張 良

(國(guó)電電力大同發(fā)電有限責(zé)任公司，山西 大同 037000)

燃煤機(jī)組具備成熟度高、可控性強(qiáng)、受環(huán)境影響小等優(yōu)勢(shì)，可有效提升電網(wǎng)運(yùn)行靈活性，燃煤機(jī)組包含一次、二次調(diào)頻變負(fù)荷與降低負(fù)荷等作用[1-3]，在發(fā)電站中應(yīng)用廣泛。當(dāng)下煤炭資源嚴(yán)重緊缺，同時(shí)現(xiàn)今社會(huì)又提出了高環(huán)保、少排放的觀念，為此降低燃煤機(jī)組煤耗與污染物排放量顯得格外重要[4-5]。為解決這一問題，需實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)燃煤機(jī)組的電力負(fù)荷，合理控制電力負(fù)荷調(diào)度情況，達(dá)到電力節(jié)能環(huán)保的目的。王愛囡等[6]通過雙邊CUSUM算法與TOPSIS相似度匹配算法，完成電力負(fù)荷監(jiān)測(cè)，提升負(fù)荷監(jiān)測(cè)效果，通過邊緣計(jì)算法辨識(shí)與分解負(fù)荷事件，在大量用戶并網(wǎng)運(yùn)行過程中，可降低云端負(fù)荷，該方法在監(jiān)測(cè)電力負(fù)荷時(shí)，具備較高的監(jiān)測(cè)實(shí)時(shí)性。周曉等[7]利用采樣電阻與單相電能計(jì)量芯片，采集電力負(fù)荷數(shù)據(jù)，通過微處理器求解負(fù)荷特性值，利用WiFi無線通信實(shí)現(xiàn)負(fù)荷數(shù)據(jù)傳輸，該方法可有效實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電力負(fù)荷，具備較優(yōu)的電力負(fù)荷特性分析效果，為電力負(fù)荷識(shí)別提供較為精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支持，利于實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度。但這2種方法均只實(shí)現(xiàn)了電力負(fù)荷的監(jiān)測(cè)，不具備電力負(fù)荷控制功能，無法解決燃煤機(jī)組帶來的環(huán)境污染與能源消耗過多的問題。為此研究燃煤機(jī)組電力節(jié)能環(huán)保多目標(biāo)負(fù)荷監(jiān)控方法，有效監(jiān)測(cè)電力負(fù)荷，并合理調(diào)度電力負(fù)荷，實(shí)現(xiàn)電力節(jié)能環(huán)保多目標(biāo)負(fù)荷控制，達(dá)到降低煤耗與污染物排放量的目的，解決能源消耗過多與環(huán)境污染問題。

1 電力節(jié)能環(huán)保多目標(biāo)負(fù)荷監(jiān)控

在燃煤機(jī)組的間隔層中，安裝電力節(jié)能環(huán)保多目標(biāo)負(fù)荷監(jiān)控裝置直接監(jiān)測(cè)電力負(fù)荷，并進(jìn)行節(jié)能環(huán)保多目標(biāo)負(fù)荷調(diào)度，實(shí)現(xiàn)節(jié)能環(huán)保多目標(biāo)負(fù)荷控制，該裝置屬于調(diào)度自動(dòng)化、燃煤機(jī)組自動(dòng)化、發(fā)電供電自動(dòng)化的主要裝置。該裝置的核心是微處理器，結(jié)合時(shí)鐘電路與復(fù)位電路等有關(guān)外圍電路，建立具備數(shù)據(jù)采集、處理、通信與控制的監(jiān)控裝置，燃煤機(jī)組電力節(jié)能環(huán)保多目標(biāo)負(fù)荷監(jiān)控方法的技術(shù)架構(gòu)如圖1所示。

圖1 電機(jī)節(jié)能環(huán)保多目標(biāo)負(fù)荷監(jiān)控方法的技術(shù)架構(gòu)Fig.1 Technical framework of multi-objective load monitoring method for motor energy saving and environmental protection

該技術(shù)架構(gòu)是利用電壓、電流互感器接收燃煤機(jī)組的實(shí)時(shí)三相電壓與電流；利用放大器電路線性衰減接收的實(shí)時(shí)電壓與電流信號(hào)，令實(shí)時(shí)電壓與電流信號(hào)處于A/D轉(zhuǎn)換器的輸入范圍之間；通過低通濾波器處理線性衰減后的實(shí)時(shí)電壓與電流信號(hào)，去除實(shí)時(shí)電壓與電流信號(hào)內(nèi)的噪聲，傳輸至A/D轉(zhuǎn)換器；通過A/D轉(zhuǎn)換器變更實(shí)時(shí)電壓與電流信號(hào)[8-10]，獲取交流電壓與電流的信號(hào)；利用電力負(fù)荷計(jì)量采集單元采集交流電壓與電流信號(hào)內(nèi)的電壓與電流有效值與頻率等負(fù)荷信號(hào)；經(jīng)由頻率測(cè)量電路轉(zhuǎn)換采集信號(hào)，獲取方波信號(hào)，傳輸至微處理器；通過微處理器處理方波信號(hào)，依據(jù)方波信號(hào)，設(shè)計(jì)電力節(jié)能環(huán)保多目標(biāo)負(fù)荷調(diào)度模型，利用多目標(biāo)混合進(jìn)化粒子群算法求解該模型，獲取最佳負(fù)荷調(diào)度方案，實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)負(fù)荷控制；開關(guān)變位信號(hào)經(jīng)由光電隔離單元傳輸至微處理器，在傳輸至監(jiān)控中心，監(jiān)控中心的指令也有微處理器傳輸至光電隔離單元[11]，由該單元控制開關(guān)的合閘與斷開；利用以太網(wǎng)接口電路實(shí)現(xiàn)整個(gè)技術(shù)架構(gòu)間的信息傳輸。

1.1 多目標(biāo)負(fù)荷監(jiān)控的以太網(wǎng)通信協(xié)議

以太網(wǎng)電路采用IEEE-1394協(xié)議，實(shí)現(xiàn)電力節(jié)能環(huán)保多目標(biāo)負(fù)荷信號(hào)的傳輸，該協(xié)議的分層結(jié)構(gòu)如圖2所示。在該協(xié)議中設(shè)計(jì)事務(wù)、鏈路、物理3個(gè)協(xié)議服務(wù)，以及一個(gè)管理服務(wù)，實(shí)現(xiàn)負(fù)荷監(jiān)控裝置內(nèi)電力負(fù)荷信號(hào)的傳輸服務(wù)；事務(wù)服務(wù)具備異步電力負(fù)荷信號(hào)傳輸讀取、寫入與鎖定功能，僅為等時(shí)電力負(fù)荷提供連接總線管理服務(wù)的通道；鏈路服務(wù)服務(wù)于事務(wù)服務(wù)[12-13]，將事務(wù)服務(wù)內(nèi)的電力負(fù)荷傳輸請(qǐng)求與響應(yīng)變更成對(duì)應(yīng)的電力負(fù)荷數(shù)據(jù)包，并傳輸至管理服務(wù)內(nèi)，同時(shí)具備對(duì)接收的等時(shí)與異步數(shù)據(jù)包展開追蹤與校驗(yàn)功能；物理服務(wù)負(fù)責(zé)提供負(fù)荷信號(hào)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)比特包，以及負(fù)荷接收需要的機(jī)械接口，物理服務(wù)還具備仲裁功能，保證相同時(shí)間內(nèi)僅存在一個(gè)節(jié)點(diǎn)在總線中傳輸負(fù)荷信號(hào)；管理服務(wù)的作用是管理全部總線配置與每個(gè)節(jié)點(diǎn)的活動(dòng)情況。

圖2 IEEE-1394協(xié)議的分層結(jié)構(gòu)Fig.2 Layered architecture of IEEE-1394

1.2 電力節(jié)能環(huán)保多目標(biāo)負(fù)荷調(diào)度方法

以最小煤耗、最小污染物排放為目標(biāo)函數(shù)，以旋轉(zhuǎn)備用約束，機(jī)組出力約束，機(jī)組最小開停機(jī)時(shí)間約束，機(jī)組爬坡速率約束為約束條件，建立電力節(jié)能環(huán)保多目標(biāo)負(fù)荷調(diào)度模型，利用多目標(biāo)混合進(jìn)化粒子群算法求解該模型，獲取最佳負(fù)荷調(diào)度方案，實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)負(fù)荷控制，令燃煤機(jī)組的煤耗與污染物排放量降至最低。電力節(jié)能環(huán)保多目標(biāo)負(fù)荷調(diào)度模型的求解問題，屬于一個(gè)多約束混合整數(shù)非線性規(guī)劃問題[14-16]，存在機(jī)組狀態(tài)及出力的整數(shù)決策變量與連續(xù)變量；利用多目標(biāo)混合進(jìn)化粒子群算法求解該模型，在燃煤機(jī)組各開機(jī)機(jī)組間合理分配負(fù)荷，實(shí)現(xiàn)燃煤機(jī)組的電力節(jié)能環(huán)保。該算法求解燃煤機(jī)組電力節(jié)能環(huán)保多目標(biāo)負(fù)荷調(diào)度模型的流程如圖3所示。

圖3 電力節(jié)能環(huán)保多目標(biāo)負(fù)荷調(diào)度模型求解流程Fig.3 Solving process of power energy conservation and environmental protection multi-objective load scheduling model

多目標(biāo)混合進(jìn)化粒子群算法的初始種群，對(duì)其收斂速度存在直接影響，在求解存在較多約束條件的規(guī)劃問題中，任意形成初始種群會(huì)延長(zhǎng)較多的迭代時(shí)間，為此通過啟發(fā)式法形成初始種群，確保初始種群內(nèi)的各個(gè)體都具備可行解，提升算法的收斂效率[17]。

令燃煤機(jī)組在時(shí)段t的初始狀態(tài)代表已開機(jī)(關(guān)機(jī))時(shí)間，開機(jī)時(shí)間是正數(shù)，關(guān)機(jī)時(shí)間是負(fù)數(shù)，全部時(shí)間是不間斷的，燃煤機(jī)組在時(shí)段1的初始狀態(tài)是已知的。

燃煤機(jī)組開關(guān)機(jī)屬性具備一定要開機(jī)、一定要關(guān)機(jī)、可開可關(guān)。通過啟發(fā)式法形成初始解的具體步驟如下。

(1)任意產(chǎn)生每個(gè)燃煤機(jī)組在每個(gè)時(shí)段的運(yùn)行狀態(tài)。

(2)按照初始時(shí)段得到每個(gè)機(jī)組在該時(shí)段的屬性，依據(jù)最小開關(guān)機(jī)時(shí)間，不符合最小開機(jī)時(shí)間的一定要開機(jī)，不符合最小關(guān)機(jī)時(shí)間的一定要關(guān)機(jī)，負(fù)荷最小開關(guān)機(jī)時(shí)間的可開可關(guān)。

(3)依據(jù)初始時(shí)段燃煤機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)，以及機(jī)組屬性，確定機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)，令初始種群符合最小開停機(jī)時(shí)間。

(4)衡量燃煤機(jī)組開機(jī)機(jī)組最大出力與旋轉(zhuǎn)備用間的關(guān)系，分析前者是否符合后者的需求，如果符合，那么繼續(xù)保持當(dāng)下運(yùn)行狀態(tài)，如果不符合，那么依據(jù)最小煤耗次序，選擇最小煤耗且并未開機(jī)的機(jī)組，令該機(jī)組開機(jī)，變更其運(yùn)行狀態(tài)，以符合初始時(shí)段機(jī)組旋轉(zhuǎn)備用需求為止。

(5)衡量開機(jī)機(jī)組數(shù)量是否較多，如果較多，那么選取煤耗最大且并未關(guān)機(jī)的機(jī)組，令該機(jī)組關(guān)機(jī)，變更其運(yùn)行狀態(tài)[18]，以機(jī)組數(shù)量不符合旋轉(zhuǎn)備用需求為止，如果較少，那么維持當(dāng)下運(yùn)行狀態(tài)。

(6)按照初始時(shí)段的每個(gè)機(jī)組開關(guān)機(jī)狀態(tài)，得到下一時(shí)段的初始狀態(tài)，分別包含4種狀態(tài)，不間斷開關(guān)機(jī)機(jī)組，從開到關(guān)機(jī)組，從關(guān)到開機(jī)組[19]，同時(shí)存儲(chǔ)從關(guān)到開的機(jī)組，在目標(biāo)函數(shù)內(nèi)添加開機(jī)煤耗。

(7)反復(fù)操作步驟(2)—(6)，以所有時(shí)段機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)都完成選擇為止。

步驟(3)與步驟(4)依據(jù)最小煤耗實(shí)現(xiàn)機(jī)組切換，得到煤耗最佳解，依據(jù)機(jī)組排放系數(shù)計(jì)算最小煤耗次序的切換機(jī)組，得到污染物排放的最佳解。

該算法中的進(jìn)化操作包含選擇、交叉與變異操作，選擇操作是對(duì)種群內(nèi)代表機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)的個(gè)體展開非劣排序，存儲(chǔ)各個(gè)體支配的個(gè)體數(shù)，以輪盤賭法按照個(gè)體數(shù)選取2個(gè)個(gè)體，當(dāng)成父代實(shí)施進(jìn)化操作，2個(gè)父代不可相同，如果2個(gè)父代一致，那么需再次選擇父代。

完成父代選擇后，需展開交叉操作，任意選取交叉點(diǎn)，按照該交叉點(diǎn)交換2個(gè)父代內(nèi)的個(gè)體[20]。完成交叉后，利用約束條件檢驗(yàn)交叉獲取的后代，令后代符合旋轉(zhuǎn)備用與最小開關(guān)機(jī)約束，依據(jù)步驟5關(guān)閉無需開機(jī)的機(jī)組。

各時(shí)段的開機(jī)機(jī)組間展開以電力節(jié)能環(huán)保為目標(biāo)的負(fù)荷調(diào)度，完成負(fù)荷調(diào)度后，求解獲取該機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)時(shí)非線性規(guī)劃問題的最佳煤耗與最佳污染排放物的目標(biāo)量。選擇非劣解移進(jìn)該問題的外部檔案集，完成迭代后，該問題的外部檔案集就是最后解集。

在各時(shí)段實(shí)時(shí)負(fù)荷調(diào)度過程中，需令每個(gè)機(jī)組出力在各個(gè)時(shí)段內(nèi)均符合爬坡速率約束。

利用多目標(biāo)混合進(jìn)化粒子群算法求解模型時(shí)，需將求解問題變更成機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)整數(shù)規(guī)劃與負(fù)荷調(diào)度不間斷變量規(guī)劃問題，前者需符合燃煤機(jī)組備用與最小開關(guān)時(shí)間約束，后者需符合負(fù)荷平衡、機(jī)組出力與機(jī)組爬坡約束。該算法中任意產(chǎn)生的機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)初始種群內(nèi)，各個(gè)個(gè)體的初始化需彼此獨(dú)立，種群內(nèi)各機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)需展開24時(shí)段幅度調(diào)度，負(fù)荷調(diào)度求解過程各個(gè)體彼此獨(dú)立。

2 實(shí)驗(yàn)分析

以某發(fā)電站內(nèi)600 MW燃煤機(jī)組為研究對(duì)象，該燃煤機(jī)組內(nèi)共包含5個(gè)機(jī)組，額定工況下，該機(jī)組的鍋爐蒸發(fā)量是2 177 t/h，主蒸汽與再熱蒸汽壓力分別為26.51、5.53 MPa，兩者的蒸汽溫度分別為582、579 ℃，汽輪機(jī)參數(shù)為是25.31 MPa、577 ℃。利用本文方法監(jiān)控該燃煤機(jī)組的電力節(jié)能環(huán)保多目標(biāo)負(fù)荷，驗(yàn)證本文方法的可行性。

該燃煤機(jī)組的額定電壓為220 V、額定電流為5 A，并在電壓與電流信號(hào)內(nèi)加入噪聲，利用本文方法監(jiān)測(cè)加入噪聲后該燃煤機(jī)組的負(fù)荷。以電壓為例，監(jiān)測(cè)結(jié)果如圖4所示。

圖4 本文方法的電壓監(jiān)測(cè)結(jié)果Fig.4 Voltage monitoring results of the proposed method

根據(jù)圖4可知，本文方法可有效監(jiān)測(cè)燃煤機(jī)組的電壓情況，并有效處理電壓內(nèi)加入的噪聲，監(jiān)測(cè)到與未加入噪聲的電壓曲線結(jié)果相近的電壓曲線，本文方法監(jiān)測(cè)到的電壓曲線與未加入噪聲電壓曲線相差非常小，并接近額定電壓。實(shí)驗(yàn)證明：燃煤機(jī)組負(fù)荷存在噪聲時(shí)，本文方法可精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)電壓曲線，即精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)燃煤機(jī)組電力負(fù)荷。

分析本文方法在燃煤機(jī)組升負(fù)荷過程中，不同負(fù)荷速率時(shí)的電力負(fù)荷監(jiān)測(cè)效果，監(jiān)測(cè)結(jié)果如圖5所示。

根據(jù)圖5可知，在燃煤機(jī)組升負(fù)荷過程中，本文方法可監(jiān)測(cè)各負(fù)荷速率時(shí)的輸出功率，且各負(fù)荷速率的最終輸出功率均在600 MW左右，說明本文方法在燃煤機(jī)組升負(fù)荷過程中，可精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)各負(fù)荷速率時(shí)的電力負(fù)荷。

圖5 升負(fù)荷過程中的燃煤機(jī)組電力負(fù)荷監(jiān)測(cè)結(jié)果Fig.5 Power load monitoring results of coal-firedunits in the process of load lifting

依據(jù)燃煤機(jī)組電力負(fù)荷監(jiān)測(cè)結(jié)果，利用本文方法設(shè)計(jì)電力節(jié)能環(huán)保多目標(biāo)負(fù)荷調(diào)度方案，實(shí)現(xiàn)電力節(jié)能環(huán)保多目標(biāo)負(fù)荷控制，分析應(yīng)用本文方法調(diào)度負(fù)荷前后，該燃煤機(jī)組的負(fù)荷調(diào)度情況，及煤耗與污染物排放量，分析結(jié)果見表1。本文方法的負(fù)荷調(diào)度結(jié)果見表2。

綜合分析表1與表2可知，應(yīng)用本文方法調(diào)度該燃煤機(jī)組電力節(jié)能環(huán)保多目標(biāo)負(fù)荷后，各時(shí)段的煤耗與污染物排放量，均明顯低于未應(yīng)用本文方法的煤耗與污染物排放量，原因是本文方法既考慮了燃煤機(jī)組運(yùn)行過程中煤耗問題，又考慮了污染物排放問題，綜合考慮這2方面，令煤耗與污染物排放量均降至最低。實(shí)驗(yàn)證明：應(yīng)用本文方法后可有效降低燃煤機(jī)組的煤耗與污染物排放量，實(shí)現(xiàn)燃煤機(jī)組的電力節(jié)能環(huán)保。

表1 未應(yīng)用本文方法的負(fù)荷調(diào)度結(jié)果Tab.1 Load scheduling results without applying the method in this paper

表2 本文方法的負(fù)荷調(diào)度結(jié)果Tab.2 Load scheduling results of the proposed method

3 結(jié)論

以節(jié)能環(huán)保為目標(biāo)，研究燃煤機(jī)組電力節(jié)能環(huán)保多目標(biāo)負(fù)荷監(jiān)控方法，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)燃煤機(jī)組電力負(fù)荷，并根據(jù)電力負(fù)荷監(jiān)測(cè)結(jié)果，設(shè)計(jì)電力節(jié)能環(huán)保多目標(biāo)負(fù)荷調(diào)度模型，通過多目標(biāo)混合進(jìn)化粒子群算法求解該模型，獲取最佳調(diào)度方案，降低燃煤機(jī)組的煤耗與污染物排放量。實(shí)驗(yàn)證明，該方法具備較高的電力負(fù)荷監(jiān)測(cè)精度，經(jīng)過本文方法調(diào)度負(fù)荷后，可實(shí)現(xiàn)最低煤耗與最低污染物排放量的目標(biāo)，利于燃煤機(jī)組的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。