CN111552175B - 一种超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统的整体优化调度和快速变负荷控制方法 - Google Patents
一种超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统的整体优化调度和快速变负荷控制方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种超临界燃煤电站‑化学吸附燃烧后碳捕集系统的整体优化调度和快速变负荷控制方法，包括如下步骤：基于系统的运行数据，建立以燃料量和抽汽流量为输入变量，发电功率和CO2捕集率为输出变量的两输入两输出的系统静态模型用以调度；构建整体优化指标；充分利用超临界燃煤电站与化学吸附燃烧后碳捕集系统间的耦合关系，在电站侧机炉协调系统中增加抽汽流量来辅助控制发电功率；同时，使用贫液流量控制CO2捕集率对碳捕集系统进行控制；使用遗传算法对所有PID控制器的参数进行在线整定。本发明在不影响碳捕集系统的前提下，有效提高了电站侧的负荷响应速度，使其具有更强的电网调峰能力，有利于间歇性可再生能源的高比例接入。
Description
技术领域
本发明涉及电网整体优化调度及燃煤电站控制技术领域，尤其是一种超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统的整体优化调度和快速变负荷控制方法。
背景技术
在现有的CCS技术中，例如燃烧前捕集技术，富氧燃烧技术和燃烧后捕集技术，采用单乙醇胺(MEA)等胺类溶剂的燃烧后二氧化碳捕集技术易于集成到现有的发电厂，可在各种运行条件下灵活运行同时有较高的CO2捕集率，具有较好的商业应用前景。但主要缺点在于溶剂再生需要大量能源，发电厂的效率下降造成捕集成本较大。
灵活运行最近被认为是提高碳捕集系统运行效率、进行合理优化的关键技术，它主要分成以下两个方面：
(1)燃煤电厂需要经常参与电网功率调节，以平衡供电侧和需求侧之间的差异。随着电力需求的增长以及诸如风能和太阳能之类的可再生资源的广泛使用，这一要求变得越来越严格。燃煤电厂必须在较宽的运行范围内快速响应负载需求变化。灵活运行的碳捕集系统可以使得燃煤电厂适应这种变化。
(2)由于高昂的运营成本限制了PCC技术在电厂中的部署，因此PCC电厂始终在满负载条件下运行并不是一个可行的选择。灵活运行的PCC系统可以根据电价灵活地调整PCC过程。在高电价时期，PCC系统可以减少蒸汽消耗，并允许更多的蒸汽用于发电；而在低电价时期，更多的蒸汽可以从汽轮机中抽出并用于二氧化碳捕集。
因此，要想实现碳捕集系统的灵活运行，开发一种超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统的整体优化调度和快速变负荷控制方法很有必要。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于，提供一种超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统的整体优化调度和快速变负荷控制方法，在不影响碳捕集系统的前提下，有效提高了电站侧的负荷响应速度，使其具有更强的电网调峰能力，有利于间歇性可再生能源的高比例接入。
为解决上述技术问题，本发明提供一种超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统的整体优化调度和快速变负荷控制方法，包括如下步骤：
S1、基于超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统的运行数据，包括燃料量、抽汽流量、发电功率和CO2捕集率数据；建立以燃料量和抽汽流量为输入变量，发电功率和CO2捕集率为输出变量的两输入两输出超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统静态模型用以调度；
S2、构建整体优化指标，在约束条件下对电网中接入超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统进行整体优化调度，确定超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统的发电功率、CO2捕集率最佳调度曲线；
S3、充分利用超临界燃煤电站与化学吸附燃烧后碳捕集系统间的耦合关系，在电站侧机炉协调系统中增加抽汽流量来辅助控制发电功率；同时，使用贫液流量控制CO2捕集率对碳捕集系统进行控制；
S4、使用遗传算法对所有PID控制器的参数进行在线整定。
优选的，步骤S2中，整体优化指标如式(1)所示：
Mope＝Mmaintain+Mfuel+Menvironment (1)
式(1)中，Mope为总的运行成本；Mmaintain为设备维护成本；Mfuel为燃料成本；Menvironment为环境成本；
所述的设备维护成本满足式(2)所示：
式(2)中，CP(Pi)为发电单元的维护费用，单位为元/MWh；Ct(Qi)为碳捕集系统的维护费用，单位为元/吨；PCFPP，i为超临界燃煤电站在i时刻的发电功率，单位为MWh；
是碳捕集系统在i时刻CO2捕集量，单位为kg/s；Pj，i为电网中其他发电单元在i时刻的发电功率，单位为MWh，j＝1，2，3...n，n为其他发电单元的个数；
所述的燃料成本满足式(3)所示：
FCFPP，ii为电站碳捕集系统在i时刻所消耗的燃料量，单位为kg/s；Cflue(Fi)为发电单元燃料的价格系数，单位为元/吨；Fj，i为电网中其他发电单元在i时刻所消耗的燃料量，单位为kg/s，j＝1，2，3...n；
所述的环境成本满足式(4)所示：
CCO2是电站碳捕集系统CO2排放的成本系数，单位为元/吨；Qco2，i是电站碳捕集系统在i时刻CO2排放量，单位为kg/s；Qco2，j，i为电网中其他发电单元在i时刻CO2排放量，单位为kg/s，j＝1，2，3...n。
优选的，步骤S2中，约束条件包括功率平衡约束和机组运行约束；
所述的功率平衡约束如式(5)所示：
式(5)中，PCFPP，i为超临界燃煤电站在i时刻的发电功率，单位为MWh；Pj，i为电网中其他发电单元在i时刻的发电功率，单位为MWh；j＝1，2，3...n，n为其他发电单元的个数；Pload，i为用户在i时刻所需的用电负荷，单位为MWh；
所述的机组运行约束包括发电功率范围约束，CO2捕集率范围约束，燃料量范围约束，抽汽流量范围约束，如下所示：
所述的发电功率范围约束满足式(6)所示：
式(6)中，PCFFP，i为超临界燃煤电站在i时刻的发电功率；
为超临界燃煤电站发电功率的下限值；/>
为超临界燃煤电站发电功率的上限值；
所述的碳捕集率约束满足式(7)所示：
式(7)中，
为超临界燃煤电站在i时刻的CO2捕集率；/>
为超临界燃煤电站CO2捕集率的下限值；/>
为超临界燃煤电站CO2捕集率的上限值；
所述的燃料量范围约束满足式(8)所示：
式(8)中，FCFPP，i为超临界燃煤电站在i时刻的燃料量；
为超临界燃煤电站燃料量的下限值；/>
为超临界燃煤电站燃料量的上限值；
所述的抽汽流量范围约束满足式(9)所示：
式(9)中，QPCC，i为超临界燃煤电站在i时刻的抽汽流量；
为超临界燃煤电站抽汽流量的下限值；/>
为超临界燃煤电站抽汽流量的上限值；
在不同的调度策略下，所述的CO2捕集率约束发生变化；
在平均CO2捕集率调度模式下，所述的CO2捕集率约束满足式(10)所示：
式(10)中，C为所要求的平均CO2捕集率的固定值；
为超临界燃煤电站CO2捕集量，单位为kg/s；Qfluegas，i为超临界燃煤电站排放的烟气流量，单位为kg/s；
在固定CO2捕集率调度模式下，所述的CO2捕集率约束满足式(11)所示：
通过上述优化指标和约束条件，对电网中接入超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统进行整体优化调度，确定超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统的发电功率、CO2捕集率最佳调度曲线，并得到不同时刻的抽汽流量传递给控制层作为设定值。
优选的，步骤S3中，在电站侧机炉协调系统中增加抽汽流量来辅助控制发电功率；
常规超临界燃煤电站汽机-锅炉协调控制系统一般分为炉跟机与机根炉两种控制方式；在炉跟机模式下，由燃料量控制主蒸汽压力，给水流量控制分离器焓值，主蒸汽阀门开度控制发电功率。超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统的炉跟机协调系统，在主蒸汽阀门开度控制发电功率的控制回路，引入抽汽流量控制器组成串级控制系统。串级控制系统外回路是抽汽流量控制发电功率回路，给定值是发电功率，外回路控制器通过操作抽汽流量大小实现对负荷的快速响应，串级控制系统内回路根据当前抽汽流量与流量设定值间的差值对阀门开度进行调节；
在机跟炉模式下，由燃料量控制发电功率，给水流量控制分离器焓值，主蒸汽阀门开度控制主蒸汽压力；超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统的机跟炉协调系统，在燃料量控制发电功率的控制回路，引入抽汽流量控制器组成串级控制系统；串级控制系统外回路是抽汽流量控制发电功率回路，给定值是发电功率，外回路控制器通过操作抽汽流量大小实现对负荷的快速响应。串级控制系统内回路根据当前抽汽流量与流量设定值间的差值对燃料量进行调节。
优选的，步骤S3中，使用贫液流量控制CO2捕集率这一控制方案对碳捕集系统进行控制；即根据CO2捕集率输出与设定值之间的偏差，调整贫液流量实现对CO2捕集率的控制；由于抽汽流量对超临界燃煤电站输出功率影响迅速，而对CO2碳捕集系统影响缓慢，且在电站负荷调节完成后将回到给定值，因此CO2捕集系统中再沸器温度将不会产生过大波动。
优选的，步骤S4中，使用遗传算法对所有的PID控制器的参数进行在线整定，具体为：
确定PID控制器三个变量Kp、Ki和Kd的取值范围和编码长度，进行编码，随机产生n个个体构成初始种群P(0)，每个个体为一组PID参数；选定合适的遗传算法参数：进化代数G、交叉概率Pc以及变异概率Pm，将种群中各个个体解码成对应的参数值，用此参数求目标函数J及适应函数值f，在此选用均方差准则MSE作为第k个采样时间的第i个个体的参数选择最小目标函数；
所述的均方差准则MSE具体公式如式(12)所示：
式(12)中，r表示在当前运行工况下系统的设定值；y(i)表示在当前运行工况下第i个个体参数下的系统输出，可通过在电站碳捕集系统模型上开展的动态仿真获得；N表示采样时间段内的采样点总数；
应用复制、交叉和变异算子对种群P(t)进行操作，产生下一代种群P(t+1)，复制过程采用适应度比例法，种群中的第j个个体，被选中进行复制的概率如式(13)所示：
式(13)中fj为第j个个体的适应度；∑f为某代种群中所有个体适应度之和；
判断终止条件，如式(14)所示：
其中，
为最大个体适应度；/>
为迭种群平均适应度；C′为所设定的精度值，迭代满足终止条件或迭代次数完成，最终输出在当前运行工况下的PID控制器Kp、Ki和Kd三个系数；/>
每隔一段采样时间，系统的运行工况将可能发生变化，在调用遗传算法的程序里设置定时器，在运行工况发生变化时，系统重新调用遗传算法对PID控制器进行重新整定，得到当前运行工况下的最优PID参数，实现遗传算法的在线PID整定。
本发明的有益效果为：(1)本发明基于超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统的运行数据，建立超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统静态模型用以调度，只要模型准确合理都可以进行调度，具有实用性；(2)本发明提出了一种在未来以高比例可再生的低碳能源网络格局下，电网考虑接入超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统后的整体优化调度方法；(3)本发明在整体优化调度中提出一种平均捕集率的调度策略，在整个调度周期内，平均捕集率调度策略相比固定捕集率调度策略具有更充裕的调度空间，相比一般调度策略能够更好地达到二氧化碳捕集的要求；(4)本发明给出一种超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统利用抽汽流量进行快速变负荷的控制方法，在不影响碳捕集系统的前提下，有效提高了电站侧的负荷响应速度，使其具有更强的电网调峰能力，有利于间歇性可再生能源的高比例接入。
附图说明
图1为本发明的方法流程示意图。
图2为本发明基于gCCS搭建的电站碳捕集系统示意图。
图3为本发明具体实例仿真参数设置图。
图4为本发明具体实例平均CO2捕集率调度策略下发电功率调度结果图。
图5为本发明具体实例平均CO2捕集率调度策略下碳捕集率调度结果图。
图6为常规电站炉跟机协调系统控制方案策略图。
图7为本发明超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统改进的炉跟机协调系统控制方案策略图。
图8为常规电站机跟炉协调系统控制方案策略图。
图9为本发明超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统改进的机跟炉协调系统控制方案策略图。
图10为本发明具体实例改进后的炉跟机协调系统与常规电站炉跟机协调系统输出变量控制效果对比图。
图11为本发明贫液控制CO2捕集率策略下碳捕集系统的控制效果图。
具体实施方式
如图1所示，一种超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统的整体优化调度和快速变负荷控制方法，包括如下步骤：
S1.基于超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统的运行数据，包括燃料量、抽汽流量、发电功率和CO2捕集率数据。建立以燃料量和抽汽流量为输入变量，发电功率和CO2捕集率为输出变量的两输入两输出超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统静态模型用以调度；
S2.构建整体优化指标，在约束条件下对电网中接入超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统进行整体优化调度，确定超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统的发电功率、CO2捕集率最佳调度曲线；
S3.充分利用超临界燃煤电站与化学吸附燃烧后碳捕集系统间的耦合关系，在电站侧机炉协调系统中增加抽汽流量来辅助控制发电功率。同时，使用贫液流量控制CO2捕集率对碳捕集系统进行控制；
S4.使用遗传算法对所有的PID控制器的参数进行在线整定。
如图2所示，在本实例中，本发明基于gCCS搭建的超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统的运行数据模型数据，括燃料量、抽汽流量、发电功率和CO2捕集率数据。构建以燃料量和抽汽流量为输入变量，发电功率和CO2捕集率为输出变量的两输入两输出超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统静态模型用以调度。
本实例构建以超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统和风力发电、光伏发电为一体的区域网络，在给定气象数据确定风光发电负荷以及用户负荷需求的前提下，构建整体优化指标，在约束条件下对电网中接入超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统进行整体优化调度，确定超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统的发电功率、CO2捕集率最佳调度曲线和抽汽流量变化曲线。
在本实例中，整体优化指标如式(1)所示：
Mope＝Mmaintain+Mfuel+Menvironment (1)
式(1)中，Mope为总的运行成本；Mmaintain为设备维护成本；Mfuel为燃料成本；Menvironment为环境成本。
设备维护成本满足式(2)所示：
式(2)中CP(Pi)为发电单元的维护费用，单位为元/MWh；Ct(Qi)为碳捕集系统的维护费用，单位为元/吨；PCFPP，i为超临界燃煤电站在i时刻的发电功率，单位为MWh；
是碳捕集系统在i时刻CO2捕集量，单位为kg/s；Pj，i为电网中其他发电单元在i时刻的发电功率，单位为MWh，j＝1，2，3...n，n为其他发电单元的个数。
燃料成本满足式(3)所示：
FCFPP，i为电站碳捕集系统在i时刻所消耗的燃料量，单位为kg/s；Cflue(Fi)为发电单元燃料的价格系数，单位为元/吨；Fj，i为电网中其他发电单元在i时刻所消耗的燃料量，单位为kg/s，j＝1，2，3...n。
环境成本满足式(4)所示：
CCO2是电站碳捕集系统CO2排放的成本系数，单位为元/吨；Qco2，i是电站碳捕集系统在i时刻CO2排放量，单位为kg/s；Qco2，j，i为电网中其他发电单元在i时刻CO2排放量，单位为kg/s，j＝1，2，3...n；
在本实例中约束条件包括功率平衡约束和机组运行约束；
功率平衡约束如式(5)所示：
式(5)中，PCFPP，i为超临界燃煤电站在i时刻的发电功率，单位为MWh；Pj，i为电网中其他发电单元在i时刻的发电功率，单位为MWh；i＝1，2，3...n，n为其他发电单元的个数；Pload，i为用户在i时刻所需的用电负荷，单位为MWh。
机组运行约束包括发电功率范围约束，CO2捕集率范围约束，燃料量范围约束，抽汽流量范围约束，如下所示：
发电功率范围约束满足式(6)所示：
式(6)中，PCFFP，i为超临界燃煤电站在i时刻的发电功率；
为超临界燃煤电站发电功率的下限值；/>
为超临界燃煤电站发电功率的上限值。
CO2捕集率约束满足式(7)所示：
式(7)中，
为超临界燃煤电站在i时刻的CO2捕集率；/>
为超临界燃煤电站CO2捕集率的下限值；/>
为超临界燃煤电站CO2捕集率的上限值。
所述的燃料量范围约束满足式(8)所示：
式(8)中，FCFPP，i为超临界燃煤电站在i时刻的燃料量；
为超临界燃煤电站燃料量的下限值；/>
为超临界燃煤电站燃料量的上限值。
所述的抽汽流量范围约束满足式(9)所示：
式(9)中，QPCC，i为超临界燃煤电站在i时刻的抽汽流量；
为超临界燃煤电站抽汽流量的下限值；/>
为超临界燃煤电站抽汽流量的上限值。
在不同的调度策略下，所述的CO2捕集率约束发生变化。
在平均CO2捕集率调度模式下，所述的CO2捕集率约束满足式(10)所示：
式(10)中，C为所要求的平均CO2捕集率的固定值；
为超临界燃煤电站CO2捕集量，单位为kg/s；Qfluegas，i为超临界燃煤电站排放的烟气流量，单位为kg/s。
在固定CO2捕集率调度模式下，所述的CO2捕集率约束满足式(11)所示：
通过上述优化指标和约束条件，对电网中接入超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统进行整体优化调度，确定超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统的发电功率、CO2捕集率最佳调度曲线，并得到不同时刻的抽汽流量传递给控制层作为设定值。
在本实例中，在平均CO2捕集率调度策略下进行以小时为周期的整体优化调度，仿真参数如图3所示。
通过Matlab仿真计算，得到平均CO2捕集率调度策略整体优化调度分别如图4、图5所示。
在本实例中，充分利用超临界燃煤电站与化学吸附燃烧后碳捕集系统间的耦合关系，在电站侧机炉协调系统中增加抽汽流量来辅助控制发电功率。
如图6、图7所示，在炉跟机模式下，由燃料量控制主蒸汽压力，给水流量控制分离器焓值，主蒸汽阀门开度控制发电功率。超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统的炉跟机协调系统，在主蒸汽阀门开度控制发电功率的控制回路，引入抽汽流量控制器组成串级控制系统。串级控制系统外回路是抽汽流量控制发电功率回路，给定值是发电功率，外回路控制器通过操作抽汽流量大小实现对负荷的快速响应。串级控制系统内回路根据当前抽汽流量与流量设定值间的差值对阀门开度进行调节。
如图8、图9所示，在机跟炉模式下，由燃料量控制发电功率，给水流量控制分离器焓值，主蒸汽阀门开度控制主蒸汽压力。超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统的机跟炉协调系统，在燃料量控制发电功率的控制回路，引入抽汽流量控制器组成串级控制系统。串级控制系统外回路是抽汽流量控制发电功率回路，给定值是发电功率，外回路控制器通过操作抽汽流量大小实现对负荷的快速响应。串级控制系统内回路根据当前抽汽流量与流量设定值间的差值对燃料量进行调节。
电站侧控制完成后，使用贫液流量控制CO2捕集率对碳捕集系统进行控制，即根据CO2捕集率输出与设定值之间的偏差，调整贫液流量实现对CO2捕集率的控制。由于抽汽流量对超临界燃煤电站输出功率影响迅速，而对CO2碳捕集系统影响缓慢，且在电站负荷调节完成后将回到给定值，因此CO2捕集系统中再沸器温度将不会产生过大波动。
在设计好控制方案之后，所有的控制器都使用遗传算法进行在线整定，具体包括如下步骤：
确定PID控制器三个变量Kp、Ki和Kd的取值范围和编码长度，进行编码，随机产生n个个体构成初始种群P(0)，每个个体为一组PID参数。选定合适的遗传算法参数：进化代数G、交叉概率Pc以及变异概率Pm，将种群中各个个体解码成对应的参数值，用此参数求目标函数J及适应函数值f，在此选用均方差准则MSE作为第k个采样时间的第i个个体的参数选择最小目标函数；
所述的均方差准则MSE具体公式如式(12)所示：
式(12)中，r表示在当前运行工况下系统的设定值；y(i)表示在当前运行工况下第i个个体参数下的系统输出，可通过在电站碳捕集系统模型上开展的动态仿真获得；N表示采样时间段内的采样点总数。
应用复制、交叉和变异算子对种群P(t)进行操作，产生下一代种群P(t+1)，复制过程采用适应度比例法，种群中的第j个个体，被选中进行复制的概率如式(13)所示：
式(13)中fj为第j个个体的适应度；∑f为某代种群中所有个体适应度之和。
判断终止条件，如式(14)所示：
其中，
为最大个体适应度；/>
为迭种群平均适应度；C′为所设定的精度值。迭代满足终止条件或迭代次数完成，最终输出在当前运行工况下的PID控制器Kp、Ki和Kd三个系数。
每隔一段采样时间，系统的运行工况将可能发生变化，在调用遗传算法的程序里设置定时器，在运行工况发生变化时，系统重新调用遗传算法对PID控制器进行重新整定，得到当前运行工况下的最优PID参数，实现遗传算法的在线PID整定。
常规电站快速变负荷一般采用炉跟机协调系统，本实施例为了比较本发明中改进的炉跟机协调系统和常规电站炉跟机协调系统控制方案的控制效果，做了仿真实验：
超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统的初始参数为主汽压力21.4462MPa，分离器焓值2615.3033kJ/kg，发电功率527.26MW，抽汽流量80.2720kg/s。在t＝1000s，设定值主汽压力阶跃变化到22.7017MPa，分离器焓值阶跃变化到2640.5460kJ/kg，发电功率阶跃变化到542.67MW，抽汽流量阶跃变化到122.7881kg/s。一小时后，在t＝4600s，设定值主汽压力阶跃变化到19.3034MPa，分离器焓值阶跃变化到2509.0330kJ/kg，发电功率阶跃变化到455.06MW，抽汽流量阶跃变化到102.1556kg/s。观察两种不同控制方案下，主汽压力、分离器焓值、发电功率、抽汽流量、燃料量、给水流量、主汽阀门的变化。
如图10所示，当参数设定值发生变化时，改进后的炉跟机协调系统能够通过快速改变抽汽流量的大小来快速地跟踪发电功率的设定值上，同时整个主蒸汽阀门、给水量、燃料量也能够更快速的变化使得抽汽流量、分离器焓值、主蒸汽压力跟踪设定值变化。因此，相较于常规炉跟机协调系统，它的调节时间更短，超调量更小，具有较好的跟踪设定值的能力。
所以，在电站侧机炉协调系统中增加抽汽流量来辅助控制发电功率，有效提高了电站侧的负荷响应速度，使其具有更强的电网调峰能力。
本实例为了说明本发明中贫液流量控制捕集率的控制效果，做了仿真实验：
碳捕集系统的初始参数为碳捕集率54.9％，再沸器温度392.1K。在t＝1000s，设定值碳捕集率阶跃变化到78.5％，再沸器温度阶跃变化到392.2K。一小时后，在t＝4600s，设定值碳捕集率阶跃变化到72％，再沸器温度阶跃变化到392.1K。
如图11所示，在贫液流量控制CO2捕集率的控制策略下，CO2捕集率输出与设定值存在偏差，通过贫液的调节之后，CO2捕集率能够快速平稳下来追踪设定值变化。同时，再沸器温度因为没有被控制，逐渐与设定值产生偏差，但偏差的绝对值较小，对碳捕集系统没有太大影响。
因此，对于碳捕集系统而言，通过贫液流量控制CO2捕集率是一种较合适的控制方式。
综上所述，本发明公开了一种超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统的整体优化调度和快速变负荷控制方法，包括如下步骤：S1.基于超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统的运行数据，建立超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统静态模型用以调度；S2.构建整体优化指标，在约束条件下对电网中接入超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统进行整体优化调度，确定超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统的最佳调度曲线；S3.充分利用超临界燃煤电站与化学吸附燃烧后碳捕集系统间的耦合关系，在电站侧机炉协调系统中增加抽汽流量来辅助控制发电功率。同时，使用贫液流量控制CO2捕集率对碳捕集系统进行控制；S4.利用遗传算法对所有PID控制器的参数进行在线整定。本发明提出了一种在未来以高比例可再生的低碳能源网络格局下，电网考虑接入超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统后的整体优化调度方法，同时给出一种超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统利用抽汽流量进行快速变负荷的控制方法，在不影响碳捕集系统的前提下，有效提高了电站侧的负荷响应速度，使其具有更强的电网调峰能力，有利于间歇性可再生能源的高比例接入。
Claims (3)
1.一种超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统的整体优化调度和快速变负荷控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、基于超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统的运行数据，包括燃料量、抽汽流量、发电功率和CO2捕集率数据；建立以燃料量和抽汽流量为输入变量，发电功率和CO2捕集率为输出变量的两输入两输出超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统静态模型用以调度；
S2、构建整体优化指标，在约束条件下对电网中接入超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统进行整体优化调度，确定超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统的发电功率、CO2捕集率最佳调度曲线；整体优化指标如式(1)所示：
Mope＝Mmaintain+Mfuel+Menvironment (1)
式(1)中，Mope为总的运行成本；Mmaintain为设备维护成本；Mfuel为燃料成本；Menvironment为环境成本；
所述的设备维护成本满足式(2)所示：
式(2)中，CP(Pi)为发电单元的维护费用，单位为元/MWh；Ct(Qi)为碳捕集系统的维护费用，单位为元/吨；PCFPP，i为超临界燃煤电站在i时刻的发电功率，单位为MWh；
是碳捕集系统在i时刻CO2捕集量，单位为kg/s；Pj，i为电网中其他发电单元在i时刻的发电功率，单位为MWh，j＝1，2，3...n，n为其他发电单元的个数；
所述的燃料成本满足式(3)所示：
FCFPP，i为电站碳捕集系统在i时刻所消耗的燃料量，单位为kg/s；Cflue(Fi)为发电单元燃料的价格系数，单位为元/吨；Fj，i为电网中其他发电单元在i时刻所消耗的燃料量，单位为kg/s，j＝1，2，3...n；
所述的环境成本满足式(4)所示：
CCO2是电站碳捕集系统CO2排放的成本系数，单位为元/吨；Qco2，i是电站碳捕集系统在i时刻CO2排放量，单位为kg/s；Qco2，j，i为电网中其他发电单元在i时刻CO2排放量，单位为kg/s，j＝1，2，3...n；
约束条件包括功率平衡约束和机组运行约束；
所述的功率平衡约束如式(5)所示：
式(5)中，PCFPP，i为超临界燃煤电站在i时刻的发电功率，单位为MWh；Pj，i为电网中其他发电单元在i时刻的发电功率，单位为MWh；j＝1，2，3...n，n为其他发电单元的个数；Pload，i为用户在i时刻所需的用电负荷，单位为MWh；
所述的机组运行约束包括发电功率范围约束，CO2捕集率范围约束，燃料量范围约束，抽汽流量范围约束，如下所示：
所述的发电功率范围约束满足式(6)所示：
式(6)中，PCFFP，i为超临界燃煤电站在i时刻的发电功率；
为超临界燃煤电站发电功率的下限值；/>
为超临界燃煤电站发电功率的上限值；
所述的碳捕集率约束满足式(7)所示：
式(7)中，
为超临界燃煤电站在i时刻的CO2捕集率；/>
为超临界燃煤电站CO2捕集率的下限值；/>
为超临界燃煤电站CO2捕集率的上限值；
所述的燃料量范围约束满足式(8)所示：
式(8)中，FCFPP，i为超临界燃煤电站在i时刻的燃料量；
为超临界燃煤电站燃料量的下限值；/>
为超临界燃煤电站燃料量的上限值；
所述的抽汽流量范围约束满足式(9)所示：
式(9)中，QPCC，i为超临界燃煤电站在i时刻的抽汽流量；
为超临界燃煤电站抽汽流量的下限值；/>
为超临界燃煤电站抽汽流量的上限值；
在不同的调度策略下，所述的CO2捕集率约束发生变化；
在平均CO2捕集率调度模式下，所述的CO2捕集率约束满足式(10)所示：
式(10)中，C为所要求的平均CO2捕集率的固定值；
为超临界燃煤电站CO2捕集量，单位为kg/s；Qfluegas，i为超临界燃煤电站排放的烟气流量，单位为kg/s；
在固定CO2捕集率调度模式下，所述的CO2捕集率约束满足式(11)所示：
通过上述优化指标和约束条件，对电网中接入超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统进行整体优化调度，确定超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统的发电功率、CO2捕集率最佳调度曲线，并得到不同时刻的抽汽流量传递给控制层作为设定值；
S3、充分利用超临界燃煤电站与化学吸附燃烧后碳捕集系统间的耦合关系，在电站侧机炉协调系统中增加抽汽流量来辅助控制发电功率；同时，使用贫液流量控制CO2捕集率对碳捕集系统进行控制；
S4、使用遗传算法对所有PID控制器的参数进行在线整定；具体为：
确定PID控制器三个变量Kp、Ki和Kd的取值范围和编码长度，进行编码，随机产生n个个体构成初始种群P(0)，每个个体为一组PID参数；选定合适的遗传算法参数：进化代数G、交叉概率Pc以及变异概率Pm，将种群中各个个体解码成对应的参数值，用此参数求目标函数J及适应函数值f，在此选用均方差准则MSE作为第k个采样时间的第i个个体的参数选择最小目标函数；
所述的均方差准则MSE具体公式如式(12)所示：
式(12)中，r表示在当前运行工况下系统的设定值；y(i)表示在当前运行工况下第i个个体参数下的系统输出，通过在电站碳捕集系统模型上开展的动态仿真获得；N表示采样时间段内的采样点总数；
应用复制、交叉和变异算子对种群P(t)进行操作，产生下一代种群P(t+1)，复制过程采用适应度比例法，种群中的第j个个体，被选中进行复制的概率如式(13)所示：
式(13)中fj为第j个个体的适应度；∑f为某代种群中所有个体适应度之和；
判断终止条件，如式(14)所示：
其中，
为最大个体适应度；/>
为迭种群平均适应度；C′为所设定的精度值，迭代满足终止条件或迭代次数完成，最终输出在当前运行工况下的PID控制器Kp、Ki和Kd三个系数；
每隔一段采样时间，系统的运行工况将可能发生变化，在调用遗传算法的程序里设置定时器，在运行工况发生变化时，系统重新调用遗传算法对PID控制器进行重新整定，得到当前运行工况下的最优PID参数，实现遗传算法的在线PID整定。
2.如权利要求1所述的超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统的整体优化调度和快速变负荷控制方法，其特征在于，步骤S3中，在电站侧机炉协调系统中增加抽汽流量来辅助控制发电功率；
超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统的炉跟机协调系统，在主蒸汽阀门开度控制发电功率的控制回路，引入抽汽流量控制器组成串级控制系统，串级控制系统外回路是抽汽流量控制发电功率回路，给定值是发电功率，外回路控制器通过操作抽汽流量大小实现对负荷的快速响应，串级控制系统内回路根据当前抽汽流量与流量设定值间的差值对阀门开度进行调节；
在机跟炉模式下，由燃料量控制发电功率，给水流量控制分离器焓值，主蒸汽阀门开度控制主蒸汽压力；超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统的机跟炉协调系统，在燃料量控制发电功率的控制回路，引入抽汽流量控制器组成串级控制系统；串级控制系统外回路是抽汽流量控制发电功率回路，给定值是发电功率，外回路控制器通过操作抽汽流量大小实现对负荷的快速响应，串级控制系统内回路根据当前抽汽流量与流量设定值间的差值对燃料量进行调节。
3.如权利要求1所述的超临界燃煤电站-化学吸附燃烧后碳捕集系统的整体优化调度和快速变负荷控制方法，其特征在于，步骤S3中，使用贫液流量控制CO2捕集率这一控制方案对碳捕集系统进行控制；即根据CO2捕集率输出与设定值之间的偏差，调整贫液流量实现对CO2捕集率的控制。
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