超临界燃煤机组入炉煤热值软测量及其协调控制的研究与应用

2021-04-13燕鸣

科技创新导报 2021年34期

燕鸣

摘要：近年来煤电企业不断加大掺烧力度，入炉煤热值变化频繁，严重影响了机组安全经济性。目前受技术和经济投入限制，入炉煤热值普遍还停留在定期离线化验阶段，无论是数据实时性还是取样代表性方面，均远不能满足机组快速响应电网快速调峰和安全经济运行要求。本文在某350MW超临界机组上采用以功煤比系数为基础、燃烧动静态特征信息融合的入炉煤热值软测量方法，应用至协调控制系统，解决了由于燃煤热值变化引起的燃水比失调问题，提高了机组的动态响应性、稳定性和经济性。

关键词：煤质软测量燃烧特征信息融合协调控制

Research and Application of Soft-Sensing and Coordinated Control of Coal Calorific Value in Supercritical Coal-Fired Unit

YAN Ming

（Huadian Electric Power Research Institute Co.，Ltd.，Hangzhou， Zhejiang Province，310030 China）

Abstract：In recent years， coal-fired thermal power enterprises have been increasing the intensity of blending， and the calorific value of coal has changed frequently， which seriously affects the safety and economy of units. At present， due to technical and economic constraints， the calorific value of coal in the furnace generally remains at the stage of regular off-line testing， whether in terms of real-time data or representative sampling， the utility model can not meet the requirements of fast response， fast peak regulation and safe and economical operation of the power network.In this paper， a soft-sensing method based on the power-coal Ratio Coefficient and the fusion of Dynamic and static characteristic information is applied to the coordinated control system of a 350MW supercritical unit， the unbalance of the ratio of fuel to water caused by the change of the calorific value of coal is solved， and the dynamic response， stability and economy of the unit are improved.

KeyWords：Soft-sensing of coal quality;Combustion characteristics;Information fusion;Coordinated control

近年煤電企业不断加大掺烧力度，入炉煤热值变化频繁，导致机组协调控制系统难以及时、准确地响应调整，燃烧稳定性大幅下降。而入炉煤热值普遍还停留在定期离线化验阶段，远不能满足机组快速响应电网调峰和安全经济运行的要求。

1入炉煤热值对超临界机组协调控制系统的必要性

燃煤热值变化是影响煤电机组运行的重要因素，尤其对超临界机组影响极大。因亚临界汽包炉的协调控制尚可采用直接能量平衡（DEB）法构成热量信号，而超临界直流炉无汽包配置，蓄热能力更弱，需维持一定过热度才能达到热态运行，无法得到类似汽包炉的热量信号，故存在燃料与给水耦合问题。其工质流和能量流相互影响，使水、汽温及协调控制回路之间存在很强的非线性耦合，因此对燃料所含的热量与给水间的配合要求很高，燃料热值变化势必影响系统平衡和控制系统调节品质，甚至波及机组运行稳定性。故亟需获得对入炉煤热值的监测手段，并应用至协调控制系统，自动、准确适应燃煤热值变化。

2热值测量方法

2.1硬件监测技术

受检测技术、测点代表性、成本高等限制，其性能及稳定性尚未成熟，应用成功案例少。

2.2先进控制系统研究

众多学者围绕燃煤热值问题展开了较多先进控制系统研究[1]，受选取参数精度、锅炉结构配置、炉内燃烧状况、运行调整水平等较多耦合性和非线性因素影响，普遍存在模型精度达不到要求、算法复杂、实时响应不足、成本高等缺点，不适宜工程应用[2]。

2.3常见工程校正方法

2.3.1间接能量信号构造热值信号

其主要有主蒸汽流量、中间点温度（焓值）热值校正两种思路。前者难以准确区分热值变化的动、静态成分，且主蒸汽流量准确度不高。后者无论是修正燃料还是给水，难以两者兼顾，若要兼顾需不断改变两者比例，逻辑设计复杂，尚不能适应多工况。

2.3.2热值软测量工程建模技术

（1）基于能量守恒定律构造的热值建模。基于超临界机组数学模型进行参数校正后，令实际调节级压力P1和数学模型的调节级压力P1进行比较，偏差处理后进入积分器，积分器的输出作为燃料热值估计值。而分离器出口压力Pb和机前压力PT的变化代表锅炉蓄能的变化，这两个压力与模型的比较偏差作为燃料热值动态部分。其对选取的数学模型精度和自适应性要求较高，被控对象非线性的变化使模型精度受很大影响，且拟合算法复杂[3]。

（2）基于燃烧机理的热值建模。根据燃烧机理可建立实际的风量、氧量和热量三者间的数学模型。该方法具有较好动态响应，但对各参数测量精度要求高，而风量、氧量以及通过电厂耗差系统算出的锅炉、汽机效率数值普遍精度不高[4]。

（3）功煤比热值软测量建模。即在一段时间内，实际燃煤耗量与实际发电负荷之比，再除以锅炉设计煤种资料中煤量与机组负荷的比值。假定热值随时间推移变化不大，可推算当前入炉煤热值。

该方法虽动态响应不足，但是当机组变负荷时，燃料控制系统能根据当时煤质较准确地改变煤量，避免燃料量偏差的逐渐积累，并且对煤量测量的线性误差和对机组效率的变化具有自适应控制功能，可由热值来弥补效率变化对系统的影响。

3入炉煤热值软测量模型设计和协调控制系统应用

本文基于某350MW直吹式中速磨的超临界机组，设计一种以功煤比系数为基础、燃烧动静态特征信息融合的入炉煤热值软测量方法。

3.1静态特征模型设计和应用

功煤比系数表征了“有多少热，发多少电”的能量守恒定理，也隐含了一旦单位负荷所用燃料量发生变化，最主要的原因是：一，燃烧效率改变;二，燃煤热值改变。前者短时内变化不大，故可通过功煤比系数K将入炉煤热值先衡量出来，如式（1）所示，再结合不同工况下的热值变化特性完善燃烧静态特征模型。

K=（B÷P）÷（B0÷P0）（1）

其中，K通常限制在0.7至1.3之间;B为实际燃料耗量（总煤量加上折算为设计煤的耗油量）;P为实际发电负荷;P0为设计煤种下各负荷点;B0为设计煤种下各负荷点所对应的燃料量，在DCS逻辑组态时可采用设计功煤比折线函数表征。

还需进行如下特殊工况处理：

1）RB工况;

2）负荷<50%;

3）燃料主控手动;

4）高加解列时，设计功煤比折线函数参照锅炉设计资料中高加解列工况确定。

对于实际燃料量B、实际负荷P，需模拟数分钟给煤量到入炉燃烧这样一个过程，即控制系统中给煤量反馈信号经三阶、一阶惯性环节串联后形成对应的锅炉蒸发量，本文通过现场模拟试验得到[0.8/（s+1）3]×[5.1/（100s+1）]作为惯性环节时间常数，相较取数分钟实际负荷、实际燃料平均值的算法更符合被控对象特性曲线。

把整台机组视为状态观察器，对式（1）做上述处理后得出K值，将K值用于协调控制系统燃料控制器中燃料实测值的校正，即“反馈”校正，用以补偿煤质变化的外扰，克服长期以来热值的不确定性，同时也可送至锅炉主控压力调节器，以平衡压力的调节。

当煤质为设计煤种并维持不变时， K值为1;当实际燃煤耗量大时，K值大于1.总给煤量指令除以K值得到修正后的总给煤量，作为燃料控制器的实测值，此时实测值变小，表征入炉煤实际热值低，通过燃料控制器PID调节作用，会增加更多的煤，反之亦然[5]。

3.2动态特征模型设计和应用

上述静态模型在稳态时可直接应用，变负荷时因实际负荷和燃料变化较大且幅值不等，动态时可先作如下处理：如图1所示，首先在默认短周期内（5min）燃料热值变化不大，然后以DCS运算周期为K值修正周期，实时对K值进行闭环修正，其修正方法为以运算周期为单位进行迭代计算，将实时工况区分为动态初始阶段、动态结束阶段和稳态阶段，并在这三个阶段进行负荷、燃料的存储和计算，最终得到热值软测量信号并引入协调控制系统中进行运算。

在此基础上，为增强煤质突变时燃烧动态响应能力，通过机组实时数据与典型工况比对分析，在判断风、煤、水等主参数变化不大的情况下，可根据以下重要参数变化特征进行分类建模。

（1）燃煤热值突然变低时，火焰中心会上移，过、再热器壁温测量值变大;反之表征热值变高。

（2）炉膛负压在送、引风机开度未变或在一较小范围内变化时，炉膛负压突然变大（判据为经滤波处理后的炉膛负压峰峰值突然变大），表征燃煤热值突然变低;反之表征热值变高。

（3）汽轮机高调门未变或在一较小范围内变化时，燃煤热值突然变低时，主汽压力突然下降;反之表征热值变高。

再针对稳定负荷、变负荷后参数稳定这两种工况判据，对以上三类模型进行区分建模。

若发生三类动态模型加权输出值超过设定值，直接解除“默认短周期内（5min）燃料热值不发生大范围变化”的限制，也不受惯性环节约束，将该输出值直接叠加在锅炉主控压力调节器前馈中，增强煤质突变时的动态响应能力，同时也叠加在功煤比系数K上（需经过惯性环节），最终，在静态模型基础上结合变负荷和燃烧动态特征信息完成全部模型构建[6]。

4模型训练和应用效果

4.1模型训练

将电厂常烧的设计煤、优质煤、劣质煤3种煤种作为参考样本，运用大量的锅炉运行历史数据进行模型训练，通过给定的输入来预测输出结果，运用该模型对测试样本进行测算并与煤质离线化验数据进行比对分析，持续完善模型。系统设计在相关数据异常时自动保持当前值并发出报警。

4.2应用效果

将该模型引至RB目标煤量、燃水比计算等，彻底解决由于煤种的热值频繁、大幅变化引起的燃水比失调，进而造成主汽温、主汽压等参数大幅波动问题。

模型应用后，机组变负荷工况时，应用前主汽压力最大动态偏差达1.1MPa，应用后仅为0.6MPa。在燃煤热值接近（较差）时，优化前总煤量波动达20t/h，优化后波动为11t/h。由此可见，在模型应用前煤量明显过調而导致波动。

5结语

本文基于机组过程参数建模，可较为准确地确定燃煤热值，并应用至协调控制系统，提高了机组动态响应和安全经济性。

参考文献

[1]韩立芳，赵中义.基于极限学习机的燃煤热值预测研究[J].热力发电，2020，49（4）：144-149.

[2]冯帅.以ZigBee为基础的电厂燃煤锅炉在线监测系统研究[J].工业炉，2019，41（3）：27-29.

[3]陈波，曹歌瀚，黄亚继，等.基于机器学习的燃煤锅炉燃烧效率在线计算[J].洁净煤技术，2021，27（4）：174-179.