燃煤机组电力节能环保多目标负荷监控研究

张 良

(国电电力大同发电有限责任公司，山西 大同 037000)

燃煤机组具备成熟度高、可控性强、受环境影响小等优势，可有效提升电网运行灵活性，燃煤机组包含一次、二次调频变负荷与降低负荷等作用[1-3]，在发电站中应用广泛。当下煤炭资源严重紧缺，同时现今社会又提出了高环保、少排放的观念，为此降低燃煤机组煤耗与污染物排放量显得格外重要[4-5]。为解决这一问题，需实时监测燃煤机组的电力负荷，合理控制电力负荷调度情况，达到电力节能环保的目的。王爱囡等[6]通过双边CUSUM算法与TOPSIS相似度匹配算法，完成电力负荷监测，提升负荷监测效果，通过边缘计算法辨识与分解负荷事件，在大量用户并网运行过程中，可降低云端负荷，该方法在监测电力负荷时，具备较高的监测实时性。周晓等[7]利用采样电阻与单相电能计量芯片，采集电力负荷数据，通过微处理器求解负荷特性值，利用WiFi无线通信实现负荷数据传输，该方法可有效实时监测电力负荷，具备较优的电力负荷特性分析效果，为电力负荷识别提供较为精准的数据支持，利于实现电网的优化调度。但这2种方法均只实现了电力负荷的监测，不具备电力负荷控制功能，无法解决燃煤机组带来的环境污染与能源消耗过多的问题。为此研究燃煤机组电力节能环保多目标负荷监控方法，有效监测电力负荷，并合理调度电力负荷，实现电力节能环保多目标负荷控制，达到降低煤耗与污染物排放量的目的，解决能源消耗过多与环境污染问题。

1 电力节能环保多目标负荷监控

在燃煤机组的间隔层中，安装电力节能环保多目标负荷监控装置直接监测电力负荷，并进行节能环保多目标负荷调度，实现节能环保多目标负荷控制，该装置属于调度自动化、燃煤机组自动化、发电供电自动化的主要装置。该装置的核心是微处理器，结合时钟电路与复位电路等有关外围电路，建立具备数据采集、处理、通信与控制的监控装置，燃煤机组电力节能环保多目标负荷监控方法的技术架构如图1所示。

图1 电机节能环保多目标负荷监控方法的技术架构Fig.1 Technical framework of multi-objective load monitoring method for motor energy saving and environmental protection

该技术架构是利用电压、电流互感器接收燃煤机组的实时三相电压与电流；利用放大器电路线性衰减接收的实时电压与电流信号，令实时电压与电流信号处于A/D转换器的输入范围之间；通过低通滤波器处理线性衰减后的实时电压与电流信号，去除实时电压与电流信号内的噪声，传输至A/D转换器；通过A/D转换器变更实时电压与电流信号[8-10]，获取交流电压与电流的信号；利用电力负荷计量采集单元采集交流电压与电流信号内的电压与电流有效值与频率等负荷信号；经由频率测量电路转换采集信号，获取方波信号，传输至微处理器；通过微处理器处理方波信号，依据方波信号，设计电力节能环保多目标负荷调度模型，利用多目标混合进化粒子群算法求解该模型，获取最佳负荷调度方案，实现多目标负荷控制；开关变位信号经由光电隔离单元传输至微处理器，在传输至监控中心，监控中心的指令也有微处理器传输至光电隔离单元[11]，由该单元控制开关的合闸与断开；利用以太网接口电路实现整个技术架构间的信息传输。

1.1 多目标负荷监控的以太网通信协议

以太网电路采用IEEE-1394协议，实现电力节能环保多目标负荷信号的传输，该协议的分层结构如图2所示。在该协议中设计事务、链路、物理3个协议服务，以及一个管理服务，实现负荷监控装置内电力负荷信号的传输服务；事务服务具备异步电力负荷信号传输读取、写入与锁定功能，仅为等时电力负荷提供连接总线管理服务的通道；链路服务服务于事务服务[12-13]，将事务服务内的电力负荷传输请求与响应变更成对应的电力负荷数据包，并传输至管理服务内，同时具备对接收的等时与异步数据包展开追踪与校验功能；物理服务负责提供负荷信号传输的数据比特包，以及负荷接收需要的机械接口，物理服务还具备仲裁功能，保证相同时间内仅存在一个节点在总线中传输负荷信号；管理服务的作用是管理全部总线配置与每个节点的活动情况。

图2 IEEE-1394协议的分层结构Fig.2 Layered architecture of IEEE-1394

1.2 电力节能环保多目标负荷调度方法

以最小煤耗、最小污染物排放为目标函数，以旋转备用约束，机组出力约束，机组最小开停机时间约束，机组爬坡速率约束为约束条件，建立电力节能环保多目标负荷调度模型，利用多目标混合进化粒子群算法求解该模型，获取最佳负荷调度方案，实现多目标负荷控制，令燃煤机组的煤耗与污染物排放量降至最低。电力节能环保多目标负荷调度模型的求解问题，属于一个多约束混合整数非线性规划问题[14-16]，存在机组状态及出力的整数决策变量与连续变量；利用多目标混合进化粒子群算法求解该模型，在燃煤机组各开机机组间合理分配负荷，实现燃煤机组的电力节能环保。该算法求解燃煤机组电力节能环保多目标负荷调度模型的流程如图3所示。

图3 电力节能环保多目标负荷调度模型求解流程Fig.3 Solving process of power energy conservation and environmental protection multi-objective load scheduling model

多目标混合进化粒子群算法的初始种群，对其收敛速度存在直接影响，在求解存在较多约束条件的规划问题中，任意形成初始种群会延长较多的迭代时间，为此通过启发式法形成初始种群，确保初始种群内的各个体都具备可行解，提升算法的收敛效率[17]。

令燃煤机组在时段t的初始状态代表已开机(关机)时间，开机时间是正数，关机时间是负数，全部时间是不间断的，燃煤机组在时段1的初始状态是已知的。

燃煤机组开关机属性具备一定要开机、一定要关机、可开可关。通过启发式法形成初始解的具体步骤如下。

(1)任意产生每个燃煤机组在每个时段的运行状态。

(2)按照初始时段得到每个机组在该时段的属性，依据最小开关机时间，不符合最小开机时间的一定要开机，不符合最小关机时间的一定要关机，负荷最小开关机时间的可开可关。

(3)依据初始时段燃煤机组的运行状态，以及机组属性，确定机组运行状态，令初始种群符合最小开停机时间。

(4)衡量燃煤机组开机机组最大出力与旋转备用间的关系，分析前者是否符合后者的需求，如果符合，那么继续保持当下运行状态，如果不符合，那么依据最小煤耗次序，选择最小煤耗且并未开机的机组，令该机组开机，变更其运行状态，以符合初始时段机组旋转备用需求为止。

(5)衡量开机机组数量是否较多，如果较多，那么选取煤耗最大且并未关机的机组，令该机组关机，变更其运行状态[18]，以机组数量不符合旋转备用需求为止，如果较少，那么维持当下运行状态。

(6)按照初始时段的每个机组开关机状态，得到下一时段的初始状态，分别包含4种状态，不间断开关机机组，从开到关机组，从关到开机组[19]，同时存储从关到开的机组，在目标函数内添加开机煤耗。

(7)反复操作步骤(2)—(6)，以所有时段机组运行状态都完成选择为止。

步骤(3)与步骤(4)依据最小煤耗实现机组切换，得到煤耗最佳解，依据机组排放系数计算最小煤耗次序的切换机组，得到污染物排放的最佳解。

该算法中的进化操作包含选择、交叉与变异操作，选择操作是对种群内代表机组运行状态的个体展开非劣排序，存储各个体支配的个体数，以轮盘赌法按照个体数选取2个个体，当成父代实施进化操作，2个父代不可相同，如果2个父代一致，那么需再次选择父代。

完成父代选择后，需展开交叉操作，任意选取交叉点，按照该交叉点交换2个父代内的个体[20]。完成交叉后，利用约束条件检验交叉获取的后代，令后代符合旋转备用与最小开关机约束，依据步骤5关闭无需开机的机组。

各时段的开机机组间展开以电力节能环保为目标的负荷调度，完成负荷调度后，求解获取该机组运行状态时非线性规划问题的最佳煤耗与最佳污染排放物的目标量。选择非劣解移进该问题的外部档案集，完成迭代后，该问题的外部档案集就是最后解集。

在各时段实时负荷调度过程中，需令每个机组出力在各个时段内均符合爬坡速率约束。

利用多目标混合进化粒子群算法求解模型时，需将求解问题变更成机组运行状态整数规划与负荷调度不间断变量规划问题，前者需符合燃煤机组备用与最小开关时间约束，后者需符合负荷平衡、机组出力与机组爬坡约束。该算法中任意产生的机组运行状态初始种群内，各个个体的初始化需彼此独立，种群内各机组运行状态需展开24时段幅度调度，负荷调度求解过程各个体彼此独立。

2 实验分析

以某发电站内600 MW燃煤机组为研究对象，该燃煤机组内共包含5个机组，额定工况下，该机组的锅炉蒸发量是2 177 t/h，主蒸汽与再热蒸汽压力分别为26.51、5.53 MPa，两者的蒸汽温度分别为582、579 ℃，汽轮机参数为是25.31 MPa、577 ℃。利用本文方法监控该燃煤机组的电力节能环保多目标负荷，验证本文方法的可行性。

该燃煤机组的额定电压为220 V、额定电流为5 A，并在电压与电流信号内加入噪声，利用本文方法监测加入噪声后该燃煤机组的负荷。以电压为例，监测结果如图4所示。

图4 本文方法的电压监测结果Fig.4 Voltage monitoring results of the proposed method

根据图4可知，本文方法可有效监测燃煤机组的电压情况，并有效处理电压内加入的噪声，监测到与未加入噪声的电压曲线结果相近的电压曲线，本文方法监测到的电压曲线与未加入噪声电压曲线相差非常小，并接近额定电压。实验证明：燃煤机组负荷存在噪声时，本文方法可精准监测电压曲线，即精准监测燃煤机组电力负荷。

分析本文方法在燃煤机组升负荷过程中，不同负荷速率时的电力负荷监测效果，监测结果如图5所示。

根据图5可知，在燃煤机组升负荷过程中，本文方法可监测各负荷速率时的输出功率，且各负荷速率的最终输出功率均在600 MW左右，说明本文方法在燃煤机组升负荷过程中，可精准监测各负荷速率时的电力负荷。

图5 升负荷过程中的燃煤机组电力负荷监测结果Fig.5 Power load monitoring results of coal-firedunits in the process of load lifting

依据燃煤机组电力负荷监测结果，利用本文方法设计电力节能环保多目标负荷调度方案，实现电力节能环保多目标负荷控制，分析应用本文方法调度负荷前后，该燃煤机组的负荷调度情况，及煤耗与污染物排放量，分析结果见表1。本文方法的负荷调度结果见表2。

综合分析表1与表2可知，应用本文方法调度该燃煤机组电力节能环保多目标负荷后，各时段的煤耗与污染物排放量，均明显低于未应用本文方法的煤耗与污染物排放量，原因是本文方法既考虑了燃煤机组运行过程中煤耗问题，又考虑了污染物排放问题，综合考虑这2方面，令煤耗与污染物排放量均降至最低。实验证明：应用本文方法后可有效降低燃煤机组的煤耗与污染物排放量，实现燃煤机组的电力节能环保。

表1 未应用本文方法的负荷调度结果Tab.1 Load scheduling results without applying the method in this paper

表2 本文方法的负荷调度结果Tab.2 Load scheduling results of the proposed method

3 结论

以节能环保为目标，研究燃煤机组电力节能环保多目标负荷监控方法，实时监测燃煤机组电力负荷，并根据电力负荷监测结果，设计电力节能环保多目标负荷调度模型，通过多目标混合进化粒子群算法求解该模型，获取最佳调度方案，降低燃煤机组的煤耗与污染物排放量。实验证明，该方法具备较高的电力负荷监测精度，经过本文方法调度负荷后，可实现最低煤耗与最低污染物排放量的目标，利于燃煤机组的长远发展。