基于信号软测量的再热蒸汽温度控制研究

火电机组再热蒸汽温度系统是一个大迟延、大惯性系统,在不同负荷工况下表现出不同动态特性,许多电厂面临着再热汽温自动控制投入困难的问题。再热汽温控制对火电机组具有非常重要的意义,再热汽温过高使金属材料蠕变加快,影响使用寿命,甚至引起锅炉爆管等恶性事故;再热汽温过低使机组热效率降低,还会造成汽轮机末级叶片侵蚀加剧。为此,研究一种基于信号软测量和系统动态特性补偿的再热汽温自动控制策略,基于能量守恒原理计算再热减温器后温度,解决了目前再热减温器后无有效温度测点的问题;通过试验方法对再热器和再热减温器进行建模,采用系统动态特性补偿策略将再热汽温模型等效为较小的滞后和惯性系统;通过阀门线性化处理,有效解决执行机构非线性问题。基于以上方法对某电厂2台机组再热汽温自动控制进行优化,取得了较好效果,可为同类型火电机组再热汽温控制提供参考。

670 MW火电机组低负荷时送风自动异常分析

提出了一种煤量平均热值计算方法,为电厂运行人员配煤掺烧时提供了可量化的参考;同时提出一种应对煤质劣化情况下送风自动的投入解决方案和自清灰式风量测量装置,进一步改善送风系统自动调节效果,对同类型机组送风系统的自动调节优化有一定参考意义。

采空区破碎煤岩体溶蚀作用及净水机理实验研究

开展地下水库采空区破碎煤岩体溶蚀作用及净水机理研究,是实现矿井地下水库安全高效运行的关键。本文以锦界煤矿31409工作面开采形成的地下水库为工程背景,选取采空区破碎煤岩体及去离子水进行污染物释放规律实验研究,分析了采空区破碎煤岩体溶蚀作用规律,探究了破碎煤岩体对水体特征影响机理,获得了破碎煤岩体在不同温度、风化条件下污染物释放规律,并分析了地下水库净水过程中的沉淀溶蚀作用。溶蚀作用及岩体中黏土矿物表面对可溶性有机质的吸附、沉淀作用等水岩作用决定了地下水库净水特征,在不同的时间范围里,溶蚀作用和吸附沉淀作用各自占主导作用,影响矿井水质。

基于多种相关分析的汽包水位波动因素及控制优化

锅炉汽包水位的调整直接关系到整个机组的运行安全,由于其具有多变性、非线性以及强耦合等特性,使得汽包水位的优化调整成为众多学者和研究人员不断关注的重点。针对某300 MW热电联产机组汽包水位波动大的问题,通过分析汽包水位控制系统工艺流程,明确影响汽包水位调节的各个因素,包括机组功率、汽轮机调门开度、给水流量、供热抽汽流量、一、二级过热器减温水流量、再热器减温水流量,采用机理分析法得出过热蒸汽流量qhs与汽机侧主蒸汽流量qms之间的关系方程,初步判断影响汽包水位波动的关键因素为过热器减温水流量qsh;其次提出基于惯性滤波器分解的多尺度相关分析方法,将汽包水位按相对频率大小分解为低频、中频、高频三个尺度,再计算不同尺度信号的相关系数,最终判断出汽包水位与过热器减温水流量具有强相关性。通过机理分析法和多尺度相关分析法得到的结果相互印证,进而得出过热器减温水流量qsh是汽包水位波动主要影响因素。最后,以该热电联产机组为应用平台,根据分析出的关键影响因素设计并优化原有控制逻辑,优化后汽包水位波动量小于±15 mm,相较于优化前波动幅度减小70%,极大改善了汽包水位控制系统的调节品质,优化效果证明采用的方法对现场信号的波动分析和控制优化具有实际意义,也为同类型机组汽包水位的优化调整提供借鉴。

基于信号相关性数值化方法的炉膛压力异常波动分析及控制优化

针对火电机组自动发电控制系统(简称AGC)调频模式下炉膛压力波动频繁问题,利用小波分析方法分解炉膛压力和各台磨煤机入口一次风量信号,并对分解后信号进行等尺度下相关性分析。排除高、低频率信号干扰,对中频相近分解层信号采用相关系数加权法,进而确定相关性最大的分解信号;其次对分解后等尺度信号应用频谱分析法验证加权相关系数法正确性的同时,得出磨煤机入口一次风量与炉膛压力信号的幅值比,并对相关性最大的入口一次风量对应磨煤机冷、热风门进行控制优化。以某600 MW机组数据进行实例分析,表明该方法能定量分析炉膛压力波动的成因,消除炉膛压力异常波动现象,有助于机组安全稳定运行。

基于预测模型的SNN控制在湿法脱硫中的应用

针对目前燃煤电厂湿法脱硫动态特性具有大迟延、大惯性、时变、非线性等特点,且系统自动控制投运率低的现状,该文设计了一种基于预测模型的单节点神经网络(SNN)控制算法,将单节点神经网络结构控制器与传统的PID控制规律相融合,既具有了自学习和自适应的特点,也弥补了常规PID参数不能在线调整带来的弊端。同时加入预测控制,将系统未来的输出值提前反馈到控制器,对过程纯滞后特性具有明显的补偿效果,提高系统的稳定性和鲁棒性。结合某300 MW CFB机组炉外湿法脱硫系统数学模型进行控制仿真。结果表明,该控制算法相对于传统PID控制不仅超调量小、调节时间短、而且能有效解决模型参数改变和扰动带来的不稳定性,具有较强的适应性和抗干扰能力。

基于预估补偿的循环流化床锅炉床温控制优化

循环流化床锅炉(CFB)床温被控对象的控制难点在于影响因素多、大延迟和大惯性。该文在分析床温被控对象动态特性的基础上设计了给煤量粗调、一次风量细调的床温综合控制系统。针对Smith预估控制对模型精度要求高的局限,提出一种基于预估补偿的床温模糊自整定PID控制方法。仿真结果表明在一定程度上减少了系统超调,加快了调节时间,取得了较好的控制效果。

基于智慧城市的供热系统余热利用优化研究

针对某300 MW直接空冷发电机组进行了低真空循环水供热技术优化改造,省去中间换热站并且直接将热源加热的热网供水送至各用热区域。在供水管路上安装了增压水泵和节流阀,设置了温度、流量和压力测点。引入智慧城市物联网技术对整个供热系统进行全面感知,通过智能控制算法对供热管路上的水泵和节流阀进行快速精确控制。通过优化改造,提高了供热系统的一次换热效率,促使余热利用更加充分并实现节能降耗。

基于多输入多输出系统循环流化床锅炉床温智能辨识方法

床温是循环流化床(CFB)锅炉的重要参数,本文采用多输入多输出系统闭环辨识方法,得出以CFB锅炉给煤量与一次风量变化为输入,床温与主蒸汽压力为输出的两输入两输出系统模型。将某矸石电厂300 MW CFB锅炉闭环自动控制下的现场运行数据用于模型参数辨识,利用标准粒子群优化算法智能辨识寻优得到床温多变量系统的最佳模型参数。最后通过现场实际运行数据验证了所建模型的有效性。

变量选择与支持向量机相结合的SO_2排放特性建模

燃煤电站锅炉SO_2排放是大气污染的主要来源之一,建立有效的SO_2排放预测模型有利于解决循环流化床(CFB)锅炉因炉内脱硫不稳定导致脱硫塔脱硫不及时而引起的SO_2排放超标的问题。SO_2的排放特性受众多热工参数影响,且各参数间存在相关性与耦合性,对此本文提出一种基于变量选择与支持向量机(SVM)的SO_2排放预测模型。基于某300 MW CFB锅炉现场运行数据,采用BP神经网络降低输入变量的维度与复杂度,将筛选后的输入变量作为BP-SVM模型的输入,采用K-折交叉验证的方法通过网格搜索确定最优模型参数,建立SO_2排放BP-SVM模型。将BP-SVM模型与未经变量选择的SVM模型对比分析,结果表明经过变量选择后的BP-SVM模型可以有效降低模型复杂度,提高模型泛化能力。

基于改进型状态变量控制算法的再热汽温控制研究

为进一步提高火力发电厂锅炉再热器出口蒸汽温度的控制品质,改善目前再热汽温因大迟延、大惯性等特性而导致的汽温自动投入率较低的问题,提出一种改进型增量式状态变量控制算法,将再热汽温减温水调节阀指令的变化作为增量信号输入状态观测器,采用等效传递函数法和极点配置法分别计算状态反馈增益矩阵和状态观测增益矩阵,进一步分析等效函数法中的压缩因子对系统动态特性的补偿效果。通过仿真试验和工程应用表明,该控制方法对再热汽温自动调节效果良好,汽温调节时间小于15min,动态偏差小于±4℃,稳态偏差小于±0.5℃,对现场工程人员应用状态变量控制技术解决生产过程中一般大惯性时滞系统控制问题具有一定指导意义。

智能先进控制技术在机组调控的研究

随着我国产业结构调整和能源结构改革的深入,电网调峰压力不断增大,火电机组对参与深度调峰运行,改善电能质量,提高经济性和稳定性的要求越来严格和迫切。深入分析、研究了某330MW亚临界机组AGC控制策略的特点,对与AGC相关的控制策略和控制系统进行了结构和参数优化,重点对应用预测控制,凝结水节流,供热管道蓄热利用等技术手段响应AGC负荷要求进行了研究。结果表明:应用基于预测控制的外挂式AGC优化系统,可以显著改善机组控制性能,进一步提升各项控制指标,从而获得更高的整体综合效益。

基于热能梯级利用原理的热电联产技术优化研究

为了提高热电联产机组能源利用率并满足城市供热需求,阐述了热电联产供热技术现状,针对某电厂300 MW级空冷机组提出了一种热电联产优化技术。该技术结合低温热网回水、机组高背压和热泵技术,深度回收汽轮机凝汽余热并实现热能传递的梯级利用。估算结果表明:与传统抽凝式热电联产技术相比,该供热方案的小时供热量由446.23 GJ/h增长至576.34 GJ/h,热网加热器[火用]效率由46.65%升高为62.14%。

某1000MW超超临界燃煤机组给水全程自动控制策略分析

结合1 000 MW塔式锅炉设计给水全程自动控制策略,通过实际调试完成锅炉由湿态自动转为干态运行,整个过程中除在自动控制断点处需运行人员操作,其余均为自动控制方式。通过实现各耦合系统的自动控制,可大大减少运行人员操作次数,同时减少各种误操作的可能。在确保机组安全经济的给水流量前提下,实现干湿态转换自动切换,避免过程中水冷壁超温问题,为今后直流炉给水全程控制提供一定的参考。

基于SOPSO算法的CFB机组联合脱硫系统经济性优化研究

为了在SO2满足超低排放的前提下,最大限度地降低循环流化床(CFB)机组联合脱硫成本,有效提高联合脱硫系统经济运行水平,以某300MW CFB机组炉内炉外联合脱硫系统为研究对象,在充分了解联合脱硫系统原理和主要影响因素的基础上,确定炉内石灰石粉喷入量、床温与炉外石灰石浆液补给量为SO2排放量控制的主要调节参数,建立联合脱硫系统的经济性模型,采用单目标粒子群优化(SOPSO)算法,求解联合脱硫系统经济性最优时主要调节参数的最佳取值。该法在满足环保指标的同时,兼顾系统运行经济性,为CFB机组联合脱硫系统节能降耗以及控制系统参数调节提供理论与方法指导。

基于SUMT-MPSO算法的CFB机组联合脱硝系统经济优化研究

针对目前超低排放政策下循环流化床机组(Circulating Fluidized Bed,CFB)SNCR+SCR两级联合脱硝系统运行成本较高的问题,设计了一种基于罚函数法(Sequential Unconstrained Minimization Technique,SUMT)的改进型粒子群寻优算法(Modification Particle Swarm optimization,MPSO),通过引入随机衰减因子和收敛因子增加粒子群在粒子上下边界区间内的随机性,提高算法全局搜索能力和收敛性;再利用罚函数法实现MPSO寻优算法对联合脱硝系统有约束条件的一维目标规划模型求解,寻找CFB机组两级联合脱硝最佳脱除份额配比。通过对某300MW CFB机组联合脱硝现场实际运行数据进行经济性模型寻优求解,得出不同负荷下系统最优运行成本,为联合脱硝系统经济性运行调整提供理论指导。