加,隨著背壓的降低而降低,并且在數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出單調(diào)性和平滑性。
圖4 空冷島電耗在不同環(huán)境溫度下與發(fā)電功率的關(guān)系示意圖
圖5 空冷島電耗在不同環(huán)境溫度下與風(fēng)機(jī)頻率的關(guān)系示意圖
采用實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)建立空冷島電耗模型,空冷島電耗與風(fēng)機(jī)頻率與環(huán)境溫度相關(guān)。從數(shù)據(jù)表現(xiàn)上可以清晰看出,相同風(fēng)機(jī)頻率下,較高的環(huán)境溫度高所對應(yīng)的空冷島電耗較低。從理論上分析,空氣溫度高則密度低,在相同的容積流量下空冷島電耗變低。
根據(jù)風(fēng)機(jī)相似定律,風(fēng)機(jī)功率在變溫度時任意轉(zhuǎn)速條件下與轉(zhuǎn)速三次方成正比,與介質(zhì)密度呈正比。由于對空冷島電耗與風(fēng)機(jī)頻率有著清晰的理論研究,其模型系數(shù)可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)中的回歸算法獲取。在此基于歷史數(shù)據(jù)樣本,采用多元回歸算法對空冷電耗模型進(jìn)行訓(xùn)練,從預(yù)測值和實(shí)際值的數(shù)據(jù)表現(xiàn)上來看,模型準(zhǔn)確度良好,準(zhǔn)確率達(dá)到99%以上。另外由于在特定溫度下風(fēng)機(jī)頻率可在15~50 Hz范圍內(nèi)調(diào)度,這也可以確定空冷島電耗的調(diào)度范圍,為評估背壓的可調(diào)度范圍做鋪墊。
采用構(gòu)建的數(shù)字孿生模型可以評估當(dāng)前工況下背壓對空冷島電耗和發(fā)電功率的影響,進(jìn)而通過尋優(yōu)算法獲取最佳背壓。在預(yù)測當(dāng)前工況在不同背壓下發(fā)電功率和空冷電耗的基礎(chǔ)上,可以通過搜索算法實(shí)時計算最佳背壓。考慮風(fēng)機(jī)頻率和空冷島電耗可調(diào)度范圍,在背壓在5~30 kPa范圍內(nèi),以0.1 kPa為步長進(jìn)行搜索,以目標(biāo)函數(shù)凈功率最小值下所對應(yīng)背壓為當(dāng)前工況下最佳背壓。在獲取當(dāng)前工況下的最佳背壓后,調(diào)用空冷島換熱模型,即可獲得最佳背壓條件下,當(dāng)前環(huán)境溫度和發(fā)電功率所對應(yīng)的空冷島電耗。在得到空冷島電耗目標(biāo)值之后,在此調(diào)用空冷島電耗模型即可評估在此環(huán)境溫度下的風(fēng)機(jī)頻率推薦值。
同時在環(huán)境溫度低于特定溫度下進(jìn)入防凍模式,可以根據(jù)防凍安全性相關(guān)測點(diǎn)參數(shù),包括冷凝水溫度和過冷度等數(shù)據(jù),進(jìn)行判斷適當(dāng)提升推薦背壓,滿足機(jī)組防凍要求。引入各列的抽真空溫度和凝結(jié)水溫度數(shù)據(jù),判斷是否應(yīng)該進(jìn)入防凍保護(hù),冷卻工況是否有惡化等。
數(shù)據(jù)分析也可用于處理常規(guī)機(jī)理建模難于解決的工程應(yīng)用場景,例如外界風(fēng)速對空冷島電耗的影響。外界風(fēng)速會擾亂空冷島組織換熱流場,降低換熱管束散熱效果,即在高風(fēng)速的影響下維持相同背壓需要增加風(fēng)機(jī)頻率以抵消風(fēng)速帶來的不利影響[16]。如果采用傳統(tǒng)數(shù)值模擬方法研究風(fēng)速敏感性影響規(guī)律,利用計算流體力學(xué)進(jìn)行建模,則存在建模過程復(fù)雜、數(shù)據(jù)處理量繁重、實(shí)時性較差以及計算偏差大等困難。楊迎哲[17]對寧夏和新疆哈密、托克遜地區(qū)環(huán)境風(fēng)較大的廠址進(jìn)行實(shí)地調(diào)查,采集了機(jī)組實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù),并進(jìn)行了大量的統(tǒng)計和分析,尋找受環(huán)境風(fēng)影響引起的背壓變速的相關(guān)規(guī)律。
如果從數(shù)據(jù)視角重新看待這個問題,利用數(shù)據(jù)分析建立數(shù)據(jù)孿生模型比較容易地量化在不同工況下外界風(fēng)速對空冷島電耗的影響。圖6為在環(huán)境溫度10~11 ℃和10~11 kPa條件下,通過對不同外界風(fēng)速的空冷數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類處理后的結(jié)果。通過數(shù)據(jù)分析結(jié)果表明,在此工況下外界風(fēng)速每提高1 m/s,維持相同的背壓需要增加空冷島電耗92 kW,可以指導(dǎo)運(yùn)行根據(jù)風(fēng)速情況調(diào)節(jié)風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速。
圖6 外界風(fēng)速對空冷島電耗的影響
圖7 利用數(shù)據(jù)孿生模型實(shí)時計算當(dāng)前工況下的最佳背壓
圖8 背壓調(diào)整動態(tài)過程示意圖
圖9 節(jié)能效果同期對比
節(jié)能優(yōu)化系統(tǒng)會根據(jù)當(dāng)前運(yùn)行工況實(shí)時評估汽輪機(jī)組發(fā)電功率空冷島電耗和在不同背壓下的增量變化,計算最佳背壓。在背壓5~10 kPa的范圍內(nèi),隨著背壓的降低,發(fā)電功率增加,但是增加趨勢逐漸減弱,而空冷島電耗隨著背壓的降低呈現(xiàn)出逐漸增強(qiáng)的趨勢。以主蒸汽流量1 000 t/h、環(huán)境溫度9 ℃、主蒸汽壓力和溫度分別為12 MPa、540 ℃的運(yùn)行工況為例,在5~30 kPa背壓范圍內(nèi)背壓進(jìn)行搜索,以凈功率最小值所對應(yīng)的背壓值7.4 kPa為最佳背壓。在此工況下,如果運(yùn)行背壓從10 kPa降低到7.4 kPa,主蒸汽流量不變的情況下,可以帶來1.88 MW的凈功率輸出增量。如果將凈功率輸出增量折算成主蒸汽流量,能夠帶來0.57%的主蒸汽流量降低,以空冷機(jī)組平均320 g供電標(biāo)煤耗計算,則可以平均降低1.85 g的供電煤耗。
大型火電機(jī)組的凈輸出功率受到國網(wǎng)統(tǒng)一調(diào)度,電網(wǎng)調(diào)度通過 AGC自動發(fā)電指令信號設(shè)定被控機(jī)組的供電功率,所以對于電廠來說,其機(jī)組凈輸出功率無法自主控制[18]。集控人員參考推薦值通過增加風(fēng)機(jī)頻率將汽輪機(jī)實(shí)際運(yùn)行背壓調(diào)整到最佳背壓的過程中,空冷島電耗相應(yīng)增加,但是由于背壓下降所帶來發(fā)電功率增量更大,使得機(jī)組凈輸出功率增加。此時在協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)(CCS) 的作用下,通過數(shù)字電液調(diào)節(jié)系統(tǒng)(DEH)控制汽輪機(jī)調(diào)閥關(guān)小,從而降低主蒸汽流量,在鍋爐效率短期不變的條件下,最終導(dǎo)致燃料量下降。所以整體上看機(jī)組動態(tài)調(diào)節(jié)過程表現(xiàn)為,背壓下降,發(fā)電功率增量大于空冷島電耗增量,供電功率不變,主蒸汽流量下降,進(jìn)而鍋爐所需燃料量下降,最終使得機(jī)組供電標(biāo)煤耗降低。
節(jié)能優(yōu)化系統(tǒng)的節(jié)能效果通過現(xiàn)場試驗(yàn)得到驗(yàn)證,在某段時間內(nèi)機(jī)組運(yùn)行工況基本穩(wěn)定,此工況下評估最佳背壓為6.5 kPa,集控運(yùn)行人員按照背壓推薦值適當(dāng)提高空冷風(fēng)機(jī)頻率,將運(yùn)行背壓從10.5 kPa降低到6.9 kPa。在此段時間國網(wǎng)AGC統(tǒng)調(diào)負(fù)荷基本不變的情況下,即維持機(jī)組凈輸出功率不變的情況下,空冷島功耗增加,發(fā)電功率相應(yīng)增加:調(diào)整前300.63 MW,調(diào)整后301.02 MW,功率增量0.41 MW;耗煤量相對降低2.10%:調(diào)整前187.37 t/h,調(diào)整后183.40 t/h,煤耗下降3.97 t/h。按當(dāng)天入爐煤熱值18 017 kJ/kg計算,折合每小時節(jié)約標(biāo)煤2.43 t。
同時根據(jù)廠內(nèi)今年和去年的同期日報分析,在負(fù)荷率基本相同的情況下,日平均背壓從9.5 kPa降低到7.9 kPa,而空冷耗電率從0.21%上升到0.41%。從耗差分析角度來看,平均運(yùn)行背壓降低1.6 kPa可以帶來1.6 g/kWh的供電煤耗下降;空冷耗電率上升0.2%,會導(dǎo)致供電煤耗上升0.6 g/kWh。從全局分析,供電煤耗綜合下降1.0 g/kWh,預(yù)計全天可以節(jié)約標(biāo)煤17 t,以標(biāo)煤價格1 000元/t計算,全天可以節(jié)約燃料成本1.7萬元。
該方法已經(jīng)在某直接空冷燃煤電廠中得到應(yīng)用,并且取得良好的經(jīng)濟(jì)效益。冷端優(yōu)化對于直接空冷機(jī)組運(yùn)行優(yōu)化意義重大,通過最優(yōu)背壓設(shè)定變化就可以帶來巨大的節(jié)能空間和煤耗下降。根據(jù)現(xiàn)場應(yīng)用情況可以獲得如下結(jié)論:
(1)在阻塞背壓以上范圍時,隨著背壓的降低,發(fā)電功率增加,但是增加趨勢逐漸減弱,而空冷島電耗隨著背壓的降低呈現(xiàn)出逐漸增強(qiáng)的趨勢。直接空冷機(jī)組的最佳背壓隨著環(huán)境溫度和發(fā)電功率的升高而增大。
(2)適當(dāng)調(diào)節(jié)背壓有利于燃料消耗量降低,提升機(jī)組經(jīng)濟(jì)性。通過背壓調(diào)整動態(tài)過程,在協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)(CCS) 的作用下,同等供電功率下,鍋爐所需燃料量下降,最終使得機(jī)組供電標(biāo)煤耗降低。
(3)運(yùn)行人員采用推薦最佳背壓后,節(jié)能效果明顯,獲得良好的經(jīng)濟(jì)效益。 通過生產(chǎn)日志數(shù)據(jù)對比,在負(fù)荷率基本相同的情況下,日平均背壓從9.5 kPa降低到7.9 kPa,而空冷耗電率從0.21%上升到0.41%,供電煤耗綜合下降1.0 g/kWh。