基于局部模型网络的烟气含氧量软测量模型的建立与应用*

丁承刚，　黄晓莹，　王景成，　王博辉

1.上海电气电站环保工程有限公司　上海　201612 2.上海交通大学自动化系 系统控制与信息处理教育部重点实验室　上海　200240



基于局部模型网络的烟气含氧量软测量模型的建立与应用*

丁承刚1，黄晓莹2，王景成2，王博辉2

1.上海电气电站环保工程有限公司上海201612 2.上海交通大学自动化系 系统控制与信息处理教育部重点实验室上海200240

烟气含氧量作为燃煤电站重要的出口参数，反映了燃煤电站锅炉的热效率。针对烟气含氧量测量仪测量不准的问题，提出了基于局部模型网络结构建立烟气含量多模型的软测量模型。贵州某电厂的2#锅炉真实的现场历史数据被用于建模和验证，MATLAB仿真结果证明，此方法能够较精准地测量空预器出口处的烟气含氧量。

软测量； MATLAB； 局部模型网络； 烟气含氧量

在燃煤锅炉中，煤粉和空气很难混合得非常均匀，如果仅仅供给理论空气量，则必然有部分煤粉因得不到充足的氧气而无法完全燃烧。因此在实际工业操作中，常用的方法是通入过量的空气(即实际供给的空气量大于理论计算值)，以保证煤粉的完全燃烧。实际空气量与理论空气量的比值被称作过量空气因数，它对锅炉的燃烧安全和经济运行有很大的影响。由热力学理论可知，过量空气因数与燃烧烟气中氧的容积成分基本一一对应，为避开复杂的热力学计算，工业中直接通过测量烟气含氧量来表征过量空气因数所代表的含义。烟气含氧量过大，说明过量空气因数偏大，过多的空气会导致排烟损失过大；反之，烟气含氧量过低，说明过量空气因数偏小，给风量不足会引发不完全燃烧，降低热效率[1]。

烟气含氧量是锅炉运行的一项重要参数，是现代燃煤电站控制的主要指标之一。烟气含氧量的优化控制，对整个燃煤锅炉热效率的提升有着重要的作用。我国火电厂的烟气含氧量一般采用氧气传感器直接测量，氧气传感器主要有热磁式氧气传感器和氧化锆氧气传感器两种[2]。热磁式氧气传感器根据烟气组分中氧气的磁化率特别高这一物理特性来测定烟气中的氧气含量；氧化锆氧气传感器由氧化锆陶瓷敏感元件和护套组成，利用氧化锆陶瓷敏感元件，测出氧浓电势差来测定烟气中的含氧量。

为实现锅炉烟气含氧量的监测和控制，氧气传感器应具备准确、抗干扰、快速响应、耐用等基本性能。热磁式氧气传感器是一种结构简单的氧气传感器，虽然有着生产和调试方便的优点，但是受限于反应不灵敏、测量精度过低、测量环室易堵塞和热敏元件抗腐蚀能力极差等缺点，很少应用在火电锅炉上。目前，在我国火力燃煤锅炉上应用最广泛的是氧化锆氧气传感器，氧化锆氧气传感器具有结构和采样预处理系统较简单、灵敏度和分辨率高、测量范围宽、响应较快等优点，但它也存在投资大、寿命短、探头螺栓会出现烧结、本底电势离散性大、易出现裂纹或铂电极脱落和测量误差较大等问题[1]。由此可见，在工业现场氧气传感器测量不准确的情况下，为实现烟气含氧量的优化控制，首先需要建立烟气含氧量的软测量模型[3]。通过该模型，可以较为精确地解决复杂工况下实时烟气含氧量的测量问题。

1　燃煤锅炉特性及热力系统简介

燃烧系统是一个非线性、大滞后、强耦合和多变量的系统，为了能对燃煤锅炉的烟气含氧量软测量模型进行研究，首先要了解锅炉和燃烧热力系统的工作原理，进而分析影响烟气含氧量测量的关键因素。

燃煤电站的锅炉是一个复杂的控制对象，以贵州某电站2#锅炉为研究对象。该电站一期工程装机容量为4台300MW汽轮发电机组，机组年利用小时数按6000h设计。2#锅炉如图1所示，是哈尔滨锅炉有限责任公司生产的HG-1025/17.3-WM18型锅炉，该锅炉为亚临界、自然循环、中间一次再热、双拱单炉膛、“W”型火焰燃烧方式、尾部双烟道、烟气挡板调温、平衡通风、固态排渣、露天布置和全钢架悬吊式汽包炉。2#锅炉配备4台BBD-4060型双进双出钢球磨煤机、2台离心式一次风机、2台动叶可调轴流送风机、2台静叶可调轴吸风机、2台100%容量密封风机、8台称重式给煤机、2台290m2双室四电场静电除尘器。锅炉为“W”型火焰燃烧，在前后拱上分别布置燃烧器。

图1　锅炉示意图

2#锅炉采用双进双出球磨机正压直吹燃烧系统，选用的燃烧器将旋风分离式(旋风子)燃烧器和直流缝隙式燃烧器两者的特点结合起来，既利用旋风分离器来浓缩煤粉，又用直流缝隙式燃烧器将煤粉气流喷入炉膛。煤粉空气混合物经过分配器后分成两路，各进入一个旋风分离器，经离心分离，大约有50%的空气从煤粉气流中分离出来，其中只有少量含有煤粉，并通过旋风分离器上部的抽气管送至通风燃烧器(乏气燃烧器)，进入炉膛。大部分煤粉和剩余的一次风空气流从旋风分离器下部流出，然后垂直向下流向直流缝隙式燃烧器(主燃烧器)的喷嘴，这时进入直流缝隙式燃烧器的煤粉，其风煤比提高到0.5至0.75，一次风速可降低到10m/s左右。这样，含有少量一次风的高浓度煤粉被以较低的速度引到一次风喷嘴(位于两个相互平行的高速二次风喷嘴之间)，垂直向下喷射，同时两个高速的二次风也垂直喷射，对一次风并不形成干扰。

锅炉工况是指锅炉工作运行状态，可以通过相关的运行参数来表示。由于锅炉运行是一个复杂的工业过程，所以能够反映当前工况的运行参数很多，如负荷、蒸汽压力和温度、燃料量、风量和氧量等，但是无论是由于控制作用变动或者内外扰动，都将引起锅炉工况的变化。随着工况的变化，各项运行参数也会发生相应变化，由于锅炉是一个复杂对象，所以工况参数的改变对各项运行参数的影响没有一个显式的关系。然而，从以上分析可以得知，氧量的变化不仅受风煤比值控制，也随着工况变动而变化。

2　数据清洗

针对烟气含氧量进行建模时，需要通过分析数据，确定与烟气含氧量相关的变量，并对相关参数的现场数据进行预处理。

集散控制系统技术在国内大型火电机组中得到广泛应用，使获取燃烧锅炉运行中的海量数据成为现实。由于电厂的测量仪表经常工作在高温、振动、腐蚀等恶劣环境下，容易发生故障，导致数据采集系统采集到很多错误数据；此外，测量数据还可能因受到干扰、漂移和测量环境的影响而产生随机误差，这种误差往往很难被直观地检测出来[4]。因此，从现场采集的数据在应用前需要进行分析和处理。贵州某电厂采用了新华公司的Netwin数据采集系统，所采用的历史数据均从该电厂电站系统现场采集而来。根据燃烧系统的热力学原理和氧量控制回路的原理可知，烟气含氧量主要与风量和给煤量的比值相关，并且受到负荷波动的影响，而实质上引起负荷波动的主控因素是给煤量与风量的变化。因此，确定三个参数为二次风量、给煤量和含氧量。预处理数据包括2009年4月14日—4月19日共14400组采集数据，数据处理的主要步骤如下。

① 数据点合并。由于同一参数有多个探测点，根据各个参数和检测仪表的特点，分别进行求和或求均值的处理，具体工作见表1。

表1　数据点合并表

② 单位转换。为了统一参数单位为国际单位，将二次风量和给煤量的单位进行简单处理，二次风量km3/h→m3/s，给煤量t/h→kg/s。

③ 小波滤波降噪。小波滤波能够更好地消除工业环境带来的高频噪声，相对滑动平均等去噪算法，它更能够保证原始信息不失真，笔者选用了小波滤波进行参数数据的降噪处理。利用MATLAB工具箱中的“wden”函数进行小波去噪；选用heursure阈值形式及软阈值处理方法；选用mln，在不同的小波分解层次分别估计噪声水平；作分解的小波信号选为sym8；分解层数设定为10，形式如下：

O2=wden(O2，‘heursure’，‘s’，‘mln’，10，‘sym8’)。

以给煤量为例： 图2(a)为去噪前仿真曲线，毛刺较多，波动大；图2(b)为去噪后的仿真曲线，保持了处理前的基本波形，经小波去噪后，仿真曲线的毛刺明显减少，波动更为平缓。由处理前后的数据对比(表2)可以看出，各项参数在小波去噪前后的均值基本相同，但是标准差明显减小，这说明预处理去噪效果明显，并且保证了去噪后数据不失真。本文的预处理工作使数据使用更方便，可信度更高。

图2　给煤量预处理对比图

处理前处理后参数名称最大值最小值均值标准差最大值最小值均值标准差烟气含氧量6.38%2.94%4.41%0.664%5.98%3.30%4.41%0.578%二次风量/(m3·s-1)98.22449.72286.9873.08364.72135.86287.0854.44给煤量/(kg·s-1)49.6115.7635.826.1147.3221.5935.825.67

3　基于局部模型网络多模型建模

通过模糊C均值聚类的方法对调度变量分类，通过迭代计算当前输入和调度变量对子模型的隶属度，最后利用最小二乘法建立局部子模型。连接基函数与对应的子模型组建全局模型，用以实现烟气含氧量的软测量。

局部模型网络为非线性系统的辨识提供了一个通用的结构，局部模型网络由不同的局部模型加权合成，每一个局部模型仅在固定的一块空间分区有效。该方法将系统的输出描述为基函数与其对应的局部模型乘积的总和，来反映系统输入输出之间的非线性关系。基本结构如下[5]：

(1)

式中：y(k+1)为下一步的预测值；ρi为基函数表示局部模型权值；Mi为第i个局部模型输出；n为局部模型的个数；Φ(k)为调度变量。

针对烟气含氧量的实际问题，选取k-1时刻的二次风量、给煤量、负荷作为k时刻的调度变量。

4　仿真验证

利用贵州某电厂2#锅炉的2009年4月14日0时至2009年4月17日0时，一共三天历史数据进行离线建模，每30s采集一次数据，经前面的数据预处理工作，得到二次风量、给煤量、含氧量三组数据，每组各8640个数据。由于锅炉启动和停运过程中锅炉内的燃烧化学反应变化复杂，此时考察烟气含氧量也无实际意义，因此，含氧量模型建立在锅炉稳定运行的基础上，只考虑工况正常变动范围。负荷是反映工况变化的一项指标，所研究的2#锅炉负荷正常范围为170～320MW。

由图3可以看出，2009-04-14～2009-04-17三天高低负荷工况基本全覆盖，烟气含氧量的范围为[3.540，5.981]，基本覆盖了锅炉正常运行范围，因此采用这三天建立的离线模型具有一定的代表作用。

图3　负荷示意图

由图4可见，烟气含氧量的模型输出与其实际输出基本吻合，证明了此软测量方法的有效性。

图4　软测量仿真示意图

5　结论

针对烟气含氧量的软测量问题，提出了一种基于局部模型网络的多模型建模方法，通过在300MW机组数据下的实时仿真，证明了这种方法可以有效地解决复杂工况下实时烟气含氧量的测量问题。

[1] 程启明，郭瑞青，杜许峰，等.火电厂烟气含氧量测量的现状与发展[J].电站系统工程，2008，24(6)： 1-4.

[2] 杨庆柏，厉鹏.氧气传感器及其在火电厂的应用[J].传感器世界，2001，7(9)： 19-21.

[3] 章云锋，王景成，史元浩，等.基于状态约束的滑动时间窗软测量模型[J].控制工程，2014，21(S1)： 115-117，120.

[4] 李辉，陈教超，司风琪，等.数据预处理技术在电厂运行优化系统中的应用研究[J].华东电力，2007，35(11)： 110-113.

As an important output parameter，oxygen content in the flue gas of coal-fired power plants reflects the thermal efficiency of boilers in coal-fired power plant. Aim at the poor measurement by meter for oxygen content in flue gas it proposes a multi-model solution which was based on a local model network structure to measure the contents in fuel gas by soft measurement. Historical on-site data of #2 boiler in a power plant at Guzhou is used for modeling and verification, MATLAB simulation results show that this method can measure more accurately the oxygen content in the flue gas at the outlet of the air preheater.

Soft Measurement； MATLAB； Local Model Network； Oxygen Content in Fuel Gas

*国家自然科学基金资助项目(编号： 61533013)；

丁承刚(1965—)，男，高级工程师，主要从事燃煤电站环保工程工作，

E-mail: dingchg@shanghai-electric.com

TP274

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