锅炉燃烧优化闭环控制系统的研究.docx
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锅炉燃烧优化闭环控制系统的研究
锅炉燃烧优化闭环控制系统的研究
[摘要]：
锅炉燃烧过程是一个复杂的物理化学变化过程，目前的技术还无法从锅炉燃烧的机理来剖析整个燃烧过程。
本文通过对目前国内外几类主要的燃烧优化技术的分析，了解到模型预测技术是解决这个问题的有效手段。
常用的模型预测技术包括神经网络，贝叶斯概率统计等。
这种技术将锅炉燃烧过程作为一个黑箱操作过程，通过大量历史数据的训练，调整模型结构，最终使模型具备模拟锅炉燃烧过程的功能。
在此基础上，再通过多目标最优化技术，调整锅炉操作变量，使锅炉运行在优化区间，实现经济、环保、安全运行的目标。
欧美国家已经在这种技术的基础上，开发了多个成熟的燃烧优化闭环控制系统，并有了很多成功的实施案例。
全文可以分为三个部分。
首先，通过燃烧优化综述，明确目前火电厂实施燃烧优化闭环控制系统的必要性和可行性，并且比较了主要的几类燃烧优化技术，确定了使用基于模型预测多目标优化技术的燃烧优化闭环控制系统的目标；其次，根据模型预测技术的不同，从系统原理，系统架构，系统实施，系统运行等方面分别介绍了基于神经网络技术和贝叶斯概率统计技术的两类燃烧优化软件平台，并给出了各种软件平台的特性与实施效果综合比较表；最后，在结论部分提出了几点电厂在实施燃烧优化闭环控制系统可供借鉴的经验。
[关键词]：
燃烧优化，闭环燃烧优化，模型预测，多目标优化，神经网络，贝叶斯概率统计，NeuSIGHT，PowerPerfecter，GNOCISPLUS，ULTRAMAX
1燃烧优化综述
1．1前言
v电厂安全节能运行和环保控制加强的需求。
用电负荷的持续紧张，导致多数电厂长期处于满负荷运行状态，其满负荷运行时间已达到6900～7000小时/年，一方面电厂运行安全的压力陡增，另一方面从增加负荷方面来提升利润空间已很小。
在当前形势下，如何采用新技术来综合提升电力企业安全控制水平和成本控制成为新的课题。
。
随着国家针对电力企业污染物排放控制的加强，如何综合考虑污染物排放收费和节能增效间存在的冲突成为电力企业急需解决的课题。
v自动化水平的不断进步，为燃烧优化闭环控制系统的成功实施奠定了基础。
随着科技进步，电力企业的自动化控制水平不断提高，就地设备执行控制能力逐步完善，使电厂DCS对设备实现更有效、更稳定的控制，为DCS系统响应运行优化系统的控制指令提供了高效保证，为燃烧优化闭环控制系统的成功实施奠定了基础。
v国外的优化闭环控制系统已处于成熟应用阶段。
在国外，特别是欧美发达国家，优化闭环控制系统（包括电力、石化、制造业等）的应用已广泛开展，已经有非常多的成功应用案例，目前此类应用正发挥着极大的效益。
1．2燃烧优化技术介绍与分析
1．2．1主要燃烧优化技术分类
关于燃烧优化技术的研究探讨，国内外已经开展了很多工作，大致可分为以下几类：
vDCS的控制模块改进。
通过对DCS内控制模块的优化、改进，使其符合控制对象的特点。
碍于DCS系统的数据处理和分析能力及其侧重于目标控制对象的安全、稳定的控制，未能在综合分析、整体优化上突破。
v常规性的燃烧优化试验调整。
通过常规性的燃烧调整试验，采集当前机组的状态数据，根据机组运行特点及燃烧调整的经验，制定出重要控制参数改进策略，使机组在较优的状态下运行。
影响机组运行的因素众多，而常规性的燃烧调整往往只能针对重要控制参数，给出特定点及时间段的优化策略，有时缺乏普遍适应性，不能及时响应机组的动态变化过程。
v基于在线检测设备的优化系统。
此类系统主要基于在线监测设备：
如煤粉浓度，一二三次风风速，炉膛过剩氧量等。
通过在线检测数据的积累，为运行人员提供稳定运行的参考依据，此类系统只能就局部范围提供开环指导，一般无法提供全局性优化闭环控制功能。
v基于多目标寻优技术的燃烧优化闭环控制系统。
此类系统通过对各种影响因素数据的采集，利用概率统计、神经网络等工具，形成其特有的知识库。
根据对当前机组状态进行模式识别，参照预设的目标（如：
成本目标、环保排放目标及多种目标的综合），针对机组特性运行提供优化策略，提供开环指导或直接参与闭环控制。
由于此类系统能动态响应机组的各种变化，具备良好的指导性和可控性，目前在国外，特别是欧美国家得到了广泛应用，并取得良好效果。
1．2．2燃烧优化闭环控制技术
从以上四类优化技术的比较来看，前三类有较大的局限性无法全面满足燃烧优化闭环控制系统的要求。
基于模型预测技术和多目标优化技术的燃烧优化闭环控制系统由于采用了模型预测技术和多目标优化技术，可以对锅炉燃烧过程作出准确预测，可以实现提高燃烧效率，降低NOx排放等多重优化目标。
目前国内关于燃烧优化技术的研究大多集中在这一领域。
随着电力企业自动化控制水平进步和优化控制理论的成熟，这类系统正在得到越来越广泛的成功应用，如美国Pegasus公司的NeuSIGHT、PowerPerfecterTM和Ultramax，英国Powergen公司的GNOCISPLUS等，这些产品在世界各行业得到了广泛的应用。
如何引进此类成熟应用是我们重点关注的目标。
1．3燃烧优化闭环控制软件的主要功能描述
v模型预测（具有良好的相容性，能适应多状态工况）；
v多目标优化（可根据不同时段的不同目标进行优化，如：
成本目标、环保控制目标）；
v与DCS的双向安全通讯策略；
v多重安全防护体系；
确保不影响DCS系统原有的控制系统安全，具备良好的容错性，具有多重数据安全验证体系。
v优化模型再学习修正能力；
当机组状况出现重大变化时（如主燃烧设备改造、煤种大变化等），优化应该能进行新的学习修正来适应变化后的状况。
v良好的用户监控界面。
1．4成功实施燃烧优化闭环控制软件的关键点
通过综合国外的成熟应用案例以及国内火电厂燃烧优化闭环控制的应用项目经验，为更好的组织实施燃烧优化闭环控制软件，有以下几点注意事项：
v燃烧优化闭环控制软件有多套成熟应用经验积累；
vDCS及就地设备具有良好的调节性能，并具备必要的检测设备；
如关注环保控制目标时，需要有污染物排放的监测设备。
如关注经济成本目标，需要有相应的在线分析检测设备（飞灰、氧量等）
v系统实施人员的经验及对控制对象的了解程度（如对燃烧的理解、控制的理解）；
此为项目实施成功的关键点，项目实施人员的经验丰富程度及对控制对象的深刻理解程度，很大程度上影响优化控制模型建立的完备性；。
v成功案例实施经验的借鉴；
成功案例的实施经验可以对具体项目的实施提供了宝贵的借鉴，为可加速优化模型的建立进程。
2燃烧优化闭环控制软件平台介绍
目前国外的成熟应用主要采用以下两类优化技术：
v基于神经网络优化技术类软件平台：
如PowerPerfecter，NeuSIGHT，GNOCISPLUS。
v基于贝叶斯概率统计优化技术类软件平台：
如ULTRAMAX。
2．1基于神经网络优化技术类软件平台
2．1．1神经网络优化技术类软件平台特点
神经网络燃烧优化闭环控制软件平台一般具有下面几个共同特点：
v基于神经网络的模型预测技术
v多目标优化控制
v闭环反馈控制
v强鲁棒控制，系统抗干扰能力强
v动态优化
2．1．2神经网络燃烧优化系统实施
2．1．2．1系统配置
v硬件部分：
主要由工控主机及各类通讯板卡、与DCS的通讯接口组成。
v软件部分：
主要由操作系统、组态软件、系统应用程序组成。
2．1．2．2典型的实施步骤
v机组调研（本体设备基本状况、DCS相关资料、用户需求分析）
v锅炉优化燃烧初步方案设计
v设计联络会、明确实施方案
v制定试验计划与试验方案设计
v机组测试、收集试验数据
v试验数据处理、建立锅炉燃烧神经网络多变量非线性动力学模型
v利用DCS历史数据建立仿真平台，对锅炉模型进行校验，对预测控制器进行测试
vDCS逻辑更改及运行，人机界面的设计与实施
v系统安装
v开环有效性验证
v闭环有效性验证
v项目实施成果的确认
v项目实施完成验收
2．2贝叶斯概率统计燃烧优化软件平台
ULTRAMAX是基于贝叶斯概率统计模型预测技术的燃烧优化闭环控制系统的典型产品。
2．2．1ULTRAMAX系统特点
v集系统辨识技术与最优化原理于一体
v快捷的优化启动，可不依赖历史数据
v具有强大的数据分析能力
v方便、灵活及友好的调整参数选择
v具有“What-if”功能
v能实现多重优化目标
v优化中能确保系统的安全及运行要求
v能寻找到运行历史范围之外的最优运行方式
v对不可控或难于控制的输入参数具有自动补偿能力
v适用于复杂的多输入多输出系统，能考虑变量间的耦合效应
2．2．2ULTRAMAX系统实施
v确定优化目标
v确定系统的输入、输出参数
v建立优化调整方案
v优化调整的具体实施
v持续改进
2．3主要的燃烧优化闭环控制软件特性及实施效果比较表
系统名称
PowerPerfecter
ULTRAMAX
NeuSIGHT
GNOCISPLUS
技术原理
神经网络
贝叶斯统计及其独特的加权回归算法
神经网络
神经网络
运行平台
PC/WindowsNT
PC/WindowsNT
SunUltraSparc2/Solaris
PC/WindowsNT
模型再学习方式
离线,不推荐使用在线优化
在线
在线
在线
运行模式
开环/闭环
开环/闭环
开环/闭环
开环/闭环
系统输入参数量
至少支持300个输入参数
至少支持100个输入参数
最多支持1400个输入参数
支持输入参数在几十个到二、三百个之间
系统控制参数量
支持30个以上控制参数
40个以上可控制参数变量
最多支持70多个可控参数
一般支持20～30个控制参数
系统实施周期
一般为6～8个月
一般4～6个月
一般为6～8个月
一般为6～8个月
应用效果
热效率提高0.5%～2.5%；
Nox排放减少10％～30％；
降低飞灰含炭量；
改善再热气温度控制品质；
降低辅机功耗
燃烧效率提高0.5％～3％；
Nox排放降低15％～30％；
LOI降低25％～50％
提高效率，降低煤耗，满负荷下一般为0.5%～2.0%；
降低Nox排放10％～60％（在满负荷下一般为25％～30％）
降低Nox排放10％～35％；
改善燃烧性能，降低煤耗～1％
成功案例
国外有几十套成功应用；国内计有有天津杨柳青电厂2＃机组，山东莱城电厂1＃两个成功案例，目前还有张家口电厂#5炉（300MW机组），平圩电厂2#炉（600MW机组）正在实施
应用范围最广，套数多，在美国电力行业有86套锅炉的应用（2002年），其他行业也有很多
国外有几十套成功应用，国内有深能源的妈湾电厂，沙角电厂正处于实施及前期阶段
70多套，主要集中在英美地区的电厂，国内还没有成功案例
大致价格
250多万RMB（居中）
200多万RMB（低）
400多万RMB（高）
250万RMB左右（居中）
主要应用行业
电力、化工等
电力、食品加工、造纸等
电力行业
电力行业
2．4燃烧优化闭环控制系统平台代理商比较表
PowerPerfecter
Ultramax
NeuSIGHT
GnocisPlus
国内代理
南京大陆
上海智企
嘉兆科技公司
浙江天丽
实施能力
中方实施人员基本具备对项目全过程的控制能力
主要依靠外方实施专家
外方授权方式
一级代理
外方支持
外方专家对关键点进行监督控制，并提供部分远程或现场指导
外方提供全部支持
项目实施主要由外方专家完成，一般有燃烧工程师，通信工程师，控制工程师组成
培训
提供国内、国外两种培训模式
维护
国内工程师维护
国外工程师免费维护一年
表6.2
PowerPerfecter系统在国内的代理比较多，目前在我国的应用也最多。
南京大陆公司通过外方专家的培训，已拥有4位系统实施工程师和一个成功应用案例——山东莱城＃1炉，积累了部分经验。
对于类似莱城＃1炉的项目，南京大陆公司已基本具备对项目全过程的控制能力，而对于其他类型的项目，还需要外方提供关键点的支持。
项目实施以大陆公司实施人员为主，外方专家只提供远程监控和技术支持，如果出现棘手的难题，则由外方专家进行现场指导。
上海智企公司此前已在化工行业实施PowerPerfecter多年，有丰富的实施经验，近两年开始涉足电力行业。
该公司拥有8位系统实施工程师，其中6位服务于化工行业，2位服务于电力行业，目前分别在大庆和香港的电厂做系统实施。
系统实施项目组成员主要由一位外方专家（LeaderEngineer）和一位智企公司组成。
Ultramax公司通过香港嘉兆科技公司驻北京办事处在中国大陆代理销售Ultramax系统。
嘉兆公司只卖软件，不提供实施，因此，Ultramax系统的实施主要依靠外方专家。
浙江天丽公司是NeuSIGHT和GnocisPlus在我国的唯一代理。
该公司目前还不具备独立实施的能力，工程实施主要依靠国外专家。
目前该公司有妈湾电厂和沙角电厂两个项目正在同时实施中，有两位燃烧工程师分别在这两个项目跟踪学习。
2．5推荐机组
实施燃烧优化闭环控制系统，首先要求锅炉控制设备有良好的调节响应能力，特别是燃料和送风设备。
表6.3是浙江省能源集团下属电厂中，300MW及以上机组的主要参数列表。
这些300MW及以上的新机组比较新，普遍采用DCS控制，调节性能比较好，已经具备这种条件。
300MW以上机组相关参数
功率
电厂名称
机组
燃烧方式
锅炉生产厂商
DCS系统
投产日期
600MW
北仑电厂
＃3
对冲
日本石川岛公司
2000.7.28
＃4
对冲
＃5
对冲
330MW
台州电厂
＃7
对冲
北京锅炉厂
西门子Telepermme
1998.6.23
＃8
对冲
300MW
嘉兴电厂
＃1
四角切圆
国产引进型
1995.12.13
＃2
四角切圆
长兴电厂
＃1
对冲
北京巴.威公司
2003.5.20
＃2
对冲
温州电厂
＃3
对冲
上海锅炉厂
2001.4.29
＃4
对冲
2001.9.14
表6.3
燃烧优化闭环控制系统的成功案例涵盖了从146MW到1300MW，四角切圆、对冲、cell、Singlewall、rooffired等各种炉型，具有广泛的适应性。
因此，300MW以下机组，如125MW机组，200MW机组等也具有实施该系统的可能性，前提是相关控制设备的调节响应能力良好。
只是就浙能集团的现状而言，300MW以下机组的控制调节能力还不够，如果现在就实施燃烧优化闭环控制系统，有可能因为这个原因而产生噪音信号，影响优化效果，增加机组运行的不稳定性，所以需要先对设备进行改造。
2．6经济性评估
2．6．1电厂投入成本估算
电厂实施燃烧优化闭环控制系统，主要的投入来自两个方面，即软件投入和相应的设备改造成本。
软件投入成本已表示在表6.1“大致价格”一栏中。
至于设备改造费用，则需要根据各个电厂设备的具体情况来计算。
一般来说，燃烧优化闭环控制系统主要是控制和调节风粉比，因此与此相关的控制设备，如调节一二三次风的风门等，需要有良好的调节响应能力。
举个例子来说，山东莱城电厂＃1炉的燃烧优化，主要控制16个回路，包括氧量主控，风箱差压，5层二次风，2层过燃风，3个磨煤机差压，4层燃烧器摆角（燃烧器摆角采用了开环控制模式）。
如果相关的控制与调节设备调节性能响应能力比较差，那就需要对它们进行改造。
2．6．2电厂收益计算
燃烧优化闭环控制系统能从提高燃烧效率，降低NOX排放两个方面为电厂带来效益。
表6.4为各个系统能够保证的性能底线。
PowerPerfecter
Ultramax
NeuSIGHT
GnocisPlus
性能底线
提高燃烧效率0.5%，
降低NOX排放10％
表6.4
首先用表6.4中的数据，对电厂收益作一粗略的计算，以300MW机组为例。
该类机组大致煤耗为330g/kwh左右，每年的NOX排放量大约为几千吨。
如果燃烧效率提高0.5%，则可以降低煤耗1.65g/kwh。
在目前的用电形势下，我省电厂满负荷运行时间每年在6900～7000小时，如果按6900小时计算，那么，至少可以降低煤耗1.65*300000*5000=3415500000g，即3415.5吨，如果按每吨电煤250元计算，每年可以节省成本85.38万元。
《排污费征收标准管理办法》中规定，2004年7月1日起，按氮氧化物排放每一污染当量0.6元收费。
以每年NOX排放量为5000吨计算，如果能降低10％的NOX排放量，那么就可以减少500吨。
根据《排污费征收标准管理办法》中的污染当量计算公式，减少的污染当量为500000/0.95＝526300，526300*0.6=31.578万元。
表6.4中的这些数据都是最保守的估计，在签订合同前，实施人员一般需要先对电厂进行实地考察，在查看了历史数据及控制设备的调节能力后才会给出一个较为准确的性能提升保证数据，特别是NOX排放，一般认为可以降低20％以上。
实施燃烧优化闭环控制系统，除了取得以上分析的最直接的经济收益外，还具有减少减温水排放，降低辅机功耗等作用；另外，在潜移默化中，提高了员工的操作运行水平；同时也实现了节能降耗和降低污染，为提高我国可持续发展能力作出贡献。
2．6．3性能评估方式
实施燃烧优化闭环控制系统，并不是保证锅炉系统始终运行于最优状态点，而是使其长期稳定运行在一个较优的区间。
性能评估需要根据具体的优化目标来制定相应的评估方案。
一般有两种评估方式：
一种是在机组连续运行的情况下，分别在燃烧优化闭环控制系统投、停两种状态下，记录性能数据，如热效率和NOX排放量等，然后运用统计规律对两种状态下的数据进行统计比较；
另一种是在几个具有代表性的工况点进行测试，比较投和停两种状态下的性能数据。
性能评估方式是目前的一个难点，NOX数据由于比较明确，降低幅度大，评估相对容易；而燃烧效率由于其提升的幅度比较小，在效率测量和计算过程中存在误差，并且安装燃烧优化闭环控制系统需要在机组检修期间完成，机组检修后对燃烧效率的提升本身也有一定的作用，因此燃烧效率的评估就比较困难。
3结语
v为更好的提升电力企业综合竞争力，有必要实施燃烧优化闭环控制系统；
v燃烧优化闭环控制系统于国内外已处成熟应用阶段，有非常多的成功应用，适合在电力企业中引进、消化、推广应用此类技术；
v燃烧优化闭环控制系统的实施步骤十分明确，有众多实施应用经验可供借鉴，具有良好的可操作性；
v从已有应用案例的运行效果看，燃烧优化闭环控制系统的投运非常具备意义，从长时间统计而已可保证机组始终运行于优化状态区域中（尽管不是时时处于峰值）；
v机组DCS及就地设备的调节性能是成功应用燃烧优化闭环控制系统的保证；
v实施经验的借鉴及锅炉燃烧优化控制的经验，可为项目实施提供众多的便利；
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