CN105674325A - 燃煤发电机组的氧量控制方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供了一种燃煤发电机组的氧量控制方法及系统,其中,该方法包括:获取当前时刻之前预设时段内燃煤发电机组的过程控制数据,并根据所述过程控制数据计算出符合预设指标的燃煤发电机组各个负载点对应的氧量定值;根据计算出的各个负载点对应的氧量定值,修正氧量定值的分段线性函数;根据修正后的分段线性函数计算燃煤发电机组当前负荷点对应的氧量定值;根据计算出的当前负荷点对应的氧量定值进行氧量控制。该方案可以优化锅炉燃烧的同时,还可以确保锅炉运行在最优工况下。
Description
技术领域
本发明涉及燃煤发电机组技术领域,特别涉及一种燃煤发电机组的氧量控制方法及系统。
背景技术
燃煤发电机组氧量控制是锅炉燃烧控制的重要组成部分,氧量控制过低会影响锅炉效率,过高会影响锅炉排放浓度,因此,合理的氧量控制值是十分关键和必要的。
氧量控制回路一般作为送风控制回路的修正回路,氧量控制回路根据氧量定值与实际氧量的差值进行PID控制运算,并输出修正二次风量的值,该修正二次风量的值作为二次风定值的一部分,来完成氧量控制的目的。其中,氧量控制的定值是整个氧量控制系统的核心,氧量控制系统是典型的随动系统,根据机组运行负荷不同,氧量定值亦随动变化,氧量定值对于某一负荷为一固定值,氧量定值是由机组运行负荷表示的分段线性函数,氧量控制系统根据不同的负荷会自动给出氧量定值来参与运算。
现有技术中,氧量控制的目的只是实现锅炉的优化燃烧,由于氧量定值的分段线性函数一般由设计或试验获得,且该分段线性函数不会在线修正,锅炉实际运行同设计又有较大差异,因此,通过分段线性函数计算出的氧量定值,虽然能较大的优化锅炉燃烧,但该氧量定值是否最优并不知晓,即该氧量定值并不能确保锅炉运行在最优工况下。
发明内容
本发明实施例提供了一种燃煤发电机组的氧量控制方法,以实现氧量定值可以确保锅炉运行在最优的工况下。该方法包括:获取当前时刻之前预设时段内燃煤发电机组的过程控制数据,并根据所述过程控制数据计算出符合预设指标的燃煤发电机组各个负载点对应的氧量定值;根据计算出的各个负载点对应的氧量定值,修正氧量定值的分段线性函数;根据修正后的分段线性函数计算燃煤发电机组当前负荷点对应的氧量定值;根据计算出的当前负荷点对应的氧量定值进行氧量控制。
在一个实施例中,根据所述过程控制数据计算出符合预设指标的燃煤发电机组各个负载点对应的氧量定值,包括:根据所述过程控制数据,采用数据挖掘技术计算出符合预设指标的燃煤发电机组各个负载点对应的氧量定值。
在一个实施例中,所述预设指标包括:预设锅炉燃烧效率和预设锅炉排放浓度。
在一个实施例中,获取当前时刻之前预设时段内燃煤发电机组的过程控制数据,并根据所述过程控制数据计算出符合预设指标的燃煤发电机组各个负载点对应的氧量定值,包括:间隔预设时间获取当前时刻之前预设时段内燃煤发电机组的过程控制数据,并根据该过程控制数据计算出符合所述预设指标的燃煤发电机组各个负载点对应的氧量定值。
本发明实施例还提供了一种燃煤发电机组的氧量控制系统,以实现氧量定值可以确保锅炉运行在最优的工况下。该系统包括:第一氧量定值计算模块,用于获取当前时刻之前预设时段内燃煤发电机组的过程控制数据,并根据所述过程控制数据计算出符合预设指标的燃煤发电机组各个负载点对应的氧量定值;修正模块,用于根据计算出的各个负载点对应的氧量定值,修正氧量定值的分段线性函数;第二氧量定值计算模块,用于根据修正后的分段线性函数计算燃煤发电机组当前负荷点对应的氧量定值;控制模块,用于根据计算出的当前负荷点对应的氧量定值进行氧量控制。
在一个实施例中,所述第一氧量定值计算模块,具体用于根据所述过程控制数据,采用数据挖掘技术计算出符合预设指标的燃煤发电机组各个负载点对应的氧量定值。
在一个实施例中,所述预设指标包括:预设锅炉燃烧效率和预设锅炉排放浓度。
在一个实施例中,所述第一氧量定值计算模块,还用于间隔预设时间获取当前时刻之前预设时段内燃煤发电机组的过程控制数据,并根据该过程控制数据计算出符合所述预设指标的燃煤发电机组各个负载点对应的氧量定值。
在本发明实施例中,通过根据当前时刻之前预设时段内燃煤发电机组的过程控制数据,计算出符合预设指标的燃煤发电机组各个负载点对应的氧量定值(例如,该氧量定值可以是确保锅炉运行在最优工况下的最佳氧量定值),并根据计算出的各个负载点对应的氧量定值来修正氧量定值的分段线性函数,实现了正氧量定值的分段线性函数可以根据一段时间内的锅炉实时运行数据进行实时在线修正,使得分段线性函数更符合锅炉在最优工况下运行时所需氧量的要求,并通过修正后的分段线性函数计算燃煤发电机组当前负荷点对应的氧量定值,并根据计算出的当前负荷点对应的氧量定值进行氧量控制,使得可以优化锅炉燃烧的同时,还可以确保锅炉运行在最优工况下。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解,构成本申请的一部分,并不构成对本发明的限定。在附图中:
图1是本发明实施例提供的一种燃煤发电机组的氧量控制方法的流程图;
图2是本发明实施例提供的一种燃煤发电机组的氧量控制系统的结构框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白,下面结合实施方式和附图,对本发明做进一步详细说明。在此,本发明的示意性实施方式及其说明用于解释本发明,但并不作为对本发明的限定。
在本发明实施例中,提供了一种燃煤发电机组的氧量控制方法,如图1所示,该方法包括:
步骤101:获取当前时刻之前预设时段内燃煤发电机组的过程控制数据,并根据所述过程控制数据计算出符合预设指标的燃煤发电机组各个负载点对应的氧量定值;
步骤102:根据计算出的各个负载点对应的氧量定值,修正氧量定值的分段线性函数;
步骤103:根据修正后的分段线性函数计算燃煤发电机组当前负荷点对应的氧量定值;
步骤104:根据计算出的当前负荷点对应的氧量定值进行氧量控制。
由图1所示的流程可知,在本发明实施例中,通过根据当前时刻之前预设时段内燃煤发电机组的过程控制数据,计算出符合预设指标的燃煤发电机组各个负载点对应的氧量定值(例如,该氧量定值可以是确保锅炉运行在最优工况下的最佳氧量定值),并根据计算出的各个负载点对应的氧量定值来修正氧量定值的分段线性函数,实现了正氧量定值的分段线性函数可以根据一段时间内的锅炉实时运行数据进行实时在线修正,使得分段线性函数更符合锅炉在最优工况下运行时所需氧量的要求,并通过修正后的分段线性函数计算燃煤发电机组当前负荷点对应的氧量定值,并根据计算出的当前负荷点对应的氧量定值进行氧量控制,使得可以优化锅炉燃烧的同时,还可以确保锅炉运行在最优工况下。
具体实施时,为了准确地计算出燃煤发电机组各个负载点对应的氧量定值,在本实施例中,根据所述过程控制数据,采用数据挖掘技术(例如,数据挖掘技术具体的可以通过数据挖掘系统实现)计算出符合预设指标的燃煤发电机组各个负载点对应的氧量定值。具体的,该过程控制数据可以是从电厂实时生产系统读取的数据,并采用数据挖掘技术在线分析该过程控制数据,以计算提炼出燃煤发电机组各个负载点对应的氧量定值,该氧量定值为在上述预设时段内锅炉运行在最优工况下的最佳氧量定值。
为了实现氧量控制的多目标优化,在本实施例中,上述预设指标可以包括:预设锅炉燃烧效率和预设锅炉排放浓度,例如,根据过程控制数据,采用数据挖掘技术基于预设锅炉燃烧效率和预设锅炉排放NOx浓度等指标来计算燃煤发电机组各个负载点对应的氧量定值。
具体实施时,为了实现氧量定值的滚动优化,在本实施例中,上述方法还包括:间隔预设时间获取当前时刻之前预设时段内燃煤发电机组的过程控制数据,并根据该过程控制数据计算出符合所述预设指标的燃煤发电机组各个负载点对应的氧量定值。即每间隔预设时间,获取当前时刻之前预设时段内燃煤发电机组的过程控制数据,来计算出上述预设时段内符合所述预设指标的燃煤发电机组各个负载点对应的氧量定值,并根据计算出的各个负载点对应的氧量定值修正氧量定值的分段线性函数,以实现实时、滚动优化氧量定值。
以下结合具体示例来描述上述燃煤发电机组的氧量控制方法,具体的该方法包括如下步骤:
步骤1:数据挖掘系统从电厂实时生产系统读取所需要的燃煤发电机组的过程控制数据,并进行数据挖掘计算。
步骤2:数据挖掘系统根据过程控制数据,基于锅炉燃烧效率和锅炉排放NOx浓度等指标计算出各个负荷点对应的最佳氧量定值。
步骤3:数据挖掘系统根据计算出的各个负荷点对应的最佳氧量定值修正氧量控制系统的氧量定值分段线性函数。
步骤4:氧量控制系统根据修正后的分段线性函数,计算燃煤发电机组当前负荷点对应的氧量定值,进行氧量控制。
步骤5:不断重复以上步骤1至4。
基于同一发明构思,本发明实施例中还提供了一种燃煤发电机组的氧量控制系统,如下面的实施例所述。由于燃煤发电机组的氧量控制系统解决问题的原理与燃煤发电机组的氧量控制方法相似,因此燃煤发电机组的氧量控制系统的实施可以参见燃煤发电机组的氧量控制方法的实施,重复之处不再赘述。以下所使用的,术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现,但是硬件,或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图2是本发明实施例的燃煤发电机组的氧量控制系统的一种结构框图,如图2所示,包括:第一氧量定值计算模块201、修正模块202、第二氧量定值计算模块203和控制模块204,下面对该结构进行说明。
在一个实施例中,第一氧量定值计算模块201,用于获取当前时刻之前预设时段内燃煤发电机组的过程控制数据,并根据所述过程控制数据计算出符合预设指标的燃煤发电机组各个负载点对应的氧量定值;修正模块202,与第一氧量定值计算模块201连接,用于根据计算出的各个负载点对应的氧量定值,修正氧量定值的分段线性函数;第二氧量定值计算模块203,与修正模块202连接,用于根据修正后的分段线性函数计算燃煤发电机组当前负荷点对应的氧量定值;控制模块204,与第二氧量定值计算模块203连接,用于根据计算出的当前负荷点对应的氧量定值进行氧量控制。
在一个实施例中,所述第一氧量定值计算模块,具体用于根据所述过程控制数据,采用数据挖掘技术计算出符合预设指标的燃煤发电机组各个负载点对应的氧量定值。
在一个实施例中,所述预设指标包括:预设锅炉燃烧效率和预设锅炉排放浓度。
在一个实施例中,所述第一氧量定值计算模块,还用于间隔预设时间获取当前时刻之前预设时段内燃煤发电机组的过程控制数据,并根据该过程控制数据计算出符合所述预设指标的燃煤发电机组各个负载点对应的氧量定值。
在本发明实施例中,通过根据当前时刻之前预设时段内燃煤发电机组的过程控制数据,计算出符合预设指标的燃煤发电机组各个负载点对应的氧量定值(例如,该氧量定值可以是确保锅炉运行在最优工况下的最佳氧量定值),并根据计算出的各个负载点对应的氧量定值来修正氧量定值的分段线性函数,实现了正氧量定值的分段线性函数可以根据一段时间内的锅炉实时运行数据进行实时在线修正,使得分段线性函数更符合锅炉在最优工况下运行时所需氧量的要求,并通过修正后的分段线性函数计算燃煤发电机组当前负荷点对应的氧量定值,并根据计算出的当前负荷点对应的氧量定值进行氧量控制,使得可以优化锅炉燃烧的同时,还可以确保锅炉运行在最优工况下。
显然,本领域的技术人员应该明白,上述的本发明实施例的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现,它们可以集中在单个的计算装置上,或者分布在多个计算装置所组成的网络上,可选地,它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现,从而,可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行,并且在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤,或者将它们分别制作成各个集成电路模块,或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样,本发明实施例不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明实施例可以有各种更改和变化。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。
Claims (8)
1.一种燃煤发电机组的氧量控制方法,其特征在于,包括:
获取当前时刻之前预设时段内燃煤发电机组的过程控制数据,并根据所述过程控制数据计算出符合预设指标的燃煤发电机组各个负载点对应的氧量定值;
根据计算出的各个负载点对应的氧量定值,修正氧量定值的分段线性函数;
根据修正后的分段线性函数计算燃煤发电机组当前负荷点对应的氧量定值;
根据计算出的当前负荷点对应的氧量定值进行氧量控制。
2.如权利要求1所述的燃煤发电机组的氧量控制方法,其特征在于,根据所述过程控制数据计算出符合预设指标的燃煤发电机组各个负载点对应的氧量定值,包括:
根据所述过程控制数据,采用数据挖掘技术计算出符合预设指标的燃煤发电机组各个负载点对应的氧量定值。
3.如权利要求1所述的燃煤发电机组的氧量控制方法,其特征在于,所述预设指标包括:预设锅炉燃烧效率和预设锅炉排放浓度。
4.如权利要求1至3中任一项所述的燃煤发电机组的氧量控制方法,其特征在于,获取当前时刻之前预设时段内燃煤发电机组的过程控制数据,并根据所述过程控制数据计算出符合预设指标的燃煤发电机组各个负载点对应的氧量定值,包括:
间隔预设时间获取当前时刻之前预设时段内燃煤发电机组的过程控制数据,并根据该过程控制数据计算出符合所述预设指标的燃煤发电机组各个负载点对应的氧量定值。
5.一种燃煤发电机组的氧量控制系统,其特征在于,包括:
第一氧量定值计算模块,用于获取当前时刻之前预设时段内燃煤发电机组的过程控制数据,并根据所述过程控制数据计算出符合预设指标的燃煤发电机组各个负载点对应的氧量定值;
修正模块,用于根据计算出的各个负载点对应的氧量定值,修正氧量定值的分段线性函数;
第二氧量定值计算模块,用于根据修正后的分段线性函数计算燃煤发电机组当前负荷点对应的氧量定值;
控制模块,用于根据计算出的当前负荷点对应的氧量定值进行氧量控制。
6.如权利要求5所述的燃煤发电机组的氧量控制系统,其特征在于,所述第一氧量定值计算模块,具体用于根据所述过程控制数据,采用数据挖掘技术计算出符合预设指标的燃煤发电机组各个负载点对应的氧量定值。
7.如权利要求5所述的燃煤发电机组的氧量控制系统,其特征在于,所述预设指标包括:预设锅炉燃烧效率和预设锅炉排放浓度。
8.如权利要求5至7中任一项所述的燃煤发电机组的氧量控制系统,其特征在于,所述第一氧量定值计算模块,还用于间隔预设时间获取当前时刻之前预设时段内燃煤发电机组的过程控制数据,并根据该过程控制数据计算出符合所述预设指标的燃煤发电机组各个负载点对应的氧量定值。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111365733A (zh) * | 2020-03-04 | 2020-07-03 | 广东电科院能源技术有限责任公司 | 一种燃煤锅炉经济氧量动态寻优方法、系统及设备 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20060045800A1 (en) * | 2004-08-27 | 2006-03-02 | Alstom Technology Ltd. | Optimized air pollution control |
JP2013072574A (ja) * | 2011-09-27 | 2013-04-22 | Tokyo Gas Co Ltd | 燃焼状態診断装置および燃焼状態診断方法 |
CN103268066A (zh) * | 2013-03-28 | 2013-08-28 | 广东电网公司电力科学研究院 | 一种电站锅炉运行的优化方法和装置 |
CN103697494A (zh) * | 2013-12-30 | 2014-04-02 | 广东电网公司电力科学研究院 | 锅炉风量控制方法及系统 |
-
2014
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20060045800A1 (en) * | 2004-08-27 | 2006-03-02 | Alstom Technology Ltd. | Optimized air pollution control |
JP2013072574A (ja) * | 2011-09-27 | 2013-04-22 | Tokyo Gas Co Ltd | 燃焼状態診断装置および燃焼状態診断方法 |
CN103268066A (zh) * | 2013-03-28 | 2013-08-28 | 广东电网公司电力科学研究院 | 一种电站锅炉运行的优化方法和装置 |
CN103697494A (zh) * | 2013-12-30 | 2014-04-02 | 广东电网公司电力科学研究院 | 锅炉风量控制方法及系统 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
刘坤超等: "空气预热器积灰在线监测模型中烟气含氧量的模糊修正", 《中国仪器仪表》 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111365733A (zh) * | 2020-03-04 | 2020-07-03 | 广东电科院能源技术有限责任公司 | 一种燃煤锅炉经济氧量动态寻优方法、系统及设备 |
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