基于神经网络的大型轴流风机能耗特性分析

王印松，刘 霜，李牡丹，李士哲，郑渭建，陆 陆



基于神经网络的大型轴流风机能耗特性分析

王印松1，刘 霜1，李牡丹1，李士哲1，郑渭建2，陆 陆2

（1.华北电力大学控制与计算机工程学院，河北 保定 071000；2.浙江浙能技术研究院有限公司，浙江 杭州 310000）

为了降低火电机组能耗，国内电力行业开始尝试大型火电机组辅机单侧运行，对此基于神经网络优化算法建立了火电机组大型轴流风机仿真模型，对其进行能耗分析。本文结合厂家提供的性能曲线和相关参数，建立大型轴流风机静态性能数学模型；再结合实际运行风机相关管路特性，建立风机在动叶可调调节方式下的调节指令-风量关系模型；利用电厂实际数据建立风机能耗分析模型和效率分析模型。综合以上模型，对火电机组送风机在低负荷下单台运行和2台并列运行时的能耗特性进行对比分析。结果表明，在火电机组低负荷工况下，风量低于某临界点时，单台送风机运行比2台送风机并列运行效率高，能耗低。

低负荷；轴流风机；能耗分析；神经网络；送风机；建模；仿真；能耗

近年来，火电机组在低负荷运行下的经济性、安全性和灵活性等问题引起了电力行业的极大重视。风机作为火电机组主要辅机之一，也是火电厂主要耗电设备，常常工作在低负荷及变负荷工况，实际运行效率并不高，节能潜力巨大。对此，国内少数电厂对火电机组大型风机在低负荷下的单台运行或单列配置进行了试验。在低负荷单侧送风机运行试验分析中，发现低负荷单侧送风机运行节电效果明显[1]。文献[2]提出在保证机组安全、可靠运行的前提下，单侧送风机双侧引风机运行节电效果明显。文献[3]提出主要单侧辅机运行可降低厂用电率。但是，也有研究人员从单侧风组与双侧风组运行的耗电量对比数据中发现，单侧风组运行电量大于双侧风组运行电量[4]。目前，仅有少数文献根据电厂的实际耗电量提出低负荷下单侧风机运行方式有节能的可能性，而鲜有关于低负荷下单侧风机运行节能原因和内在规律的研究。

分析火电机组大型轴流风机的单、双侧运行能耗特性，需要在轴流式风机静态性能数学模型的基础上搭建能耗分析等模型，并进行仿真分析。由于动叶可调式轴流送风机在各角度下的特性曲线有较大差异，且调节范围较宽，再加上风机内部结构和流场分布复杂，难以通过纯理论计算的方法建立轴流式风机静态性能数学模型。文献[5-7]曾分别采用基于最小二乘法的曲面拟合方法和插值方法建立风机静态性能模型。但是，基于最小二乘法的曲面拟合计算复杂，用于不同轴流风机时计算量大，不利于工程应用；而插值方法虽相对而言计算简单，但用于风机性能分析的精度还有待提高。神经网络模型具有良好的非线性逼近和泛化能力，文献[8]采用神经网络对轴流风机静态性能建模，并在此基础上进行的动态仿真精度和动态性能都取得了良好的效果。因此，本文拟采用神经网络优化算法结合风机静态性能曲线建立轴流风机静态性能数学模型，参考电厂实际运行数据建立轴流风机能耗特性分析模型，并在低负荷运行工况下对火电机组大型风机单、双侧运行的能耗特性进行了对比和分析，从而探究低负荷下单台风机运行的节能条件和内在规律，以期为风机控制的具体优化措施提供理论依据。

1 轴流风机特性

火电机组大型风机主要有离心式和轴流式2种结构形式。轴流式风机因其体积小、重量轻、调节范围广等优势广泛用于大型发电机组。目前，单机容量在600 MW以上的大型机组均采用轴流式风机。本文以轴流式送风机作为研究对象。

图1为一定转速下叶片安装角固定不变轴流式风机的典型性能曲线。由图1可见：随风量的减小，风压先上升，到达点时，风压开始下降，风量继续减小到点，风压开始上升，直到风量为0时风压达到最大值；随风量的增大，效率先增大后减小。轴流式风机典型性能曲线在小流量区域内出现驼峰形状，点左侧为风机不稳定工作区段，因在该区域会出现“抢风”现象，一般不允许风机在此区域工作，本文主要针对风机正常运行的工作区域，即点右侧区段[9-12]。

图2为轴流式风机静态性能曲线。该曲线由不同动叶角度下稳定工作区段的典型特性曲线族组成。所有动叶角度下的曲线存在如下关系式：

式中：Q0为风机进口风量，m3/s；p0为风机进出口差压，Pa；b 为轴流风机动叶角度，(°)。

风机的工作点由静态性能曲线和管道特性曲线共同确定。采用改变动叶角度调节风机的方法时，管道特性不会随风机工况点的变化而变化，只要风道没有改变，一般管道特性曲线不变，本文只考虑风道不发生改变的情况。对风机而言，气体密度很小，气柱压力可以忽略不计，气体在管路系统中的能量损失与流量的平方成正比。因此，风机管道特性曲线可近似为一条过原点的二次抛物线[13]，其方程式近似为

式中：为管道风压，Pa；为管道内风量，m3/s；为管路特性系数，由于实际管道过于复杂，一般可通过试验得到。

理论上，将风机静态性能关系式(1)与管道特性表达式(2)联立，便可求得在风机特性和管路特性确定时风量与动叶角度的关系=()，作为风机调节指令-风量关系数学模型。为适应不同负荷时锅炉对风量的实际需要，风机出力需随锅炉负荷变化而变化。风机的调节就是通过改变风机工作点的位置，使风机输出的工作流量与锅炉实际需要的风量平衡。在风机运行中便可根据=()改变风机动叶角度，从而改变风机工作点，实现风量调节。

2 基于BP神经网络轴流风机能耗模型

2.1 BP神经网络

人工神经网络是通过模拟生物脑神经系统的信息处理机制建立起来的一种智能信息处理模型，具有可以任意精度逼近任意非线性连续函数的特性，为非线性系统的辨识提供了一种有力的工具[14]。BP神经网络是一种按误差逆向传播算法进行学习的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络之一。图3为单隐含层BP神经网络，其中输入向量为，输入神经元有个，输入变量为p (=1, 2, …,)，隐含层向量为1，内有1个神经元隐含层变量为1(=1, 2, …,1)，激活函数为1，输出层对应的激活函数为2，输出层向量为，输出层有2个神经元，输出层变量为2(=1, 2, …,2)，目标矢量为。

隐含层中第个神经元输出为

输出层第个神经元的输出为

(4)

定义误差函数为

BP神经网络的学习过程即上下层节点之间权值的寻优过程，分别由信号正向传播和误差反向传播2部分组成。输入信号正向传播形成输出信号，当实际输出不满足精度要求时，进行误差反向传播阶段，此时权值按误差梯度下降的方式逐层修正，当前次学习过程完成后，再次输入相同的输入信号，通过反复进行上述迭代过程，不断修正各神经元之间的权值。当BP神经网络输出满足预设精度要求或完成预设学习次数时，学习过程结束。

为提高建模仿真效果，求取权值变化及误差的反向传播最优算法，本文对比了多种基于数值优化的算法和基于一阶梯度的算法。

2.2 轴流风机静态性能数学模型

选取浙江浙能嘉兴发电有限公司（嘉兴电厂）5号机组送风机为研究对象，型号FAF26.6-14-1，风机转速985 r/min，介质密度1.197 3 kg/m3，介质温度20 ℃，风机叶片14NA16(3GK6016A)，叶片调节范围45°。根据厂家提供的风机静态性能曲线图，得到用于训练的样本数据，每个动叶角度下读取1组数据，共10组。采用BP神经网络方法训练这些样本数据（，0，0）得到该风机静态性能数学模型。（，0）作为BP神经网络输入，0作为期望BP神经网络输出，采用含有1个隐含层的BP网络，2个输入节点，1个输出节点。采用基于数值优化和基于一阶梯度的多种算法，并尝试含有不同神经元数量隐含层的BP神经网络，找到建立该风机静态性能数学模型的最佳算法和最佳隐含层神经元个数。设定最大迭代次数为20 000，最小均方误差为0.000 017 3，对各种算法进行试验，结果见表1。

试验发现，基于数值优化的算法普遍比基于一阶梯度的算法训练效果好，故选取Levenberg- Marquardt法训练含5个神经元隐含层的网络作为风机静态性能数学模型，记为网络net1，训练效果如图4所示。由图4可见，轴流风机静态性能数学模型拟合效果较好，在误差允许范围内该模型所得静态性能曲线穿过样本点。

表1 风机静态性能数学模型训练情况

Tab.1 The training situation of mathematical model of thefan static performance

2.3 轴流风机调节指令-风量关系模型

由风机静态性能曲线和管网特性曲线得到某一特定管路下风量与动叶角度之间的关系，从而建立轴流风机调节指令-风量关系模型。但送风机的静态性能曲线比较复杂，无法直接和管道特性曲线进行联立计算。于是选取部分风机静态性能曲线与管道特性曲线的交点（,），动叶角度用0~100%表示，以每5%取1个，在每个动叶角度下，利用穷举法反复试验，在合适范围内以合适步距增大风压，得到风机静态性能曲线与管道特性曲线绝对误差在0.3以内的部分交点作为样本点，选取结果如图5所示。

采用BP神经网络训练上述样本点，便可得出该轴流风机调节指令-风量关系模型。多次试验发现，采用隐含层含1个神经元的单层BP神经网络结构结合BFGS拟牛顿法训练得到的轴流风机调节指令-风量关系模型（记为网络net2），拟合效果良好，其训练效果如图6所示。

图5 样本点选取

Fig.5 The sample points selection

2.3 轴流风机能耗特性分析模型

利用嘉兴电厂提供的5号机组送风机实际数据，进行分析处理，提取出具有代表性的样本数据（，st，，）。由于风机的风压、风量、动叶角度和电流每天的变化趋势相似，于是选择了2017年11月27日00:00:00到2017年12月28日00:00:00的数据进行分析，每隔20 min采集1次训练样本，每隔 10 min采集1次测试样本。

轴流风机电机功率计算式为

式中：为电机有功功率，W；为电压，V；为电流，A；cos为功率因数。其中，电压和功率因数cos为定值，可以用电流来表征风机的能耗。将动叶角度、静风压st、风量作为输入，电流作为输出，选隐含层含10个神经元的单层BP神经网络结构，采用BFGS拟牛顿算法，训练得到轴流风机能耗分析模型=3(,,st)，记为网络net3，其训练效果如图7所示。

图7 轴流风机能耗分析模型训练效果

Fig.7 The training effect of the energy consumption analysis model for axial fan

利用厂家提供的风机静态性能曲线，提取出数据（，，，），将动叶角度、全压、风量作为输入，效率作为输出，采用BP神经网络进行训练。经多次试验，发现采用隐含层含有5个神经元的单层BP神经网络结构结合BFGS拟牛顿算法，得到轴流风机效率分析模型=4(,,)，记为net4，其模型拟合效果较好，训练效果如图8所示。

风机全风压包含静风压和动风压2部分，其中动风压与风量有关，即

由式(7)和式(8)便可得到在既定管路系统下风机全风压与进口风量的关系式为

在其他外部条件不改变，运行参数完全一致的2台风机并联运行时，以相同风压风量相加为理论依据，每台风机的风压不变风量减半，每台风机对应的管道特性曲线表达式可等效为：

结合轴流风机静态性能数学模型、轴流风机调节指令-风量关系模型、静压随风量的变化关系以及风机耗电情况与工况点的关系，得到风机能耗分析模型。同理，结合风机静态性能数学模型、轴流风机调节指令-风量关系模型、全压随风量的变化关系以及风机效率情况与工况点的关系，得到风机效率分析模型。两者综合便是轴流风机的能耗特性分析模型，其结构如图9所示。

3 仿真分析

本文仿真分析严格以2台风机并联运行时风压相等风量相加，且2台风机各运行参数完全一致为理论前提。采集嘉兴电厂5号机组的风量和负荷数据，选取机组高、中、低负荷下稳定运行时的数据求取平均风量。计算可得50%、75%、100%负荷下的送风量分别为234.532、344.578、450.414 m3/s，可以看出，送风机风量与机组负荷基本成正比关系。

在MATLAB平台，对轴流风机静态性能数学模型、1台风机运行的调节指令-风量关系数学模型、 2台风机并联运行的调节指令-风量关系数学模型、轴流风机耗电分析模型以及轴流风机效率分析模型进行编程，并分别对1台送风机运行和2台送风机并联运行情况进行仿真。由于电流仅用于表征能耗情况，不考虑仿真中1台风机运行方式下是否超限的问题。1台送风机运行方式的电流和2台送风机并联运行方式的总电流仿真结果对比如图10所示， 2种运行方式的效率仿真结果对比如图11所示。

从图10可以看出，在火电机组低负荷运行工况下，在风量低于243.8 m3/s时，单台风机运行的电流小于2台风机运行时的电流。由电功率计算公式(3)可知，电压和功率因数为定值时，则电功率与电流成正比关系，说明低负荷下单台风机运行的能耗更低。

从图11中可以看出：不管是1台风机运行还是2台风机并联运行时，在一定风量范围内，风机效率均随风量增大而增大，这和风机典型性能曲线趋势相符合；当风量低于243.8 m3/s时，1台风机运行方式比2台风机运行方式的效率高。

为了从理论上分析1台风机运行的效率比2台风机并联运行更节能所应满足的条件，本文引入风机的有效功率计算数学模型[15]：

式中：e为风机有效功率，W；t为风机进出口全压升，Pa；v1为入口体积流量，m3/s；pt为压缩性修正系数[11]，由风机进口风压和进出口全压升决定，经计算本文中压缩性修正系数在0.97~1.00之间；1为风机进口风压，Pa；为绝热指数，对空气=1.4。

送风机将大气中的空气送入锅炉，在相同负荷下，1台风机运行和2台并联运行的进口风压和进出口全压升相同，可见1台风机运行方式的有效功率和2台并联运行方式的总有效功率相等，所以不同运行方式下的风机能耗情况主要由效率决定。结合图10、图11以及送风机风量与机组负荷的关系可以得出，在低负荷工况下，送风量低于243.8 m3/s时，1台风机运行方式比2台风机并联运行方式的效率更高、能耗更低，这与理论分析相符。因此，在保证机组运行安全性的前提下，本机组低负荷运行时采用单台送风机运行方式比2台风机并联运行方式更节能。

4 结 论

1）本文采用BP神经网络优化算法建立轴流风机能耗特性分析数学模型，经多次试验发现，基于数值积分的算法普遍比基于一阶梯度的算法误差小，迭代次数少，训练效果好。

2）在低负荷运行工况下，风量低于某临界点时，单台送风机运行方式比2台送风机并联运行方式效率高。因此，电厂在保证火电机组安全运行的前提下，低负荷运行工况下可以采用单台送风机运行的方式来减少厂用电。

3）本文仅以火电机组轴流式送风机为例进行仿真研究，对于引风机和一次风机等的能耗特性分析可以此类推。另外，本文是严格以2台风机并联运行时风压相等风量相加，且并联时2台风机各运行参数完全一致为理论前提而进行的仿真研究。而电厂实际运行中，2台风机并联运行时各参数并非完全一致，在寻找单台风机运行比2台风机并联运行更节能的风量临界点时，需结合实际情况进行修订。

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Energy consumption characteristics of large axial flow fan based on neural network

WANG Yinsong1, LIU Shuang1, LI Mudan1, LI Shizhe1, ZHENG Weijian2, LU Lu2

(1. School of Control and Computer Engineering, North China Electric Power University, Baoding 071000, China; 2. Zhejiang Energy Group Research Institute, Hangzhou 310000, China)

To reduce the energy consumption of thermal power units, the domestic electric power industry starts to try single-side operation of auxiliaries of large-scale thermal power units. On the basis of neural network optimization algorithm, the simulation model of large-scale axial fan of thermal power units was established in this paper and the energy consumption was also analyzed. According to the performance curves and related parameters provided by the manufacturer, the mathematical model of static performance of the large-scale axial fan was built up. Combining with the characteristics of the pipeline corresponding to the actual operation of the wind turbine, the adjustment command-air volume relationship model of the fan under adjustable regulating mode of dynamic blades was established. Moreover, the energy consumption analysis model and efficiency analysis model of the fan were also build up by using the actual operation data of the power plant. On the basis of all the above models, the energy consumption characteristics of the unit with single forced draft fan running and double-fan running were analyzed at low load. The results show that, at low load, when the air volume is lower than a certain critical value, the single-blower operation is more efficient and has lower energy consumption.

low load, axial fan, energy consumption analysis, neural network, forced draft fan, modeling, simulation, energy consumption

Fundamental Research Funds for the Central Universities (9161715008); Fundamental Research Funds for the Central Universities (2017MS189); Hebei Higher Education Teaching Reform Project (2016GJJG318)

王印松(1967—)，男，博士，教授，主要研究方向为先进控制策略及在电力系统中的应用、控制系统性能诊断，wys@ncepu.edu.cn。

TM621

A

10.19666/j.rlfd.201804077

王印松, 刘霜, 李牡丹, 等. 基于神经网络的大型轴流风机能耗特性分析[J]. 热力发电, 2019, 48(2): 65-71. WANG Yinsong, LIU Shuang, LI Mudan, et al. Energy consumption characteristics of large axial flow fan based on neural network[J]. Thermal Power Generation, 2019, 48(2): 65-71.

2018-04-13

中央高校基本科研业务费专项资金资助(9161715008)；中央高校基本科研业务费专项资金资助(2017MS189)；河北省高等教育教学改革项目(2016GJJG318)

刘霜(1994—)，女，硕士研究生，284235641@qq.com。

（责任编辑 杨嘉蕾）