空冷发电机组汽轮机运行背压连续优化控制方法及系统
技术领域
本发明涉及一种空冷发电机组汽轮机运行背压连续优化控制方法及系统,属于燃煤、燃气和核能等大型热能发电过程的凝汽式汽轮机循环的优化控制领域,尤其是直接空冷凝汽器背压或真空的优化控制领域。
背景技术
大型直接空冷发电机组的汽轮机循环凝汽器的冷却系统即空冷岛,或称为冷源系统,通过由多台电动机驱动、并配备变频器进行调速的多台单级轴流风机输送冷却介质,即空气。空冷风机消耗大量的电能。发电机组运行过程中,空冷岛通过调节风机转速和风机台数可以连续调节冷却介质流量。通常冷却介质的流量越大,冷源系统消耗的电能就越多,汽轮机的真空也会相应提高。由于输送冷却介质要消耗大量的电能、真空变化又对汽轮机的效率有重要影响,两种影响的特性存在差异,在相等的发电功率条件下,不同的冷源运行方式,即不同的风机的台数和转速,会导致发电成本发生变化。在发电机组运行过程中,如何连续调节冷却介质的流量和冷源系统的运行方式,使发电机组汽轮机循环始终保持在最佳的真空,即真空或背压优化控制,或称为冷源优化控制,成为汽轮机循环优化控制领域的重要课题。冷源优化可以选择不同的优化目标,包括考虑当前上网电价、燃料价格(可以加入其它可变成本,例如与煤耗呈正比的水耗成本)的发电利润最大化或供电成本最小化,以及不考虑价格因素的供电煤耗最小化,甚至采用与实际运行条件并不相符的输出功率最大化等。
在发电机组实际运行过程中,不论发电功率是否稳定,当调整空冷系统的运行工作点时,由于汽轮机背压或真空的变化取决于包括发电功率、空冷岛进风温度、空气流量等多种变化因素的影响,运行人员无法预测空气流量的变化值、风机群的电功率的变化值、汽轮机背压或真空的变化值等多种优化影响因素,因此没有必要的判断和调节依据,处于极度盲目的状态之下,成为实现运行背压或真空的优化控制的根本问题和障碍。解决这个工程问题不可能通过简单的方法,只能通过实时在线的计算机软件,提供这些数据的预测能力,也包括借助于这种预测能力提供最优的空冷系统的工作点,并利用最优工作点的数据对空冷风机缺实现转速自动控制。因此,冷源优化课题的关键是实现预测能力,此预测能力包括对当前运行状态的预测与当前实际状态相符、对于调节空冷系统运行方式之后的运行状态的预测可以被验证。换言之,需要通过同一套系统性的数值方法,对当前运行状态的预测值应当与当前的实际运行状态保持一致,对调节后运行状态的预测值应当有能够满足优化运行目标的足够的精度,从而为运行人员提供预测功能,并实现优化控制。
冷源优化控制问题包括两个方面,首先是如何确定最优的真空或背压,其次是实现自动控制。由于最优真空、最优冷源系统运行方式、最优冷却介质流量是真空优化控制问题之同一个优化解的相互对应的三个方面,理想的解决方案是同时得到最优背压、最优真空和对应的最优冷源系统运行方式,并利用最优冷源系统运行方式的数据直接实现自动控制。
发电功率和冷却介质温度是真空优化控制问题的基本影响因素之一。对于一定的发电机组,其运行过程中最佳的真空可以被认为是一种函数,即优化真空函数或冷源优化函数。该函数的形式被冷源的类型(空冷或湿冷)所决定。该函数有包括发电功率和冷却介质温度两个自变量在内的多个自变量(或时变因素),和多种待定的参数。参数的差异,决定了每台相同冷源系统类型的不同的发电机组真空优化控制函数是不同的。时变因素的存在使得对于同一台发电机组,在同样的发电功率和冷却介质温度条件下,在不同的时刻,真空优化控制函数也是不同的。
换言之,作为形式决定于冷源系统类型的冷源优化控制函数,除发电功率和冷却介质温度两个自变量以外,该函数关系还受多种因素的影响。这些因素可以分为:
多种待定参数:完全被每个具体发电机组的设备系统的实际设计因素决定的恒定特性参数,或完全由实际运行工作点决定的恒定特性参数。
多种时变因素:除发电功率和冷却介质温度以外的,运行过程中可能变化的多种时变因素。一般代表性的时变因素包括:
a)换热面脏污导致换热单元的传热系数下降和通风阻力上升。
b)直接空冷系统的环境风向、风速等的变化。
c)热风回流现象。
d)降雨、高温季节喷水等。
对于空冷系统,进风温度受本机组和邻近机组排出的热风的影响,因此可能明显高于大气温度。
时变因素容易发生变化,也不能直接测量。一般可以认为时变因素对真空的可能影响程度,对空冷系统>3kPa,这种影响程度相当于风机转速调节30%左右的影响程度,因此真空优化控制问题必须考虑时变因素的影响。
因为冷源优化问题涉及汽轮机循环模型、冷源模型、凝汽器模型等多方面模型的理论和实践问题,尤其是由于上述多方面的时变因素导致的复杂性,使得真空优化控制问题变得非常困难。背景技术没有取得有使用价值的系统性的成果。
发明内容
经研究发现,背景技术存在的问题还包括:
没有建立严谨、实用的冷源系统流量和功率模型。背景技术中冷源系统的模型通常是基于风机的流量、压头和功率分别与转速的一次、二次和三次防呈正比的理论。其实这种概念仅仅是在没有环境风影响的情况下,才能勉强成立。空冷风机的实际空气流量受环境风速的影响很大,当风速变化时,对于同样的风机转速,空气流量、压头和功率都是明显变化的。这种影响当风机转速较低时更加明显,而且完全不能被忽略。采用这种理论和概念,不可能实现在环境风影响的条件下的对当前状态和调节后状态的预测。因此,这种概念不仅无助于解决空冷系统优化运行问题,反而导致严重的概念冲突,造成空冷系统优化问题的难以进展的局面,是一种理论一种偏见。不解决这个问题,就不能为实际发电机组的运行提供可行的方案。
没有解决环境风速和热风回流等时变因素对冷源优化控制问题的影响条件下的建模问题。
仅对随着冷却介质流量的增加,真空提高,汽轮机热耗率下降的关系的冷源优化问题实现了相当局限性的定性的认识,没有实际定量考虑汽轮机阻塞背压的影响。虽然阻塞背压是汽轮低压缸设计及相应的理论计算的重要考量因素之一,但在发电厂运行行业内,阻塞背压仅仅停留在汽轮机热耗率特性的理论概念的水平上,并没有在汽轮机运行的工程实践中被测量、被实际量化或得到量化的应用。
没有建立有效的背压预测模型。当冷源系统运行方式发生变化时,汽轮机热耗率的变化与当前背压值和背压变化量都是相关的。因此要得到汽轮机热耗率的变化,必须计算当冷源系统运行方式从当前方式变为设定方式后的预测背压值。
没有能够实际考虑包括阻塞背压在内的各种恒定参数的确定方法。
在发电厂实际运行层面,背景技术中不仅没有严格和系统的技术依据作为真空优化的实际运行指导,更没有相对完整的真空优化控制方案,甚至都没有设计条件下的真空优化控制方案。
本发明所要解决的技术问题是,针对现有技术没有考虑主要的时变因素影响的方法,没有包括阻塞背压在内的所有必要的恒定特性参数的完整的冷源优化数学模型,没有恒定特性参数的测定方法;提供一种包括有阻塞背压在内的完整的恒定特性参数的冷源优化数学模型、考虑必要的时变因素影响的方法和恒定特性参数的测定方法,并利用这些方法开发出进行在线计算求得优化解或用枚举法进行循环对比计算的得到真空优化控制方案的计算机软件,得到的真空优化控制方案作为严格和系统的真空优化运行依据,或作为真空自动优化控制的核心运算逻辑,实现真空自动优化控制的,通用的直接空冷发电机组汽轮机运行背压连续优化控制方法及系统。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下:一种空冷发电机组汽轮机运行背压连续优化控制方法,具体包括以下步骤:
风机模型建立步骤:建立用于确定风机运行方式与冷却介质流量和风机耗电功率之间关系的风机模型;
凝汽器换热模型建立步骤:建立用于确定冷却介质流量、冷却介质温升、冷却介质出口温度、凝汽器饱和温度之间关系的凝汽器换热模型;
背压预测模型建立步骤:根据风机模型和凝汽器换热模型,建立用于确定不同的风机群运行方式与相应的背压之间关系的背压预测模型;
热耗率模型建立步骤:建立用于确定汽轮机循环热耗率与发电机组背压之间关系的汽轮机热耗率模型;
优化控制步骤:获取发电机组当前运行参数,根据背压预测模型和汽轮机热耗率模型计算当前发电功率条件下,不同的风机群运行方式下的风机群耗电功率和发电机组燃料消耗率,求得冷源优化控制的最优解。
本发明的有益效果是:本发明具备有效反映时变因素的影响、准确预测背压变化、合理处理阻塞背压问题、准确预测冷源系统和发电机组能耗的变化、准确求解目标函数、在全年任何季节和气候条件下都能保证计算结果的可靠和准确、形成理想的光滑变化的并可以随时通过试验对其控制的优化性和经济性进行验证的理想的数学模型和控制效果;成为充分有效的、终极性的、理想的实用成果;本发明全面突破了背景技术面临的实质性的技术障碍,首次完整实现了大型发电厂汽轮机组真空的连续优化控制的关键技术,解决了这一历史性课题。
本发明的模型有效跟踪了主要时变因素的影响。本发明对时变因素的考虑,首先是通过风机的当前数据计算风机入口压力,再通过当前背压计算空冷岛入口空气温度,再利用这些时变因素数据,实现时变因素影响条件下的预测计算。保证了在主要时变因素的影响下所预测的背压在当前冷源系统运行方式下,与实际当前背压相等,在冷源系统运行方式发生改变的情况下有效跟踪时变因素的影响和预测的准确性。由于汽轮机热耗率特性随背压而变化,预测背压必须保证在当前冷源系统运行方式下与当前背压相等,才能得到背压变化后汽轮机热耗率的实际变化的预测结果。
由于实际自动控制过程中,优化计算总是基于当前实际冷源运行方式进行,当发电功率、冷却介质温度等条件和其它时变因素变化时,在亚临界状态,本发明得到的优化运行解具有较高的准确性,同时由于优化解是基于当前运行方式的连续变化过程,因此当优化解在亚临界和临界状态之间变化时,可以实现优化解的无缝连接和平滑的转换。采用本发明开发的冷源连续优化控制软件不仅可以完成基本的连续优化控制任务,而且当发电机组环境条件、设备条件等对真空或冷源有明显影响的时变因素出现或变化时,仍然能够正常运行并起到充分的、连续的优化控制作用。
本发明建立的冷源系统流量、功率模型实现了并联运行风机系统的解析计算,在所有风机的台数或转速发生变化时,都能够准确得到流量和功率的解。不仅为冷源系统的静态条件下的求解扫平了道路,而且可以实现在环境风速等条件发生变化的情况下,根据功率对系统条件进行反算,得到风机入口压力,形成冷源系统的动态模型系统。而且该模型可以应用于任意台数风机并联运行的系统。
对于不同的发电机组,应用本发明可以有效的得到实际阻塞背压和汽轮机循环热耗率特性,从而实现精确的优化控制。背景技术通常将汽轮机循环热耗率阻塞背压描述为一段光滑曲线上的极值点,造成汽轮机循环热耗率特性模型的复杂化,也造成阻塞背压的测量问题的复杂化。本发明将汽轮机循环热耗率的模型分为亚临界和超临界两段,阻塞背压为两段曲线的交点,不仅使模型得到简化,而且经实践验证已经足够准确。
由于采用本发明开发的冷源优化控制软件,不仅可以输出每时每刻的最优真空或背压,而且可以输出最优电机转速,该信号可以用于直接控制电机转速,因此应用本发明可以实现冷源、真空或背压的连续优化自动控制,保证机组的真空或背压始终保持在最经济的优化状态。
本发明不仅能够最大限度地起到节能减排的作用,而且可以降低发电厂的运行管理工作负担,提高管理水平和工作效率。
空冷系统的主要问题在于风力、风向等气候条件直接影响冷却介质的流量和温度,包括风机的运行状态。而这些影响不能被有效地跟踪和测量。由于不能确定在环境条件影响下的冷却介质流量和温度,导致问题的无从解决。本发明通过建立完善的风机模型,在将各台风机在作为工作机的同时当作测量装置。风机的功率可以通过电流、电压和功率因数计算得到。在一定的转速下,风机的流量与功率有确定的关系。利用空冷系统各台风机的状态得到难以测量的环境条件时变因素,包括风机入口压力、空气流量和入口平均温度等。此方法解决了空冷系统在总风量、入口平均温度等关键数据的测量难题。同时,利用得到的当前参数计算转速变化后的风机流量和功率,以及发电机组背压的预测值,很好地解决了空冷系统的在线数学模型问题。
在上述技术方案的基础上,本发明还可以做如下改进。
进一步,所述风机模型建立过程具体包括以下步骤:
建立用于确定空冷风机冷却介质流量、风机入口压力、风机的压头和凝汽器换热单元阻力之间关系的流量压力模型,即凝汽器空气动力模型;
建立用于确定空冷风机耗电功率与转速和冷却介质流量之间关系的风机能耗模型;
建立用于确定空冷风机压头与转速和冷却介质流量之间关系的风机空气动力模型;
所述流量压力模型、风机能耗模型和风机空气动力模型共同构成风机模型。
进一步,所述背压预测模型建立过程具体包括以下步骤:
计算得到当前冷源损失、当前冷却介质总流量和当前饱和温度;
根据当前冷源损失和当前冷却介质总流量,计算空气温升;
利用凝汽器换热模型,根据当前冷却介质总流量、当前饱和温度和空气温升,计算空冷系统当前入口空气平均温度;
设定一种空冷系统运行方式,在此方式下,根据每台风机的设定转速、每个冷却单元的当前入口压力、换热单元的阻力特性和单台风机的流量模型,分别计算其冷却介质流量,得到冷却介质总流量;
根据冷却介质总流量、当前冷源损失和当前入口空气平均温度,计算预测空气温升、饱和温度和预测背压。
进一步,所述计算得到当前冷源损失、当前冷却介质总流量和当前饱和温度具体包括以下步骤:
建立用于确定发电功率和冷源损失之间关系的冷源损失模型,并根据当前发电功率带入冷源损失模型计算当前冷源损失;
设定时变因素表征量为各冷却单元当前入口压力和空冷系统当前入口空气平均温度;
利用风机模型,根据每台风机的当前转速和当前用功功率,分别计算其当前冷却介质流量和该换热单元的入口压力,得到当前冷却介质总流量;
根据当前背压计算当前饱和温度。
进一步,所述热耗率模型建立过程具体包括以下步骤:
在10℃以下的冷却介质温度条件下和设定的发电功率条件下,通过建立背压散点图,计算获得当前发电功率所对应的阻塞背压;
根据发电功率和阻塞背压之间的关系建立阻塞模型;
根据超临界状态汽轮机循环热耗率和背压之间的关系建立超临界汽轮机循环热耗率模型;
根据亚临界状态汽轮机循环热耗率和背压之间的关系建立亚临界汽轮机循环热耗率模型;
根据当前发电功率和阻塞模型计算阻塞背压,根据当前背压和阻塞背压判断背压处于亚临界、临界或超临界状态;
根据背压所处的状态,选择相应的亚临界汽轮机循环热耗率模型、临界汽轮机循环热耗率模型或超临界汽轮机热耗率模型,计算汽轮机循环热耗率。
进一步,所述计算阻塞背压的过程具体包括以下步骤:
在10摄氏度以下冷却介质温度条件下和设定的发电功率条件下,改变冷却介质流量,使汽轮机工作在四个以上不同的背压工作点;
分别测量所有背压工作点所对应的汽轮机循环热耗率;
所述汽轮机循环热耗率以背压为横轴,并以热耗率为纵轴;获得汽轮机循环热耗率对应的背压散点图;
判断阻塞背压在所述背压散点图所处的位置;
分别对阻塞背压在背压散点图所处的位置的左侧和右侧的数据进行曲线拟和;
求两条拟和曲线的交点,得到的交点即为当前发电功率所对应的阻塞背压。
进一步,所述凝汽器空气动力模型的建立过程具体包括以下步骤:
根据换热单元设计资料得到换热单元的通风阻力系数;
换热单元压力损失等于空气流量的平方与通风阻力系数之积;
风机入口压力等于换热单元压力损失与风机压头之差。
进一步,建立空冷风机耗电功率与转速、冷却介质流量之间关系的风机能耗模型,具体包括以下步骤:
风机功率等于风机转速的幂函数与空气流量的幂函数的乘积。
进一步,建立空冷风机压头与转速、冷却介质流量之间关系的风机空气动力模型,具体包括以下步骤:
风机压头等于风机转速的幂函数与空气流量的幂函数之和。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下:一种空冷发电机组汽轮机运行背压连续优化控制系统,包括风机模型建立模块、凝汽器换热模型建立模块、背压预测模型建立模块、热耗率模型建立模块和优化控制模块;
风机模型建立模块建立用于确定风机运行方式与冷却介质流量和风机耗电功率之间关系的风机模型;
凝汽器换热模型建立模块建立用于确定冷却介质流量、冷却介质温升、冷却介质出口温度、凝汽器饱和温度之间关系的凝汽器换热模型;
背压预测模型建立模块用于根据风机模型和凝汽器换热模型,建立用于确定不同的风机群运行方式与相应的背压之间关系的背压预测模型;
热耗率模型建立模块建立用于确定汽轮机循环热耗率与发电机组背压之间关系的汽轮机热耗率模型;
优化控制模块用于获取发电机组当前运行参数,根据背压预测模型和汽轮机热耗率模型计算当前发电功率条件下,不同的风机群运行方式下的风机群耗电功率和发电机组燃料消耗率,求得冷源优化控制的最优解。
在本发明中,风机群冷源系统模型是一个动态模型。该模型的结果并不由冷源系统方式完全决定,而是通过风机当前功率作为输入参数,才能计算出空气流量。同时,利用该模型和风机当前功率还可以求出环境风速的影响。
本发明忽略了一定发电功率条件下冷源损失的变化,并对凝汽器模型进行反向应用,即利用凝汽器模型的冷却介质流量、饱和温度、空气温度、冷源损失的关系,计算当前平均入口空气温度。在根据冷源系统运行方式计算预测背压时,对凝汽器模型进行正向应用,即利用凝汽器模型的冷却介质流量、饱和温度、空气温度、冷源损失的关系,计算预测饱和温度。
本发明通过设定时变因素,包括冷源损失、风机入口压力和空冷系统入口空气平均温度,并通过空冷系统的冷源系统模型的双向应用、凝汽器模型的双向应用,解决了时变因素的建模问题,与背压和汽轮机循环热耗率模型等共同构成了冷源优化技术性动态模型系统。实现了对空冷系统调整后发电机组实际背压的实时在线预测。由此,本发明形成了直接空冷系统的完整的冷源优化动态模型系统。
取决于当地的气候条件和发电机组冷端系统的设计和维护条件,本发明可以提高发电厂的总体能源转换效率0.5–1%。由于能源消耗减少,必然相应地减少污染排放和污染治理成本,对全球保护环境、减少碳排放具有重要意义。
附图说明
图1为本发明实施例1所述的空冷发电机组汽轮机运行背压连续优化控制方法流程图;
图2为本发明实施例1所述的空冷发电机组汽轮机运行背压连续优化控制系统结构框图。
附图中,各标号所代表的部件列表如下:
1、风机模型建立模块,2、凝汽器换热模型建立模块,3、背压预测模型建立模块,4、热耗率模型建立模块,5、优化控制模块。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述,所举实例只用于解释本发明,并非用于限定本发明的范围。
如图1所示,为本发明实施例1所述的空冷发电机组汽轮机运行背压连续优化控制方法,具体包括以下步骤:
风机模型建立步骤:建立用于确定风机运行方式与冷却介质流量和风机耗电功率之间关系的风机模型;
凝汽器换热模型建立步骤:建立用于确定冷却介质流量、冷却介质温升、冷却介质出口温度、凝汽器饱和温度之间关系的凝汽器换热模型;
背压预测模型建立步骤:根据风机模型和凝汽器换热模型,建立用于确定不同的风机群运行方式与相应的背压之间关系的背压预测模型;
热耗率模型建立步骤:建立用于确定汽轮机循环热耗率与发电机组背压之间关系的汽轮机热耗率模型;
优化控制步骤:获取发电机组当前运行参数,根据背压预测模型和汽轮机热耗率模型计算当前发电功率条件下,不同的风机群运行方式下的风机群耗电功率和发电机组燃料消耗率,求得冷源优化控制的最优解。
本发明实施例2所述的一种空冷发电机组汽轮机运行背压连续优化控制方法,在实施例1的基础上,所述风机模型建立过程具体包括以下步骤:
建立用于确定空冷风机冷却介质流量、风机入口压力、风机的压头和凝汽器换热单元阻力之间关系的流量压力模型,即凝汽器空气动力模型;
建立用于确定空冷风机耗电功率与转速和冷却介质流量之间关系的风机能耗模型;
建立用于确定空冷风机压头与转速和冷却介质流量之间关系的风机空气动力模型;
所述流量压力模型、风机能耗模型和风机空气动力模型共同构成风机模型。
本发明实施例3所述的一种空冷发电机组汽轮机运行背压连续优化控制方法,在实施例1或2的基础上,所述背压预测模型建立过程具体包括以下步骤:
计算得到当前冷源损失、当前冷却介质总流量和当前饱和温度;
根据当前冷源损失和当前冷却介质总流量,计算空气温升;
利用凝汽器换热模型,根据当前冷却介质总流量、当前饱和温度和空气温升,计算空冷系统当前入口空气平均温度;
设定一种空冷系统运行方式,在此方式下,根据每台风机的设定转速、每个冷却单元的当前入口压力、换热单元的阻力特性和单台风机的流量模型,分别计算其冷却介质流量,得到冷却介质总流量;
根据冷却介质总流量、当前冷源损失和当前入口空气平均温度,计算当前空气温升、饱和温度和预测背压。
本发明实施例4所述的一种空冷发电机组汽轮机运行背压连续优化控制方法,在实施例3的基础上,所述计算得到当前冷源损失、当前冷却介质总流量和当前饱和温度具体包括以下步骤:
建立用于确定发电功率和冷源损失之间关系的冷源损失模型,并根据当前发电功率带入冷源损失模型计算当前冷源损失;
设定时变因素表征量为各冷却单元当前入口压力和空冷系统当前入口空气平均温度;
利用风机模型,根据每台风机的当前转速和当前用功功率,分别计算其当前冷却介质流量和该换热单元的入口压力,得到当前冷却介质总流量;
根据当前背压计算当前饱和温度。
本发明实施例5所述的一种空冷发电机组汽轮机运行背压连续优化控制方法,在实施例1-4任一实施例的基础上,所述热耗率模型建立过程具体包括以下步骤:
在10℃以下的冷却介质温度条件下和设定的发电功率条件下,通过建立背压散点图,计算获得当前发电功率所对应的阻塞背压;
根据发电功率和阻塞背压之间的关系建立阻塞模型;
根据超临界状态汽轮机循环热耗率和背压之间的关系建立超临界汽轮机循环热耗率模型;
根据亚临界状态汽轮机循环热耗率和背压之间的关系建立亚临界汽轮机循环热耗率模型;
根据当前发电功率和阻塞模型计算阻塞背压,根据当前背压和阻塞背压判断背压处于亚临界、临界或超临界状态;
根据背压所处的状态,选择相应的亚临界汽轮机循环热耗率模型、临界汽轮机循环热耗率模型或超临界汽轮机热耗率模型,计算汽轮机循环热耗率。
本发明实施例6所述的一种空冷发电机组汽轮机运行背压连续优化控制方法,在实施例5的基础上,所述计算阻塞背压的过程具体包括以下步骤:
在10℃以下的冷却介质温度条件下和设定的发电功率条件下,改变冷却介质流量,使汽轮机工作在四个以上不同的背压工作点;
分别测量所有背压工作点所对应的汽轮机循环热耗率;
所述汽轮机循环热耗率以背压为横轴,并以热耗率为纵轴;获得汽轮机循环热耗率对应的背压散点图;
判断阻塞背压在所述背压散点图所处的位置;
分别对阻塞背压在背压散点图所处的位置的左侧和右侧的数据进行曲线拟和;
求两条拟和曲线的交点,得到的交点即为当前发电功率所对应的阻塞背压。
本发明实施例7所述的一种空冷发电机组汽轮机运行背压连续优化控制方法,在实施例1-6任一实施例的基础上,所述凝汽器空气动力模型的建立过程具体包括以下步骤:
根据换热单元设计资料得到换热单元的通风阻力系数;
换热单元压力损失等于空气流量的平方与通风阻力系数之积;
风机入口压力等于换热单元压力损失与风机压头之差。
本发明实施例8所述的一种空冷发电机组汽轮机运行背压连续优化控制方法,在实施例7的基础上,建立空冷风机耗电功率与转速、冷却介质流量之间关系的风机能耗模型,具体包括以下步骤:
风机功率等于风机转速的幂函数与空气流量的幂函数的乘积;所述风机转速的幂函数的指数的范围2.3-2.6;所述空气流量的幂函数的指数的范围1.7-2.0。
本发明实施例9所述的一种空冷发电机组汽轮机运行背压连续优化控制方法,在实施例7的基础上,建立空冷风机压头与转速、冷却介质流量之间关系的风机空气动力模型,具体包括以下步骤:
风机压头等于风机转速的幂函数与空气流量的幂函数之和;所述风机转速的幂函数的指数的范围1.7-2.0;所述空气流量的幂函数的指数的范围1.7-2.0,该幂函数有与转速成正比的系数。
如图2所示,为本发明实施例1所述的空冷发电机组汽轮机运行背压连续优化控制系统,包括风机模型建立模块1、凝汽器换热模型建立模块2、背压预测模型建立模块3、热耗率模型建立模块4和优化控制模块5;
风机模型建立模块1建立用于确定风机运行方式与冷却介质流量和风机耗电功率之间关系的风机模型;
凝汽器换热模型建立模块2建立用于确定冷却介质流量、冷却介质温升、冷却介质出口温度、凝汽器饱和温度之间关系的凝汽器换热模型;
背压预测模型建立模块3用于根据风机模型和凝汽器换热模型,建立用于确定不同的风机群运行方式与相应的背压之间关系的背压预测模型;
热耗率模型建立模块4建立用于确定汽轮机循环热耗率与发电机组背压之间关系的汽轮机热耗率模型;
优化控制模块5用于获取发电机组当前运行参数,根据背压预测模型和汽轮机热耗率模型计算当前发电功率条件下,不同的风机群运行方式下的风机群耗电功率和发电机组燃料消耗率,求得冷源优化控制的最优解。
在本发明的具体示例中,实现本发明的最好方式如下:
1.优化目标函数:
冷源优化可以选择不同的优化目标,建议采用与发电厂实际运行状态和需求最相符的运行利润最大化目标。
冷源优化目标函数=单位热量单价×汽轮机循环热耗率/锅炉效率/管道效率×发电功率-当前上网电价乘以冷源总有功功率。
上式中,单位热量成本,可以加入其它可变成本,包括冷源耗电以外的与发电功率相关的厂用电、水耗等的成本。锅炉效率、管道效率可以取常数。
2.冷源连续优化控制软件:
本发明通过编制一套在线应用的冷源连续优化控制软件实现。软件中求解复杂方程组等数学计算任务可以使用MATLAB的专用计算包。
由于所有风机的电动机通常均配有变频器,通常不必考虑不同的风机台数条件的优化问题,只需要根据实际投入运行的风机进行计算。应设定风机的转速的上下限,以保证风机系统运行的安全性。冷源连续优化控制软件在实现本发明提出的实现方法的基础上,应采用周期性循环计算的方式。每个循环首先计算在当前风机台数和各风机各自转速的优化目标值,再计算在当前投入运行的风机台数条件下,在风机转速上下限范围内,一定步长变化的转速,所对应的优化目标值,得到各风机最优的风机转速,以及最优的优化目标值与当前实际运行方式的优化目标值之差,即实际效益之差。各风机的最优转速同时分别输出显示,并作为自动控制信号实现自动优化控制。
3.凝汽器阻力模型:
直接空冷凝汽器的各个冷却单元是相互隔离的,因此可以独立建模。凝汽器阻力为各台风机所对应的冷却单元的换热器的阻力。换热器的阻力与冷却单元的空气流量呈接近平方关系。
系统阻力为冷却单元的出入口压差,该压差不必直接测量,作为待求量。
风机的压头等于换热器阻力与冷却单元的入口压力之差。
本发明的实施例7所述的流量压力模型,即凝汽器空气动力模型:
H’=H-exunitk*Q2公式(1)
式中,Q为流量,H为风机压头,H’为风机入口压力。参数范围:exunitk=0.00002~0.00003。
以上公式(1)中,流量的单位是t/hr,压力单位是Pa。
4.风机模型:
风机模型的变量包括转速、压头、功率和体积流量。以转速和流量作为自变量,分别以压头和功率作为待求量,则分别形成两个具有两个自变量的函数,或相当于以转速和流量作为横坐标,分别以压头和功率作为纵坐标的两个三维空间曲面。
通常风机的产品资料中,提供额定转速下的流量-功率曲线和流量-压头曲线。这些特性曲线反映了当风机负载的阻力系数或环境风力发生变化时,风机的流量会发生变化。对于空冷系统,风机负载即换热单元的阻力系数的变化可以忽略,流量-功率曲线和流量-压头曲线可以说明当环境风力发生变化时,当流量发生变化时,风机的功率和压头的变化。因此产品资料是确定风机模型参数的基础依据。风机模型的参数可以通过试验确定,或在使用过程中逐渐完善。
本发明的实施例7所述的风机能耗模型:
P=fanpwrk*Sfanpwrb*(fanpwra*Q2+fanpwrc)公式(2)
式中,S为风机转速,Q为流量,P为风机功率。参数范围:fanpwrk=0.0002~0.0004,fanpwrb=2.3~2.6,fanpwra=-0.2~-0.7,fanpwrc=10.2~16.8。
本发明的实施例7所述的风机空气动力模型:
H=fanheada*S/68*Q2+fanheadk*Sfanheadc/68+fanheadb*S公式(3)
式中,S为风机转速,Q为流量,H为风机压头。参数范围:fanheadk=1.2~1.7,fanheada=-14.3~15.6,fanheadc=1.7~2,fanheadb=0.43~0.46。
以上公式(2)-(3)中,转速的单位是rpm,流量的单位是t/hr,压力单位是Pa。
当前运行方式的风机计算过程:根据变频器功率因数、母线电压和各台风机的电流,计算各台风机的当前功率。根据公式(2)、风机转速和风机功率,计算空气流量。根据上一计算周期的空气温度,计算质量流量。根据公式(3)、风机流量和风机转速,计算风机压头。根据公式(1),风机流量、风机压头计算风机入口压力。
5.标定试验软件:
实施本发明应针对间接冷却系统和直接空冷系统,分别开发一套标定试验软件。该软件可以在现场标定试验过程中,完成数据采集和各种模型参数的自动计算。模型参数包括凝汽器传热系数和本发明提出的各种模型参数。凝汽器传热系数的标定计算也可以作为优化计算软件的在线标定功能。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。