CN110410819B - 燃煤锅炉燃烧动力场快速计算和实时显示系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种燃煤锅炉燃烧动力场快速计算和实时显示系统与计算方法。系统包括DCS数据处理模块、CFD数据库模块、预测计算模块和燃烧显示模块。通过将神经网络与CFD数值模拟相结合，实现了从离散有限工况点的炉内三维燃烧动力场数据快速计算连续任意工况点的炉内三维燃烧动力场，并以多种形式对炉内燃烧状况进行显示。本发明使电厂运行人员可以更加直观快速地了解变工况下的炉内燃烧情况，综合评估各种因素对燃烧的影响，为炉内燃烧调控提供参考。
Description
技术领域
本发明涉及的是一种燃煤火力发电领域的技术方法，具体是一种电站燃煤锅炉燃烧动力场快速计算和实时显示的系统。
背景技术
目前，燃煤火力发电厂燃用非设计煤种以降低运行成本已成为常态，再加上为适应电网调峰而频繁地进行负荷调整，进而导致锅炉偏离其最佳运行工况，引起燃烧效率下降、污染物排放增加等问题。复杂变工况下的锅炉高效低污染燃烧调控已成为困扰运行人员的巨大挑战，其中最重要原因是运行人员无法准确获得炉内三维流场、温度场和组分场信息，使得调控策略缺乏依据，只能依赖于运行人员自身经验。
由于锅炉燃烧过程极为复杂，且炉内处于高温、高尘和腐蚀的恶劣环境，导致锅炉燃烧状况的监测十分困难。现有的声波、红外和激光等测量手段只能获得单点或二维的温度与速度数据，还远远无法满足燃烧调控的需要。随着计算机技术的发展，采用计算流体力学(CFD)的方法对燃煤锅炉的燃烧过程进行数值模拟，以获得精确的三维燃烧动力场信息，进而实现对锅炉运行和设计的优化已成为较为成熟的方法。但是由于CFD方法耗时过长，目前多采用离线方式为燃烧调控提供指导，无法在线实时预测和显示工况参数变化时炉内三维燃烧动力场的情况。因此，为了能够让现场运行人员实时详细了解炉内燃烧状况，以针对工况变化做出准确及时的调控指令，提出和设计一种能够快速计算和显示炉膛内部燃烧状况的方法与系统是十分必要的。
发明内容
发明目的：本发明针对燃煤火力发电厂现场运行人员无法准确及时了解锅炉内燃烧状况的问题，提供了一种能够快速计算和实时显示大型燃煤锅炉三维燃烧动力场的系统。
技术方案：本发明的燃煤锅炉燃烧动力场快速计算和实时显示系统，包括依次通信连接的DCS数据处理模块、CFD数据库模块、预测计算模块和燃烧显示模块，锅炉DCS系统、DCS数据处理模块、CFD数据库模块、预测计算模块和燃烧显示模块之间的连接方式包括串行通信、通用串行总线、高速以太网或无线网。
-所述DCS数据处理模块能够接收锅炉DCS系统的数据，获取锅炉运行工况数据并将其加工转化为综合工况信息，作为查询条件传输给所述CFD数据库模块。
-所述CFD数据库模块存储有锅炉在不同综合工况下的三维燃烧动力场数据，并接受来自DCS数据处理模块的综合工况信息，并根据该信息进行数据库查询，最终将查询到的三维燃烧动力场数据传递给预测计算模块。
-所述预测计算模块存储有基于神经网络的三维燃烧动力场预测计算程序和参数库，能够在CFD数据库模块中含有的综合工况数据的基础上对CFD数据库模块没有包含的综合工况下的三维燃烧动力场进行预测计算，并将计算得到的三维燃烧动力场数据传输给所述燃烧显示模块。
-所述燃烧显示模块能够对炉内任意点、面和三维区域内的三维燃烧动力场数据进行显示，并可与现场操作人员进行交互。
所述CFD数据库模块设有两路数据输入端口，其中一数据输入端口能够接收DCS数据处理模块的综合工况信息、另一数据输入端口能够直接接收预测计算指令。
所述CFD数据库模块设有两路数据输出端口，其中一数据输出端口与预测计算模块通信连接、另一数据输出端口与燃烧显示模块通信连接，并能够将查询到的三维燃烧动力场数据传递给预测计算模块或燃烧显示模块。
上述两路端口均可以在不同界面同时进行。
所述DCS数据处理模块通过锅炉DCS系统获取的锅炉运行工况数据包括负荷、煤种、磨煤机工作状态和风门开度。
所述DCS数据处理模块加工转化得到的综合工况信息包括给煤量、热值、燃烧器组合、配风方式和过量空气系数。
所述CFD数据库模块存储的三维燃烧动力场数据包括气相速度场、固相速度场、气相温度场、固相温度场和化学组分场数据。
所述燃烧显示模块的显示方式包括云图、矢量图、等高线图、柱状图、曲线图和报表。
所述燃烧显示模块的显示介质包括显示屏、虚拟现实装置和增强虚拟现实装置。
所述燃烧显示模块的交互方式包括鼠标键盘指令、手势、动作和语音。
所述燃烧显示模块的交互媒介包括但不限于键盘、手柄、手势识别装置、动作识别装置和语音识别装置；交互结果包括但不限于图表的放大、缩小、旋转、排列和显示对象切换。
该系统在进行燃煤锅炉燃烧动力场的实时显示时，DCS数据处理模块首先从DCS数据处理模块通过锅炉DCS系统获取锅炉当前运行工况数据，并通过算法将其加工转化为当前综合工况信息，最终作为查询条件传递给CFD数据库模块。CFD数据库模块接受来自DCS数据处理模块的当前综合工况信息，并根据该信息进行数据库查询。如果数据库包含当前综合工况对应的三维燃烧动力场数据，则将数据直接传递给燃烧显示模块并显示；如果数据库不含当前综合工况对应的三维燃烧动力场数据，则基准工况的三维燃烧动力场数据连同当前综合工况信息一并传递给预测计算模块，由预测计算模块根据当前综合工况进行三维燃烧动力场计算，并将计算结果传递给燃烧显示模块并显示。以上过程以一定的频率重复，即可实现燃煤锅炉燃烧动力场的实时显示。
当该系统在进行燃煤锅炉燃烧动力场的快速计算时，首先由现场操作人员直接下达预测计算指令。CFD数据库模块接受来自预测计算指令的目标综合工况信息，并根据该信息进行数据库查询。如果数据库包含目标综合工况对应的三维燃烧动力场数据，则将数据直接传递给燃烧显示模块并显示；如果数据库不含目标综合工况对应的三维燃烧动力场数据，则将基准工况的三维燃烧动力场数据连同目标综合工况信息一并传递给预测计算模块，由预测计算模块根据目标综合工况进行三维燃烧动力场快速计算，并将计算结果传递给燃烧显示模块并显示，完成目标综合工况的快速计算。
上述的燃煤锅炉燃烧动力场快速计算方法，包括以下步骤：
(1)首先按照锅炉尺寸和结构构建锅炉三维模型，并对其内部进行三维网格划分，根据实际运行需求确定所需要的综合工况，选择合适的数学模型和边界条件，对这些综合工况下的锅炉燃烧状况进行CFD数值模拟，最终将模拟获得的三维燃烧动力场数据储存在CFD数据库模块。
(2)根据步骤(1)的三维网格划分，对所有网格进行编号，在此基础上构建网格间的拓扑结构信息，即记录下每一个网格及其面相邻的网格编号信息和三维空间位置关系。
(3)选定某一综合工况作为基准工况，其他工况为目标工况，以基准工况下某一网格作为中心网格，以中心网格的面相邻网格中的燃烧动力场数据、中心网格编号和目标工况信息为输入，以该中心网格在目标工况下的燃烧动力场数据为输出，将上述输入和输出作为一组训练数据并记录，遍历所有网格并重复以上过程，直至构建好全部的训练数据，构建上述输入和输出间的神经网络模型并使用以上训练数据对神经网络模型进行训练，最后将训练好的神经网络模型存在预测计算模块中。
(4)当需要对CFD数据库模块未覆盖的工况进行燃烧动力场预测时，首先将该工况的综合工况信息、中心网格编号和前述基准工况下中心网格的面相邻网格中的燃烧动力场数据作为输入，并输入至上一步构建的预测计算模块的神经网络模型，模型的输出值即为该工况下该中心网格的燃烧动力场预测值，遍历所有网格并重复以上过程，即可获得该工况的燃烧动力场。
上述方法中所用神经模型包括BP神经网络、RBF神经网络或深度学习神经网络。
有益效果：1、本发明能够在线实时预测和显示工况参数变化时炉内三维燃烧动力场的情况，准确获得炉内三维流场、温度场和组分场信息，实现了从离散有限工况点的炉内三维燃烧动力场数据快速计算连续任意工况点的炉内三维燃烧动力场，并以多种形式对炉内燃烧状况进行显示；2、使电厂运行人员可以更加直观快速地了解变工况下的炉内燃烧情况，综合评估各种因素对燃烧的影响，为炉内燃烧调控提供参考。
附图说明
图1是本发明中锅炉燃烧动力场快速计算方法流程示意图；
图2是本发明中锅炉燃烧动力场实时显示系统流程示意图。
具体实施方式
参见图1和图2，本发明一实施例所述的燃煤锅炉燃烧动力场快速计算和实时显示系统，包括DCS数据处理模块1、CFD数据库模块2、预测计算模块3和燃烧显示模块4。所述DCS数据处理模块1首先与锅炉DCS系统相连，之后与CFD数据库模块2相连。CFD数据库模块2与预测计算模块3和燃烧显示模块4相连，同时预测计算模块3也与燃烧显示模块4。另外CFD数据库模块2也可直接接受预测计算指令。
DCS数据处理模块1能够接收锅炉DCS系统的数据，获取锅炉运行工况数据并将其加工转化为综合工况信息，作为查询条件传输给CFD数据库模块2。DCS数据处理模块1通过锅炉DCS系统获取的锅炉运行工况数据包括负荷、煤种、磨煤机工作状态和风门开度；加工转化得到的综合工况信息包括给煤量、热值、燃烧器组合、配风方式和过量空气系数。
CFD数据库模块2存储有锅炉在不同综合工况下的三维燃烧动力场数据，并接受来自DCS数据处理模块1的综合工况信息，并根据该信息进行数据库查询，最终将查询到的三维燃烧动力场数据传递给预测计算模块3。CFD数据库模块2存储的三维燃烧动力场数据包括气相速度场、固相速度场、气相温度场、固相温度场和化学组分场数据。
预测计算模块3存储有基于神经网络的三维燃烧动力场预测计算程序和参数库，能够在CFD数据库模块2中含有的综合工况数据的基础上对CFD数据库模块2没有包含的综合工况下的三维燃烧动力场进行预测计算，并将计算得到的三维燃烧动力场数据传输给燃烧显示模块；
燃烧显示模块4能够对炉内任意点、面和三维区域内的三维燃烧动力场数据进行显示，并可与现场操作人员进行交互，显示方式包括云图、矢量图、等高线图、柱状图、曲线图和报表，显示介质包括显示屏、虚拟现实装置和增强虚拟现实装置，交互方式包括鼠标键盘指令、手势、动作和语音，交互媒介包括但不限于键盘、手柄、手势识别装置、动作识别装置和语音识别装置；交互结果包括但不限于图表的放大、缩小、旋转、排列和显示对象切换。
CFD数据库模块2设有两路数据输入端口，其中一数据输入端口能够接收DCS数据处理模块1的综合工况信息、另一数据输入端口能够直接接收预测计算指令。CFD数据库模块2设有两路数据输出端口，其中一数据输出端口与预测计算模块3通信连接、另一数据输出端口与燃烧显示模块4通信连接，并能够将查询到的三维燃烧动力场数据传递给预测计算模块3或燃烧显示模块4。上述两路端口均可以在不同界面同时进行。
一种燃煤锅炉燃烧动力场快速计算方法，包括以下步骤：
(1)首先按照锅炉尺寸和结构构建锅炉三维模型，并对其内部进行三维网格划分，根据实际运行需求确定所需要的综合工况，选择合适的数学模型和边界条件，对这些综合工况下的锅炉燃烧状况进行CFD数值模拟，最终将模拟获得的三维燃烧动力场数据储存在CFD数据库模块2。
(2)根据步骤(1)的三维网格划分，对所有网格进行编号，在此基础上构建网格间的拓扑结构信息，即记录下每一个网格及其面相邻的网格编号信息和三维空间位置关系。
(3)选定某一综合工况作为基准工况，其他工况为目标工况，以基准工况下某一网格作为中心网格，以中心网格的面相邻网格中的燃烧动力场数据、中心网格编号和目标工况信息为输入，以该中心网格在目标工况下的燃烧动力场数据为输出，将上述输入和输出作为一组训练数据并记录，遍历所有网格并重复以上过程，直至构建好全部的训练数据，构建上述输入和输出间的神经网络模型并使用以上训练数据对神经网络模型进行训练，最后将训练好的神经网络模型存在预测计算模块中。
(4)当需要对CFD数据库模块2未覆盖的工况进行燃烧动力场预测时，首先将该工况的综合工况信息、中心网格编号和前述基准工况下中心网格的面相邻网格中的燃烧动力场数据作为输入，并输入至上一步构建的预测计算模块的神经网络模型，模型的输出值即为该工况下该中心网格的燃烧动力场预测值，遍历所有网格并重复以上过程，即可获得该工况的燃烧动力场。
上述方法中所用神经模型包括BP神经网络、RBF神经网络或深度学习神经网络。
下面结合附图以某660MW燃煤电站锅炉为对象，对其不同运行负荷下的温度场的快速计算和实时显示对本发明的技术方案做进一步说明。
如图1所示，首先按照实际锅炉尺寸和结构构建锅炉三维模型，并对其进行三维网格划分，网格均为六面体结构。针对所建立的锅炉三维网格模型，利用流体计算软件对锅炉内煤粉燃烧过程进行数值模拟。模拟锅炉内的煤粉燃烧所采用的数学模型包括：选择带旋流修正的Realizable k-ε模型、DPM(discrete particle model)模型、随机轨道模型、混合分数/概率密度函数模型(Mixture-Reaction/PDF)、单步反应模型、动力/扩散控制速率反应模型和P-1辐射模型。根据锅炉的实际运行情况进行边界条件设置，如煤量、风量、空气温度、壁面温度、入口边界条件和出口边界条件等，分别对610MW、620MW、630MW、640MW和650MW五个运行工况下的锅炉燃烧过程进行CFD数值模拟，将模拟获得的五个运行工况下的温度场存入CFD数据库模块1中。
以630MW的温度场数据为基准工况，610MW、620MW、640MW和650MW的温度场数据为目标工况，首先针对四个目标工况先分别构建训练数据。例如对于610MW工况，以其中某一个网格作为中心网格(图1中0号网格)，将中心网格的编号及其面相邻网格(图1中1-6号网格)在基准工况(即630MW)下的温度数据、连同目标工况的运行负荷610MW处理为综合工况信息一并作为输入；将目标工况(即610MW)下中心网格的温度作为输出，将上述输入和输出作为一组训练数据并记录。遍历所有网格并重复以上过程，直到610MW运行工况的所有训练数据构建完毕。最后按照上述610MW的示例构建620MW、640MW和650MW的训练数据。建立如图1所示的神经网络模型，并采用上述训练数据对其进行训练，利用神经网络的自学习能力建立前述输入与输出之间的转化关系。最终将训练好的神经网络模型存入预测计算模块3。
建立如图2所示燃烧动力场实时显示系统，该系统在进行燃煤锅炉温度场的实时显示时，DCS数据处理模块1首先从DCS数据处理模块1通过锅炉DCS系统获取锅炉运行负荷数据，并进一步处理成当前综合工况信息后作为查询条件传递给CFD数据库模块2。CFD数据库模块2接受来自DCS数据处理模块1的当前综合工况信息，并根据该信息进行数据库查询。如果当前综合工况信息表明当前运行负荷是610MW、620MW、630MW、640MW或650MW中的一种，则直接将温度场数据从CFD数据库模块2中调出并直接传递给燃烧显示模块4并显示；如果当前综合工况信息表明当前运行负荷不是610MW、620MW、630MW、640MW或650MW中的一种，则将基准工况630MW的温度场数据连同当前综合工况信息作为输入一并传递给预测计算模块3，由预测计算模块3采用前述的神经网络模型，对每一个网格的温度进行遍历计算，最终即可获得当前综合工况的三维温度场数据，并将计算结果传递给燃烧显示模块4显示。以上过程以一定的频率重复，即可实现燃煤锅炉燃烧动力场的实时显示。
当该系统在进行燃煤锅炉温度场的快速计算时，首先由现场操作人员指定需要预测何种运行负荷下的温度场信息，并通过指令的将其以综合工况信息的方式传递给CFD数据库模块2。CFD数据库模块2根据该信息进行数据库查询，如果该综合工况信息中的运行负荷是610MW、620MW、630MW、640MW或650MW中的一种，则直接将温度场数据从CFD数据库模块2中调出并直接传递给燃烧显示模块4并显示；如果该综合工况信息中的运行负荷不是610MW、620MW、630MW、640MW或650MW中的一种，则将基准工况630MW的温度场数据连同该综合工况信息作为输入一并传递给预测计算模块3，由预测计算模块3采用前述的神经网络模型，对每一个网格的温度进行遍历计算，最终即可获得该综合工况的三维温度场数据，并将计算结果传递给燃烧显示模块4显示。
Claims (9)
1.一种燃煤锅炉燃烧动力场快速计算和实时显示系统，其特征在于：包括依次通信连接的DCS数据处理模块、CFD数据库模块、预测计算模块和燃烧显示模块，
-所述DCS数据处理模块能够接收锅炉DCS系统的数据，获取锅炉运行工况数据并将其加工转化为综合工况信息，作为查询条件传输给所述CFD数据库模块；
-所述CFD数据库模块存储有锅炉在不同综合工况下的三维燃烧动力场数据，并接受来自DCS数据处理模块的综合工况信息，并根据该信息进行数据库查询，最终将查询到的三维燃烧动力场数据传递给预测计算模块；
-所述预测计算模块存储有基于神经网络的三维燃烧动力场预测计算程序和参数库，能够在CFD数据库模块中含有的综合工况数据的基础上对CFD数据库模块没有包含的综合工况下的三维燃烧动力场进行预测计算，并将计算得到的三维燃烧动力场数据传输给所述燃烧显示模块；
具体的预测计算方法为：选定某一综合工况作为基准工况，其他工况为目标工况，以基准工况下某一网格作为中心网格，以中心网格的面相邻网格中的燃烧动力场数据、中心网格编号和目标工况信息为输入，以该中心网格在目标工况下的燃烧动力场数据为输出，将上述输入和输出作为一组训练数据并记录，遍历所有网格并重复以上过程，直至构建好全部的训练数据，构建上述输入和输出间的神经网络模型并使用以上训练数据对神经网络模型进行训练，最后将训练好的神经网络模型存在预测计算模块中；
查询CFD数据库模块中的燃烧动力场数据，对CFD数据库模块未覆盖的工况进行燃烧动力场预测时，首先将该工况的综合工况信息、中心网格编号和前述基准工况下中心网格的面相邻网格中的燃烧动力场数据作为输入，并输入至上一步构建的预测计算模块的神经网络模型，模型的输出值即为该工况下该中心网格的燃烧动力场预测值，遍历所有网格并重复以上过程，即可获得该工况的燃烧动力场；
-所述燃烧显示模块能够对炉内任意点、面和三维区域内的三维燃烧动力场数据进行显示，并可与现场操作人员进行交互。
2.根据权利要求1所述的燃煤锅炉燃烧动力场快速计算和实时显示系统，其特征在于：所述CFD数据库模块设有两路数据输入端口，其中一数据输入端口能够接收DCS数据处理模块的综合工况信息、另一数据输入端口能够直接接收预测计算指令。
3.根据权利要求1所述的燃煤锅炉燃烧动力场快速计算和实时显示系统，其特征在于：所述CFD数据库模块设有两路数据输出端口，其中一数据输出端口与预测计算模块通信连接、另一数据输出端口与燃烧显示模块通信连接，并能够将查询到的三维燃烧动力场数据传递给预测计算模块或燃烧显示模块。
4.根据权利要求1所述的燃煤锅炉燃烧动力场快速计算和实时显示系统，其特征在于：所述DCS数据处理模块通过锅炉DCS系统获取的锅炉运行工况数据包括负荷、煤种、磨煤机工作状态和风门开度。
5.根据权利要求1所述的燃煤锅炉燃烧动力场快速计算和实时显示系统，其特征在于：所述DCS数据处理模块加工转化得到的综合工况信息包括给煤量、热值、燃烧器组合、配风方式和过量空气系数。
6.根据权利要求1所述的燃煤锅炉燃烧动力场快速计算和实时显示系统，其特征在于：所述CFD数据库模块存储的三维燃烧动力场数据包括气相速度场、固相速度场、气相温度场、固相温度场和化学组分场数据。
7.根据权利要求1所述的燃煤锅炉燃烧动力场快速计算和实时显示系统，其特征在于：所述燃烧显示模块的显示方式包括云图、矢量图、等高线图、柱状图、曲线图和报表。
8.根据权利要求1所述的燃煤锅炉燃烧动力场快速计算和实时显示系统，其特征在于：所述燃烧显示模块的显示介质包括显示屏、虚拟现实装置和增强虚拟现实装置。
9.根据权利要求1所述的燃煤锅炉燃烧动力场快速计算和实时显示系统，其特征在于：所述燃烧显示模块的交互方式包括鼠标键盘指令、动作和语音。
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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