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基于Honeywell DCS的鍋爐燃燒穩態優化控制

2008-09-26
作者:潘 豐1, 須文波2

  摘? 要: 介紹了采用Honeywell系統構建集散控制系統" title="控制系統">控制系統,完成對鍋爐、汽機和電網、熱網主要參數的實時監測,并對主要的過程變量實現自動控制的方案。在此基礎上對節能影響很大的鍋爐燃燒系統建立了穩態參數優化模型,并獲得鍋爐燃燒系統穩態參數優化模型參數。在這個優化模型結果的指導下,熱電廠的能源利用率提高4%左右。

  關鍵詞: 鍋爐? 燃燒控制? Honeywell DCS? 穩態優化控制

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??? 熱電廠提供的能源主要是以電能和熱能的形式出現的,通常是利用鍋爐生成蒸汽,然后將其中一部分提供給汽機發電,提供電力能源,另一部分作為熱源直接供給用戶。無論最后提供的能源形式是何種方式,鍋爐負荷總是變化的。負荷既包含電力負荷也包含熱能負荷。近年來,為解決鍋爐燃燒過程的優化控制問題,國內外采取了多種控制手段。盡管它們在一定程度上提高了熱效率,但不能徹底解決鍋爐燃燒的控制問題,因為難于建立被控對象的精確數學模型[1~2],仍需要根據負荷變化,人工調控鍋爐運行,才能使鍋爐燃燒過程更多時間處于相對平穩狀態,提高燃燒效率。

  為了達到提高燃燒效率這個目的,采用Honeywell S9000系統構建集散控制系統,建立一個鍋爐、汽機和電網、熱網的監控系統,對系統中狀態實施全面監測,無疑是一個很好的解決辦法。該系統可將監測數據存入管理數據庫,以便操作人員快速準確地了解系統運行狀態,同時也使得管理人員能夠分析運行情況,做出生產管理決策。通過對一些主要的過程變量實施自動控制,使得整個系統能夠安全、有效地運行。在此基礎上,對節能影響很大的鍋爐燃燒系統建立穩態參數優化模型,并求得鍋爐燃燒穩態優化模型參數。在這個優化結果的指導下,便可進行鍋爐燃燒優化控制。

1 基于Honeywell DCS的鍋爐、汽機、電網、熱網運行參數監控系統

  美國Honeywell模塊自動化控制系統是一種介于大型集散系統、單回路控制器和可編程控制器之間的中小型控制系統。S9000系統是基于9000系列多回路控制器的優秀系統,它集所有主要控制硬件于一體,從而在一個使用方便且有效的單元中實現回路控制、邏輯控制、數據采集以及操作員接口等功能。Honeywell系統的網絡通訊功能為開放式系統提供了靈活性,操作員/工程師以及過程控制器由基于TCP/IP協議的Ethernet網絡連接,它們之間可以互通信息,也可與上層的工廠級計算機通訊。通過這一開放式系統的通訊平臺容易建立管理級應用,與上層的工廠計算機系統資源進行信息交換,可以隨時獲得整個系統的信息。這一重要特性增強了用戶快速做出有效決策的能力。所以采用Honeywell S9000系統對熱電廠汽機、鍋爐和電網、熱網的運行參數進行監控,用四個監視屏幕顯示各種監控參數的實時數據、歷史趨勢圖、故障報警等。

  汽機主要監控參數有:轉速、功率、主蒸汽溫度、主汽門前壓力、主汽門后壓力、蒸汽流量、蒸汽流量累計、抽汽壓力、抽汽流量累計、抽汽溫度、抽汽流量、排汽真空、過冷度、排汽溫度、凝結水溫等;鍋爐主要監控參數有:汽包壓力(控制)、主蒸汽壓力(控制)、給水壓力、主蒸汽溫度、給水溫度、減溫器前溫度、減溫器后溫度、主蒸汽流量、給水流量、減溫水前流量、減溫水后流量、汽包水位(控制)、爐膛負壓" title="負壓">負壓(控制)、爐膛溫度、爐膛出口溫度、含氧量、低溫預熱器左壓力、低溫預熱器右壓力、高溫預熱器左壓力、高溫預熱器右壓力、一次風壓力(控制)、二次風壓力、燃油流量、回油流量、燃油壓力、排汽溫度、燃油溫度、引風機開度、引風機電流、送風機開度、送風機電流、給煤機電流、給煤機轉速等;電網主要監控參數有:各汽機電壓、電流和有功功率、電網電流、電壓、有功功率、無功功率等;熱網主要監控參數有:主要用戶的蒸汽流量、蒸汽壓力等。

2 鍋爐燃燒系統穩態參數優化

  鍋爐燃燒系統的狀態好壞直接決定了能源利用率的高低,而鍋爐穩態運行是否處在優化狀態,對燃燒系統來說具有重要的作用。為了保證系統能夠高效運行,可以采取兩方面的措施:一是采用自動控制系統保證系統長時間穩定地運行;另一是保證系統穩態的最優狀態,對鍋爐燃燒系統穩態運行參數進行優化。

2.1 優化模型及其求解

  由燃料燃燒及熱工控制的研究和實踐可知,保持煤與風的合理配比,可以提高鍋爐的熱效率;控制與鼓風量相適應的引風量,使鍋爐具有適宜的爐膛負壓,可以避免因噴火或漏風而引起的熱效率降低。當燃燒效率最高、熱損失最小時,可得到最大的節能效果,對環境的污染也最小。由此可見,如何使燃燒過程工作在最佳燃燒區,從而達到最大熱效率是燃燒控制的根本任務和難點所在。由燃煤鏈條鍋爐的運行特點可知,燃燒過程的優劣主要取決于煤層厚度、鏈條運行速度和送風量、引風量的合理控制。

  為此,構造一個優化模型,主要輸入量是送風量、引風量和給煤量,輸出量是氧含量" title="氧含量">氧含量、爐膛負壓和主蒸汽壓力。其目標函數是追求能量消耗最小,決策量是送風量(送風擋板開度)、引風量(引風擋板開度)和給煤量。在進行優化的過程中要滿足鍋爐運行的基本約束,即各個決策變量在一定的范圍以內變化,且主蒸汽壓力要控制在一個給定的范圍之內。優化模型為:

  

  在這個優化模型中,主蒸汽壓力和送風量、引風量、給煤量以及主蒸汽流量之間的關系是一個非線性關系,使用一個四層的前饋" title="前饋">前饋神經網絡來描述。而當優化出決策變量,求得最佳氧含量和爐膛負壓之值時,也需要構造一個神經網絡,通過建立氧含量和送風量、引風量、給煤量以及主蒸汽流量之間的關系,爐膛負壓和送風量、引風量、給煤量以及主蒸汽流量之間的關系來進一步求得它們的最佳值。

  使用罰函數方法求這個模型的解時,需將上面的模型重新寫為如下的無約束最小化形式:

  

  其中,g1(x1,x2,x3,yl)=x1-yf_min

????  ??g2(x1,x2,x3,yl)=yf_max-x1

?????? ? g3(x1,x2,x3,yl)=x2-sf_min

?????? ? g4(x1,x2,x3,yl)=sf_max-x2

?????? ? g5(x1,x2,x3,yl)=x3-mei_min

?????? ? g6(x1,x2,x3,yl)=mei_max-x3

?????? ? g7(x1,x2,x3,yl)=yl-yl_min

?????? ? g8(x1,x2,x3,yl)=yl_max-yl

??????   Mi(i=1,2,…,8)是罰函數系數。

  優化模型(1)的求解步驟為:

  (1)取Mi(i=1,2,…,8)初始值為1000,允許誤差為ε,k=1;

  (2)求無約束極值問題優化模型(2)的最優解;

  (3)若對某一個j(1≤j≤8),有: -gj(x1,x2,x3,yl)≥ε,

  則:

  Mk+1,j=10×Mk,j,令k=k+1,轉第2步,否則停止迭代。

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2.2 四層前饋神經網絡模型及其訓練

  函數f(x1,x2,x3,fh)是一個用神經網絡表示的BP模型,表示主蒸汽壓力和送風量、引風量、給煤量以及主蒸汽流量之間的關系。這個神經網絡是一個4×10×10×1的前饋神經網絡:輸入層有四個輸入量(送風量、引風量、給煤量以及主蒸汽流量);第四層是輸出層,有一個輸出量(主蒸汽壓力);第二和第三層是中間層,各有十個神經元。網絡的訓練就是確定網絡的連接權,使代價函數最小,采用的是變步長反向傳播(Back Propagation)的學習算法。

  在優化程序中,使用主蒸汽壓力和送風量、引風量、給煤量以及主蒸汽流量之間的關系模型作為一個約束參加優化。同時在獲得了模型的優化結果以后,為了同底層控制系統連接,通過建立氧含量和送風量、引風量、給煤量以及主蒸汽流量之間的關系模型,爐膛負壓和給煤量、引風量、送風量以及主蒸汽流量之間的關系模型獲得底層控制系統的給定值。這兩個模型也是使用同樣的神經網絡模型來表示的。算法完成一樣,僅僅是輸入輸出數據不一樣,訓練出來的模型表示了不同的關系。

3 實時控制系統及其穩態優化

  實時控制部分由Honeywell系統構成。為了保證系統長期穩定運行,燃燒控制采用模糊控制律。系統框圖如圖1所示。主蒸汽壓力控制采用定壓控制方式;送風量控制保證空氣預熱后送風壓力在一定范圍內,在送風壓力允許的條件下,按照風煤比偏差調節送風量,維持煙氣氧含量在一定的范圍內,風煤比根據負荷的變化而變化,實現經濟燃燒;引風量控制使爐膛負壓保持常值。其中,隨負荷變化的最優風煤比是通過鍋爐穩態優化程序計算再加上實際經驗得到的。

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  在控制算法的選擇上,為了保證控制系統穩定運行,使用了模糊控制算法。實際控制作用有三種形式:(1)手動操作,在這種情況下,基準控制量跟隨閥位信號變化;(2)設置偏差死區及其變化率死區,當被控制參數偏差及其變化率在死區范圍內時,投入后自動按照前饋變量進行控制;(3)偏差或者偏差變化率超過死區以后,進行模糊控制。所有控制方式在計算實際輸出時都采用加權輸出,即按照下式計算:

  

  式中,Xc為控制變量;Ke為偏差權值" title="權值">權值;Kc為變化率權值;Kf為前饋權值;Xce、Xcc、Xt分別為按偏差、變化率及前饋變量查找控制表格所得的控制變量。

  采用設置偏差死區及其變化率死區措施,使系統允許被控制量參數在一定范圍內變化,從而使執行機構避免不必要的頻繁動作;采用權值輸出,使系統可以進一步設置權值表,針對不同情況進行處理,改善控制品質。

4 鍋爐燃燒系統穩態參數優化運行結果

  鍋爐燃燒系統穩態參數優化程序具備如下功能:

  ·建立爐膛負壓同送風量、引風量、給煤量和主蒸汽流量之間的關系模型;

  ·建立煙汽氧含量同送風量、引風量、給煤量和主蒸汽流量之間的關系模型;

  ·建立主蒸汽壓力同送風量、引風量、給煤量和主蒸汽流量之間的關系模型;

  ·鍋爐穩態參數優化。

  鍋爐燃燒穩態優化控制系統自2000年4月投運以來,系統運行穩定,節能效果顯著。經有關專家鑒定,節能效果高達4%。基本杜絕了冒黑煙現象,減輕了對環境的污染。該系統離線優化程序為進一步掌握鍋爐燃燒狀態、提高運行水平提供了有力的支持,是一個易于操作、易于使用的程序。

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參考文獻

1 張 虹,王林涵,徐用懋.Fuzzy-PI復合控制在電站鍋爐過熱蒸汽溫度控制中的應用.自動化儀表,1999;20(11):28~31

2 鄭德忠,楊宇濤,劉立偉.實現鍋爐優化燃燒的新型控制方案.自動化儀表,1998;19(3):28~30

3 樓順天,施 陽,李 俊.基于MATLAB的系統分析與設計—神經網絡.西安:西安電子科技大學出版社,2000

4 李士勇.模糊控制.神經控制和智能控制論.哈爾濱:哈爾濱工業大學出版社,1996

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