基于MATLAB的300 MW煤-气混烧汽轮发电机组厂用电分析

牛东风，李兆丰，卢进福，邵 颂

首钢京唐公司，河北 唐山 063200

0 引言

煤-气混烧汽轮发电机组多见于钢铁厂，原因在于钢铁企业主流程即炼铁、炼钢工艺流程，会产生大量的高炉煤气、焦炉煤气、转炉煤气等副产品。因此，基于循环经济设计背景的钢铁厂煤-气混烧发电机组就成为较为理想的能源循环方式。因电厂机组的燃气供应量要视炼钢、炼铁、焦化及全钢厂的燃气平衡确定，导致煤-气混烧机组燃料调整较为频繁，锅炉辅机耗电功率波动较大，厂用电率参数不稳定，上网电量预测准确性低等不利情况发生。鉴于以上情况，研究分析煤气混烧机组的厂用电波动情况，建立相对合理精确的数学模型，对钢铁厂的整体能源电力平衡有重要意义[1]。

1 煤-气混烧汽轮发电机组的主要耗能辅机

一般来说，钢铁厂自备电厂发电机组单机容量不超过300 MW。文章以国内某钢铁公司自备电站机组为研究对象，分析厂用电指标的影响因素。

某钢厂自备电厂配置2×300 MW煤气混烧汽轮发电机组，主要厂用辅机耗电量情况如表1所示。其中，锅炉系统辅机耗电占比最高，波动幅度最大，如图1所示。锅炉系统主要辅机设备包括2台引风机、2台送风机、2台一次风机、5台磨煤机，其中引风机额定功率达4 900 kW，是厂用电经常性负荷中的最大负载，又因其运行工况直接受锅炉燃料调整影响，电流波动频繁且幅度较大。

图1 多重应用场景下新能源电力系统储能拓扑结构示意图

表1 某典型月份厂用电系统主要辅机耗电情况

图1 锅炉铺机耗电量占比图

2 厂用电耗电量模型

该电厂正常运行时，在300 MW满负荷工况下，引风机系统2台引风机同时运行；磨煤机系统视高炉煤气、焦炉煤气掺烧情况分别投运3台、4台、5台磨煤机运行；2台一次风机耗电量基本随给煤量正向变动；2台送风机耗电量则与总燃料量相关，且电流基本稳定。锅炉辅机的耗电量情况随机组工况不同变动较为明显。文章重点分析负荷300 MW不变时，几种不同燃烧运行方式下的锅炉系统辅机主要运行参数情况。

厂用电消耗构成可分为以下三个部分。（1）除锅炉辅机外的用电部分，主要包括发电机系统厂用电负荷、汽轮机系统厂用电负荷。这部分用电负荷较为稳定，在机组满足负荷300 MW的工况下，这部分厂用电负荷基本不变。（2）厂用电公用部分。这部分负荷在机组满负荷工况下，基本保持能耗恒定（3）锅炉辅机部分。这部分可认为是耗煤量变量和高炉煤气量、焦炉煤气量变量的函数，这里着重分析锅炉辅机部分耗电量[2-3]。

根据上述内容，可以初步建立厂用电耗电量基础模型：

根据数据可知，引风机电流与引风机总风量存在强相关关系。

初步自定义引风机风总量的计算式，其中高炉煤气密度、焦炉煤气密度初步按1.29 kg/m3和0.5 kg/m3计算，得到公式（4）。

总耗煤量与一次风量关系计算式如下：

磨煤机总耗电与总煤量关系计算式如下：

总风量关系计算式如下：

总风量与总煤量、高炉煤气量、焦炉煤气量关系计算式如下：

3 MATLAB多项式拟合

根据实际运行情况，分别采集记录300 MW煤-气混烧机组的锅炉系统在不同工况下的运行数据，如表2所示。

根据表2，经MATLAB拟合算法，得到一次风机电流-总耗煤量拟合曲线，如图2所示。

表2 负荷300 MW 时不同燃料工况锅炉系统参数

图2 一次风机电流-总耗煤量拟合曲线

总风量与总煤量、高炉煤气量、焦炉煤气量关系计算式如下：

整理后可得到锅炉辅机总耗电和燃料量间的拟合关系：

锅炉辅机总耗电=引风机总耗电+一次风机总耗电+送风机总耗电+磨煤机总耗电=21.3×总煤量+1.4×高炉

以上是分参数分别进行MATLAB曲线拟合再综合构成厂用电模型公式，经过多次拟合后，累计误差过大而不可接受[4]。下面直接对锅炉辅机总耗电进行分析，影响因素直接用高炉煤气量、焦炉煤气量、总煤量，得到式（16）：

利用MATLAB fmincon模块进行最小值计算，可得出如下结论：当满足总燃料量≥130 t标准煤热值的约束条件下，锅炉辅机的最小耗电量工况发生时，燃煤、高炉煤气、焦炉煤气的优先顺序为焦炉煤气→燃煤→高炉煤气。

根据以上模型及计算分析，带入数据验证，并与现场实际运行情况比对，可以制定燃料掺烧的配比原则，即单从降低厂用电率角度考虑，要在满足机组300 MW负荷热值前提下尽量增加焦炉煤气燃烧量，尽可能降低高炉煤气掺烧量，对燃煤量作出相应调整。

需要注意的是，数学模型中对磨煤机的总耗电进行了线性处理，导致磨煤机系统在总煤量处于105～109 t范围区间时，要注意3台磨煤机工况至4台磨煤机工况的转换，此间数据可能需要单独验证。

4 结束语

煤气混烧汽轮发电机组的厂用电耗电量波动情况较为复杂，文章以某300 MW电厂的煤-气混烧机组作为研究对象，选择发电机组不同典型工况下的典型参数，并借助MATLAB工业软件的曲线拟合算法进行数据分析，提出了厂用电优化调整的初步结论。研究的意义在于提出了一种厂用电耗电量的量化计算分析思路方法，对于厂用电量预测和生产计划具有一定的参考意义。不足在于各种工况的选取具有局限性，数据量有限而导致曲线拟合后多项式精确度不足，系数值存在偏差。优化思路应着重于各个工况下的单独分析，即避免工况切换导致的参数变化影响，应在每个典型工况下分别单独分析，进行大数据采集，以求得到更加准确的计算参数。