CN102621945A - 基于火力发电机组最优工况的效率动态寻优运行闭环优化控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于火力发电机组最优工况的效率动态寻优运行闭环优化控制方法，包括以下步骤：A1、从发电机组DCS中读取机组运行数据至智能外挂系统当中；A2、在智能外挂系统中，根据读取的机组运行数据实现集成建模和机组效率寻优运算，得到效率寻优的机组运行数据指导值；A3、通过网络将机组运行数据指导值回读至DCS系统中，在DCS系统中实现运行参考值的数据滤波；A4、将自动控制系统中数据指令切为处理后的运行参考值，并通过逻辑编程，实现系统的无扰切换；A5、实现系统的效率自动寻优过程。通过自动控制系统指令的自动更该和自动控制系统的调节更可实现机组的参数自动寻优，从而改善机组的运行工况和提高发电机组锅炉和汽轮机的效率。

Description

基于火力发电机组最优工况的效率动态寻优运行闭环优化控制方法

技术领域

本发明涉及火力发电技术领域，尤其涉及的是一种基于火力发电机组最优工况的效率动态寻优运行闭环优化控制方法。

背景技术

在化石能源日益匮乏、环境污染日趋严重的形式下，人类在加速开发可再生能源的同时，更加重视传统工业的节能降耗工作。火力发电厂既是发电企业同时也是耗能企业，如何提高火电厂的运行经济性、减少能量损失和污染物排放已成为国内外研究的热点课题。火电厂运行优化系统作为指导电厂优化运行以提高发电机组的效率的功能日益显示出其重要性。

目前已经使用的火电厂运行优化系统，主要是以运行参数在线监测、热经济性计算为基础，确定机组运行状态和设备性能对经济性的影响；通过进一步对设备状态及运行参数分析，应用最优化方法建立数学模型，给出优化运行指导，供运行人员调整机组运行，以达到提高机组运行效率、降低生产成本的目的。这些系统已在实际机组中得到应用，对提高机组的运行经济性起到了重要的作用。

但是，现有的发电机组运行优化系统还仅停留在通过分析计算，对运行人员提出优化指导和建议的阶段，没有实现效率寻优的自动控制系统闭环优化控制。本项目通过网络连接，将用于智能优化的外挂系统(独立于DCS之外的计算机)与控制发电机组的DCS(distribute control system：分散控制系统：相比PLC功能还强大的一种电厂普遍采用的控制器，可实现数据采集、数据处理、显示、逻辑保护、设备控制、自动控制系统实现等功能的一种设备)相连，将优化后的机组参数指导值直接作用到DCS自动控制系统当中，做为自动控制系统的给定值，实现机组效率的在线智能优化，不同于以往的优化运行参数只用于操作员参考，而未实现自动闭环控制。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足提供一种基于火力发电机组最优工况的效率动态寻优运行闭环优化控制方法。

本发明的技术方案如下：

基于火力发电机组最优工况的效率动态寻优运行闭环优化控制方法，包括以下步骤：A1、从发电机组DCS中读取机组运行数据至智能外挂系统当中；A2、在智能外挂系统中，根据读取的机组运行数据实现集成建模和机组效率寻优运算，得到效率寻优的机组运行数据指导值；A3、通过网络将机组运行数据指导值回读至DCS系统中，在DCS系统中实现运行参考值的数据滤波；A4、将自动控制系统中数据指令切为处理后的运行参考值，并通过逻辑编程，实现系统的无扰切换；A5、实现系统的效率自动寻优过程。

所述的方法，所述步骤A2具体执行以下步骤：A21、机组运行参数预测，采用神经网络方法对汽轮机排汽焓、飞灰含碳量和排烟氧量进行预测；A22、机组运行最优工况自寻优：结合机组的实时运行数据，采用基于模糊推理的自寻优方法确定机组的最优工况；寻优原则为：根据机组运行时不同的煤质和环境参数，针对不同的负荷，判断该组合条件下机组的供电煤耗是否为最小值，若为最小值，则进一步采用模糊推理方法判断主要运行参数是否在正常值或有一定越限但不影响机组正常运行，若上述条件满足，则将该工况作为该组合条件下的最优工况；为了避免制定模糊推理规则时的主观因素影响，利用神经网络的自学习功能修正模糊推理规则。

通过该方法不仅可实现机组优化运行的指导，通过自动控制系统指令的自动更该和自动控制系统的调节更可实现机组的参数自动寻优，从而改善机组的运行工况和提高发电机组锅炉和汽轮机的效率。

附图说明

图1为本发明优化控制方法流程图；

图2为本发明单因素判断模型；

图3为本发明DCS投切优化系统逻辑。

具体实施方式

以下结合具体实施例，对本发明进行详细说明。

实施例1

如图1所示，本发明基于火力发电机组最优工况的效率动态寻优运行闭环优化控制方法流程图，通过网络将火电机组的运行参数从DCS读取到智能外挂系统当中，在智能外挂系统中通过优化控制算法，得到使机组效率寻优和实现最佳运行工况的运行参数指导值，再通过网络将一些有价值的优化参数运行指导值返回到DCS系统当中，将这些优化参数引入到机组自动控制系统DCS当中，作为各自动控制系统的给定值(指令)，通过自动控制系统的调节作用实现机组运行参数与优化参数的一致。

通过数据接口从DCS获取机组运行数据，并对运行数据进行预处理，剔除不正常的测点信号，保证向数据库中传输数据的正确性，同时完成系统生成的运行优化指令向DCS的传递。表1所示为某热电厂2×350MW发电机组DCS至智能外挂系统传输测点一览表。

表1DCS至智能外挂系统传输测点一览表

序号	测点名称	单位	序号	测点名称	单位
						1	发电机功率#1	MW	157	主蒸汽流量	t/h
2	发电机功率#2	MW	158	A给煤机电流	A
						3	发电机功率#3	MW	159	B给煤机电流	A
4	主蒸汽压力1	MPa	160	C给煤机电流	A
						5	主蒸汽压力2	MPa	161	D给煤机电流	A
6	主蒸汽压力3	MPa	162	E给煤机电流	A
						7	调节级压力1	MPa	163	A磨煤机电流	A
8	调节级压力2	MPa	164	B磨煤机电流	A
						9	调节级压力3	MPa	165	C磨煤机电流	A

10	再热压力1	MPa	166	D磨煤机电流	A
						11	再热压力2	MPa	167	E磨煤机电流	A
12	低压缸进汽压力1(连通管压力)	MPa	168	A空预器主机电流	A
						13	低压缸进汽压力2(连通管压力)	MPa	169	A空预器辅机电流	A
14	一抽压力	MPa	170	B空预器主机电流	A
						15	二抽压力	MPa	171	B空预器辅机电流	A
16	三抽压力	MPa	172	A引风机电流	A
						17	四抽压力	MPa	173	B引风机电流	A
18	五抽压力	MPa	174	A送风机电流	A
						19	六抽压力	MPa	175	B送风机电流	A
20	七抽压力(七号低加疏水压力)	KPa	176	A一次风机电流	A
						21	低压缸排汽装置压力	KPa	177	B一次风机电流	A
22	给水泵出口压力(高压给水母管压力)	MPa	178	A凝结水泵变频柜旁路电源	A
						23	凝结水泵出口压力(凝结水母管压力)	MPa	179	B凝结水泵变频柜旁路电源	A
24	再热减温水压力	MPa	180	凝结水泵变频柜电源	A
						25	大气压力1	KPa	181	A小机凝结水泵	A
26	大气压力2	KPa	182	B小机凝结水泵	A
						27	高旁阀后蒸汽压力	MPa	183	电动给水泵电流	A
28	低旁阀后蒸汽压力	MPa	184	A密封风机	A
						29	末级过热器出口A侧压力	MPa	185	B密封风机	A
30	末级过热器出口B侧压力	MPa	186	第1列#1风机控制回路电流	A
						31	#1高加疏水压力	MPa	187	第1列#2风机控制回路电流	A
32	#2高加疏水压力	MPa	188	第1列#3风机控制回路电流	A
						33	#3高加疏水压力	MPa	189	第1列#4风机控制回路电流	A
34	#5低加疏水压力	MPa	190	第1列#5风机控制回路电流	A

35	#6低加疏水压力	MPa	191	第2列#1风机控制回路电流	A
						36	#7低加疏水压力	KPa	192	第2列#2风机控制回路电流	A
37	除氧器压力1	MPa	193	第2列#3风机控制回路电流	A
						38	除氧器压力2	MPa	194	第2列#4风机控制回路电流	A
39	化学补水压力	MPa	195	第2列#5风机控制回路电流	A
						40	省煤器入口给水压力1	MPa	196	第3列#1风机控制回路电流	A
41	省煤器入口给水压力2	MPa	197	第3列#2风机控制回路电流	A
						42	省煤器入口给水压力3	MPa	198	第3列#3风机控制回路电流	A
43	再热器入口蒸汽压力	MPa	199	第3列#4风机控制回路电流	A
						44	再热器出口蒸汽压力	MPa	200	第3列#5风机控制回路电流	A
45	主蒸汽温度1	℃	201	第4列#1风机控制回路电流	A
						46	主蒸汽温度2	℃	202	第4列#2风机控制回路电流	A
47	再热蒸汽温度	℃	203	第4列#3风机控制回路电流	A
						48	高旁阀后蒸汽温度1	℃	204	第4列#4风机控制回路电流	A
49	高旁阀后蒸汽温度2	℃	205	第4列#5风机控制回路电流	A
						50	低旁阀后蒸汽温度1	℃	206	第5列#1风机控制回路电流	A
51	低旁阀后蒸汽温度2	℃	207	第5列#2风机控制回路电流	A
						52	末级过热器出口A侧温度1	℃	208	第5列#3风机控制回路电流	A
53	末级过热器出口B侧温度1	℃	209	第5列#4风机控制回路电流	A
						54	末级过热器出口A侧温度2	℃	210	第5列#5风机控制回路电流	A
55	末级过热器出口B侧温度2	℃	211	第6列#1风机控制回路电流	A
						56	一抽温度	℃	212	第6列#2风机控制回路电流	A
57	二抽温度	℃	213	第6列#3风机控制回路电流	A
						58	三抽温度	℃	214	第6列#4风机控制回路电流	A
59	四抽温度	℃	215	第6列#5风机控制回路电流	A

60	五抽温度	℃	216	汽轮机转速1	r/min
						61	六抽温度	℃	217	汽轮机转速2	r/min
62	七抽温度	℃	218	汽轮机转速3	r/min
						63	#1高加出口水温	℃	219	机组负荷指令	％
64	#2高加出口水温	℃	220	低压缸排汽温度1	℃
						65	#3高加出口水温	℃	221	低压缸排汽温度2	℃
66	除氧器温度1	℃	222	低压缸排汽温度3	℃
						67	除氧器温度2	℃	223	化学补水温度	℃
68	#5低加出口凝结水温度	℃	224	计算后氧量	％
						69	#6低加出口凝结水温度	℃	225	总煤量	t
70	#7低加出口凝结水温度	℃	226	A侧二次风流量	t/h
						71	轴封加热器出口水温	℃	227	B侧二次风流量	t/h
72	凝结水母管水温	℃	228	一次热风B侧风量	t/h
						73	#1高加疏水温度	℃	229	一次热风A侧风量	t/h
74	#2高加疏水温度	℃	230	一次冷风A侧风量	t/h
						75	#3高加疏水温度	℃	231	一次冷风B侧风量	t/h
76	#5低加疏水温度	℃	232	A一次风机出口风温度	℃
						77	#6低加疏水温度	℃	233	B一次风机出口风温度	℃
78	#7低加疏水温度	℃	234	A一次风机入口风温度1	℃
						79	除氧器入口凝结水温度	℃	235	A一次风机入口风温度2	℃
80	高压给水母管温度	℃	236	B一次风机入口风温度2	℃
						81	省煤器入口给水温度1	℃	237	B一次风机入口风温度1	℃
82	省煤器入口给水温度2	℃	238	发电机功率值	MW
						83	省煤器入口给水温度3	℃	239	锅炉前墙顶层燃尽风A侧风门位反	％
84	省煤器入口给水温度4	℃	240	锅炉前墙顶层燃尽风B侧风门位反	％

85	再热器入口蒸汽温度1	℃	241	锅炉后墙顶层燃尽风B侧风门位反	％
						86	再热器入口蒸汽温度2	℃	242	锅炉后墙顶层燃尽风A侧风门位反	％
87	再热器出口蒸汽温度1	℃	243	A给煤机转速信号	rpm
						88	再热器出口蒸汽温度2	℃	244	B给煤机转速信号	rpm
89	再热器减温器入口蒸汽温度	℃	245	C给煤机转速信号	rpm
						90	汽水分离器A出口温度1	℃	246	D给煤机转速信号	rpm
91	汽水分离器A出口温度2	℃	247	E给煤机转速信号	rpm
						92	汽水分离器B出口温度1	℃	248	一次热风母管A侧压力	MPa
93	汽水分离器B出口温度2	℃	249	一次热风母管B侧压力	MPa
						94	A侧过热器一级减温器入口温度1	℃	250	A空预器一次风道出口风温度1	℃
95	A侧过热器一级减温器入口温度2	℃	251	A空预器一次风道出口风温度2	℃
						96	A侧过热器一级减温器出口温度1	℃	252	B空预器一次风道出口风温度1	℃
97	A侧过热器一级减温器出口温度2	℃	253	B空预器一次风道出口风温度2	℃
						98	B侧过热器一级减温器入口温度1	℃	254	A空预器二次风道出口风压力2	kPa
99	B侧过热器一级减温器入口温度2	℃	255	A空预器二次风道出口风压力1	kPa
						100	B侧过热器一级减温器出口温度1	℃	256	B空预器二次风道出口风压力1	kPa
101	B侧过热器一级减温器出口温度2	℃	257	B空预器二次风道出口风压力2	kPa
						102	A侧过热器二级减温器入口温度1	℃	258	A空预器二次风道出口风温度1	℃
103	A侧过热器二级减温器入口温度2	℃	259	A空预器二次风道出口风温度2	℃
						104	A侧过热器二级减温器出口温度1	℃	260	A空预器二次风道出口风温度3	℃
105	A侧过热器二级减温器出口温度2	℃	261	B空预器二次风道出口风温度1	℃
						106	B侧过热器二级减温器入口温度1	℃	262	B空预器二次风道出口风温度2	℃
107	B侧过热器二级减温器入口温度2	℃	263	B空预器二次风道出口风温度3	℃
						108	B侧过热器二级减温器出口温度1	℃	264	锅炉前上C层二次热风A侧风门位反	％
109	B侧过热器二级减温器出口温度2	℃	265	锅炉前上C层二次热风B侧风门位反	％

110	末级过热器出口A侧温度1	℃	266	锅炉前中D层二次热风A侧风门位反	％
						111	末级过热器出口A侧温度2	℃	267	锅炉前中D层二次热风B侧风门位反	％
112	末级过热器出口B侧温度1	℃	268	锅炉前下B层二次热风A侧风门位反	％
						113	末级过热器出口B侧温度2	℃	269	锅炉前下B层二次热风B侧风门位反	％
114	调温挡板出口烟气氧量1(A侧)	％	270	锅炉后上E层二次热风B侧风门位反	％
						115	调温挡板出口烟气氧量2(A侧)	％	271	锅炉后上E层二次热风A侧风门位反	％
116	调温挡板出口烟气氧量1(B侧)	％	272	锅炉后下A层二次热风B侧风门位反	％
						117	调温挡板出口烟气氧量2(B侧)	％	273	锅炉后下A层二次热风A侧风门位反	％
118	飞灰测碳尾部A烟道飞灰含碳量	％	274	锅炉前上C层中心风A侧风门位反	％
						119	飞灰测碳尾部B烟道飞灰含碳量	％	275	锅炉前上C层中心风B侧风门位反	％
120	A空预器烟道出口风烟气温度1	℃	276	锅炉前中D层中心风A侧风门位反	％
						121	A空预器烟道出口风烟气温度2	℃	277	锅炉前中D层中心风B侧风门位反	％
122	A空预器烟道出口风烟气温度3	℃	278	锅炉前下B层中心风A侧风门位反	％
						123	B空预器烟道出口风烟气温度1	℃	279	锅炉前下B层中心风B侧风门位反	％
124	B空预器烟道出口风烟气温度2	℃	280	锅炉后上E层中心风B侧风门位反	％
						125	B空预器烟道出口风烟气温度3	℃	281	锅炉后上E层中心风A侧风门位反	％
126	厂用电	MW	282	锅炉后下A层中心风B侧风门位反	％
						127	#1高加水位1	mm	283	锅炉后下A层中心风A侧风门位反	％
128	#1高加水位2	mm	284	A给煤机给煤量信号	t/h
						129	#2高加水位1	mm	285	B给煤机给煤量信号	t/h
130	#2高加水位2	mm	286	C给煤机给煤量信号	t/h
						131	#3高加水位1	mm	287	D给煤机给煤量信号	t/h
132	#3高加水位2	mm	288	E给煤机给煤量信号	t/h
						133	除氧器水位1	mm	289	凝结水至除氧器流量	t/h
134	除氧器水位2	mm	290	凝结水母管流量	t/h

135	除氧器水位3	mm	291	排汽装置化学补水流量	t/h
						136	#5低加水位	mm	292	A侧一级过热器喷水流量	t/h
137	#6低加水位	mm	293	B侧一级过热器喷水流量	t/h
						138	#7低加水位	mm	294	A侧二级过热器喷水流量	t/h
139	排汽装置凝结水箱水位	mm	295	B侧二级过热器喷水流量	t/h
						140	凝结水至除氧器流量	t/h	296	再热器喷水流量	t/h
141	凝结水母管流量	t/h	297	末级过热器出口烟气温度A侧1	℃
						142	排汽装置化学补水流量	t/h	298	末级过热器出口烟气温度A侧2	℃
143	小机四抽供汽流量	t/h	299	末级过热器出口烟气温度A侧3	℃
						144	A侧过热器一级减温器喷水流量1	t/h	300	末级过热器出口烟气温度B侧1	℃
145	B侧过热器一级减温器喷水流量1	t/h	301	末级过热器出口烟气温度B侧2	℃
						146	A侧过热器二级减温器喷水流量1	t/h	302	末级过热器出口烟气温度B侧3	℃
147	B侧过热器二级减温器喷水流量1	t/h	271	锅炉后上E层二次热风A侧风门位反	％
						148	再热器减温器喷水流量	t/h	272	锅炉后下A层二次热风B侧风门位反	％
149	A侧过热器一级减温器喷水流量2	t/h	273	锅炉后下A层二次热风A侧风门位反	％
						150	B侧过热器一级减温器喷水流量2	t/h	274	锅炉前上C层中心风A侧风门位反	％
151	A侧过热器二级减温器喷水流量2	t/h	275	锅炉前上C层中心风B侧风门位反	％
						152	B侧过热器二级减温器喷水流量2	t/h	276	锅炉前中D层中心风A侧风门位反	％
153	省煤器入口给水流量1	t/h	277	锅炉前中D层中心风B侧风门位反	％
						154	省煤器入口给水流量2	t/h
155	省煤器入口给水流量3	t/h
						156	总给水流量	t/h

表4优化后从智能外挂系统至DCS反送数据一览表

实施例2、优化运算过程

2.1机组运行参数预测

火电机组的一些关键参数，如汽轮机排汽焓、飞灰含碳量等难以准确测量，而这些参数又是机组运行经济性能计算及运行优化所必需的。近年来，软测量在线监测技术得到了长足的发展，这种技术利用一些易于实时测量的与被测变量密切相关的变量，通过在线分析，来估计不可测或难测量变量的方法，其技术的核心是软测量模型。目前，软测量建模方法一般可分为：机理建模、回归分析、状态估计、模式识别、人工神经网络、模糊数学、基于支持向量机和核函数的方法和现代非线性系统信息处理技术等。其中以支持向量机和神经网络技术应用较广。

在本发明中，选择了神经网络方法对汽轮机排汽焓、飞灰含碳量和排烟氧量进行了预测。

(1)排汽焓预测

利用BP神经网络对哈尔滨汽轮机厂有限责任公司350MW超临界空冷抽汽机的排汽焓进行预测。以主蒸汽流量、主蒸汽焓值、发电量、第1至第7段的抽汽焓值十个参数作为输入数据，排汽焓为输出参数。

从该机组热平衡图中整理出来原始数据和检验数据进行排汽焓在线预测计算，数据如表5所示。

表5 350MW机组原始数据

其中前15组数据作为训练样本，第16组数据是检验样本。利用训练样本对神经网络进行训练。将表1中检验样本数据输入已完成训练的BP网络中，得到网络的输出。BP网络输出的预测值与实测值的绝对误差见表6。

表6排汽焓检验样本误差

序号	实测值	预测值	误差
				16	2478.9	2454.8	24.1

(2)飞灰含碳量预测

飞灰含碳采集样本数据如表7、表8所示。

表7飞灰含碳量训练样本数据

表8飞灰含碳量检验样本数据

利用训练样本对神经网络进行训练。将表8中检验样本数据输入已完成训练的BP网络中，得到网络的输出。BP网络输出的预测值与实测值的绝对误差见表9。

表9飞灰含碳量检验样本误差

(3)排烟氧量预测

利用BP神经网络对呼热电厂的排烟氧量进行预测。以引风机电流、送风机电流、给水流量、主蒸汽流量、总煤量、炉膛烟气温度等六个参数作为输入数据，排烟氧量为输出参数。

由于从该电厂采集的数据量庞大，因此分散筛选20组数据作为训练样本，以提高样本训练精度。所选的训练样本如表10所示。再从数据库中选出10组数据作为检验样本。检验样本如表11所示。

表10排烟氧量训练样本数据

表11排烟氧量检验样本数据

利用训练样本对神经网络进行训练。将表11中检验样本数据输入已完成训练的BP网络中，得到网络的输出。BP网络输出的预测值与实测值的绝对误差见表12。

表12排烟氧量检验样本误差

序号	实测值	预测值	误差
				1	4.656	4.5503	0.1057
2	4.494	4.5661	-0.0721
				3	4.581	4.5687	0.0123
4	4.559	4.5478	0.0112
				5	4.581	4.5629	0.0181
6	4.645	4.5065	0.1385
				7	4.619	4.4677	0.1513
8	4.682	4.5058	0.1762
				9	4.617	4.5135	0.1035
10	4.639	4.5051	0.1339

2.2机组运行最优工况自寻优

在当前火电机组运行的经济性分析或运行优化系统中，运行最优工况或参数目标值的确定方法主要有以下5种：

(1)采用制造厂提供的设计值。

(2)采用最佳运行试验的方法。

(3)采用变工况热力计算结果。

(4)采用同类型机组的运行最优值。

(5)基于数据挖掘的目标值确定。

对于主蒸汽压力、主蒸汽温度、再热蒸汽温度等参数的应达值，各电厂均采用方法(1)来确定，其它如排烟温度、飞灰含碳率、汽水损失、汽机真空、给水温度、主减温水量、厂用电率等参数的确定，则各采用不同的方法。采用方法(2)，在系统运行初期效果较好，但是随着运行时间的延长，机组的状态发生改变，应达值也应有所变化。但是，在发电厂不可能经常做上述大量的试验，从而使得应达值和机组实际运行状态不符合。采用方法(3)，从理论上讲是正确的，但是计算结果受到变工况热力计算模型的影响，而且计算得到的基准值是理论值，在运行中较难达到，这样就影响了对运行的指导作用。方法(4)，在目前五大发电集团的节能对标管理中被普遍采用，但由于机组安装、运行和环境条件的不同，同类型机组的最佳工况参数对于另一台机组往往是不适用的，例如同类型的机组在北方和南方同一时间运行，受环境温度的影响，凝汽器真空不同直接影响到机组的发电效率，这种方法确定的最佳工况存在着不可比性。方法(5)存在的问题主要体现在两个方面，一是数据的更新问题，应用领域数据库中的数据大都是动态随时间变化的，可能使得原先的数据失去效用，这些数据需要动态维护和及时更新；二是模糊关联规则挖掘中，对于隶属函数的选取和参数的确定尚没有一个明确的方法指导，完全依赖于使用者的经验。

通过对以上方法的分析，在本发明中采用了最优工况自寻优的方法。结合机组的实时运行数据，采用基于模糊推理的自寻优方法确定机组的最优工况。寻优原则为：根据机组运行时不同的煤质和环境参数，针对不同的负荷，判断该组合条件下机组的供电煤耗是否为最小值，若为最小值，则进一步采用模糊推理方法判断主要运行参数(如主汽温度、主汽压力、炉膛负压、汽机真空等参数)是否在正常值或有一定越限但不影响机组正常运行，若上述条件满足，则将该工况作为该组合条件下的最优工况。为了避免制定模糊推理规则时的主观因素影响，利用神经网络的自学习功能修正模糊推理规则(详细方法见实施例3)。

2.3机组经济性能指标计算，用于在DCS上显示优化前后的效果对比

机组经济性能指标计算是机组运行优化的基础，本课题通过求解机组热力系统汽水分布通用矩阵方程获得机组的运行经济性指标。

首先对热力系统划分控制体，利用各个控制体的能量平衡和质量平衡方程，计算出各加热器的抽汽流量系数。目前流行的控制体划分是每一个控制体都包括一个抽汽加热器，每个控制体的边界都包括以下几个关键点：①汽轮机本级抽汽口的出口点；②本级抽汽加热器的主凝结水(或者主给水)出口点，对于疏水向加热器主凝结水出口汇集的汇集式加热器，其出口点取在汇集点之后；③加热器相邻且从主凝结水(或者主给水)来看处于上游的抽汽加热器的主凝结水(或者主给水)的出口点，若本级为最后一级则此点为凝汽器热井入口点；④若本级加热器有疏水管路与下一级加热器相连，则应在疏水管路上适当取一点。⑤对于轴封加热器，一般将其划入与其最近的抽汽加热器所在的级控制体中。

为了求得实际热力系统各级加热器的抽汽系数，把辅助汽水分为以下三类：第一类辅助汽水为从加热器汽侧进出系统的汽水；第二类为从加热器水侧进出系统的汽水；第三类为从锅炉本体进出系统的汽水。

得出热力系统汽水分布通用矩阵方程：

[A]([D_i]+[D_ki])+[Q_li]＝[τ]([D]-[D_m])    (1)

矩阵方程各项含义如下：

(1)矩阵[A][A]为一个下三角矩阵，矩阵元素a_ij(i为行，j为列)取值如下，

I：当i＝j时，a_ij＝q_i；

II：当i＞j时，a_ij＝0；

III：当i＜j时，若i和j所代表的加热器在同一加热单元内，则a_ij＝γ_i，否则a_ij＝τ_i。

(2)矩阵[D_i]及矩阵[D_ki]

$\left[D_i\right]=\left[\begin{array}{c}{D}_1\\ D_2\\ \·\\ \·\\ \·\\ D_n\end{array}\right]$ $\left[D_{\mathrm{ki}}\right]=\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Σ}{D}_{{1k}_1}\\ \mathrm{\Σ}{D}_{{2k}_2}\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\mathrm{\ΣD}}_{{\mathrm{nk}}_n}\end{array}\right]$

矩阵[D_i]是各级抽汽量D_i，为求解量；矩阵[D_ki]可视为[D_i]的修正矩阵，其中

为进入第i级控制体的第一类辅助汽水流量代数和(i＝1，2，…，n)。

(3)矩阵[Q_li]

$\left[Q_{\mathrm{li}}\right]=\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\ΣQ}}_{{1l}_1}\\ {\mathrm{\ΣQ}}_{{2l}_2}\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\mathrm{\ΣQ}}_{{\mathrm{nl}}_n}\end{array}\right]$

矩阵[Q_li]由进入各级控制体的辅助能量的代数和

构成(i＝1，2，…，n)。

(4)矩阵[τ]

矩阵[τ]为1对角矩阵，主对角上的元素，为主给水(或主凝结水)在各级控制体中的焓升。

(5)矩阵[D]及矩阵[D_m]

$\left[D\right]=\left[\begin{array}{c}{D}_0\\ D_0\\ \·\\ \·\\ \·\\ D_0\end{array}\right]$ $\left[D_m\right]=\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\ΣD}}_{{0m}_0}\\ {\mathrm{\ΣD}}_{{0m}_0}+{\mathrm{\ΣD}}_{{01m}_1}\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\mathrm{\ΣD}}_{{0m}_0}+{\mathrm{\ΣD}}_{{01m}_1}+\·\·\·{+\mathrm{\ΣD}}_{{0(n-1)m}_{(n-1)}}\end{array}\right]$

矩阵[D]为n×1阶矩阵，其各个元素均为主蒸汽流量D₀，矩阵[D_m]可视为[D]的修正矩阵，也是n×1阶矩阵，

为第三类辅助汽水流量的代数和；

为进入第i级控制体的第2类辅助汽水流量代数和(i＝1，2，…，n-1)。

根据机组热力系统求的的汽水参数计算机组功率，机组功率方程为

$N=h_0+\mathrm{\σ}-h_c-{\left[a_i\right]}^T\left[{\tilde{h}}_i^{\mathrm{\σ}}\right]-{\left[a_{\mathrm{xi}}\right]}^T\left[{\tilde{h}}_{\mathrm{xi}}^{\mathrm{\σ}}\right]---\left(2\right)$

式中：h₀、σ和h_c分别为主蒸汽焓、单位质量再热器吸热量和排汽焓；对于再热前

再热后：

a_i为加热器的抽汽系数；a_xi为进出汽轮机本体的辅助汽水流量系数。

工质吸热量通过下式计算，

$Q=h_0+\mathrm{\σ}-h_{\mathrm{fw}}-{\left[a_i\right]}_H^T\left[\mathrm{\σ}\right]-{\left[a_{\mathrm{xi}}\right]}_H^T\left[\mathrm{\σ}\right]---\left(3\right)$

式中：h₀、σ和h_fw分别为主蒸汽焓、单位质量再热器吸热量和末级高加出口水焓；[a_i]_H是高压缸抽汽列向量；[a_xi]_H是从高压缸离开的辅助蒸汽列向量。

根据前述计算结果，可以求得机组的主要经济型指标：

机组循环效率： ${\mathrm{\η}}_0=\frac{N}{Q}\×100\%---\left(4\right)$

机组热耗量：Q₀＝D₀(h₀-h_fw)+Drhqrh kJ/h    (5)

机组热耗率： $q=\frac{Q_0}{P_e}=d[(h_0-h_{\mathrm{fw}})+a_{\mathrm{rh}}{q}_{\mathrm{rh}}]\mathrm{kJ}/(\mathrm{kW}\·h)---\left(6\right)$

全厂热耗： $Q_{\mathrm{cp}}={\mathrm{Bq}}_1=\frac{Q_b}{{\mathrm{\η}}_b}=\frac{Q_0}{{\mathrm{\η}}_b{\mathrm{\η}}_p}=\frac{p_e}{{\mathrm{\η}}_b{\mathrm{\η}}_p{\mathrm{\η}}_e}\mathrm{kJ}/h---\left(7\right)$

全厂热耗率： $q_{\mathrm{cp}}=\frac{Q_{\mathrm{cp}}}{p_e}=\frac{q_b}{{\mathrm{\η}}_b}=\frac{q_0}{{\mathrm{\η}}_b{\mathrm{\η}}_p}=\frac{3600}{{\mathrm{\η}}_b{\mathrm{\η}}_p{\mathrm{\η}}_e}\mathrm{kJ}/(\mathrm{kW}\·h)---\left(8\right)$

发电煤耗率：

全厂供电热效率： ${\mathrm{\η}}_{\mathrm{cp}}^n={\mathrm{\η}}_{\mathrm{cp}}(1-{\mathrm{\ϵ}}_{\mathrm{ap}})---\left(10\right)$

供电煤耗率：

式中，ε_ap为厂用电率。

实施例3

1自寻优模式确定目标值

1.1模糊综合评判决策

模糊综合评判决策就是应用模糊集方法通过对对象所涉及到的因素进行单一决策，然后综合各个方面的情况，给出该对象一个总体决策。

模糊综合评判决策的数学模型由三个要素组成，其步骤分为四步：

(1)因素集U＝{u₁，u₂，…u_n}，被评判对象的各因素组成的集合；

(2)判断集(评价集或决断集)V＝{v₁，v₂，…v_m}，评语组成的集合；

(3)单因素判断，即对单个因素u_i(i＝1，…，n)的评判，得到V上的模糊集(r_i1，r_i2，…r_im)，，所以它是从U到V的一个模糊映射

$\begin{array}{cc}f:U\→F\left(V\right)& u_i\→(r_{i1},r_{i2},\·\·\·r_{\mathrm{im}})---\left(1\right)\end{array}$

模糊映射f可以确定一个模糊关系R∈μ_n×m，称为评判矩阵。

$R=\left[\begin{array}{cccc}{r}_{11}& r_{12}& \·\·\·& r_{1m}\\ r_{21}& r_{22}& \·\·\·& r_{2m}\\ \·& \·& & \·\\ \·& \·& & \·\\ \·& \·& & \·\\ r_{n1}& r_{n2}& \·\·\·& r_{\mathrm{nm}}\end{array}\right]--\left(2\right)$

(4)综合评判。对于权重A＝{a₁，a₂，…a_n}，其中

取max-min合成运算，即用模型M(∧，∨)计算，可得综合评判结果B＝AοR，计算结果可显示出对象的最优值。

1.2模糊决策下自寻优模型

(1)因素集U＝{煤耗，主蒸温，主蒸压，再热温，排烟温，飞灰含碳量，…循环水温}，被评判的电厂需要考察的各个因素都罗列在因素集内，组成一个因素集合。

(2)判断集V＝{优，良，中，差}，运行结果的每一个因素都有优良中差四个评价指标。

(3)单因素判断。在实际应用中可根据讨论对象所具有的特点加以选择确定对象的隶属函数。本文通过所监测的参数本身的经济性与机组设备的安全性考虑选择各自的隶属函数。

本发明列出几种因素的单因素判断模型：

图2a图为煤耗因素的单因素评判模型，α表示为最优煤耗，当运行煤耗小于最优煤耗时，其判断集为优，大于最优煤耗时，根据其大于最优煤耗的多少来确定其判断集。其数学模型为：

$A\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}1& x\≤a\\ e^{{-\left(\frac{x-a}{\mathrm{\σ}}\right)}^2}& x>a\end{array}\right.---\left(3\right)$

图2b图表示的是主蒸温、主蒸压、再热温的模型，α表示为最优值，具体数值为上文提出的设计值。图b中关于α数值左右两侧的图形并不对称，主要考虑原因是当这三者运行值低于设计值后带来的主要影响是经济性降低，没有设备危险，所以变化坡度比较缓和，当这三者的运行值高于设计值时会危害到设备的安全，所以在建立模型时采用的是正态分布中间型的右半侧模型。当机组运行到这样的区域内时，判断集评价指标低，直接影响到总指标考核。其数学模型为式：

$A\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{1}{1+a{(x-a)}^2}& x<a\\ 1& x=a\\ e^{{-\left(\frac{x-a}{\mathrm{\&sigma;}}\right)}^2}& x>a\end{array}\right.---\left(4\right).$

图2c图表示的是循环水温的单因素评判模型，在该图中α₁、α₂分别表示冬夏两个季节的循环水温最优值，在计算循环水温的判断集时，要考虑到其季节的影响来选取不同的函数计算判断集。其数学模型为式：

图2d图表示的是排烟温度的模型。排烟温度过低会造成低温受热面腐蚀，温度过高会增大排烟热损失。排烟温度在α₂、α₃之间时，其判断集表示为优，在两侧则根据计算结果来确定其判断集。其数学计算模型：

$A\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{1}{2}+\frac{1}{2}\sin \frac{\mathrm{\&pi;}}{a_2-a_1}(x-\frac{a_1+a_2}{2})& a_1<x\&le;a_2\\ 1& a_2\&le;x\&le;a_3\\ \frac{1}{2}-\frac{1}{2}\mathrm{ain}\frac{\mathrm{\&pi;}}{a_4-a_3}(a-\frac{a_3+a_4}{2})& a_3<x\&le;a_4\end{array}\right.---\left(6\right)$

上述四个方程中，x表示为机组运行中各个因素的实时值，通过各自对应的方程计算即可得到相对应下的A(x)。综合各种因素考虑，将纵坐标从0到1等分十份，由下到上依次为0.，0.1，0.2……0.9，1，取0.9到1为优值，0.7到0.9为良值，0.4到0.7为中值，0到0.4为低值。当A(x)落在相应的单参数判断范围内是，其对应的单参数类型为1，其余为0。例A(x)＝0.75，则其表示的意思就是该数据处于一个良的运行状态，则该因素的判断集为{0，1，0，0}。

综合上面四种模型六个判断因素，得出他们的评判矩阵，如下：

(4)综合评判。在模糊综合决策中，权重至关重要的，它反映了各个因素在综合决策过程中所占有的地位或所起得作用，直接影响到综合决策的结果，现在通常是凭经验给出权重。通过综合考虑机组各个因素经济性、安全性、环境性的影响给出其权重为A＝{0.2，0.1，0.1，0.1，0.08，0.08，…0.05}。

通过计算B＝AοR，得出本次机组的运行结果评定，与系统内部已经存储的最优结果评定比较，高于最优结果评定则替换，低于最优结果评定则保持原有的最优结果评定。

实施例4

在智能外挂系统得出效率自寻优运行参考值后，将一些可在DCS中实现的，并对汽机效率和锅炉效率有较大影响的参数通过工业网络反送至DCS系统中，进行效率寻优的自动控制系统优化。

(1)自动控制系统选取

选取对机、炉有较大影响，并在现场中可实现的自动控制系统进行优化，包括：协调控制系统、总风量控制系统、一次风压(或一次风量控制)系统、氧量控制系统、过热蒸汽温度控制系统、再热蒸汽温度控制系统、主蒸汽压力控制系统、高加水位控制系统、低加水位控制系统、背压控制系统。

(2)智能外挂系统送DCS选取用于控制系统优化的信号有：主蒸汽压力优化参考值、过热蒸汽温度优化参考值、再热蒸汽温度优化参考值、总风量优化参考值、氧量优化参考值、一次风压力优化参考值、磨一次风量优化值、磨出口温度优化值、高加水位优化参考值、低加水位优化参考值、背压优化参考值(见表4)。

(3)在DCS上对各自动控制系统分别做投切开关，实现各自动控制系统的优化控制可分别投入和切除，见图3。

(4)在优化运行给定值后加入一滤波环节，防止由于信号干扰和自寻优时给定值发生波动影响到自动控制系统的稳定运行，见图3。

(5)在状态切换时加入延时切换模块，将切换时的扰动尽量减少，并实现系统随时切换的功能。

(6)此外，在发电机组发生RB(RUNBACK，负荷快减)时，各优化自动控制系统均自动切除。

图3中“投切块”：可实现操作人员在操作画面投入或切除操作。但是当“投入条件不满足”时，不论操作人员是否执行投切操作，即“TS”输入端为逻辑“1”时，投切块输出始终为“TR”输入值，即输出为“0”，投切块输出为“1”时，优化系统投入，为“0”时，优化系统未投入；“选择块”：当“S”端为“1”时，“选择快”输出等于“1”端输入，当“S”端为“0”时，“选择快”输出等于“0”端输入。

应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (2)

1.基于火力发电机组最优工况的效率动态寻优运行闭环优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：A1、从发电机组DCS中读取机组运行数据至智能外挂系统当中；A2、在智能外挂系统中，根据读取的机组运行数据实现集成建模和机组效率寻优运算，得到效率寻优的机组运行数据指导值；A3、通过网络将机组运行数据指导值回读至DCS系统中，在DCS系统中实现运行参考值的数据滤波；A4、将自动控制系统中数据指令切为处理后的运行参考值，并通过逻辑编程，实现系统的无扰切换；A5、实现系统的效率自动寻优过程。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤A2具体执行以下步骤：A21、机组运行参数预测，采用神经网络方法对汽轮机排汽焓、飞灰含碳量和排烟氧量进行预测；A22、机组运行最优工况自寻优：结合机组的实时运行数据，采用基于模糊推理的自寻优方法确定机组的最优工况；寻优原则为：根据机组运行时不同的煤质和环境参数，针对不同的负荷，判断该组合条件下机组的供电煤耗是否为最小值，若为最小值，则进一步采用模糊推理方法判断主要运行参数是否在正常值或有一定越限但不影响机组正常运行，若上述条件满足，则将该工况作为该组合条件下的最优工况；为了避免制定模糊推理规则时的主观因素影响，利用神经网络的自学习功能修正模糊推理规则。

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