CN103699786B - 一种热电厂超超临界发电机组变负荷耗差分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种热电厂超超临界发电机组变负荷耗差分析方法，首先根据选取18个对机组经济性影响较大的运行参数为分析对象运用聚类方法得到1个运行最佳工况，并以此作为稳定运行基准工况，并选取变负荷范围内18个实际工况。以十八个参数影响因子作为自变量，以单个影响参数变化时与稳定运行基准值的耗差作为该参数影响因子的系数，并以实际工况与稳定运行基准工况的耗差作为因变量，建立18个方程，最终解得18个参数影响因子，最后通过排序得到变负荷过程中对煤耗水平影响较大的参数。为百万机组变负荷运行中的变负荷速率、变负荷幅度和稳定段时间的确定提供指导依据，达到降低电厂变负荷运行中发电煤耗的目的。

Description

一种热电厂超超临界发电机组变负荷耗差分析方法

技术领域

本发明涉及一种超超临界机组的耗差分析方法，具体是指一种热电厂超超临界发电机组变负荷耗差分析方法。

背景技术

用电需求日益增大，大型火电厂的负荷随着用电高峰低谷波动，要求机组在一定的时间内达到变负荷功率，由于大型机组运行各项参数的控制调节存在较大迟延性，过快的负荷变化速度，过大的负荷变化幅度和过短的负荷稳定时间都将导致实际运行工况偏离稳定工况，这便使得机组变负荷运行过程中的供电煤耗远大于对应的稳定运行的煤耗。而为了使各运行参数在运行中始终保持在目标值，使大型超超临界机组发挥高参数的优势，对机组进行实时监测显得尤为重要，而耗差分析是节能最为基础的理论支持，对其进行研究具有必要性。

火电厂生产过程是由各系统和设备组合而成的有机连续的生产过程，产生耗差的因素很多，以锅炉侧为例，飞灰含碳量、锅炉出口烟气含氧量、排烟温度等可测可调因素通过影响到锅炉效率而对最终的煤耗率存在明显的影响，同样在汽机侧，蒸汽及给水的各项参数也是耗差分析的重点研究对象，在机组变负荷的耗差分析中，将各个系统中的影响因素整合到一起，以统一的标准评判整个电厂运行系统中的各耗差因素影响程度，从而为优化机组变负荷运行参数控制提供重要的方案依据，是解决大型机组变负荷运行过程优化节能问题的一个新思路。

针对大型机组的耗差分析，现有的方法多是针对稳定运行的机组与设计工况的耗差分析，单个因素或系统参数改变对能耗的影响，以整个电厂系统作为整体的研究对象的大型机组变工况耗差分析方法较少涉及，对变工况运行的大型机组的变工况调节最优化方案的制定缺乏全面的系统的指导性作用，因而需要对大型机组变工况的耗差分析方法进行更加系统的深入的研究。

发明内容

本发明的目的是提供一种热电厂超超临界发电机组变负荷耗差分析方法，以期获得各运行参数变化对煤耗所带来的影响大小，为百万机组变负荷运行中的变负荷速率、变负荷幅度和稳定段时间的确定提供指导依据，达到降低电厂变负荷运行中发电煤耗的目的。

本发明的上述目的是通过如下技术方案来实现的：

一种热电厂超超临界发电机组变负荷耗差分析方法，该方法包括如下步骤：

步骤（1）：选取对热电厂发电机组经济性影响较大的18个运行参数作为分析对象，该18个运行参数为：飞灰含碳量、炉膛出口烟气含氧量、排烟温度、主蒸汽压力、主蒸汽温度、再热蒸汽温度、给水温度、高温加热器端差、过热器减温水、再热减温水、补给水率、凝汽器真空、凝结水过冷度、循环冷却水温、煤质特性、空预器漏风量、汽轮机内效率和厂用电率；

步骤（2）：对该18个运行参数，运用聚类方法得到1个运行最佳工况，将此运行最佳工况作为稳定运行基准工况，同时在电厂DCS系统中随机选取变负荷范围内的18个实际工况；

步骤（3）：以18个参数影响因子作为自变量，以单个影响参数变化时与稳定运行基准值的耗差作为该参数影响因子的系数，并以实际工况与稳定运行基准工况的耗差作为因变量，建立18个方程，最终解得18个参数影响因子；

步骤（4）：对18个参数影响因子进行排序，得到变负荷过程中对煤耗水平影响较大的参数

步骤（5）：根据步骤（4）获得的对对煤耗水平影响较大的参数，为热电厂发电机组变负荷运行中的变负荷速率、变负荷幅度和稳定段时间的确定提供指导依据，达到降低热电厂变负荷运行中发电煤耗的目的，既完成发电机组的变负荷要求，同时也节省煤资源。

本发明中，所述步骤（2）中运用聚类方法得到1个运行最佳工况的具体过程如下：

S2-1、从电厂DCS系统中读取至少半年的运行数据；

S2-2、从海量的运行数据中选出1个样本作为初始聚类中心，该样本的煤耗最低；

S2-3、用选出的样本作为初始聚类中心；

S2-4、取一样本，计算其到初始聚类中心的距离d_ij，并把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的类，同时计算新类的样本均值，将样本均值作为新的聚类中心；

原始数据矩阵：

X代表有n个样本，而每个样本有20个变量，该20个变量为同一工况下的飞灰含碳量、炉膛出口烟气含O₂量、排烟温度、主蒸汽压力、主蒸汽温度、再热蒸汽温度、给水温度、高温加热器端差、过热器减温水、再热减温水、补给水率、凝汽器真空、凝结水过冷度、循环冷却水温、煤质特性、空预器漏风量、汽轮机内效率、厂用电率、煤耗率、功率；

S2-5、循环（S2-4）的步骤，重复操作，直至所有样本完成挑选与归类，并采用误差平方和准则函数E来评价聚类性能；

其中m为聚类中心均值；

S2-6、所有样本挑选归类之后，对已经归类的数据进行整合求各个变量的算术平均，进而最终得到稳定运行基准工况。

本发明中，所述步骤（3）中建立18个方程，最终解得18个参数影响因子的具体过程如下：

S3-1、在变负荷范围内，等负荷间隔地选取18个实际运行工况；

S3-2、根据长期运行数据对机组进行敏感性分析，逐个计算18个影响参数的单位耗差，其计算公式如下：

所述公式中，X_ij为第i个实际工况中的第j个影响参数，发电标准煤耗率，δη_ij是基于等效焓降法求得的参数偏离目标值引起发电热效率变化值。

H0为新蒸汽的等效焓降；ΔQ为参数变化引起的吸热量的变化；q为热耗率；ηi为汽机效率；ΔH为参数变换引起的等效焓降的变化。

所述发电标准煤耗率与效率变化值是根据长期运行数据求得，从而求出单位耗差（即耗差系数）k；

所述18个参数耗差系数是基于局部等效焓降法求得，计算举例如下：

所述排烟温度耗差系数采用的是锅炉效率法：

排烟温度变化引起的排烟损失变化为

锅炉效率的变化相对变化值为：

则排烟温度耗差系数为：

式中，θ_py为实际工况排烟温度；θ_py0为稳定基准工况排烟温度；Q_r为每单位燃料带入锅炉的热量；

所述给水温度耗差系数计算方法：

给水温度变化Δt_gs引起给水焓变化Δh_gs，由于稳定基准工况总热耗Q＝h₀+α_zrσ-h_gs，所以实际工况总热耗为：

Q'＝h₀+α_zrσ-h'_gs＝Q+Δh_gs，

于是有

Q'-Q-＝Δh_gs

给水温度变化引起相对效率变化值：

则给水温度耗差系数：

所述飞灰含碳量耗差系数计算方法是基于锅炉效率求得：

飞灰引起锅炉机械未完全燃烧损失为

式中A_y——燃料中应用基灰分含量，%；

α_fh，α_lz——飞灰，炉渣占燃煤总灰量的质量百分数，%；

C_fh，C_lz——飞灰，炉渣中的含碳量，%；

因飞灰含碳量变化ΔC_fh而引起的锅炉效率相对变化率为：

δη_b＝327.8A_arα_fhC_fh/(η_bQ_ar,net,p)

飞灰含碳量变耗差系数：k_fh＝-327.8b_sA_arα_fhC_fh/(η_bQ_ar,net,p)

其余所述参数计算方法如上；

S3-3、建立方程如下：

式中α₁、α₂…..α₁₈为18个参数的影响因子，ΔX_ij为实际工况与稳定基准工况X_ij变化值；

S3-4、所述方程中，除了18个影响因子未知，其余参数又实际工况及稳定基准工况可直接求得，则最终通过解方程组求得α₁、α₂.....α₁₈。

与现有技术相比，本发明的方法能够为百万机组变负荷运行中的变负荷速率、变负荷幅度和稳定段时间的确定提供指导依据，达到降低电厂变负荷运行中发电煤耗的目的，既完成变负荷任务，同时也节省煤资源。

具体实施方式

本发明提供一种热电厂超超临界发电机组变负荷耗差分析方法，首先根据选取18个对机组经济性影响较大的运行参数为分析对象，该十八个参数分别为：飞灰含碳量、炉膛出口烟气含O₂量、排烟温度、主蒸汽压力、主蒸汽温度、再热蒸汽温度、给水温度、高温加热器端差、过热器减温水、再热减温水、补给水率、凝汽器真空、凝结水过冷度、循环冷却水温、煤质特性、空预器漏风量、汽轮机内效率、厂用电率。通过采集电厂数据，运用聚类方法得到1个运行最佳工况，并以此作为稳定运行基准工况，并根据负荷大小等间隔地选取变负荷范围内18个实际工况。以十八个参数影响因子作为自变量，以单个影响参数变化时与稳定运行基准值的耗差作为该参数影响因子的系数，并以实际工况与稳定运行基准工况的耗差作为因变量，建立18个方程，最终解得18个参数影响因子，最后通过排序得到变负荷过程中对煤耗水平影响较大的参数。

本发明在具体实施时包括以下步骤：

S1从电厂系统读取长期运行数据，并根据聚类方法得到1个稳定运行基准工况；

S2建立方程组，并求解得出18个参数影响因子；

S3对18个参数影响因子进行排序，得到影响因子最大的参数，并。。。。

所述S1步骤中，稳定运行基准工况是基于聚类分析方法通过采集电厂长期运行工况而得，其步骤如下：

S1-1从电厂DCS系统中读取长期（至少半年）的运行数据；

S1-2通过对煤耗进行排序而从海量的运行数据中选出1个样本作为初始聚类中心，使得该样本的煤耗最低且发电功率为75%-100%之间；

S1-3用选出的样本作为初始聚类中心；

S1-4取一样本，计算其到初始聚类中心的距离d_ij，并把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的类，同时计算新类的样本均值，将样本均值作为新的聚类中心；

原始数据矩阵：

X代表有n个样本，而每个样本有20个变量，该20个变量为同一工况下的飞灰含碳量、炉膛出口烟气含O₂量、排烟温度、主蒸汽压力、主蒸汽温度、再热蒸汽温度、给水温度、高温加热器端差、过热器减温水、再热减温水、补给水率、凝汽器真空、凝结水过冷度、循环冷却水温、煤质特性、空预器漏风量、汽轮机内效率、厂用电率、煤耗率、功率；

S1-5循环（4）的步骤，重复操作，直至所有样本完成挑选与归类，并采用误差平方和准则函数E来评价聚类性能；

其中m为聚类中心均值；

S1-6所有样本挑选归类之后，对已经归类的数据进行整合求各个变量的算术平均，进而最终得到稳定运行基准工况。

所述步骤S2是基于机组敏感性分析求得各耗差系数，从而建立方程组，其步骤如下：

S2-1在变负荷范围内，等负荷间隔地选取18个实际运行工况；

S2-2根据长期运行数据对机组进行敏感性分析，逐个计算18个影响参数的单位耗差，其计算公式如下：

所述公式中，X_ij为第i个实际工况中的第j个影响参数，发电标准煤耗率，δη_ij是基于等效焓降法求得的参数偏离目标值引起发电热效率变化值。

H0为新蒸汽的等效焓降；ΔQ为参数变化引起的吸热量的变化；q为热耗率；ηi为汽机效率；ΔH为参数变换引起的等效焓降的变化。

所述发电标准煤耗率与效率变化值是根据长期运行数据求得，从而求出单位耗差（即耗差系数）k；

所述18个参数耗差系数是基于局部等效焓降法求得，计算举例如下：

所述排烟温度耗差系数采用的是锅炉效率法：

排烟温度变化引起的排烟损失变化为

锅炉效率的变化相对变化值为：

则排烟温度耗差系数为：

式中，θ_py为实际工况排烟温度；θ_py0为稳定基准工况排烟温度；Q_r为每单位燃料带入锅炉的热量。

所述给水温度耗差系数计算方法：

给水温度变化Δt_gs引起给水焓变化Δh_gs，由于稳定基准工况总热耗Q＝h₀+α_zrσ-h_gs，所以实际工况总热耗为：

Q'＝h₀+α_zrσ-h'_gs＝Q+Δh_gs，

于是有

Q'-Q-＝Δh_gs

给水温度变化引起相对效率变化值：

则给水温度耗差系数：

所述飞灰含碳量耗差系数计算方法是基于锅炉效率求得：

飞灰引起锅炉机械未完全燃烧损失为

式中A_y——燃料中应用基灰分含量，%；

α_fh，α_lz——飞灰，炉渣占燃煤总灰量的质量百分数，%；

C_fh，C_lz——飞灰，炉渣中的含碳量，%。

因飞灰含碳量变化ΔC_fh而引起的锅炉效率相对变化率为：

δη_b＝327.8A_arα_fhC_fh/(η_bQ_ar,net,p)

飞灰含碳量变耗差系数：k_fh＝-327.8b_sA_arα_fhC_fh/(η_bQ_ar,net,p)

其余所述参数计算方法如上，此处不一一举例。

S2-3建立方程如下：

式中α₁α₂.....α₁₈为18个参数的影响因子，ΔX_ij为实际工况与稳定基准工况X_ij变化值。

S2-4所述方程中，除了18个影响因子未知，其余参数又实际工况及稳定基准工况可直接求得，则最终通过解方程组求得α₁α₂.....α₁₈。

所述步骤S3是把求得的影响因子进行排序，最终求得最大的影响因子。

效益：为百万机组变负荷运行中的变负荷速率、变负荷幅度和稳定段时间的确定提供指导依据，达到降低电厂变负荷运行中发电煤耗的目的，既完成变负荷任务，同时也节省煤资源。

Claims (2)

1.一种热电厂超超临界发电机组变负荷耗差分析方法，该方法包括如下步骤：

步骤(1)：选取对热电厂发电机组经济性影响较大的18个运行参数作为分析对象，该18个运行参数为：飞灰含碳量、炉膛出口烟气含氧量、排烟温度、主蒸汽压力、主蒸汽温度、再热蒸汽温度、给水温度、高温加热器端差、过热器减温水、再热减温水、补给水率、凝汽器真空、凝结水过冷度、循环冷却水温、煤质特性、空预器漏风量、汽轮机内效率和厂用电率；

步骤(2)：对该18个运行参数，运用聚类方法得到1个运行最佳工况，将此运行最佳工况作为稳定运行基准工况，同时在电厂DCS系统中采用等负荷间隔的方式来选取变负荷范围内的18个实际工况；

步骤(3)：以18个参数影响因子作为自变量，以单个影响参数变化时与稳定运行基准值的耗差作为该参数影响因子的系数，并以实际工况与稳定运行基准工况的耗差作为因变量，建立18个方程，最终解得18个参数影响因子；

步骤(4)：对18个参数影响因子进行排序，得到变负荷过程中对煤耗水平影响较大的参数；

步骤(5)：根据步骤(4)获得的对煤耗水平影响较大的参数，为热电厂发电机组变负荷运行中的变负荷速率、变负荷幅度和稳定段时间的确定提供指导依据，达到降低热电厂变负荷运行中发电煤耗的目的，既完成发电机组的变负荷要求，同时也节省煤资源。

2.根据权利要求1所述的热电厂超超临界发电机组变负荷耗差分析方法，其特征在于：所述步骤(2)中运用聚类方法得到1个运行最佳工况的具体过程如下：

S2-1、从电厂DCS系统中读取至少半年的运行数据；

S2-2、从海量的运行数据中选出1个样本作为初始聚类中心，该样本的煤耗最低；

S2-3、用选出的样本作为初始聚类中心；

S2-4、取一样本，计算其到初始聚类中心的距离d_ij，并把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的类，同时计算新类的样本均值，将样本均值作为新的聚类中心；

原始数据矩阵：

X代表有n个样本，而每个样本有20个变量，该20个变量为同一工况下的飞灰含碳量、炉膛出口烟气含O₂量、排烟温度、主蒸汽压力、主蒸汽温度、再热蒸汽温度、给水温度、高温加热器端差、过热器减温水、再热减温水、补给水率、凝汽器真空、凝结水过冷度、循环冷却水温、煤质特性、空预器漏风量、汽轮机内效率、厂用电率、煤耗率、功率；

其中p为样本的变量20

S2-5、循环S2-4的步骤，重复操作，直至所有样本完成挑选与归类，并采用误差平方和准则函数E来评价聚类性能；

其中p为原始矩阵列举元素，m为聚类中心均值；

S2-6、所有样本挑选归类之后，对已经归类的数据进行整合求各个变量的算术平均，进而最终得到稳定运行基准工况。