李闖
摘? 要:現階段,隨著先進信息技術的不斷發展與應用,社會發展離不開對電力能源的應用。該文主要分析了智能發電的電站燃煤鍋爐在線運行優化的技術路線與主要技術創新,從爐內三維溫度在線監測、燃燒負荷在線監測以及快速克服燃料熱值擾動的控制技術等3個方面進行了研究,旨在進一步提高智能發展技術研究與開發水平,提高智能技術在燃煤鍋爐發電中的應用,有效提高其工作效率,降低煤耗以及排放量,以適應未來煤電發展需求。
關鍵詞:智能發電;運行優化;燃燒監測
中圖分類號:TK227? ? ? ? ? 文獻標志碼:A
0 引言
現代先進信息技術的發展已經為人們的生產生活帶來革命性的變化,大數據、云計算等技術在各個領域的應用,促進了社會生產力的大幅度提升。與此同時,隨著技術的不斷發展,人工智能進入人們的視線。在電力發電領域,通過與現代信息技術的深度融合,涌現出一系列智能電廠、數字電廠等新概念、新技術,明確了電力發電行業未來發展離不開對信息技術的應用。智能發電是將現代人工智能技術融入電力發電中,促進發電行業發展,已經成為發電行業未來發展的一大趨勢。深入研究智能發電的電站燃煤鍋爐的在線運行優化方法,是未來智能技術在發電行業中的應用的重要內容,為智能發電的發展奠定了重要的基礎。
1 燃煤電站智能發電技術研發的重要性
在燃煤電站鍋爐燃燒發電過程中,鍋爐燃燒后會產生高溫氣體,伴隨劇烈的反應產生巨大的氣流,而實現發電。實現燃煤鍋爐在線運行的智能化,達到智能發電的目的,離不開對燃煤鍋爐爐內燃燒監測以及對智能化運行技術的應用。鍋爐燃燒發電過程中,需要輸入、輸出極多且復雜的物理、化學反應,因此在實際運行過程中會受到較多因素的影響,其整體呈現出較強的非線性以及耦合性較強的特點,一般的機理模型很難將其全面詳細地描述出來。因此,在進行燃煤鍋爐燃燒發電技術優化時,技術研發的重要方向就是神經網絡及各種優化模型技術的研發。
在傳統的“風煤比”、“水煤比”燃煤發電中,需要嚴格控制風量、水量與煤量,因此,煤量的變化就要求風量、水量進行相應的變化。但是,由于燃煤品質而造成的波動較為頻繁,導致燃煤量也需要進行頻繁的變動,因而對風量、水量的控制造成了極大的影響。同時,由于鍋爐及機組在運行過程中產生的大量的數據不能進行充分的挖掘和利用,從而導致在進行燃燒優化過程中,通常都是由相關運行工作人員憑借專業的經驗進行數據的收集整理,其所形成的數據信息難以找到真正的燃燒優化規律,因此普適性非常低。當前燃煤發電鍋爐控制模式主要是以相關參數的偏差為標準,從而進行反饋調節。具體來說,對燃料、送風及引風量、給水量等參數的控制主要是以蒸汽壓力、負荷輸出、煙氣含氧量、爐膛負壓以及水位或者過熱度的偏差來進行相應的調節控制。因此一旦出現需要快速改變負荷的情況,則沒有了等待判別輸出偏差的時間,達不到靈活控制的需求。
基于此,將人工智能技術應用于燃煤發電,通過近似于人類智能的人工智能進行鍋爐燃燒的監測及優化,提高鍋爐燃燒各項參數的控制水平,對加快智能發電技術發展,提高燃煤發電效率,降低煤耗與排放量具有重要意義。
2 面向智能發電的電站燃煤鍋爐在線運行優化技術路線
2.1 優化爐內三維溫度場在線監測技術
通過對鍋爐爐內三維溫度場的在線監測技術優化,從而實現滿足在線工業監測和診斷的要求。利用人工智能技術優化爐內三維溫度場在線監測技術,主要是利用火焰輻射圖像處理技術,通過火焰圖像,將圖像內攜帶的爐內高溫輻射能量分布及傳遞信息充分地挖掘出來,從而進行爐內燃燒溫度場的在線監測,并進一步優化爐內燃燒的控制。在具體人工智能技術的應用過程中,可以采用高方向分辨率輻射強度分析的散射或者反射能量份額分步法,從而將熱輻射源的空間分布、燃燒介質溫度與爐內燃燒輻射成像的信息更好地關聯起來。同時,運用修正的吉洪諾夫(Tikhonov),重建爐內三維溫度場,從而保證在實際監測過程中不受大測量噪聲的影響,保持良好的監測效果,在高溫輻射成像信息中,一次將爐內的三維溫度場的分布重建起來。
爐內三維溫度場在線監測是爐內三維燃燒監測的一部分,人工智能技術實現對其在線監測的優化,為之后研究其在燃燒溫度、煤粉(煤焦)濃度等爐內的三維分布在線監測技術的優化奠定了良好的基礎。同時,優化爐內三維燃燒監測技術,對爐內煤質燃燒的速度、燃盡速率等方面變化的實時評價以及在線問題診斷、問題修正,整理鍋爐燃燒在線優化控制規律等提供了技術支持,從而進一步提高鍋爐智能發電技術的研發水平。
2.2 優化燃燒負荷檢測以及快速克服燃料熱值擾動控制技術
在燃煤鍋爐燃燒發電過程中,對爐內燃燒能量的直接檢測手段一直以來都存在較為嚴重的缺陷,因而導致了鍋爐和機組監控、運行性能難以得到有效的完善。利用人工智能技術實現智能發電,主要是通過火焰輻射圖像處理技術,準確的收集爐內輻射能信號,從而實現全過程的實時跟蹤監控,對其中能夠準確將負荷變化的圖像反映出來的信號進行篩選,進而保證實時提供的燃燒負荷信號能夠與發電功率具有相同的取值范圍。同時,智能發電系統還可以將探頭結焦與機組運行特性的變化的情況進行實時跟蹤與自動校對,從而使輻射能信號的準確性大幅度提升。通過有效地監控爐內的輻射能信號,其燃燒放熱量水平就能夠得到有效的控制,并且機組負荷需求的變化也能夠實現準確、實時跟蹤,最終實現鍋爐汽輪機熱力系統參數的穩定性,提升機組負荷控制水平。
2.3 優化鍋爐燃燒前饋解耦控制技術
智能發電技術在燃煤鍋爐燃燒發電中的應用,需要以當前燃燒控制的基本方法為基礎,進行有效的技術創新。不同煤種燃燒產生的熱量也是不相同的,如果想要實現相同的熱量,就需要依靠燃燒理論來進行調整,改變某一反應條件,再對鍋爐總送風量進行控制,主要的依據為負荷的變化,如果負荷相同,則總的送風量控制中可以將燃料變化的影響忽視。智能發電技術的應用,通過優化系統,使系統實現自動發電控制生成的負荷指令與送風機入口的實時氣溫的直接接收和讀取,通過分析負荷質量和送風機口風溫的變化規律,進而得到相應的控制值,將其輸出至DSC,作為控制修正信號,實時參與運行參數的計算機閉環控制,實現對機組優化運行控制。同時,風煤水的控制規律在機組運行不斷更新的過程中,也可以實現根據負荷與氣溫的變化控制規律找到其相應的控制規律,并且可以在機組運行過程中,不斷地優化控制規律。相較于傳統的調節鍋爐運行參數需要依靠偏差反饋信號來說,鍋爐燃燒的前饋解耦的精確性、時效性得到了極大的提升,從而使鍋爐控制的靈活性也大幅度提升。
3 結論
人工智能技術在燃煤發電中的應用,極大地優化了鍋爐燃燒發電過程中在線運行的效率,提高了燃煤發電的控制水平,從而及時發現燃煤發電過程中的問題,提高燃煤發電效率,表明智能發電在未來發電行業中應用的重要價值,為其進一步發展奠定了基礎。
參考文獻
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