基于神經網絡的大型軸流風機能耗特性分析

王印松，劉 霜，李牡丹，李士哲，鄭渭建，陸 陸

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基于神經網絡的大型軸流風機能耗特性分析

王印松1，劉 霜1，李牡丹1，李士哲1，鄭渭建2，陸 陸2

（1.華北電力大學控制與計算機工程學院，河北 保定 071000；2.浙江浙能技術研究院有限公司，浙江 杭州 310000）

為了降低火電機組能耗，國內電力行業開始嘗試大型火電機組輔機單側運行，對此基于神經網絡優化算法建立了火電機組大型軸流風機仿真模型，對其進行能耗分析。本文結合廠家提供的性能曲線和相關參數，建立大型軸流風機靜態性能數學模型；再結合實際運行風機相關管路特性，建立風機在動葉可調調節方式下的調節指令-風量關系模型；利用電廠實際數據建立風機能耗分析模型和效率分析模型。綜合以上模型，對火電機組送風機在低負荷下單臺運行和2臺并列運行時的能耗特性進行對比分析。結果表明，在火電機組低負荷工況下，風量低于某臨界點時，單臺送風機運行比2臺送風機并列運行效率高，能耗低。

低負荷；軸流風機；能耗分析；神經網絡；送風機；建模；仿真；能耗

近年來，火電機組在低負荷運行下的經濟性、安全性和靈活性等問題引起了電力行業的極大重視。風機作為火電機組主要輔機之一，也是火電廠主要耗電設備，常常工作在低負荷及變負荷工況，實際運行效率并不高，節能潛力巨大。對此，國內少數電廠對火電機組大型風機在低負荷下的單臺運行或單列配置進行了試驗。在低負荷單側送風機運行試驗分析中，發現低負荷單側送風機運行節電效果明顯[1]。文獻[2]提出在保證機組安全、可靠運行的前提下，單側送風機雙側引風機運行節電效果明顯。文獻[3]提出主要單側輔機運行可降低廠用電率。但是，也有研究人員從單側風組與雙側風組運行的耗電量對比數據中發現，單側風組運行電量大于雙側風組運行電量[4]。目前，僅有少數文獻根據電廠的實際耗電量提出低負荷下單側風機運行方式有節能的可能性，而鮮有關于低負荷下單側風機運行節能原因和內在規律的研究。

分析火電機組大型軸流風機的單、雙側運行能耗特性，需要在軸流式風機靜態性能數學模型的基礎上搭建能耗分析等模型，并進行仿真分析。由于動葉可調式軸流送風機在各角度下的特性曲線有較大差異，且調節范圍較寬，再加上風機內部結構和流場分布復雜，難以通過純理論計算的方法建立軸流式風機靜態性能數學模型。文獻[5-7]曾分別采用基于最小二乘法的曲面擬合方法和插值方法建立風機靜態性能模型。但是，基于最小二乘法的曲面擬合計算復雜，用于不同軸流風機時計算量大，不利于工程應用；而插值方法雖相對而言計算簡單，但用于風機性能分析的精度還有待提高。神經網絡模型具有良好的非線性逼近和泛化能力，文獻[8]采用神經網絡對軸流風機靜態性能建模，并在此基礎上進行的動態仿真精度和動態性能都取得了良好的效果。因此，本文擬采用神經網絡優化算法結合風機靜態性能曲線建立軸流風機靜態性能數學模型，參考電廠實際運行數據建立軸流風機能耗特性分析模型，并在低負荷運行工況下對火電機組大型風機單、雙側運行的能耗特性進行了對比和分析，從而探究低負荷下單臺風機運行的節能條件和內在規律，以期為風機控制的具體優化措施提供理論依據。

1 軸流風機特性

火電機組大型風機主要有離心式和軸流式2種結構形式。軸流式風機因其體積小、重量輕、調節范圍廣等優勢廣泛用于大型發電機組。目前，單機容量在600 MW以上的大型機組均采用軸流式風機。本文以軸流式送風機作為研究對象。

圖1為一定轉速下葉片安裝角固定不變軸流式風機的典型性能曲線。由圖1可見：隨風量的減小，風壓先上升，到達點時，風壓開始下降，風量繼續減小到點，風壓開始上升，直到風量為0時風壓達到最大值；隨風量的增大，效率先增大后減小。軸流式風機典型性能曲線在小流量區域內出現駝峰形狀，點左側為風機不穩定工作區段，因在該區域會出現“搶風”現象，一般不允許風機在此區域工作，本文主要針對風機正常運行的工作區域，即點右側區段[9-12]。

圖2為軸流式風機靜態性能曲線。該曲線由不同動葉角度下穩定工作區段的典型特性曲線族組成。所有動葉角度下的曲線存在如下關系式：

式中：Q0為風機進口風量，m3/s；p0為風機進出口差壓，Pa；b 為軸流風機動葉角度，(°)。

風機的工作點由靜態性能曲線和管道特性曲線共同確定。采用改變動葉角度調節風機的方法時，管道特性不會隨風機工況點的變化而變化，只要風道沒有改變，一般管道特性曲線不變，本文只考慮風道不發生改變的情況。對風機而言，氣體密度很小，氣柱壓力可以忽略不計，氣體在管路系統中的能量損失與流量的平方成正比。因此，風機管道特性曲線可近似為一條過原點的二次拋物線[13]，其方程式近似為

式中：為管道風壓，Pa；為管道內風量，m3/s；為管路特性系數，由于實際管道過于復雜，一般可通過試驗得到。

理論上，將風機靜態性能關系式(1)與管道特性表達式(2)聯立，便可求得在風機特性和管路特性確定時風量與動葉角度的關系=()，作為風機調節指令-風量關系數學模型。為適應不同負荷時鍋爐對風量的實際需要，風機出力需隨鍋爐負荷變化而變化。風機的調節就是通過改變風機工作點的位置，使風機輸出的工作流量與鍋爐實際需要的風量平衡。在風機運行中便可根據=()改變風機動葉角度，從而改變風機工作點，實現風量調節。

2 基于BP神經網絡軸流風機能耗模型

2.1 BP神經網絡

人工神經網絡是通過模擬生物腦神經系統的信息處理機制建立起來的一種智能信息處理模型，具有可以任意精度逼近任意非線性連續函數的特性，為非線性系統的辨識提供了一種有力的工具[14]。BP神經網絡是一種按誤差逆向傳播算法進行學習的多層前饋網絡，是目前應用最廣泛的神經網絡之一。圖3為單隱含層BP神經網絡，其中輸入向量為，輸入神經元有個，輸入變量為p?(=1, 2, …,)，隱含層向量為1，內有1個神經元隱含層變量為1(=1, 2, …,1)，激活函數為1，輸出層對應的激活函數為2，輸出層向量為，輸出層有2個神經元，輸出層變量為2(=1, 2, …,2)，目標矢量為。

隱含層中第個神經元輸出為

輸出層第個神經元的輸出為

(4)

定義誤差函數為

BP神經網絡的學習過程即上下層節點之間權值的尋優過程，分別由信號正向傳播和誤差反向傳播2部分組成。輸入信號正向傳播形成輸出信號，當實際輸出不滿足精度要求時，進行誤差反向傳播階段，此時權值按誤差梯度下降的方式逐層修正，當前次學習過程完成后，再次輸入相同的輸入信號，通過反復進行上述迭代過程，不斷修正各神經元之間的權值。當BP神經網絡輸出滿足預設精度要求或完成預設學習次數時，學習過程結束。

為提高建模仿真效果，求取權值變化及誤差的反向傳播最優算法，本文對比了多種基于數值優化的算法和基于一階梯度的算法。

2.2 軸流風機靜態性能數學模型

選取浙江浙能嘉興發電有限公司（嘉興電廠）5號機組送風機為研究對象，型號FAF26.6-14-1，風機轉速985 r/min，介質密度1.197 3 kg/m3，介質溫度20 ℃，風機葉片14NA16(3GK6016A)，葉片調節范圍45°。根據廠家提供的風機靜態性能曲線圖，得到用于訓練的樣本數據，每個動葉角度下讀取1組數據，共10組。采用BP神經網絡方法訓練這些樣本數據（，0，0）得到該風機靜態性能數學模型。（，0）作為BP神經網絡輸入，0作為期望BP神經網絡輸出，采用含有1個隱含層的BP網絡，2個輸入節點，1個輸出節點。采用基于數值優化和基于一階梯度的多種算法，并嘗試含有不同神經元數量隱含層的BP神經網絡，找到建立該風機靜態性能數學模型的最佳算法和最佳隱含層神經元個數。設定最大迭代次數為20 000，最小均方誤差為0.000 017 3，對各種算法進行試驗，結果見表1。

試驗發現，基于數值優化的算法普遍比基于一階梯度的算法訓練效果好，故選取Levenberg- Marquardt法訓練含5個神經元隱含層的網絡作為風機靜態性能數學模型，記為網絡net1，訓練效果如圖4所示。由圖4可見，軸流風機靜態性能數學模型擬合效果較好，在誤差允許范圍內該模型所得靜態性能曲線穿過樣本點。

表1 風機靜態性能數學模型訓練情況

Tab.1 The training situation of mathematical model of thefan static performance

2.3 軸流風機調節指令-風量關系模型

由風機靜態性能曲線和管網特性曲線得到某一特定管路下風量與動葉角度之間的關系，從而建立軸流風機調節指令-風量關系模型。但送風機的靜態性能曲線比較復雜，無法直接和管道特性曲線進行聯立計算。于是選取部分風機靜態性能曲線與管道特性曲線的交點（,），動葉角度用0~100%表示，以每5%取1個，在每個動葉角度下，利用窮舉法反復試驗，在合適范圍內以合適步距增大風壓，得到風機靜態性能曲線與管道特性曲線絕對誤差在0.3以內的部分交點作為樣本點，選取結果如圖5所示。

采用BP神經網絡訓練上述樣本點，便可得出該軸流風機調節指令-風量關系模型。多次試驗發現，采用隱含層含1個神經元的單層BP神經網絡結構結合BFGS擬牛頓法訓練得到的軸流風機調節指令-風量關系模型（記為網絡net2），擬合效果良好，其訓練效果如圖6所示。

圖5 樣本點選取

Fig.5 The sample points selection

2.3 軸流風機能耗特性分析模型

利用嘉興電廠提供的5號機組送風機實際數據，進行分析處理，提取出具有代表性的樣本數據（，st，，）。由于風機的風壓、風量、動葉角度和電流每天的變化趨勢相似，于是選擇了2017年11月27日00:00:00到2017年12月28日00:00:00的數據進行分析，每隔20 min采集1次訓練樣本，每隔 10 min采集1次測試樣本。

軸流風機電機功率計算式為

式中：為電機有功功率，W；為電壓，V；為電流，A；cos為功率因數。其中，電壓和功率因數cos為定值，可以用電流來表征風機的能耗。將動葉角度、靜風壓st、風量作為輸入，電流作為輸出，選隱含層含10個神經元的單層BP神經網絡結構，采用BFGS擬牛頓算法，訓練得到軸流風機能耗分析模型=3(,,st)，記為網絡net3，其訓練效果如圖7所示。

圖7 軸流風機能耗分析模型訓練效果

Fig.7 The training effect of the energy consumption analysis model for axial fan

利用廠家提供的風機靜態性能曲線，提取出數據（，，，），將動葉角度、全壓、風量作為輸入，效率作為輸出，采用BP神經網絡進行訓練。經多次試驗，發現采用隱含層含有5個神經元的單層BP神經網絡結構結合BFGS擬牛頓算法，得到軸流風機效率分析模型=4(,,)，記為net4，其模型擬合效果較好，訓練效果如圖8所示。

風機全風壓包含靜風壓和動風壓2部分，其中動風壓與風量有關，即

由式(7)和式(8)便可得到在既定管路系統下風機全風壓與進口風量的關系式為

在其他外部條件不改變，運行參數完全一致的2臺風機并聯運行時，以相同風壓風量相加為理論依據，每臺風機的風壓不變風量減半，每臺風機對應的管道特性曲線表達式可等效為：

結合軸流風機靜態性能數學模型、軸流風機調節指令-風量關系模型、靜壓隨風量的變化關系以及風機耗電情況與工況點的關系，得到風機能耗分析模型。同理，結合風機靜態性能數學模型、軸流風機調節指令-風量關系模型、全壓隨風量的變化關系以及風機效率情況與工況點的關系，得到風機效率分析模型。兩者綜合便是軸流風機的能耗特性分析模型，其結構如圖9所示。

3 仿真分析

本文仿真分析嚴格以2臺風機并聯運行時風壓相等風量相加，且2臺風機各運行參數完全一致為理論前提。采集嘉興電廠5號機組的風量和負荷數據，選取機組高、中、低負荷下穩定運行時的數據求取平均風量。計算可得50%、75%、100%負荷下的送風量分別為234.532、344.578、450.414 m3/s，可以看出，送風機風量與機組負荷基本成正比關系。

在MATLAB平臺，對軸流風機靜態性能數學模型、1臺風機運行的調節指令-風量關系數學模型、 2臺風機并聯運行的調節指令-風量關系數學模型、軸流風機耗電分析模型以及軸流風機效率分析模型進行編程，并分別對1臺送風機運行和2臺送風機并聯運行情況進行仿真。由于電流僅用于表征能耗情況，不考慮仿真中1臺風機運行方式下是否超限的問題。1臺送風機運行方式的電流和2臺送風機并聯運行方式的總電流仿真結果對比如圖10所示， 2種運行方式的效率仿真結果對比如圖11所示。

從圖10可以看出，在火電機組低負荷運行工況下，在風量低于243.8 m3/s時，單臺風機運行的電流小于2臺風機運行時的電流。由電功率計算公式(3)可知，電壓和功率因數為定值時，則電功率與電流成正比關系，說明低負荷下單臺風機運行的能耗更低。

從圖11中可以看出：不管是1臺風機運行還是2臺風機并聯運行時，在一定風量范圍內，風機效率均隨風量增大而增大，這和風機典型性能曲線趨勢相符合；當風量低于243.8 m3/s時，1臺風機運行方式比2臺風機運行方式的效率高。

為了從理論上分析1臺風機運行的效率比2臺風機并聯運行更節能所應滿足的條件，本文引入風機的有效功率計算數學模型[15]：

式中：e為風機有效功率，W；t為風機進出口全壓升，Pa；v1為入口體積流量，m3/s；pt為壓縮性修正系數[11]，由風機進口風壓和進出口全壓升決定，經計算本文中壓縮性修正系數在0.97~1.00之間；1為風機進口風壓，Pa；為絕熱指數，對空氣=1.4。

送風機將大氣中的空氣送入鍋爐，在相同負荷下，1臺風機運行和2臺并聯運行的進口風壓和進出口全壓升相同，可見1臺風機運行方式的有效功率和2臺并聯運行方式的總有效功率相等，所以不同運行方式下的風機能耗情況主要由效率決定。結合圖10、圖11以及送風機風量與機組負荷的關系可以得出，在低負荷工況下，送風量低于243.8 m3/s時，1臺風機運行方式比2臺風機并聯運行方式的效率更高、能耗更低，這與理論分析相符。因此，在保證機組運行安全性的前提下，本機組低負荷運行時采用單臺送風機運行方式比2臺風機并聯運行方式更節能。

4 結 論

1）本文采用BP神經網絡優化算法建立軸流風機能耗特性分析數學模型，經多次試驗發現，基于數值積分的算法普遍比基于一階梯度的算法誤差小，迭代次數少，訓練效果好。

2）在低負荷運行工況下，風量低于某臨界點時，單臺送風機運行方式比2臺送風機并聯運行方式效率高。因此，電廠在保證火電機組安全運行的前提下，低負荷運行工況下可以采用單臺送風機運行的方式來減少廠用電。

3）本文僅以火電機組軸流式送風機為例進行仿真研究，對于引風機和一次風機等的能耗特性分析可以此類推。另外，本文是嚴格以2臺風機并聯運行時風壓相等風量相加，且并聯時2臺風機各運行參數完全一致為理論前提而進行的仿真研究。而電廠實際運行中，2臺風機并聯運行時各參數并非完全一致，在尋找單臺風機運行比2臺風機并聯運行更節能的風量臨界點時，需結合實際情況進行修訂。

［1］ 馮澤磊, 何長征. 熱電廠鍋爐低負荷單側送風機運行試驗分析[J]. 節能技術, 2011, 29(5): 476-480. FENG Zelei, HE Changzheng. Experiment analysis of thermal power plant single side fan on low load[J]. Energy Conservation Technology, 2011, 29(5): 476-480.

［2］ 夏汨羅, 殷浩, 葉江海, 等. 1 000 MW超超臨界鍋爐單側送引風機運行可行性研究[J]. 科技資訊, 2016, 14(11): 25-26. XIA Miluo, YIN Hao, YE Jianghai, et al. Feasibility study on operation of single-side fan of 1 000 MW ultra-supercritical boiler[J]. Science & Technology Information, 2016, 14(11): 25-26.

［3］ 祁積滿, 張廣才. 1 000 MW超超臨界機組低負荷節能試驗分析[J]. 中國電業(技術版), 2015(8): 58-61. QI Jiman, ZHANG Guangcai. Experimental analysis of energy saving on low load conditions for 1 000 MW ultra super-critical unit[J]. China Electric Power (Technology Edition), 2015(8): 58-61.

［4］ 高花妮, 羅建平, 陳福江. 630 MW機組低負荷時單側風組運行的經濟性分析[J]. 中國新技術新產品, 2011(6): 149. GAO Huani, LUO Jianping, CHEN Fujiang. Economic analysis of operation of single side wind turbine of 630 MW unit with low load[J]. China New Technologies and Products, 2011(6): 149.

［5］ 馬良玉, 段巍, 王兵樹, 等. 軸流風機通用性能數學模型[J]. 熱能動力工程, 2001, 16(2): 195-198. MA Liangyu, DUAN Wei, WANG Bingshu, et al. General-purpose mathematical mode l for an axial-flow fan[J]. Journal of Engineering for Thermal Energy and Power, 2001, 16(2): 195-198.

［6］ 馬良玉, 安連鎖, 王松嶺, 等. 大型動(靜)葉調節軸流風機通用性能數學模型的建立及工程應用實踐[J]. 動力工程, 2000, 20(5): 900-905. MA Liangyu, AN Liansuo, WANG Songling, et al. Development of a universal performance model for the large-scale axial-flow fan with adjustable vanes and its engineering application practice[J]. Power Engineering, 2000, 20(5): 900-905.

［7］ 馬良玉, 王兵樹, 安連鎖, 等. 動(靜)葉調節軸流風機動態實時仿真模型[J]. 華北電力大學學報, 2000, 27(3): 11-16.MA Liangyu, WANG Bingshu, AN Liansuo, et al. Realtime dynamic simulation model of the axial-flow fan with adjustable vanes[J]. Journal of North China Electric Power University, 2000, 27(3): 11-16.

［8］ 馬儀煒. 基于神經網絡的軸流風機建模方法研究[D]. 保定: 華北電力大學, 2009: 3-20. MA Yiwei. Study on neural network based on modeling for axial-flow fan with adjustable vanes[D]. Baoding: North China Electric Power University, 2009: 3-20.

［9］ 何川, 郭立君. 泵與風機[M]. 北京: 中國電力出版社, 2008: 148-150. HE Chuan, GUO Lijun. Pumps and fans[M]. Beijing: China Electric Power Press, 2008: 148-150.

［10］ 張秋佳. AGC狀態下大型火電機組軸流引風機動特性分析[D]. 保定: 華北電力大學, 2015: 12. ZHANG Qiujia. Analysis of the vibration characteristics of axial fan in large [D]. Baoding: North China Electric Power University, 2015: 12.

［11］ 宋繼坤. 600 MW機組軸流式增壓風機改造新方法的仿真研究[D]. 北京: 華北電力大學, 2012: 2. SONG Jikun. A new method of the simulation research on axial flow turbo fan transformation in 600 MW unit[D]. Beijing; North China Electric Power University, 2012: 2.

［12］ 張雪松. 火電廠鍋爐引風機搶風預測模型的研究[D]. 保定: 華北電力大學, 2012: 19-20. ZHANG Xuesong. Research on the boiler induced-draft fan tack the wind forecast model in the power plant[D]. Baoding: North China Electric Power University, 2012: 19-20.

［13］ 鐘文凱, 陳琳, 彭君偉. 壓縮性修正系數對大型通風機、鼓風機?；O計的影響[J]. 流體機械, 2003(7): 16-17. ZHONG Wenkai, CHEN Lin, PENG Junwei. Com- pressibility correction factor’s influence on simulation design of the large fan blower[J]. Fluid Machinery, 2003(7): 16-17.

［14］ 武廣富, 莊劼, 許競, 等. 大型軸流式風機的建模[J]. 上海節能, 2016(5): 267-270. WU Guangfu, ZHUANG Jie, XU Jing, et al. Large scale axial flow fan modeling[J]. Shanghai Energy Con- servation, 2016(5): 267-270.

［15］ 李景銀, 黃靚, 金永臣, 等. 高壓離心通風機?；O計的可壓縮性修正系數的探討[J]. 風機技術, 2007(6): 32-35.LI Jingyin, HUANG Liang, JIN Yongchen, et al. Discussion on the compressible coefficient in modeling design of high-pressure centrifugal fans[J]. Fan Technology, 2007(6): 32-35.

Energy consumption characteristics of large axial flow fan based on neural network

WANG Yinsong1, LIU Shuang1, LI Mudan1, LI Shizhe1, ZHENG Weijian2, LU Lu2

(1. School of Control and Computer Engineering, North China Electric Power University, Baoding 071000, China; 2. Zhejiang Energy Group Research Institute, Hangzhou 310000, China)

To reduce the energy consumption of thermal power units, the domestic electric power industry starts to try single-side operation of auxiliaries of large-scale thermal power units. On the basis of neural network optimization algorithm, the simulation model of large-scale axial fan of thermal power units was established in this paper and the energy consumption was also analyzed. According to the performance curves and related parameters provided by the manufacturer, the mathematical model of static performance of the large-scale axial fan was built up. Combining with the characteristics of the pipeline corresponding to the actual operation of the wind turbine, the adjustment command-air volume relationship model of the fan under adjustable regulating mode of dynamic blades was established. Moreover, the energy consumption analysis model and efficiency analysis model of the fan were also build up by using the actual operation data of the power plant. On the basis of all the above models, the energy consumption characteristics of the unit with single forced draft fan running and double-fan running were analyzed at low load. The results show that, at low load, when the air volume is lower than a certain critical value, the single-blower operation is more efficient and has lower energy consumption.

low load, axial fan, energy consumption analysis, neural network, forced draft fan, modeling, simulation, energy consumption

Fundamental Research Funds for the Central Universities (9161715008); Fundamental Research Funds for the Central Universities (2017MS189); Hebei Higher Education Teaching Reform Project (2016GJJG318)

王印松(1967—)，男，博士，教授，主要研究方向為先進控制策略及在電力系統中的應用、控制系統性能診斷，wys@ncepu.edu.cn。

TM621

A

10.19666/j.rlfd.201804077

王印松, 劉霜, 李牡丹, 等. 基于神經網絡的大型軸流風機能耗特性分析[J]. 熱力發電, 2019, 48(2): 65-71. WANG Yinsong, LIU Shuang, LI Mudan, et al. Energy consumption characteristics of large axial flow fan based on neural network[J]. Thermal Power Generation, 2019, 48(2): 65-71.

2018-04-13

中央高?；究蒲袠I務費專項資金資助(9161715008)；中央高校基本科研業務費專項資金資助(2017MS189)；河北省高等教育教學改革項目(2016GJJG318)

劉霜(1994—)，女，碩士研究生，284235641@qq.com。

（責任編輯 楊嘉蕾）