阮光,江學文,周曉亮,管海民,楊凱,張松濤
(1.浙江浙能樂清發電有限責任公司,浙江 溫州 325609;2.杭州集益科技有限公司,浙江 杭州 311200)
燃料費用在燃煤發電廠經營成本中占60%~70%的比例,燃煤對電廠機組安全經濟環保運行和電廠經營有著舉足輕重的影響。因此,如何有效、高效地利用配煤摻燒,提升電廠運行和經營效率,是國內各大發電集團一直在研究解決的課題。
隨著科技的進步,電廠的自動化、信息化、智能化程度在國內各行業中已經走在前列。電廠在燃料生產和管理上不斷改造和完善,在輸煤程控建設、斗輪機的全自動控制、電子皮帶秤的測量精度、采制化全自動等方面均進行了大量的研究和改造,使輸煤系統實現了部分設備的自動化、信息化。但是,在接卸、輸送、存儲、配煤摻燒過程中,由于大型設備自動化程度不高,如卸船機的自動化尚處于前期試點研究階段、斗輪機全自動鮮有成功的工程應用。煤場盤點還不具備實時性。燃煤的堆損分析及控制、上煤方式的精細策劃缺乏有效的技術手段。鍋爐機組的配煤摻燒也以運行人員經驗為主;從燃煤入廠、采制化、堆場、輸送到入爐,各系統數據無法實現全區共享而難以有效利用,導致管理與運行控制脫節。因此,電廠燃料生產和管理還存在不少需要研究和挖掘潛力的地帶,整體管理水平相對于主輔機設備管理而言水平較低。
物聯網、互聯網加、數據挖掘、人工智能、智能制造等先進技術的涌現和應用,以及國家關于 中國制造2025”發展戰略的推動,智能電廠建設進入了規劃和實施進程。智能電廠是以現代數字信息化技術、通信技術以及智能傳感與執行、智能控制和管理決策等技術為基礎,從而形成智能發電模式,以實現更高效、安全、環保運行,并與智能電網相互協調的發電廠。作為智能電廠不可或缺的組成之一,智能燃料系統建設的必要性越來越顯著,感知技術的發展、煤場裝備自動化水平的提高以及人工智能技術的應用,為智能燃料系統的建設提供了技術支持。本文以某濱海大型燃煤電廠為例,探討智能燃料系統的整體解決方案。
在工業智能化需求的大背景下,以智能電廠規劃為總體目標框架,以智能系統為智能生產、智能管理服務為基本理念,以提升電廠安全、環保、經濟生產能力為基本目的,研發智能電廠的關鍵基礎部分 智能燃料。
利用先進的智能控制和感知技術、信息技術、數據挖掘、AI、智能預測算法、智能優化算法等技術,研發燃料系統相關的智能化設備、智能化模型與智能化流程。
以智能配煤為核心,以智能燃料為鍋爐運行服務為主旨,以燃料管理流程及其關鍵節點智能化為基本要素,研發具有智能生產力的智能燃料系統軟件平臺。
智能燃料系統層次架構包括3個層次:感知與執行層、過程控制層、應用管理層,如圖1。

圖1 智能燃料系統架構圖
感知與執行層包括智能感知設備、執行機構設備及試驗。執行機構設備包括斗輪機、卸船機、輸煤皮帶及輔助設備;智能感知設備包括計量系統(入廠和入爐皮帶秤)、采制化系統(入廠和入爐采制樣及化驗)、煤場盤點系統、數字監控系統、電量采集系統、環境監測系統以及鍋爐煤種適燒試驗等。
過程控制層包括智能輸煤控制系統、煤場信息處理系統及試驗數據處理系統。智能輸煤控制系統包括斗輪機全自動控制系統、卸船機自動控制系統、智能輸煤程控系統等;煤場信息處理系統包括堆場信息處理系統、輸煤現場信息系統等;試驗數據處理系統包括試驗數據分析和配煤摻燒建模等系統。
應用管理層包括智能燃料管理平臺,智能燃料管理平臺與電廠其他系統如ERP、SIS、生產管理、QHSE及互聯網等系統實現數據共享及互聯互通。
系統的整體流程圖和信息流分別如圖2、3。

圖2 智能燃料系統整體流程圖

圖3 智能燃料系統信息流示意圖
作為整個系統的核心功能,通過理論研究、大量的鍋爐煤種配煤摻燒適燒試驗、試驗分析和建模,建立基于鍋爐燃燒預測的智能配煤摻燒底層數學模型。主要目標如下。
(1)更精準的配煤燃燒預測與優化:根據煤種/煤質、上磨方式預測燃燒NOx濃度、飛灰含碳量、排煙溫度→計算鍋爐效率、發電煤耗→優化煤種選擇、優化配煤摻燒比例、優化上磨方式。
(2)更精準的配煤灰熔點預測→結渣傾向性預測:原煤灰分差異。
(3)更精準的配煤SO2濃度預測:考慮不同煤種的固硫率和灰分。
(4)更精準的煤場堆取煤優化:為入爐配煤和煤場儲備服務的堆煤場地優化、減少熱損的煤場流轉優化。
燃煤在其廠外運輸和廠內流轉過程中,如何對其質和量的信息進行實時采集、獲得和處理,是解決智能燃料系統的實時可用性的基礎。解決這個問題,通過后續的智能數據分析,智能配煤摻燒、智能調度、智能控制等功能,即可實現燃料管理和運行的智能化管控。主要目標如下:
(1)利用斗輪機煤垛檢測裝置,實現斗輪機實時盤煤。
(2)利用無人機自動測繪技術,實現無人機盤煤。
(3)利用三維建模和圖像處理技術實現煤場和煤堆的三維重現。
(4)利用煤溫監測技術,形成堆損分析模型。
(5)利用電子皮帶秤在線校準技術,實現電子皮帶秤的高精密度及高可靠性。
(6)利用輸煤設備電量在線采集技術,實現電量分體在線采集。
(7)利用采制化在線管理技術,實現分煤種采制化。
參照文獻[5]方法,行冠脈結扎術。取大鼠,麻醉后仰位固定,頸部做切口,接入人工呼吸機(潮氣量為20 mL/kg,呼吸頻率為60次/min),四肢連接心電圖機,于胸骨左旁第三、四肋間開胸,使心臟暴露,用帶線縫合針于左心耳下緣的冠脈前降支起始部約4 mm位置處進針,深度約1 mm,取一段直徑1.5 mm的乳膠管放于縫合線下方,繼而將縫合線結扎致心肌組織缺血。缺血時間30 min后,可觀察到大鼠心電圖的ST段有顯著抬高或者T波高聳,繼而松開縫合線再灌注2 h,觀察到心電圖抬高的ST段下降一半以上或者高聳的T波下降則為再灌注成功。
利用先進的探測、檢測、測量、測繪等先進感知技術和現代控制技術,改造卸船機、斗輪機、輸煤程控等,將傳統執行機構升級為智能工業機器人;同時開發和集成船運管理、上煤調度等模塊,實現輸煤生產線智能化。主要目標如下:
(1)對輸煤系統設備進行自動化、智能化升級改造,提升輸煤系統自動化、智能化程度,實現高效節能、減人等目標,同時豐富輸煤現場感知能力。
(2)基于鍋爐燃煤智能摻燒要求和煤場儲運要求,建立基于規則調度的專家系統,實現智能調度。
通過智能感知技術的應用,以及智能控制過程中的感知設備和現有的系統數據,系統獲得了燃煤在其廠外運輸和廠內流轉過程中的全面實時數據,包括質和量2方面。在實時數據的獲得與數據的應用如智能配煤摻燒、智能調度、智能控制、智能采購決策等之間,對數據的智能分析起到了一個重要的中間作用。
燃煤在其廠外運輸和廠內流轉過程中,如何對其質和量的信息進行實時跟蹤,是解決智能燃料系統的實時可用性的基礎。燃料特征碼全程追蹤模型,為跟蹤燃煤的物理狀態與在線信息的實時跟蹤和對應提供了解決方案。主要目標如下:
(1)開發燃料特征碼全流程追蹤技術,實現對燃煤在其流轉過程中的實時跟蹤。
(2)開發燃煤全流程計量,實現特定批次煤種的全流程精確計量。
(3)開發燃煤全流程能耗,實現能耗全過程分析。
根據燃料特征碼,利用入爐煤電子皮帶秤、煤倉料位計、給煤機實時給煤流量、犁煤器狀態等數據,采用時序分析法、周期濾波、數值差分分析等算法,建立煤倉實時分層模型,實時對煤倉中不同煤種進行智能分層,辨識各煤層的煤位、煤量、煤種和煤質等信息,實現對實時燃燒煤煤種煤質的精準預測和實時辨識。該技術的應用為分倉計量、分爐煤耗計量、分機組正平衡發電煤耗分析、智能配煤摻燒的應用及今后智能燃燒、智能磨煤機等智能電廠的建設提供了數據基礎。主要目標如下:
(1)利用煤倉的分倉計量原理,建立分倉計量模型。
(2)利用煤倉的煤位的動態變化機理,建立煤倉分層模型。
(3)利用磨煤機熱平衡原理,建立入爐煤實時辨識模型。
根據智能電廠的整體規劃需求和電廠的管理需求,對需求進行分解和技術可行性分析,研究開發智能燃料系統的平臺和功能模塊,對軟件功能進行模塊化設計,形成一個功能完備、有擴展性,穩定可靠的軟件系統,并為今后發電集團層面智能燃料系統的云平臺提供基礎(圖4)。

圖4 智能燃料系統平臺架構
各個子系統圍繞智能配煤摻燒這個核心功能,有效實現摻燒策略、堆煤上煤方案、精確計量、設備自動化、煤場實時管理、鍋爐安全經濟環保評估等具體功能。
(1)系統平臺。包括數據庫、數據接口等,實現平臺內部數據、外部數據的整合統一。
(2)智能配煤摻燒。利用智能配煤摻燒技術開發底層的各項數學模型,包括混煤煤質和燃燒預測模型,鍋爐燃燒預測模型、配煤方案尋優模型,燃燒實時分析模型等。
(3)燃料智能采購策略系統。根據未來配煤方案,結合煤場存煤和途中煤的分析以及煤價數據,通過燃料總體經濟性分析,對未來燃料采購策略提供指導。
(4)鍋爐實時運行管理系統。在鍋爐機組運行期間,系統實時提供機組運行人員原煤倉實時運行信息等。
(5)燃料智能調度管理系統。對船運狀態進行實時跟蹤和管理,實現智能船運管理功能;運用智能配煤摻燒的結果,形成最優上煤、堆煤方案。
(6)燃料智能運行管理系統。在燃料運行期間,系統實時提供運行人員整個輸煤流程的運行動態圖以及工單指令執行狀態。
(7)統計報表分析。利用數據挖掘的成果,實現燃煤全流程計量、能耗等的智能分析統計;根據管理需要設計相關報表。
針對船運燃煤電廠的燃料管理特點,系統介紹了智能燃料系統的整體方案內容。通過智能配煤摻燒、煤場智能感知、煤場智能生產線、數據挖掘、入爐煤的煤量煤質精準分析等技術的應用和研究,實現系統的智能化升級改造,打通輸煤管控全流程的數據通路,建立一套具有實時數據、 一鍵式的智能上煤管理決策與智能輸煤作業實時聯動、以電廠燃料安全、經濟、環保運行為最終目的的智能燃料實時管控系統,從而提升電廠燃料的管理效益,并為智能電廠的建設起到一個很好的示范效應,具有重要的意義。