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    大型燃煤發(fā)電機(jī)組鍋爐煤粉細(xì)度在線監(jiān)測系統(tǒng)研究

    2023-12-14 15:13:08張何境ZHANGHejing陳獻(xiàn)春CHENXianchun李健武LIJianwu祝寅飛ZHUYinfei劉周揚(yáng)LIUZhouyang
    價(jià)值工程 2023年34期
    關(guān)鍵詞:磨煤機(jī)細(xì)度煤粉

    張何境 ZHANG He-jing;陳獻(xiàn)春 CHEN Xian-chun;李健武 LI Jian-wu;祝寅飛 ZHU Yin-fei;劉周揚(yáng) LIU Zhou-yang

    (①福建華電邵武能源有限公司,邵武 354000;②福建中試所電力調(diào)整試驗(yàn)有限責(zé)任公司,福州 350007)

    0 引言

    煤粉細(xì)度是燃煤鍋爐燃燒的一項(xiàng)重要參數(shù),對燃煤燃燒效率、飛灰含碳量、污染物排放、鍋爐安全等都有很大影響[1,2]。目前燃煤電廠對煤粉細(xì)度的監(jiān)測和控制主要依靠離線煤粉細(xì)度檢測方法和運(yùn)行人員的運(yùn)行調(diào)整經(jīng)驗(yàn),這種方法時(shí)間滯后較長、誤差大、取樣過程工作環(huán)境差,運(yùn)行人員不能及時(shí)掌握煤粉細(xì)度變化造成燃煤燃燒性能下降、水冷壁沖刷腐燭等不良現(xiàn)象的出現(xiàn),不能滿足當(dāng)代電力生產(chǎn)精準(zhǔn)運(yùn)行控制、精細(xì)生產(chǎn)管理的要求。實(shí)現(xiàn)煤粉細(xì)度在線監(jiān)測和優(yōu)化[3,4],可以提高鍋爐燃燒效率,降低磨煤機(jī)運(yùn)行單耗、減少污染物排放,對緩和煤粉細(xì)度滯后性和實(shí)際生產(chǎn)要求之間的矛盾,提升燃煤電廠智能在線監(jiān)控、鍋爐燃燒優(yōu)化水平具有相當(dāng)重要的意義。

    傳統(tǒng)的煤粉細(xì)度在線測量方法有靜電法[5]、光脈動法[6]、超聲波法[7]和數(shù)字圖像處理[8]等,共同點(diǎn)在于都要用到各種儀器設(shè)備,但都由于煤粉顆粒沖刷磨損、探頭易受污染、易受干擾等諸多限制無法成熟應(yīng)用。

    ①煤粉管道內(nèi)的煤粉顆粒流動情況復(fù)雜,煤粉顆粒在水平、垂直、折彎的煤粉管道內(nèi)濃度、速度分布不斷變化[9-11],難以建立精確描述此種氣固兩相流動狀態(tài)的數(shù)學(xué)模型,在實(shí)際生產(chǎn)管理過程也難以實(shí)現(xiàn)精細(xì)準(zhǔn)確的煤粉取樣。

    ②煤粉顆粒本身的性質(zhì),比如煤種碳化程度包括水分、灰分、密度等指標(biāo)都會對煤粉顆粒的測量造成不良影響[12]。

    ③現(xiàn)場的煤粉管道內(nèi)煤粉顆粒流動復(fù)雜、環(huán)境惡劣,影響高靈敏的靜電傳感器輸入信號準(zhǔn)確性;對于基于光敏傳感器,當(dāng)煤粉管道內(nèi)的煤粉分布不均會影響測量準(zhǔn)確性;對于那些嵌入式的接觸測量方法,由于煤粉顆粒在流動過程中有高速沖刷的作用,影響測量元件測量準(zhǔn)確性和壽命。這些都是煤粉細(xì)度在線監(jiān)測發(fā)展緩慢的原因[13,14]。

    1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模

    本文運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的原理,通過對機(jī)組運(yùn)行過程中大量運(yùn)行數(shù)據(jù)和煤粉化驗(yàn)數(shù)據(jù)的挖掘、分析,建立磨煤機(jī)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)和煤粉細(xì)度的關(guān)系,實(shí)現(xiàn)煤粉細(xì)度在線監(jiān)測,為鍋爐摻配煤、燃燒優(yōu)化調(diào)整和磨煤機(jī)檢修提供技術(shù)參考和指導(dǎo)依據(jù)。

    1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特性

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是20 世紀(jì)80年代以來人工智能領(lǐng)域興起的研究熱點(diǎn),具有很強(qiáng)的非線性映射能力,同時(shí)具有很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)性和適用性。網(wǎng)絡(luò)的中間層數(shù)和神經(jīng)元個(gè)數(shù)可以根據(jù)具體情況而定,因此被廣泛應(yīng)用在處理信息、學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)預(yù)測領(lǐng)域。為此,根據(jù)煤粉細(xì)度在線預(yù)測特點(diǎn),構(gòu)建了一個(gè)具有2 個(gè)隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于預(yù)測煤粉細(xì)度,如圖1 所示。

    圖1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖

    1.2 數(shù)據(jù)采集

    通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法,建立煤粉細(xì)度和磨煤機(jī)磨輥狀態(tài)在線計(jì)算分析模型,通過對入爐煤研磨、干燥、輸送過程和現(xiàn)場煤粉管道走向?qū)嶋H情況的分析,最終選定給煤量和磨煤機(jī)入口一次風(fēng)量、入口風(fēng)溫、出口風(fēng)粉混合物溫度、進(jìn)出口差壓、電流、磨輥狀態(tài)指數(shù)共7 個(gè)參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量,輸出變量為磨煤機(jī)出口煤粉細(xì)度。

    開展鍋爐磨煤機(jī)燃煤、煤粉細(xì)度和運(yùn)行參數(shù)采樣分析,開展對應(yīng)磨煤機(jī)磨輥運(yùn)行檢修狀態(tài)評價(jià)等,通過大量樣本訓(xùn)練,分析磨煤機(jī)運(yùn)行參數(shù)、磨煤機(jī)設(shè)備狀態(tài)和煤粉細(xì)度關(guān)系。

    1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模

    確定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入、輸出參數(shù)后,接下來要對其進(jìn)行訓(xùn)練,以滿足使用要求,如圖2 所示。

    圖2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程示意圖

    首先獲取磨煤機(jī)運(yùn)行過程中的一些特征參數(shù)及其對應(yīng)的煤種參數(shù),即上述提到的7 個(gè)輸入?yún)?shù)和1 個(gè)輸出參數(shù),并將所取得的參數(shù)隨機(jī)分為訓(xùn)練樣本與測試樣本,利用訓(xùn)練樣本對煤粉細(xì)度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練,直至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果滿足準(zhǔn)確度要求或者達(dá)到最大的訓(xùn)練次數(shù)。若達(dá)到最大訓(xùn)練次數(shù)后輸出結(jié)果仍無法滿足準(zhǔn)確度要求,則重新篩選訓(xùn)練樣本和調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù),重復(fù)上述訓(xùn)練步驟,直至輸出結(jié)果滿足預(yù)測準(zhǔn)確度要求。

    1.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模

    經(jīng)過數(shù)學(xué)建模和優(yōu)化計(jì)算,磨煤機(jī)A~F 的煤粉細(xì)度R90實(shí)測平均值與預(yù)測值很接近,基本能保證煤粉細(xì)度R90實(shí)測平均值與預(yù)測值相對誤差值在±2%以內(nèi),見圖3,說明通過煤質(zhì)與磨煤機(jī)特性參數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算出來的煤粉細(xì)度R90預(yù)測值能真實(shí)反應(yīng)出煤質(zhì)和煤粉細(xì)度的變化情況。

    圖3 各磨煤機(jī)煤粉細(xì)度R90 實(shí)測平均值與預(yù)測值對比

    2 煤粉細(xì)度在線監(jiān)測系統(tǒng)

    建立基于SIS 平臺在線監(jiān)測煤粉細(xì)度(見圖4),為鍋爐摻配煤、燃燒優(yōu)化調(diào)整和磨煤機(jī)檢修提供技術(shù)參考和指導(dǎo)依據(jù),以期提高燃煤燃燒效率、降低機(jī)組煤耗、降低火焰中心、降低機(jī)組超溫水平,平衡各受熱面吸熱量、降低屏過結(jié)焦程度、降低污染物排放濃度。

    圖4 SIS 系統(tǒng)煤粉細(xì)度在線監(jiān)測畫面

    在機(jī)組SIS 系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)鍋爐煤粉細(xì)度在線監(jiān)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型和動態(tài)仿真結(jié)果組態(tài)建模,以互聯(lián)網(wǎng)+等先進(jìn)技術(shù)結(jié)合運(yùn)行機(jī)理、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)構(gòu)建系統(tǒng)模型,以低能耗、低污染為目標(biāo)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的自助、智能、協(xié)同聯(lián)動控制,實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障精準(zhǔn)排查和系統(tǒng)智能化自主控制,推動智慧電廠建設(shè),推進(jìn)能源生產(chǎn)消費(fèi)革命,提高能效,降低排放。

    3 結(jié)論

    根據(jù)某電廠鍋爐配煤摻燒狀況、磨煤機(jī)運(yùn)行情況及現(xiàn)場精確煤粉采樣和煤粉細(xì)度化驗(yàn),利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測技術(shù),引用鍋爐和磨煤機(jī)實(shí)時(shí)運(yùn)行參數(shù)實(shí)現(xiàn)煤粉細(xì)度在線監(jiān)測,煤粉細(xì)度R90實(shí)測平均值與預(yù)測值相對誤差值在±2%以內(nèi),能真實(shí)反應(yīng)出磨煤機(jī)煤質(zhì)和煤粉細(xì)度的變化情況;并以圖表方式進(jìn)行可視化展示,細(xì)度監(jiān)測實(shí)際值R90偏離規(guī)定范圍時(shí)告警,并提供磨煤機(jī)參數(shù)優(yōu)化建議。與國內(nèi)外研究項(xiàng)目相對比,該系統(tǒng)具有預(yù)測煤粉細(xì)度準(zhǔn)確、在線監(jiān)測即視感強(qiáng)等特點(diǎn),且無需現(xiàn)場安裝各種儀器設(shè)備就實(shí)現(xiàn)煤粉細(xì)度在線監(jiān)測,從而達(dá)到綜合優(yōu)化磨煤機(jī)運(yùn)行的目標(biāo),并為鍋爐摻配煤、燃燒優(yōu)化調(diào)整和磨煤機(jī)檢修提供技術(shù)參考和指導(dǎo)依據(jù)。

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