CN108364094B - 一种锅炉热偏差预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种锅炉热偏差预测方法，该方法包括以下步骤：(1)按照气流在锅炉内形成的切圆大小和旋转方向对二次风门进行分类；(2)对每类中各个风门的信息进行融合；(3)先对燃烧调整工况进行数值模拟，还原锅炉燃烧三维动力场，从而获取炉膛出口速度不均匀信息；(4)采用步骤(3)获得的数据关系，使用基于机器学习算法进行速度不均匀性建模；(5)预测炉膛出口的热偏差。本发明根据热偏差的形成原因对参数进行分类和约减，利用仿真软件还原炉内空气动力场，采用数据驱动建模方法实现热偏差预测，提高了热偏差预测的准确性及稳定性。

Description

一种锅炉热偏差预测方法
技术领域
本发明涉及一种热偏差预测方法，具体是涉及一种锅炉热偏差预测方法。
背景技术
随着电力工业的高速发展和节能环保要求的日益提高，我国的发电机组进入大容量、高参数发展阶段，目前成批量的投入了600MW及1000MW级别的超临界和超超临界火力发电机组。四角切圆燃煤锅炉因其燃烧稳定、燃烧效率高及煤种适应性强等特点而得到广泛应用。四角切圆锅炉燃烧器布置在锅炉四角，煤粉气流以一定的偏转角度喷入炉内，在炉膛中心形成假想切圆。四股气流相互冲击、卷吸，促使煤粉与空气混合均匀，炉内火焰充满度较好，能够形成良好的着火和燃烧条件。然而，由于旋转气流在炉内呈螺旋状上升，到炉膛出口处仍然不能消除，扭转残余的存在，使炉膛出口烟窗存在着高度和宽度方向的速度和温度偏差，而且随着锅炉容量增大，偏差增大，危害加剧。
运行实践表明，在这些锅炉的水平烟道上都发生烟温偏差，导致高温受热面沿炉膛宽度方向受热不均，如果在运行中热偏差太大或出现突发性扰动，即使产用了耐高温材料，仍会发生高温过热器、高温再热器超温爆管事故，严重威胁电站的安全经济运行。对于切圆燃烧锅炉“残余扭转”造成烟温偏差及其带来的影响，现在的主要解决方法有：通过在线计算热偏差，调整燃烧组织方式；利用反切风组织组织燃烧从而减小残余旋转，降低炉膛出口宽度方向热偏差。
在线监测手段虽然能够动态计算和显示管壁温度，为运行人员提供机组当前热偏差信息，但在实际生产中还不能对各种运行工况做出有效的热偏差预测，从而指导安全运行。因此，热偏差至今仍是电力安全生产中的重要问题，亟需认识其中规律，以便进一步改善四角切圆燃烧时的热偏差。
发明内容
发明目的：为了克服现有技术的不足，本发明提供一种锅炉热偏差预测方法，该方法可以改善四角切圆炉膛热偏差问题，提高热偏差预测的准确性及稳定性。
技术方案：本发明所述的锅炉热偏差预测方法，包括以下步骤：
(1)按照气流在锅炉内形成的切圆大小和旋转方向对二次风门进行分类；
(2)对每类中各个风门的信息进行融合；
(3)先对燃烧调整工况进行数值模拟，还原锅炉燃烧三维动力场，从而获取炉膛出口速度不均匀信息；
(4)采用步骤(3)获得的数据关系，使用基于机器学习算法进行速度不均匀系数建模；
(5)建立热偏差与所述速度不均匀系数的相关模型，预测炉膛出口的热偏差。
优选的，步骤(1)中，所述切圆分为与煤粉气流同向旋转的小切圆，与煤粉气流同旋转方向的大切圆，与煤粉气流异向旋转的消旋切圆；
所述二次风门的分类方法为：将与所述煤粉气流入射角一致的二次风门归为第一类；将与所述煤粉气流呈偏转角，与所述切圆旋转方向一致的二次风门归为第二类；将与所述煤粉气流切圆旋转方向相反的二次风门归为第三类。
优选的，步骤(2)中，对所述各类风门信息进行融合的方法为将二次风门约减为包括开度、摆角及高度特征的各类假想风门。
优选的，所述步骤(3)包括：
(31)搭建锅炉的仿真模型；根据锅炉结构参数构造物理模型，对不同区域划分不同的网格，建立湍流、能量、离散相、燃烧、辐射模型，完成锅炉仿真模型的搭建；
(32)不同工况的仿真计算；改变所述步骤(2)的约减参数数值，产生不同的边界条件，利用步骤(31)中的仿真模型进行计算，获取炉内的空气动力场分布；
(33)计算沿炉膛宽度方向各个位置的平均速度，获取速度不均匀系数；
(34)整理风门参数与炉膛出口速度不均匀系数的数据关系。
优选的，所述步骤(4)包括以下步骤：
(41)对样本进行归一化处理，使得所有变量处于同一数量级；
(42)利用经过归一化处理的约减风门开度、高度、摆角作为模型输入，速度不均匀系数作为模型输出，训练数据驱动模型。
优选的，所述步骤(5)包括：
(51)整理所述速度不均匀系数与所述热偏差的对应数据关系；
(52)以所述速度不均匀系数作为自变量，热偏差作为控制量，进行二次拟合；
(53)对实际的任意工况进行步骤(1)和(2)的处理，调用步骤(4)建立的数据不均匀系数模型和步骤(52)中的相关性模型，实现对任意工况的热偏差预测。
有益效果：本发明根据热偏差的形成原因对参数进行分类和约减，利用仿真软件还原炉内空气动力场，采用数据驱动建模方法实现热偏差预测，提高了热偏差预测的准确性及稳定性。
附图说明
图1是本发明所述的方法流程图；
图2是本发明所述的对象电厂锅炉风门布置图；
图3是本发明的对象锅炉炉内燃烧切圆示意图；
图4是本发明的风门属性约减示意图；
图5是本发明的炉膛左右侧空气动力场对比图；
图6是本发明的上三层SOFA投用时炉膛出口截面速度分布图；
图7是本发明的下三层SOFA投用时炉膛出口截面速度分布图；
图8是本发明的沿炉膛宽度方向的速度分布图；
图9是本发明的速度不均匀系数的误差图；
图10是本发明的热偏差与速度不均匀系数关系图。
具体实施方式
实施例1
本发明为改善四角切圆炉膛热偏差问题，提供一种基于切圆分类及风门属性约减的锅炉热偏差预测方法，如图1所示。
具体而言，包括以下步骤：
(1)二次风门分类
四角切圆燃烧锅炉主要形成三种切圆：与煤粉气流同旋转方向的小切圆；与煤粉气流同旋转方向的大切圆；与煤粉气流异向旋转的消旋切圆。将与煤粉气流入射角一致的二次风门，如周界风和直吹式辅助风归为一类；将与煤粉气流呈一定偏转角，但切圆旋转方向一致的二次风门，如偏置风归为另一类；将与煤粉气流切圆旋转方向相反的二次风门，如分离燃尽风归为第三类。
(2)风门属性约减
为了降低影响参数的维度，减少模型的复杂性，综合考虑炉膛出口热偏差与入射气流至炉膛出口的距离、气流初始旋转动量的之间的关系，对每类中各个风门的信息进行融合，将二次风门约减为包括开度、摆角及高度特征的各类假想风门。步骤(2)包括以下步骤：
(2a)风门开度的信息融合。由于二次风均来自二次风箱，故用开度表征风量，相对于各个喷嘴的绝对风量而言，各类风量的比值对旋转强度起决定性作用，风门开度约减的计算公式为：
Figure GDA0003003541570000031
其中，Ki为第i类切圆的特征开度；Kij为第i类切圆中第j个风门的实际开度；
Figure GDA0003003541570000032
为该锅炉所有风门实际开度的总和。
(2b)风门摆角的信息融合。一类风门中，假设摆角和风门位置均一致，若某个风门风量较大，则其对空气动力场的影响相应较大，故风门摆角信息的融合引入风门开度比值作为权重系数，计算公式为：
αi＝βij×αij
Figure GDA0003003541570000041
其中，αi为第i类切圆的特征摆角；βij为第i类切圆中第j个风门的权重系数；αij为第i类切圆中第j个风门的垂直方向摆角值。
(2c)风门高度的信息融合。与摆角的约减类似，风门高度信息的融合亦引入风门开度比值作为权重系数，计算公式为：
hi＝βij×hij
式中：hi为第i类切圆的特征高度；hij为第i类切圆中第j个风门离炉膛出口的垂直距离。
(3)锅炉燃烧三维动力场还原
由于烟气环境等原因，实际运行中缺乏炉膛出口宽度方向烟速测点，而根据热偏差产生的原因可知，空气动力场的不均匀性与热偏差相辅相成。故先对燃烧调整工况进行数值模拟，还原锅炉燃烧三维动力场，获取炉膛出口速度不均匀信息。步骤(3)包括以下步骤：
(3a)搭建锅炉的仿真模型。根据锅炉结构参数构造物理模型，对不同区域划分不同的网格，如燃烧器区域网格需进行加密处理。建立湍流、能量、离散相、燃烧、辐射等模型，采用计算流体力学CFD软件计算各工况炉膛出口水平烟道内烟气速度分布，最后建立假想风门参数、烟气速度不均匀系数及烟温偏差的关系，完成锅炉仿真模型的搭建。
(3b)不同工况的仿真计算。改变步骤2中的约减参数数值，产生不同的边界条件，利用步骤(3a)中的仿真模型进行计算，获取炉内的空气动力场分布。
(3c)模拟结果处理。为了便于比较，利用fluent自带的功能导出不同工况某一特定截面的速度数据，计算沿炉膛宽度方向各个位置的平均速度，在此基础上获取速度不均匀系数，计算公式为：
Figure GDA0003003541570000042
式中：Cvk为速度不均匀系数；σk为沿宽度方向的多个速度的标准差；k为沿宽度方向的多个速度的平均值。
(3d)整理风门参数与炉膛出口速度不均匀系数的数据关系。将模型输入的调整参数与经处理得到的速度不均匀系数对应，整理成包含经过信息融合的风门开度Ki、摆角αi、高度hi、速度不均匀系数Cvk模式，获得风门状态与速度不均匀系数的关系。
(4)基于机器学习算法的速度不均匀系数建模
利用步骤3中获得的数据关系作为数据驱动模型的样本，以各类切圆属性约减后的风门开度、高度、摆角作为模型输入，速度不均匀系数作为模型输出，使用处理回归问题的机器学习算法建模。步骤(4)包括以下步骤：
(4a)对样本进行归一化处理，使得所有变量处于同一数量级，归一化公式如下：
Figure GDA0003003541570000051
式中：Xi,max和Xi,min为样本参数X(i)的最大值和最小值；Xi,norm为参数X(i)的归一化结果，数据大小处于区间[-1,1]；Xi为参数X(i)的数值。
(4b)利用经过归一化处理的约减风门开度、高度、摆角作为模型输入，速度不均匀系数作为模型输出，训练数据驱动模型。
(5)炉膛出口热偏差的预测
在步骤4的基础上，建立热偏差与速度不均匀系数的相关性模型，实现对热偏差的预测。步骤(5)包括以下步骤：
(5a)整理速度不均匀系数与热偏差的对应数据关系。
(5b)以速度不均匀系数作为自变量，热偏差作为控制量，进行二次拟合，获得常数项、一次项、二次项系数，建立炉膛出口热偏差与速度不均匀系数的相关性模型，公式如下：
y＝k2x2+k1x+k0
式中：y为炉膛出口热偏差；x为速度不均匀系数；k2、k1、k0分别为二次项、一次项、常数项系数。
(5c)对实际的任意工况进行步骤1、2的处理，调用步骤4建立的数据不均匀系数模型和步骤(5b)中的相关性模型，实现对任意工况的热偏差预测，用于指导运行，提高了热偏差预测的准确性及稳定性。
实施例2
以某660MW超临界机组为例来介绍一种基于切圆分类及风门属性约减的锅炉热偏差预测方法的具体实施步骤，对象机组的锅炉为超临界直流Π型炉，如图2所示，锅炉采用低NOx同轴燃烧系统，如图2中1所示，A到E分别为从低到高布置的五层燃烧器，每层燃烧器包括煤粉燃烧器、煤粉燃烧器四周的燃料风喷嘴，每相邻两层煤粉燃烧器之间布置有两层偏置风喷嘴和一层辅助风喷嘴，五层燃烧器上部设有二层紧凑燃尽风CCOFA，在CCOFA之上为五层可上下摆动的分离燃尽风SOFA。A-A与B-B分别为屏式过热器和高温再热器后截面，燃烧系统采用带同心切圆燃烧方式的多隔仓辅助风设计，不同位置的气流在炉内主要形成三类切圆，如图3所示，包括与煤粉气流入射角相同的顺时针小切圆3-1，与煤粉气流旋转方向相反的消旋切圆3-3，与煤粉气流存在一定偏置角的顺时针大切圆3-2。
整个炉膛热偏差预测过程主要有风门分类、属性约减、空气动力场还原、数据驱动建模方法四个核心部分。结合图1所示流程，步骤如下：
(1)二次风门分类
取某电厂660MW机组容量的#1机组2014年11月14日至2014年12月10日的锅炉燃烧调整试验数据进行分析，取样间隔为1min，每组试验工况只生成一个数据样本，即对稳定的30分钟的数据进行平均处理。结合图2与图3，根据所成切圆的旋转方向与大小对沿炉膛高度分布的25层二次风门进行分类，其中6层周界风门、6层直吹风门、2层紧凑燃尽风、上2层分离燃尽风属于小切圆一类，下3层分离燃尽风属于逆时针切圆，剩下的6层偏置风属于另一类。
(2)风门属性约减
为降低输入参数的维度，减少仿真计算量和数据模型复杂度，利用平均法和权重法将二次风门约减为包括开度K、摆角α及高度特征h的各类假想风门，即25×3维的输入约减为3×3维的输入，假想风门位置如图4中的4-1、4-2、4-3所示，表1给出了部分约减前后工况数据，属性约减后参数包括三类假想开度K、摆角α及高度特征h，其中开度与摆角区间为[0,100]，高度为[0,1]。
表1部分工况属性约减结果
Figure GDA0003003541570000061
(3)锅炉燃烧三维动力场还原
利用CFD软件进行仿真模拟，根据实际工况设置不同的边界条件进行计算，获得不同约减风门开度、摆角、高度组合的锅炉燃烧三维动力场，图5展示了炉膛两侧空气动力场的区别，炉内烟气的残余旋转使左侧烟气流速流向和烟气的主流流向(从炉膛流向烟囱)相同，右侧烟气流速流向和烟气的主流流向相反。这使得炉膛出口截面A-A左侧的烟气速度大于右侧，如图6与图7所示。进一步的，图8展示了图6、7两个工况沿炉膛宽度方向的速度分布情况，并基于此数据计算不同工况下速度不均匀系数，如图6工况的速度标准差为0.601，平均速度为3.59m/s，速度不均匀系数为0.167，图7工况的速度标准差为1.223，平均速度为3.92m/s，速度不均匀系数为0.312，这说明反切圆离炉膛出口越远的工况(对应图6工况)，消旋作用越强，炉膛出口截面速度分布越均匀。
(4)基于机器学习算法的速度不均匀系数建模
利用步骤3中获得的数据关系作为数据驱动模型的样本，以各类切圆属性约减后的风门开度、高度、摆角作为模型输入，速度不均匀系数作为模型输出，图9所示为模型误差图，选择80％的样本训练模型，20％的样本用于验证模型的准确性。模型对建模样本的相对误差为3.8％，对验证样本的相对误差为5.9％。
(5)炉膛出口热偏差的预测
在步骤4的基础上，建立热偏差与速度不均匀系数的相关性模型，实现对热偏差的预测。速度不均匀系数与热偏差的数据关系如图10所示，为排除负荷的影响，图中热偏差为左右侧偏差与截面平均温度的相对值，该指标越大，说明该调整参数下的炉膛热偏差越显著，安全性越低，应该避免，最终通过图10曲线拟合得到热偏差预测模型y＝11.207x2+0.9716x+7.4302。

Claims (4)

1.一种锅炉热偏差预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
(1)按照气流在锅炉内形成的切圆大小和旋转方向对二次风门进行分类；
(2)对每类中各个风门的信息进行融合；
对所述各个风门的信息进行融合的方法为将二次风门约减为下列约减参数，包括开度、摆角及高度特征的各类假想风门；
(3)先对燃烧调整工况进行数值模拟，还原锅炉燃烧三维动力场，获取炉膛出口速度不均匀系数，进而整理风门参数与炉膛出口速度不均匀系数的数据关系；
(4)采用步骤(3)获得的数据关系作为数据驱动模型的样本，使用基于机器学习算法进行速度不均匀系数建模，得到数据驱动模型，具体为：
(41)对样本进行归一化处理，使得所有变量处于同一数量级；
(42)利用经过归一化处理的约减风门开度、高度、摆角作为模型输入，速度不均匀系数作为模型输出，训练数据驱动模型；
(5)建立热偏差与所述速度不均匀系数的相关模型，预测炉膛出口的热偏差；
(51)整理所述速度不均匀系数与所述热偏差的对应数据关系；
(52)以速度不均匀系数作为自变量，热偏差作为控制量，进行二次拟合，获得常数项、一次项、二次项系数，建立炉膛出口热偏差与速度不均匀系数的相关性模型，公式如下：
y＝k2x2+k1x+k0
式中：y为炉膛出口热偏差；x为速度不均匀系数；k2、k1、k0分别为二次项、一次项、常数项系数；
(53)对实际的任意工况进行步骤(1)和(2)的处理，调用步骤(4)建立的数据驱动模型和步骤(52)中的相关性模型，实现对任意工况的热偏差预测。
2.根据权利要求1所述的锅炉热偏差预测方法，其特征在于，步骤(1)中，所述切圆分为与煤粉气流同向旋转的小切圆，与煤粉气流同旋转方向的大切圆，与煤粉气流异向旋转的消旋切圆。
3.根据权利要求2所述的锅炉热偏差预测方法，其特征在于，步骤(1)中，所述二次风门的分类方法为：
将与所述煤粉气流入射角一致的二次风门归为第一类；将与所述煤粉气流呈偏转角，与所述切圆旋转方向一致的二次风门归为第二类；将与所述煤粉气流切圆旋转方向相反的二次风门归为第三类。
4.根据权利要求1所述的锅炉热偏差预测方法，其特征在于，所述步骤(3)包括：
(31)搭建锅炉的仿真模型：根据锅炉结构参数构造物理模型，对不同区域划分不同的网格，建立湍流、能量、离散相、燃烧、辐射模型，完成锅炉仿真模型的搭建；
(32)不同工况的仿真计算：改变步骤(2)的约减参数数值，产生不同的边界条件，利用步骤(31)中的仿真模型进行计算，从而还原锅炉燃烧三维动力场；
(33)计算沿炉膛宽度方向各个位置的平均速度，获取速度不均匀系数；
(34)整理风门参数与炉膛出口速度不均匀系数的数据关系。
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