CN112797437A - 一种智能送风控制方法、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种智能送风控制方法、设备及存储介质，方法包括：分析历史数据、并通过实际负荷动态试验得到风机出力基准线函数；根据燃煤火电机组的实际负荷以及风机出力基准线函数获取送风机的总出力初始值，并根据送风机的总出力初始值设定各个送风机的初始出力值，以使各个送风机按照初始出力值运行；根据氧量PID校正器的氧量校正结果，获取送风机的总出力初始值的校正幅度，并根据总出力初始值的校正幅度对各个送风机的初始出力值进行校正，以使各个送风机按照校正后的出力值运行；当燃煤火电机组的实际负荷发生变化时，根据当前氧量调节各个送风机的出力值。本发明解决了因燃煤火电机组的送风控制策略风量测量不准确，而不安全不经济的问题。

Description

一种智能送风控制方法、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及燃煤火电机组技术领域，尤其涉及一种智能送风控制方法、设备及存储介质。

背景技术

燃煤火电机组进入炉膛燃烧的风量独立测点一般至少有6只以上，当前市面流行比较可靠的风量测量基本原理均为微差压，在实际运行中送风量测量滞后且易堵塞、零点漂移，受风流速干扰等因素导致风量测量失真，检修人员维护工作量大。

传统的送风控制策略PID控制(风煤比)因风量测量不准确问题经常导致锅炉过氧或者负氧燃烧，影响锅炉燃烧效率，威胁机组安全运行，增加脱销负担。在电厂送风量测量问题没有得到有效解决的情况下，传统的PID送风量控制策略不安全也不经济。

发明内容

有鉴于此，有必要提供一种智能送风控制方法、设备及存储介质，用以解决目前因燃煤火电机组的送风控制策略风量测量不准确，而不安全不经济的问题。

第一方面，本发明提供一种智能送风控制方法，包括如下步骤：

分析历史数据、并通过实际负荷动态试验得到风机出力基准线函数，其中，所述风机出力基准线函数为燃煤火电机组实际负荷与送风机动叶开度、静叶开度或变频值之间的函数，送风机的出力值与所述送风机动叶开度、静叶开度或变频值呈函数关系；

当燃煤火电机组开始运行时，根据燃煤火电机组的实际负荷以及所述风机出力基准线函数获取送风机的总出力初始值，并根据送风机的总出力初始值设定各个送风机的初始出力值，以使各个送风机按照初始出力值运行；

在各个送风机动作时，根据氧量PID校正器的氧量校正结果，获取送风机的总出力初始值的校正幅度，并根据总出力初始值的校正幅度对各个送风机的初始出力值进行校正，以使各个送风机按照校正后的出力值运行；

当燃煤火电机组的实际负荷发生变化时，根据当前氧量调节各个送风机的出力值。

优选的，所述的智能送风控制方法中，所述当燃煤火电机组开始运行时，根据氧量PID校正器的氧量校正结果，获取送风机的总出力初始值的校正幅度，并根据总出力初始值的校正幅度对各个送风机的初始出力值进行校正，以使各个送风机按照校正后的出力值运行的步骤包括：

获取氧量PID校正器的氧量校正结果；

根据氧量PID校正器的氧量校正结果，获取总出力初始值的校正幅度；

判断所述校正幅度是否超过预设幅度范围，如果没有则根据所述校正幅度，则按照所述校正幅度自动对各个送风机的初始出力值进行校正，以使各个送风机按照校正后的出力值运行，否则，由人工进行风机出力基准线函数的偏置校正，并根据偏置校正后的风机出力基准线函数确定校正后的出力值后，使各个送风机按照校正后的出力值运行。

优选的，所述的智能送风控制方法中，所述预设幅度范围为总出力初始值的-5％～5％。

优选的，所述的智能送风控制方法中，在运行过程中，各个送风机的出力值均保持相等，且各个送风机的出力值之和等于送风机的总出力值。

优选的，所述的智能送风控制方法中，所述当燃煤火电机组的实际负荷发生变化时，根据当前氧量调节各个送风机的出力值的步骤具体包括：

根据所述风机处理基准线函数和变化后的燃煤火电机组的实际负荷调整各个送风机的出力值；

当氧量设定值与氧量测量值的差值在第一预设值和第二预设值之间，且燃煤火电机组的燃料量增加时，使各个送风机的出力值在调整后的出力值的基础上增加预设出力增加幅度，并在持续第一预设时间后，将各个送风机的出力值恢复至调整后的出力值；

当氧量设定值与氧量测量值的差值小于第一预设值时，使各个送风机的出力值在调整后的出力值的基础上减少预设出力减少幅度，并在持续第二预设时间后，将各个送风机的出力值恢复至调整后的出力值；

当氧量设定值与氧量测量值的差值大于第二预设值时，使各个送风机按照调整后的出力值运行。

优选的，所述的智能送风控制方法中，所述第一预设值为-0.2％，所述第二预设值为0.2％，所述第一预设时间为5—20分钟，所述预设出力增加幅值不大于8％，所述第二预设时间为5-15分钟，所述预设出力减小幅值不大于8％。

优选的，所述的智能送风控制方法中，当送风机的总出力值单次增加或减小的幅度不大于第三预设值时，对各个送风机的出力值不作调节。

优选的，所述的智能送风控制方法中，所述第三预设值为1％。

第二方面，本发明还提供一种智能送风控制设备，包括：处理器和存储器；

所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；

所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如上所述的智能送风控制方法中的步骤。

第三方面，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上所述的智能送风控制方法中的步骤。

相较于现有技术，本发明提供的智能送风控制方法、设备及存储介质，运行人员无需担心风量测量失准的问题，全程基本为线性均匀调节，锅炉送风量、烟气量变化平稳，节能效果显著。而且由于排放烟气量减少，脱硫环保压力也减小，同时也有效减少了环保脱硝喷氨量，提高了脱销效率，既安全又经济。

附图说明

图1为本发明提供的智能送风控制方法的一较佳实施例的流程图；

图2为本发明提供的智能送风控制方法的一较佳实施例的逻辑框图。

具体实施方式

下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本申请一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理，并非用于限定本发明的范围。

请参阅图1和图2，本发明实施例提供的智能送风控制方法，包括如下步骤：

S100、分析历史数据、并通过实际负荷动态试验得到风机出力基准线函数，其中，所述风机出力基准线函数为燃煤火电机组实际负荷与送风机动叶开度、静叶开度或变频值之间的函数，送风机的出力值与所述送风机动叶开度、静叶开度或变频值呈函数关系。

本实施例中，燃煤火电机组在实际运行时，其实际负荷与送风机的出力值呈函数关系，而送风机的出力值与送风机动叶开度、静叶开度或变频值呈函数关系，故通过大数据和历史数据分析，可以求得燃煤火电机组实际负荷与送风机动叶开度、静叶开度或变频值之间的函数，此函数即为燃煤火电机组实际负荷与送风机动叶开度、静叶开度或变频值之间的函数，变频值为6KV变频指令。

S200、当燃煤火电机组开始运行时，根据燃煤火电机组的实际负荷以及所述风机出力基准线函数获取送风机的总出力初始值，并根据送风机的总出力初始值设定各个送风机的初始出力值，以使各个送风机按照初始出力值运行。

本实施例中，当燃煤火电机组启动时，根据其启动时的实际负荷，即可通过风机出力基准线函数来求取总出力初始值，具体实施时，将启动时的实际负荷代入所述风机出力基准线函数中，然后求取出送风机动叶开度、静叶开度或变频值，然后根据送风机的出力值与所述送风机动叶开度、静叶开度或变频值之间的函数关系求取出所述送风机的总出力初始值。

S300、在各个送风机动作时，根据氧量PID校正器的氧量校正结果，获取送风机的总出力初始值的校正幅度，并根据总出力初始值的校正幅度对各个送风机的初始出力值进行校正，以使各个送风机按照校正后的出力值运行。

本实施例中，由于燃煤火电机组的燃效效率与氧气具有关系，而送风机的送风量与氧量具有一定的关系，换而言之，送风机的出力值对应一具体的氧气值，因此在设定了燃煤火电机组的实际负荷后，可根据实际负荷设定一具体的氧气值，此设定的氧气值与送风机的总出力初始值对应，但是由于氧气值的设定值与实测值具有偏差，故在实际操作过程中，在设定了氧气值后，总出力初始值并非一定是最优的总出力值，故需要根据氧量PID校正器的氧量校正结果对总出力初始值进行校正，以得到一最优的总出力值。具体实施时，所述步骤S300具体包括：

获取氧量PID校正器的氧量校正结果；

根据氧量PID校正器的氧量校正结果，获取总出力初始值的校正幅度；

判断所述校正幅度是否超过预设幅度范围，如果没有则根据所述校正幅度，则按照所述校正幅度自动对各个送风机的初始出力值进行校正，以使各个送风机按照校正后的出力值运行，否则，由人工进行风机出力基准线函数的偏置校正，并根据偏置校正后的风机出力基准线函数确定校正后的出力值后，使各个送风机按照校正后的出力值运行。

本实施例中，总风力初始值是否合适由氧量PID闭环校正，氧量PID校正器的校正幅度有限，当超过预设幅度范围后，需要由运行人员手动偏置校正，手动偏置校正的目的是对风机出力基准线函数的校正，直接将风机出力基准线函数整体偏置一定的幅度，从而实现总出力初始值的校正。具体实施时，所述预设幅度范围为总出力初始值的-5％～5％，手动校正模式下，校正幅度范围为风机出力基准线函数的-10％～10％。

S400、当燃煤火电机组的实际负荷发生变化时，根据当前氧量调节各个送风机的出力值。

本实施例中，当对送风机的总出力值进行校正后，即可根据校正后总出力值来设定各个送风机的出力值，为了保证各个送风机的出力送风量的平衡，在运行过程中，各个送风机的出力值均保持相等，且各个送风机的出力值之和等于送风机的总出力值，具体实施时，手动调整各个送风机的动叶开度，使其负载一致，即各台送风机电流基本相等后，进而使各个送风机的初始出力值为一致，后续同步调节两台送风机的动叶，使其同步变化。此外，在燃煤火电机组工作过程中，其实际负荷会有升降，因此，锅炉燃烧需要增加或减少过量的煤粉来改变锅炉蒸发量、主汽压力、主汽温度、锅炉蓄能等。因此风煤比函数关系在稳态基准线上引入锅炉燃烧风煤比智能预测控制系统。基本原理是根据当前氧量判别是否快速加减送风量，即根据当前氧量进行各个送风机的出力值的调节。具体的，所述步骤S400具体包括：

根据所述风机处理基准线函数和变化后的燃煤火电机组的实际负荷调整各个送风机的出力值；

当氧量设定值与氧量测量值的差值在第一预设值和第二预设值之间，且燃煤火电机组的燃料量增加时，使各个送风机的出力值在调整后的出力值的基础上增加预设出力增加幅度，并在持续第一预设时间后，将各个送风机的出力值恢复至调整后的出力值；

当氧量设定值与氧量测量值的差值小于第一预设值时，使各个送风机的出力值在调整后的出力值的基础上减少预设出力减少幅度，并在持续第二预设时间后，将各个送风机的出力值恢复至调整后的出力值；

当氧量设定值与氧量测量值的差值大于第二预设值时，使各个送风机按照调整后的出力值运行。

其中，所述第一预设值为-0.2％，所述第二预设值为0.2％，所述第一预设时间为5—20分钟，所述预设出力增加幅值不大于8％，所述第二预设时间为5-15分钟，所述预设出力减小幅值不大于8％。换而言之，当-0.2％≤(氧量设定值SP-氧量测量值PV)≤0.2％时，锅炉主控指令增加或燃料量增加时，送风机出力公共指令需根据负荷大小快速加风，微分环节快速加风指令上限为8％，持续时间为5—20分钟时，燃料量稳定后智能预测控制系统指令逐渐减到0％，风机出力控制指令回到实际负荷指令基准线，当(氧量设定值SP-氧量测量值PV)＞0.2％时，上述回路不起作用；反之当(氧量设定值SP-氧量测量值PV)＜-0.2％时，微分环节快速减风，指令下限为8％，持续时间为5-15分钟。燃料量稳定后智能预测控制系统指令逐渐减到0％，风机出力控制指令回到实际负荷指令基准线。

进一步的实施例中，为了防止送风机动叶或者静叶执行器或者变频调节器频繁无间歇动作，减少无谓动作，减少设备损耗，本发明还有死区限制功能，即当送风机的总出力值单次增加或减小的幅度不大于第三预设值时，对各个送风机的出力值不作调节。换而言之，只有控制调节指令与当前实际指令偏差超过±1％时，执行器才动作。

此外，优选的实施例中，所述智能送风控制方法还包括：

S500、当任一台送风机跳闸或RB时，快速增加其余送风机的出力值，以使其余送风机的总出力值达到燃煤火电机组所需的总出力值。

具体来说，当任一台送风机跳闸或送风机RB时，送风机出力公共指令根据当前实际负荷快速增加3％--10％后，待运行风机出力达到后，风机控制切至手动方式，上述控制过程限制为30秒，超过30秒无条件切至手动方式。

优选的实施例中，当一台送风机切至手动方式时，其余送风机连锁切至手动方式，不允许单台送风机自动，以防止各台送风机出力不平衡。

本发明相较于传统的PID控制，是一种以前馈为主、辅助氧量校正的即时快速调节，送风量更快速跟踪煤量，保证锅炉经济燃烧，满足AGC控制要求。

在一个具体实施例中，针对具有2台送风机的330MW机组负荷为200MW进行实验，实验结果如下表所示：

由上表可知，本发明中的送风控制方法节能效果显著，而且减少了环保脱硝喷氨量，提高了脱销效率。

本发明实质上是以开环控制为主(实际负荷指令折算为送风出力公共指令基准线)辅助以锅炉燃烧风煤比智能动态预控，炉膛送风量是否合适最终依靠氧量闭环校正，校正幅值为当前指令±5％，如果校正超限运行人员可手动设置偏置，实际运行过程中如果负荷与风机出力基准线设置恰当，运行人员基本上不需要手动干预。

该控制策略风量不参与控制，运行人员无需担心风量测量失准的问题。即使氧量测量故障、送风机动叶或者静叶或者6KV变频调节器故障时，该控制逻辑自动切至运行人员手动操作的最佳方式。该控制方法全程基本为线性均匀调节，送风机出力公共指令死区限制逻辑大大减少了设备损耗，锅炉送风量、烟气量变化平稳，节能效果显著。由于排放烟气量减少，脱硫环保压力也减小，同时也有效减少了环保脱硝喷氨量，提高了脱销效率。

基于上述智能送风控制方法，本发明还相应的提供一种智能送风控制设备，包括：处理器和存储器；

所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；

所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如上述各实施例所述的智能送风控制方法中的步骤。

由于上文已对智能送风控制方法进行详细描述，在此不再赘述。

基于上述智能送风控制方法，本发明还相应的提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上述各实施例所述的智能送风控制方法中的步骤。

由于上文已对智能送风控制方法进行详细描述，在此不再赘述。

综上所述，本发明提供的智能送风控制方法、设备及存储介质，运行人员无需担心风量测量失准的问题，全程基本为线性均匀调节，锅炉送风量、烟气量变化平稳，节能效果显著。而且由于排放烟气量减少，脱硫环保压力也减小，同时也有效减少了环保脱硝喷氨量，提高了脱销效率，既安全又经济。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种智能送风控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

分析历史数据、并通过实际负荷动态试验得到风机出力基准线函数，其中，所述风机出力基准线函数为燃煤火电机组实际负荷与送风机动叶开度、静叶开度或变频值之间的函数，送风机的出力值与所述送风机动叶开度、静叶开度或变频值呈函数关系；

当燃煤火电机组开始运行时，根据燃煤火电机组的实际负荷以及所述风机出力基准线函数获取送风机的总出力初始值，并根据送风机的总出力初始值设定各个送风机的初始出力值，以使各个送风机按照初始出力值运行；

在各个送风机动作时，根据氧量PID校正器的氧量校正结果，获取送风机的总出力初始值的校正幅度，并根据总出力初始值的校正幅度对各个送风机的初始出力值进行校正，以使各个送风机按照校正后的出力值运行；

当燃煤火电机组的实际负荷发生变化时，根据当前氧量调节各个送风机的出力值。

2.根据权利要求1所述的智能送风控制方法，其特征在于，所述当燃煤火电机组开始运行时，根据氧量PID校正器的氧量校正结果，获取送风机的总出力初始值的校正幅度，并根据总出力初始值的校正幅度对各个送风机的初始出力值进行校正，以使各个送风机按照校正后的出力值运行的步骤包括：

获取氧量PID校正器的氧量校正结果；

根据氧量PID校正器的氧量校正结果，获取总出力初始值的校正幅度；

判断所述校正幅度是否超过预设幅度范围，如果没有则根据所述校正幅度，则按照所述校正幅度自动对各个送风机的初始出力值进行校正，以使各个送风机按照校正后的出力值运行，否则，由人工进行风机出力基准线函数的偏置校正，并根据偏置校正后的风机出力基准线函数确定校正后的出力值后，使各个送风机按照校正后的出力值运行。

3.根据权利要求2所述的智能送风控制方法，其特征在于，所述预设幅度范围为总出力初始值的-5％～5％。

4.根据权利要求1所述的智能送风控制方法，其特征在于，在运行过程中，各个送风机的出力值均保持相等，且各个送风机的出力值之和等于送风机的总出力值。

5.根据权利要求4所述的智能送风控制方法，其特征在于，所述当燃煤火电机组的实际负荷发生变化时，根据当前氧量调节各个送风机的出力值的步骤具体包括：

根据所述风机处理基准线函数和变化后的燃煤火电机组的实际负荷调整各个送风机的出力值；

当氧量设定值与氧量测量值的差值在第一预设值和第二预设值之间，且燃煤火电机组的燃料量增加时，使各个送风机的出力值在调整后的出力值的基础上增加预设出力增加幅度，并在持续第一预设时间后，将各个送风机的出力值恢复至调整后的出力值；

当氧量设定值与氧量测量值的差值小于第一预设值时，使各个送风机的出力值在调整后的出力值的基础上减少预设出力减少幅度，并在持续第二预设时间后，将各个送风机的出力值恢复至调整后的出力值；

当氧量设定值与氧量测量值的差值大于第二预设值时，使各个送风机按照调整后的出力值运行。

6.根据权利要求5所述的智能送风控制方法，其特征在于，所述第一预设值为-0.2％，所述第二预设值为0.2％，所述第一预设时间为5—20分钟，所述预设出力增加幅值不大于8％，所述第二预设时间为5-15分钟，所述预设出力减小幅值不大于8％。

7.根据权利要求5所述的智能送风控制方法，其特征在于，当送风机的总出力值单次增加或减小的幅度不大于第三预设值时，对各个送风机的出力值不作调节。

8.根据权利要求7所述的智能送风控制方法，其特征在于，所述第三预设值为1％。

9.一种智能送风控制设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；

所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；

所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如权利要求1-8任意一项所述的智能送风控制方法中的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1-8任意一项所述的智能送风控制方法中的步骤。

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