基于改进粒子群算法的火电机组锅炉燃烧多目标优化.pdf
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1、0引言随着新能源产业的持续壮大,风电和太阳能逐渐改变了目前的电网格局,由于新能源的不稳定性,各机组的灵活性改造成为保证电力系统安全运行的主要方式之一1。灵活性改造主要技术难点在于如何使大容量煤电机组适应超低负荷深度调峰,这就对大容量煤电机组的燃烧稳定性提出了更高要求2。锅炉燃烧控制优化是通过分级配风、协调配煤等手段减少NOx的生成,同时也要兼顾CO排放浓度、锅炉效率等经济性指标和预防高温蒸汽管壁超温等安全性指标,是一个多场耦合、多变量制约、多目标优化的复杂问题3-4。在深度调峰运行下,负荷的下降可能导致锅炉燃烧的不稳定性、脱硝系统无法有效运行、锅炉汽水系统管壁超温等问题。常规的燃烧优化系统大多
2、只能实现稳态和开环优化,不易取得符合预期的优化效果,因此需要把人工智能技术和先进控制理论相结合,研究新型的锅炉燃烧系统闭环优化控制方法5-6。如何有效保证锅炉效率和NOx排放是深度调峰下燃烧优化需要研究的重要问题。同时,机组实际运行中,常存在SCR出口NOx浓度偏差大的问题,导致脱硝系统一侧长期过喷的情况,不利于机组安全、经济运行。针对上述问题,提出了基于改进粒子群算法的火电机组多目标锅炉燃烧优化控制方案,建立了以锅炉燃烧效率、NOx生成浓度、净烟气NOx浓度、两侧脱硝出口NOx浓度偏差为目标输出的锅炉燃烧模型,以期提升机组运行的安全性和经济性。1现有技术及其缺点当前锅炉燃烧多目标优化的主要技
3、术路线如下:1)从DCS历史库中筛选模型参数,筛选出有效的稳态数据,并进行归一化处理;2)以锅炉燃烧效率和NOx排放质量浓度为目标参量,由锅炉热平衡计算理论可知,飞灰含碳量和排烟温度直接影响锅炉燃烧效率,根据锅炉燃烧特性、NOx生成机理和锅炉燃烧效率影响因素,基于BP神经网络建立NOx排放质量浓度预测模型和锅炉燃烧效率预测模型;3)以加权求和法或约束法确立遗传算法的目标函数,寻找最优工况,进而获得最优的运行参数。现有技术主要存在以下问题:1)数据筛选过程中只选取稳态数据,而模型的建立应包含动态过程,即从一个稳态到下一个稳态之间的数据;2)以锅炉燃烧效率和NOx排放质量浓度为目标参量建立模型不适
4、应实际需求;3)BP神经网络建模需要大量的样本数据,且无法避免过拟合的问题,不利于模型的在线修正。当前锅炉燃烧多目标优化的技术路线图如图1所示。2基于改进粒子群算法的火电机组锅炉燃烧多目标优化2.1本方案技术路线本方案基于改进粒子群算法,建立以锅炉燃烧效率、NOx生成浓度、净烟气NOx浓度、两侧脱硝出口基于改进粒子群算法的火电机组锅炉燃烧多目标优化魏向国1汤泽煜2张明法1(1.国能河北定州发电有限责任公司,河北 保定 073000;2.湖北能源集团鄂州发电有限公司,湖北 鄂州 436032)摘要:目前火电机组仍是我国电力供应的主体,因此通过运行优化技术来实现锅炉燃烧效率的提升,同时减少NOx等
5、污染气体排放具有重要意义。鉴于此,针对现有技术建模精度低、运行效果差、脱离实际需求等缺点,采用改进粒子群算法建立锅炉燃烧模型,得出机组最佳运行参数,以期提高机组运行的安全性和经济性。关键词:火电机组;锅炉燃烧效率;NOx;改进粒子群算法中图分类号:TM621文献标志码:A文章编号:1671-0797(2023)18-0024-04DOI:10.19514/32-1628/tm.2023.18.006电气工程与自动化Dianqi Gongcheng yu Zidonghua24NOx浓度偏差为目标输出的锅炉燃烧模型,建模的精度满足需求,且建模速度快,利于模型的在线修正。其中,提升锅炉燃烧效率必然
6、会导致NOx生成浓度增加,因此根据机组特性和专家经验确立其最优值;考虑净烟气NOx浓度是为了在环保指标达标的前提下,尽可能地提高NOx排放浓度,降低机组氨耗量;考虑脱硝两侧出口NOx浓度偏差是为了确保在净烟气NOx浓度达标的前提下,减少两侧出口NOx浓度偏差,避免脱硝系统一侧过喷、另一侧欠喷的情况,提升机组运行的安全性和经济性。其主要步骤如下:1)从DCS或SIS中获取历史数据,包括:实际负荷、总燃料量、各层给煤机燃料量、各层磨煤机一次风量、各层二次风门开度、二次风总量、总风量、烟气挡板开度、排烟温度、给水流量、主蒸汽压力、调节级压力、烟气含氧量、送风机入口风温、两侧入口NOx浓度、两侧出口N
7、Ox浓度、净烟气NOx浓度、两侧喷氨阀门开度和两侧喷氨量;2)依次对历史数据中进行粗大值处理、线性插值和滤波噪声处理,得到初步合格的历史数据库;3)采用滑动窗口法对数据库中的数据进行筛选,筛选规则为“稳态动态下一个稳态”,得到建模的训练数据;4)通过改进粒子群算法建立以锅炉燃烧效率、NOx生成浓度、净烟气NOx浓度、两侧脱硝出口NOx浓度偏差为目标输出的锅炉燃烧模型。2.2粒子群算法改进方案1)惯性权重的改进。采用带多目标最优因子的迭代下降法,即结合当前的寻优结果和迭代次数,动态调整惯性权重值,更快速准确地寻到全局最优,其公式为:w=wmin+(wmax-wmin)tmax-ttmaxN-nN
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