李 珂

（大唐西北電力試驗(yàn)研究院，陜西 西安 710065）

0 引言

隨著新能源發(fā)電容量的增加以及火電機(jī)組配煤摻燒的影響，新型電力系統(tǒng)對(duì)火電機(jī)組調(diào)節(jié)的靈活性、穩(wěn)定性要求越來越高［1］。為了提升配煤摻燒工況下火電機(jī)組主動(dòng)支撐高比例新能源發(fā)電的能力，本文深入分析煤質(zhì)變化對(duì)系統(tǒng)產(chǎn)生的影響，構(gòu)建火電機(jī)組制粉數(shù)字孿生系統(tǒng)，并提出智能磨煤機(jī)運(yùn)行組合控制算法，旨在提升新型電力系統(tǒng)下火電機(jī)組運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性、可靠性、穩(wěn)定性?；痣姍C(jī)組制粉數(shù)字孿生系統(tǒng)通過提取全生命周期過程的有效數(shù)據(jù)，創(chuàng)建制粉系統(tǒng)模型，針對(duì)調(diào)節(jié)偏差、應(yīng)用服務(wù)系統(tǒng)需求，動(dòng)態(tài)交互式優(yōu)化整個(gè)制粉過程［2-4］。智能磨煤機(jī)運(yùn)行組合控制策略基于經(jīng)濟(jì)指標(biāo)優(yōu)先或者特性指標(biāo)優(yōu)先的原則，在制粉數(shù)字孿生系統(tǒng)中融入智能組合算法，結(jié)合狀態(tài)觀測器，智能選擇磨煤機(jī)的最佳運(yùn)行組合方式［5-7］。

1 火電機(jī)組制粉數(shù)字孿生系統(tǒng)

1.1 系統(tǒng)架構(gòu)

以某火電機(jī)組為例，制粉系統(tǒng)主要設(shè)備包括磨煤機(jī)、磨煤機(jī)分離器電機(jī)、磨煤機(jī)分離器變頻器、給煤機(jī)電動(dòng)機(jī)、給煤機(jī)變頻器、潤滑油泵、潤滑油箱電加熱器、潤滑油箱電加熱帶、磨煤機(jī)入口冷熱風(fēng)關(guān)斷門、冷熱風(fēng)調(diào)門、磨煤機(jī)入口密封風(fēng)門、消防蒸汽電動(dòng)門、磨出口啟動(dòng)插板門等。除了以上設(shè)備，部分制粉系統(tǒng)還包括等離子系統(tǒng)相關(guān)設(shè)備［8］。

火電機(jī)組制粉數(shù)字孿生系統(tǒng)通過物理系統(tǒng)建模、數(shù)據(jù)分析、信息融合、通訊交互等功能，在真實(shí)與虛擬兩個(gè)架構(gòu)層面對(duì)燃燒系統(tǒng)進(jìn)行監(jiān)視、追蹤、調(diào)節(jié)、優(yōu)化，動(dòng)態(tài)交互式控制整個(gè)制粉過程［9-10］，從而克服燃燒系統(tǒng)的滯后性，保證燃燒的及時(shí)性，對(duì)提升燃燒系統(tǒng)的響應(yīng)速率、主蒸汽壓力的穩(wěn)定性有重要意義。

火電機(jī)組制粉數(shù)字孿生系統(tǒng)架構(gòu)圖如圖1 所示，包括物理制粉系統(tǒng)、虛擬制粉系統(tǒng)、孿生數(shù)據(jù)系統(tǒng)、制粉應(yīng)用服務(wù)系統(tǒng)、動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)交互系統(tǒng)。虛擬制粉系統(tǒng)包括幾何模型、物理模型、行為模型；制粉應(yīng)用服務(wù)系統(tǒng)包括燃煤運(yùn)動(dòng)軌跡監(jiān)視、可視化在線診斷、三維操作指導(dǎo)。

圖1 火電機(jī)組制粉數(shù)字孿生系統(tǒng)架構(gòu)圖

1.2 系統(tǒng)功能

1.2.1 物理制粉系統(tǒng)

物理制粉系統(tǒng)為火電機(jī)組制粉系統(tǒng)物理設(shè)備、工藝及流程、工藝參數(shù)的總和，是孿生系統(tǒng)幾何模型、物理模型、行為模型等建模的依據(jù)和指導(dǎo)。制粉系統(tǒng)中給煤機(jī)運(yùn)送煤塊到爐膛燃燒的過程中使用的設(shè)備包括給煤機(jī)、磨煤機(jī)、風(fēng)粉管道、爐膛。煤塊經(jīng)過給煤機(jī)運(yùn)輸至磨煤機(jī)，磨煤機(jī)將煤塊研磨為滿足細(xì)度要求的煤粉，煤粉被熱一次風(fēng)通過風(fēng)粉管道吹送至爐膛燃燒。

1.2.2 虛擬制粉系統(tǒng)

虛擬制粉系統(tǒng)依據(jù)物理制粉系統(tǒng)進(jìn)行虛擬建模，包括幾何模型、物理模型、行為模型，實(shí)現(xiàn)物理模型到虛擬模型的映射，將物理設(shè)備、系統(tǒng)、工藝流程、工藝參數(shù)等映射到虛擬制粉系統(tǒng)中。

1）幾何模型。構(gòu)建物理制粉系統(tǒng)的機(jī)械結(jié)構(gòu)幾何模型，包括皮帶、給煤機(jī)、磨煤機(jī)、熱風(fēng)門、管道、冷一次風(fēng)、熱一次風(fēng)等。

2）物理模型?；诓杉膶?shí)時(shí)數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建虛擬制粉系統(tǒng)的幾何模型、物理模型和行為模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)物理制粉系統(tǒng)的虛擬映射，包括給煤機(jī)轉(zhuǎn)速、磨煤機(jī)制粉時(shí)間、冷一次風(fēng)量、熱一次風(fēng)量、一次風(fēng)壓、煤塊運(yùn)動(dòng)軌跡及時(shí)間、燃燒工況等。

3）行為模型。在給煤機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)運(yùn)輸模型中，實(shí)時(shí)采集給煤機(jī)轉(zhuǎn)速，統(tǒng)計(jì)煤塊從進(jìn)入給煤機(jī)標(biāo)識(shí)區(qū)到離開給煤機(jī)標(biāo)識(shí)區(qū)的時(shí)間，通過轉(zhuǎn)速判斷皮帶運(yùn)輸是否正常［11］；在磨煤機(jī)制粉模型中，統(tǒng)計(jì)煤塊從進(jìn)入磨煤機(jī)標(biāo)識(shí)區(qū)到離開磨煤機(jī)標(biāo)識(shí)區(qū)的時(shí)間，并且根據(jù)磨煤機(jī)振動(dòng)頻率、給煤率等信號(hào)判斷是否堵磨；在管道風(fēng)力攜粉運(yùn)動(dòng)模型中，構(gòu)建攜粉運(yùn)動(dòng)軌跡，并計(jì)算攜粉力，統(tǒng)計(jì)煤粉從管道到爐膛的時(shí)間，并根據(jù)虛擬數(shù)據(jù)優(yōu)化風(fēng)力、風(fēng)速、風(fēng)溫；在煤粉爐膛燃燒模型中，根據(jù)爐膛火焰監(jiān)視相關(guān)數(shù)據(jù)，跟蹤爐膛燃燒情況，并通過總風(fēng)量、氧量等判斷是否屬于富氧燃燒工況。

1.2.3 孿生數(shù)據(jù)系統(tǒng)

提取物理制粉系統(tǒng)、虛擬制粉系統(tǒng)的有效數(shù)據(jù)信息，將優(yōu)化算法、經(jīng)驗(yàn)算法給出的數(shù)據(jù)進(jìn)行雙向通信，對(duì)物理制粉系統(tǒng)、虛擬制粉系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整。具體包括：接收物理制粉系統(tǒng)的感知數(shù)據(jù)并傳遞至虛擬制粉系統(tǒng)，再把虛擬制粉系統(tǒng)優(yōu)化后的參數(shù)返送至物理制粉系統(tǒng)，完成對(duì)物理制粉系統(tǒng)的運(yùn)行優(yōu)化；接收虛擬制粉系統(tǒng)的感知數(shù)據(jù)，與物理制粉系統(tǒng)的數(shù)據(jù)對(duì)比分析后刪除異常數(shù)據(jù)，再把數(shù)據(jù)返送至虛擬制粉系統(tǒng)；接收制粉應(yīng)用服務(wù)系統(tǒng)的感知數(shù)據(jù)，根據(jù)物理制粉系統(tǒng)、虛擬制粉系統(tǒng)當(dāng)前的數(shù)據(jù)特性，調(diào)整制粉應(yīng)用服務(wù)系統(tǒng)的感知數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)返送至制粉應(yīng)用服務(wù)系統(tǒng)。

1.2.4 制粉應(yīng)用服務(wù)系統(tǒng)

通過建立燃煤運(yùn)動(dòng)軌跡圖，基于物理制粉系統(tǒng)、虛擬制粉系統(tǒng)準(zhǔn)確追蹤燃煤運(yùn)動(dòng)過程，實(shí)現(xiàn)燃煤運(yùn)動(dòng)軌跡監(jiān)視、可視化在線診斷、三維操作指導(dǎo)。

1）燃煤運(yùn)動(dòng)軌跡監(jiān)視。實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)視燃煤運(yùn)動(dòng)軌跡，包括運(yùn)動(dòng)時(shí)間、速度、位置、給煤量等，預(yù)估燃煤運(yùn)動(dòng)軌跡，為斷煤、堵磨等異常工況的發(fā)生提供有力數(shù)據(jù)。

2）可視化在線診斷。發(fā)生異常工況時(shí)，可視化在線診斷異常工況原因，并且上報(bào)至系統(tǒng)，通過三維操作指導(dǎo)給出解決辦法。

3）三維操作指導(dǎo)。觀察是否堵煤、斷煤，風(fēng)量是否充足，燃燒是否充分。當(dāng)出現(xiàn)異常工況時(shí)，通過操作指導(dǎo)反饋至系統(tǒng)，通過報(bào)警、自動(dòng)干預(yù)、人工干預(yù)等方式及時(shí)調(diào)整［12-13］。

1.2.5 動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)交互系統(tǒng)

通過總線信息傳輸技術(shù)，實(shí)現(xiàn)物理制粉系統(tǒng)與虛擬制粉系統(tǒng)、虛擬制粉系統(tǒng)與制粉應(yīng)用服務(wù)系統(tǒng)、物理制粉系統(tǒng)與制粉應(yīng)用服務(wù)系統(tǒng)之間的信息交互與反饋。

2 智能磨煤機(jī)運(yùn)行組合策略

機(jī)組在運(yùn)行過程中，負(fù)荷發(fā)生實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)變化，燃煤機(jī)組調(diào)節(jié)負(fù)荷最根本的方式是調(diào)節(jié)燃料量，而燃料量是由多臺(tái)磨煤機(jī)共同決定的，每臺(tái)磨煤機(jī)的攜粉性能、燃煤熱值均不同。因此，在不同的磨煤機(jī)運(yùn)行組合方式下，機(jī)組的調(diào)節(jié)品質(zhì)、經(jīng)濟(jì)效益有所差別?；诮?jīng)濟(jì)指標(biāo)優(yōu)先或特性指標(biāo)優(yōu)先的原則，智能選擇磨煤機(jī)的最佳運(yùn)行組合方式，通過狀態(tài)觀測器、狀態(tài)反饋修正智能磨煤機(jī)運(yùn)行組合控制算法模型，實(shí)現(xiàn)燃燒的經(jīng)濟(jì)性、可靠性、穩(wěn)定性［14］。智能磨煤機(jī)運(yùn)行組合控制邏輯如圖2所示。

圖2 智能磨煤機(jī)運(yùn)行組合控制邏輯

2.1 狀態(tài)觀測器設(shè)計(jì)

選取鍋爐主控輸出作為觀察狀態(tài)x，構(gòu)建系統(tǒng)狀態(tài)方程：

式中：A為系統(tǒng)矩陣，B為控制矩陣，x為狀態(tài)變量，u為控制矢量。觀測器的狀態(tài)方程為

式中：C為輸出矩陣；L為觀測矩陣；y為系統(tǒng)輸出。觀測矩陣L為：

引入s算子，特征多項(xiàng)式f0(s)為：

式中：I為單位矩陣。將觀測狀態(tài)輸入智能磨煤機(jī)運(yùn)行組合控制算法模型中，對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行修正。

2.2 智能磨煤機(jī)運(yùn)行組合控制算法模型

2.2.1 算法指標(biāo)

1）經(jīng)濟(jì)指標(biāo)R

經(jīng)濟(jì)指標(biāo)R代表了燃燒的經(jīng)濟(jì)性，在相同工況運(yùn)行所用燃料量越少，經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)越優(yōu)，即R指標(biāo)越小，燃燒經(jīng)濟(jì)性越高。

式中：BTU為熱值修正系數(shù)；P為功率；F為對(duì)應(yīng)負(fù)荷下統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)的平均燃料量。

2）特性指標(biāo)K

特性指標(biāo)K代表了機(jī)組的運(yùn)行特性，相同采樣時(shí)間、相同負(fù)荷段下，綜合自動(dòng)發(fā)電控制（automatic generation control，AGC）平均合格率、一次調(diào)頻平均合格率、平均主蒸汽壓力偏差、平均主蒸汽溫度偏差4 項(xiàng)機(jī)組重要運(yùn)行參數(shù)，K值越小說明機(jī)組運(yùn)行特性越好。

式中：O為AGC平均合格率；Z為一次調(diào)頻平均合格率；Q為平均主蒸汽壓力偏差；W為平均主蒸汽溫度偏差；α、β、γ、δ為權(quán)重系數(shù)。

2.2.2 組合算法

融合指標(biāo)的智能磨煤機(jī)運(yùn)行組合控制算法流程架構(gòu)如圖3所示。

圖3 融合指標(biāo)的智能磨組運(yùn)行組合控制算法流程架構(gòu)圖

1）運(yùn)行方式分組，以具有5 臺(tái)磨煤機(jī)的機(jī)組為例，機(jī)組正常運(yùn)行工況下至少設(shè)計(jì)2 臺(tái)磨煤機(jī)運(yùn)行。2 臺(tái)磨煤機(jī)運(yùn)行時(shí)，有種組合方式；3 臺(tái)磨煤機(jī)運(yùn)行時(shí)，有種組合方式；4 臺(tái)磨煤機(jī)運(yùn)行，有種組合方式；5臺(tái)磨煤機(jī)運(yùn)行，有種組合方式。

2）根據(jù)運(yùn)行工況，排除異常磨煤機(jī)，采集磨煤機(jī)不同運(yùn)行組合方式下算法指標(biāo)計(jì)算所需的運(yùn)行參數(shù)。計(jì)算經(jīng)濟(jì)指標(biāo)需要采集的運(yùn)行參數(shù)包括熱值修正系數(shù)、功率、對(duì)應(yīng)負(fù)荷下統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)的平均燃料量。計(jì)算特性指標(biāo)需要采集的運(yùn)行參數(shù)包括AGC 平均合格率、一次調(diào)頻平均合格率、平均主蒸汽壓力偏差、平均主蒸汽溫度偏差［15］。在機(jī)組穩(wěn)定工況下，針對(duì)不同工況與運(yùn)行組合方式，進(jìn)行3 次采集，每次采集機(jī)組30 min內(nèi)的數(shù)據(jù)，每次采集的采樣周期為1 min。

3）根據(jù)可供選擇的磨煤機(jī)運(yùn)行組合方式，分別計(jì)算不同運(yùn)行組合方式下的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)R和特性指標(biāo)K。

4）選擇優(yōu)先考慮的指標(biāo)，并根據(jù)選擇的優(yōu)先考慮指標(biāo)，分別計(jì)算不同磨煤機(jī)運(yùn)行組合方式下的復(fù)合指標(biāo)。經(jīng)濟(jì)指標(biāo)優(yōu)先時(shí)，復(fù)合指標(biāo)F=0.7×R+0.3×K。特性指標(biāo)優(yōu)先時(shí)，復(fù)合指標(biāo)G=0.7×K+0.3×R。根據(jù)復(fù)合指標(biāo)，確定磨煤機(jī)的最佳運(yùn)行組合方式。

3 案例與變負(fù)荷試驗(yàn)分析

選取某300 MW 亞臨界機(jī)組進(jìn)行變負(fù)荷試驗(yàn)。該機(jī)組鍋爐采用擺動(dòng)式燃燒器，四角布置、切向燃燒，采用正壓直吹式制粉系統(tǒng)，單爐膛、露天布置、全鋼架懸吊結(jié)構(gòu)、平衡通風(fēng)、固態(tài)排渣。過熱蒸汽溫度調(diào)節(jié)采用二級(jí)噴水調(diào)節(jié)方式，再熱蒸汽溫度調(diào)節(jié)采用擺動(dòng)燃燒器調(diào)節(jié)方式。汽輪機(jī)為亞臨界、一次中間再熱、單軸、雙缸、雙排汽、單抽供熱式汽輪機(jī)。發(fā)電機(jī)為水-氫-氫冷發(fā)電機(jī)，采用自并勵(lì)靜止勵(lì)磁系統(tǒng)。

3.1 智能磨煤機(jī)運(yùn)行組合方式分析計(jì)算

該機(jī)組包括5 臺(tái)磨煤機(jī)，在負(fù)荷260 MW 工況下穩(wěn)定運(yùn)行，在考慮經(jīng)濟(jì)指標(biāo)優(yōu)先的情況下，選擇合理的磨煤機(jī)運(yùn)行組合方式。

1）運(yùn)行方式分組。260 MW 負(fù)荷下需要4 臺(tái)磨煤機(jī)運(yùn)行，可供選擇的磨煤機(jī)運(yùn)行方式有種組合，即A-B-C-D、A-B-C-E、A-B-D-E、A-C-D-E、B-CD-E。

2）根據(jù)當(dāng)前運(yùn)行工況，排除異常磨煤機(jī)，采集磨煤機(jī)不同運(yùn)行組合方式下算法指標(biāo)計(jì)算所需的運(yùn)行參數(shù)。在負(fù)荷260 MW工況下，根據(jù)運(yùn)行設(shè)計(jì)需求選擇4 臺(tái)磨煤機(jī)運(yùn)行，有5 種磨煤機(jī)運(yùn)行組合方式。5種磨煤機(jī)運(yùn)行組合方式下的R指標(biāo)與K指標(biāo)相關(guān)采集參數(shù)如表1和表2所示。

表1 R指標(biāo)相關(guān)采集參數(shù)

表2 K指標(biāo)相關(guān)采集參數(shù)

3）根據(jù)可供選擇的磨煤機(jī)運(yùn)行組合方式，分別計(jì)算不同運(yùn)行組合方式下的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)R和特性指標(biāo)K，權(quán)重系數(shù)根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)值取值如下：α=20，β=19，γ=0.8，δ=0.05。指標(biāo)計(jì)算結(jié)果如表3所示。

表3 指標(biāo)計(jì)算結(jié)果

4）本案例以經(jīng)濟(jì)指標(biāo)為優(yōu)先考慮的指標(biāo)。根據(jù)選擇的優(yōu)先考慮指標(biāo)，計(jì)算5 種磨煤機(jī)運(yùn)行組合方式下的復(fù)合指標(biāo)。

根據(jù)選擇的優(yōu)先考慮指標(biāo)，最優(yōu)組合方式為F4，即A-C-D-E 磨煤機(jī)運(yùn)行組合方式，能夠滿足經(jīng)濟(jì)指標(biāo)優(yōu)先原則。

綜上所述，機(jī)組在運(yùn)行過程中，負(fù)荷實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)地變化，燃煤機(jī)組調(diào)節(jié)負(fù)荷最根本的方式是調(diào)節(jié)燃料量，而燃料量是由多臺(tái)磨煤機(jī)共同調(diào)節(jié)的，由于每臺(tái)磨煤機(jī)的攜粉性能不同，在不同工況下，基于經(jīng)濟(jì)指標(biāo)優(yōu)先或者特性指標(biāo)優(yōu)先原則，智能選擇磨煤機(jī)的最佳運(yùn)行組合方式，實(shí)現(xiàn)燃燒的經(jīng)濟(jì)性、可靠性、穩(wěn)定性。

3.2 變負(fù)荷試驗(yàn)及分析

變負(fù)荷試驗(yàn)狀態(tài)觀測器檢測到系統(tǒng)輸出出現(xiàn)波動(dòng)，說明系統(tǒng)偏離穩(wěn)態(tài)，利用智能磨煤機(jī)運(yùn)行組合控制算法模型動(dòng)態(tài)調(diào)整磨煤機(jī)運(yùn)行組合方式，結(jié)合燃煤熱值修正，動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)鍋爐主控，維持主蒸汽壓力的穩(wěn)定，保證變負(fù)荷速率。負(fù)荷從195 MW 降至150 MW過程中主參數(shù)調(diào)節(jié)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)如表4所示。

表4 負(fù)荷從195 MW降至150 MW過程中主參數(shù)調(diào)節(jié)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)表

由指標(biāo)統(tǒng)計(jì)表可見，機(jī)組AGC響應(yīng)時(shí)間為25 s，變負(fù)荷速率大于4.5 MW/min，負(fù)荷動(dòng)態(tài)偏差在±2.74 MW以內(nèi)；主蒸汽壓力動(dòng)態(tài)偏差在±0.45 MPa 以內(nèi)，顯著提升了機(jī)組主參數(shù)精準(zhǔn)控制能力和負(fù)荷快速調(diào)節(jié)能力。

4 結(jié)語

構(gòu)建火電機(jī)組制粉數(shù)字孿生系統(tǒng)，創(chuàng)建制粉系統(tǒng)模型，根據(jù)調(diào)節(jié)偏差以及應(yīng)用服務(wù)系統(tǒng)需求，動(dòng)態(tài)交互式優(yōu)化制粉過程。提出智能磨煤機(jī)運(yùn)行組合控制算法，設(shè)計(jì)狀態(tài)觀測器，融合經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、特性指標(biāo)、復(fù)合指標(biāo)，智能選擇磨煤機(jī)最佳運(yùn)行組合方式。通過變負(fù)荷試驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性，能夠有效提升機(jī)組主參數(shù)精準(zhǔn)控制能力、負(fù)荷快速調(diào)節(jié)能力，提高了新型電力系統(tǒng)下火電機(jī)組調(diào)節(jié)的靈活性、穩(wěn)定性。