直接空冷系統風機群入口流量特性實驗研究

羅智凌, 姚 琦, 劉吉臻

(1.華北電力大學 新能源電力系統國家重點實驗室,北京 102206;2.華北電力大學 控制與計算機工程學院,北京 102206;3.暨南大學 能源電力研究中心,廣東珠海 519070)

我國“三北”地區富煤缺水的資源分布特點限制了火力發電機組的容量。以空氣作為冷卻介質的大型空冷系統具有顯著的節水優勢,因此被廣泛應用于水資源短缺地區的火力發電廠中[1]。環境中的空氣在軸流風機的驅動下流經翅片管外表面,與翅片管內的汽輪機排汽進行熱交換,將蒸汽冷凝成水。軸流風機是直接空冷系統運行中的關鍵設備,空冷風機的運行效率直接影響汽輪機背壓及機組經濟性。風機群的入口空氣流量是影響直接空冷系統換熱性能的重要因素。

火電廠直接空冷系統的軸流風機具有直徑大、數量多、能耗高的特點,以陣列方式布置,常采取統一調節風機頻率的集群運行方式[2]。數十臺軸流風機集群運行時,風機的氣動特性與單獨運行時不同,主要表現為空氣流量顯著減少,整體效率降低,冷卻空氣流量的損失具有和總空氣流量相同的數量級,這種現象被稱為風機的集群效應[3]。Salta等[4]通過等比例縮小模型實驗發現,邊緣風機的風機容積效率低于內部風機,提出以風機容積效率來衡量軸流風機群的容積損失。風機容積效率是指通過風機的實際空氣流量與風機獨立運行且無入口擾動時的實際流量之比,也被稱為集群因子[5]。楊立軍等[6]通過風機并聯運行實驗,繪制并聯風機的性能曲線,引入集群因子得到軸流風機群的性能曲線、阻力曲線及工作點,并研究了風機數量及布置方式對集群因子的影響。

空冷風機群同時受到多種因素的影響,除了風機群自身因素外,還受到環境因素如氣溫、環境風和大氣壓的影響[7]。其中,在環境風影響下,處于不同位置的風機入口流量會出現較大差異。Yang等[8]通過數值模擬得出,在環境風作用下直接空冷系統迎風風機的容積效率低于內部風機的容積效率,而背風風機的容積效率更高。風機容積效率受風速和風向的影響,風向下游的換熱性能普遍優于風向上游,從鍋爐方吹向冷凝器的環境風最不利于系統性能[9]。在直接空冷機組運行中曾出現鍋爐方向的橫向風導致發電廠出現緊急停機的情況。Fourie等[10]通過數值模擬結合實驗的方法,推導出風機容積效率、平臺高度和環境風速之間的關聯式。Li等[11]采用灰色關聯度分析方法計算了每個風機的轉速與機組背壓的關聯度,研究表明,環境風下各空冷單元的散熱量不同,調節與背壓關聯度高的風機有利于降低背壓,因此提出了風機分區調節以提高空冷系統能效的運行策略。

現有的環境風影響下直接空冷系統特性研究以數值模擬為主,實驗研究較少。張學鐳等[12]通過現場實驗研究發現,環境風對上游風機的流量及下游風機的入口溫度有較大影響,下游風機的入口流量有可能增加甚至超過設定值。郭牧[13]通過等比例縮小的空冷風機陣列實驗平臺,測量了風機入口流量,得出在相同轉速下軸流風機群具有邊緣風機流量小、中間風機流量大的特點。測量實驗風機轉速分別為600 r/min及800 r/min集群運行時的風機流量,實驗結果表明,隨風機轉速及風機數量的增加,風機受集群效應的影響更加明顯[14]。張輝等[15]結合數值模擬和實驗方法,發現風機入口流量的差別來源于風機近壁區的速度分布不同,邊緣風機的入口存在嚴重的流動變形。現有的軸流風機群入口流量特性研究大部分只考慮了風機在額定工況運行或超頻運行的情況,未考慮風機變頻調節;另一方面,針對環境風影響下的風機群不同位置的風機入口流量特性的研究較少。

筆者通過1∶10等比例縮小的直接空冷風機陣列實驗系統對風機入口流量特性展開實驗研究,并采用模態經驗分解方法(EMD)處理風速風向數據,根據實驗數據計算風機容積效率,并通過隨機森林回歸(RFR)算法估計不同風況下的風機容積效率,最后討論風機容積效率與風機位置、運行方式、風機頻率及環境風速的關系,為風機群的節能運行提供參考。

1 實驗系統

考慮到火電廠冷端系統的安全性和經濟性,在不同工況下進行直接空冷系統風機群現場試驗是昂貴且不切實際的。而且,目前大多數的直接空冷風機陣列沒有配備風機流量測量裝置。基于風機相似定律,進行縮小模型實驗是一種可行的方案。

當2臺風機滿足幾何相似(風機對應的長度尺寸成比例,比值相等,且葉片數和安裝角相等)、運動相似(風機對應點上的速度大小有相同的比值,且方向相同)和動力相似(風機對應位置作用在流體質點上的力有相同比例,且方向相同)3個條件時,可認為其流體流場是相似的。黏性力和慣性力是流體流動時起主要作用的力,因此流體的動力相似要求模型與實型風機具有相同的雷諾數。嚴格保證實驗模型與實型風機的動力相似是較難實現的,然而當流體雷諾數達到一定數值后,雷諾數的變化幾乎不影響流場性質,只需要保證實驗模型與實型風機流體處于同一自模區即可滿足動力相似。實型風機流體為紊流狀態,處于第二自模區(Re>105),實驗風機的雷諾數為3.4×106,滿足動態相似條件。

參照330 MW直接空冷機組的直接空冷系統尺寸,搭建了按1∶10的比例縮小的直接空冷風機陣列實驗系統,如圖1所示。直接空冷風機陣列實驗系統由軸流風機陣列模型、控制系統、變頻調速系統和測量系統組成。

圖1 直接空冷風機陣列實驗系統示意圖

(1) 軸流風機陣列

軸流風機陣列由鋼結構框架和30個空冷單元組成,按南北向5行、東西向6列的方式布置。每個空冷單元包括1臺實驗軸流風機、1臺交流異步電機和1對翅片管模擬孔板。軸流風機陣列模型的鋼結構框架與實驗風機部分沿用了此前的直接空冷風機陣列特性實驗研究中所搭建的實驗裝置[13]。不同之處在于,本實驗系統搭建在戶外受自然風影響的流場環境中,四周空曠無建筑,且在模擬翅片管四周設置了擋風墻。實驗中利用了自然風,未配備輔助風力設施。實驗系統用于研究環境風對軸流風機群運行特性的影響,未模擬水蒸氣在翅片管的冷凝過程,因此采用金屬孔板代替實際翅片管。金屬孔板的選取遵循風機相似定律,金屬孔板與實際風機翅片管出口空氣流速的比值與實驗及實型風機對應點速度比值相等,以保證與原系統有相似的阻力特性。

(2) 控制與變頻調速系統

軸流風機陣列的控制系統由國能智深控制技術有限公司的EDPF NT+分散控制系統(DCS)搭建。控制系統設置了工程師站、操作員站和歷史站,分別用來對系統進行配置、組態和調試,監視和控制實時運行狀態,收集過程歷史數據。實驗系統配有30臺ABB變頻器。每個空冷單元分別由1臺變頻器驅動電機變頻調速,實現風機變頻控制,風機頻率及對應的轉速、功率見表1。現有的直接空冷系統通過變頻器控制風機啟停與變頻調節,能實現單個風機或單列風機的頻率調節。在此基礎上,實驗系統加入軸流風機入口空氣流量測點,將按列調節風機的邏輯組態擴展為可自選分組調節風機頻率。

表1 實驗風機變頻調節對應的轉速及功率

(3) 測量系統

測量系統包括風機入口空氣流量測量裝置及風速風向測量裝置。風機入口空氣流量常采用皮托管流量計進行測量。皮托管流量計是差壓式流量計的一種,其測量原理是伯努利定律,即通過測量流體流動產生的差壓來獲得流速或者流量:

(1)

式中:qV為流體體積流量,m3/s;A為管道截面積,m2;Δp為動壓,即全壓與靜壓之差,Pa;ρ為測量點處流體密度,kg/m3。

采用傳統皮托管測量軸流風機入口截面的方法是根據流速分布選取一個測點,通過數學模型計算截面流量。當流體流動是紊流時,需取多個測點流速的平均值或者加權平均值作為平均流速。

均速管流量計的測量原理與皮托管相同,優點是能夠直接測量出管道截面的平均流速。均速管是一根橫跨管道布置的中空、多孔管,其測量管道上迎流方向上有多個連通的全壓取壓孔,自動平均多個測點的全壓,背向流體流向一側有一個靜壓取壓孔。利用差壓測量原理,定制了用于風機入口空氣流量測量的流量計[16]。如圖1(c)所示,每個空冷單元軸流風機下方布置2根均速管,均速管呈十字交叉分布,全壓孔軸線與風機截面中心線平行。根據等環面法[15],將風機截面分為4個面積相等的同心圓環,每個圓環的等分處布置測點,每根流量計共有8個流速測點。2根均速管測量出空氣流速的平均值作為風機入口空氣流速。

常用風速風向測量裝置按測量原理可分為機械式風速風向儀和超聲波風速風向儀兩類,其中機械式風速風向儀結構簡單,可靠性高,因此實驗系統選用Thies Clima機械式風向標與風速儀。風速風向儀安裝在軸流風機陣列西南側、與模擬翅片管同一高度的測量桿上。實驗系統參數見表2。

表2 直接空冷風機陣列實驗系統參數

2 實驗方案

邊緣風機更容易受到環境風和風機相互作用的影響,而內部風機則受影響較小。此外,環境風速和風向是隨機變化的,優先采用對稱的風機分組方案。因此,考慮將風機陣列分為邊緣風機和內部風機2組,分別進行風機變頻調節,其中邊緣風機包括迎風風機和背風風機。

實驗系統軸流風機陣列平面布置如圖2所示,每一個圓圈代表1臺實驗風機,以正北方向為0°風向角,圖上標記了30臺軸流風機的行號、列號、盛行風向范圍及盛行風向下的迎風風機、背風風機及內部風機。

為了研究環境風影響下的直接空冷風機運行特性,針對直接空冷風機陣列實驗系統,設計軸流風機分區調節實驗如下:

(1) 風機獨立運行。在環境風速小于0.5 m/s時,測量每一臺軸流風機獨立運行的空氣流量。風機頻率從10～50 Hz以10 Hz的間隔遞增。每次風機頻率調節時間持續2 min。

(2) 風機集群運行。在自然風環境下,30臺軸流風機集群運行,同時調節全部風機頻率。風機頻率從10～50 Hz以10 Hz的間隔依次遞增。每次調節持續5 min。

(3) 邊緣風機及內部風機分別調節。在自然風環境下,軸流風機群分為邊緣風機及內部風機分別進行調節。當內部風機的頻率以10 Hz的間隔從10 Hz增加到50 Hz時,邊緣風機的頻率在內部風機頻率的基礎上分別加/減10 Hz,每次調節持續5 min。

由于環境風速、風向不斷變化,為了能獲得各種風速、風向下的風機分區調節的流量測量數據,重復多次實驗。最后,從實驗系統中以1 s為采樣周期導出風機流量穩定狀態下每臺風機頻率和相應的風機空氣流量。

3 數據處理方法

3.1 風速及風向處理方法

環境風速及風向具有強隨機性,而軸流風機群入口流量是一個過程變量,其變化具有慣性和遲延,因此環境風中的高頻分量可以看成是噪聲。為了獲得用于分析環境風對直接空冷系統影響的有效數據,采用經驗模態分解法對實驗系統測量的風速及風向數據進行時頻分析[17]。經驗模態分解法是一種時頻處理方法,能自適應地將非線性、非平穩信號分解為幾個本征模函數(IMF)和一個殘差信號的疊加。經過EMD法分解出的本征模函數包含原信號在不同時間尺度的局部特征。頻率高的本征模函數可以看成零均值的噪聲信號,頻率低的本征模函數則包括了原信號在各個頻率的局部波動特征。將風速、風向數據的本征模函數和剩余分量按照頻率分為高頻分量和低頻分量進行疊加,波動頻率高于1/60 Hz的為高頻分量,其余為低頻分量。其中低頻分量表征了原信號的主要變化信息,可用于實驗分析。EMD算法流程如下。

(1) 初始化:ri=x(t),x(t)為輸入信號,i=1。

(2) 分解第i個本征模函數fi(t):

① 初始化:令hj(t)=ri(t),j=1。

② 識別hj(t)的局部極值點。

③ 對hj(t)的極大值點和極小值點分別進行3次樣條插值,得到上下包絡線emax(t)與emin(t)。

④ 計算上下包絡線的平均值mj(t)=(emax(t)+emin(t))/2。

⑤ 計算hj+1(t)=hj(t)-mj(t)。

⑥ 如果hj+1(t)滿足以下2個條件:局部極值點和過零點的數目相等或最多相差一個;局部上包絡線和下包絡線的平均值為零,為本征模函數fi(t)=hj+1(t),否則j=j+1,轉到②。

(3) 計算剩余分量ri+1(t)=ri(t)-fi(t)。

根據以上EMD算法流程,以風速風向儀采集的一段1 800 s的風速、風向數據為例進行EMD分解。風速、風向數據的采樣周期為1 s,風速平均值為3.56 m/s,風向平均值為305°。風向數據中可能出現風向變化跨越0°或風向之差大于180°的情況,直接進行經驗模態分解有可能造成較大的誤差。在進行信號分解前需對風向數據進行判斷,對與平均風速相差大于180°的風向數據進行數學變換,將數值小的數據值增加360°,在信號分解后對超過量程的數據進行數學變換恢復至0°～359°范圍內。

采用EMD法分別將測量得到的風速及風向數據分解為8個和10個本征模函數及剩余分量。風速、風向數據的本征模函數和剩余分量按照高頻分量和低頻分量兩組進行疊加,結果如圖3所示。其中風速、風向的低頻分量表征了原信號的主要變化信息,用于后續的機器學習算法及實驗分析。

(a) 風速數據

3.2 風機容積效率計算

直接空冷風機陣列受環境風及集群效應影響,風機集群運行的氣動特性與單獨運行時不同,表現為空氣流量顯著減少。風機容積效率η是用來衡量風機容積損失的指標,定義為風機的實際體積流量和理論體積流量之比,表達式如下:

(2)

式中:qV,F為風機實際體積流量,m3/s,qV,ideal為風機體積流量理論值,m3/s。

對于直接空冷風機,理論空氣流量為風機獨立運行且無環境風擾動時的風機流量。容積效率可應用于單個或多個風機,可以評估直接空冷風機在集群運行及環境風擾動下的運行效率,容積效率越小,意味著風機運行效率越低。

實驗風機陣列與實際軸流風機陣列雖然達到了相似條件,但并不是完全相似的,因此通過實驗風機測量出的風機性能參數不能直接作為實型風機在相似工況中參考。相似的風機具有相同的無量綱性能曲線,因此采用無量綱化方法,當實驗風機與實型風機特征變量的無量綱參數相同時,實驗風機與實型風機的性能相同。研究環境風速對軸流風機群性能的影響,容積效率為風機無量綱性能指標,以環境風速為特征變量,采用環境風速與軸流風機葉尖速度比值作為無量綱環境風速[9]:

(3)

式中:v為無量綱化的環境風速;vwind為環境風速,m/s;vtip為軸流風機葉尖速度,m/s。

當實驗風機與實型風機的無量綱風速相同時,風機容積效率也相等,因此實驗風機測得的風機容積效率可以作為實型風機性能的參考。

3.3 隨機森林回歸

由于環境風具有隨機性,為了能獲得盡可能多的風況下的風機入口流量數據,除了重復實驗之外,采用隨機森林回歸算法對實驗結果進行泛化。

隨機森林是以決策樹為基學習器、以Bagging(Bootstrap Aggregating)的集成學習方式構建的學習器,算法示意圖如圖4所示。集成學習通過某種策略將有差異的多個同類個體學習器結合起來,以獲得比個體學習器更優的泛化性能。Bagging是一種并行的集成學習方式,基于自助采樣法,通過n次有放回的抽樣每次生成包含n個元素的樣本,用樣本子集訓練基學習器,最后將基學習器結合起來。

圖4 隨機森林回歸算法示意圖

(4)

(5)

最后,對基學習器預測的結果進行結合,將所有決策樹輸出的平均值作為RFR的輸出。基學習器的多樣性對于集成學習非常重要,除了自助采樣之外,RFR在訓練中還引入了隨機屬性選擇來增加決策樹之間的差異,避免陷入局部極小值或過擬合,并保證模型的準確性。RFR算法實現簡單,計算復雜度低,通過引入2種樣本擾動,增強了學習器的泛化能力,且不需要進行特征選擇。

采用隨機森林回歸算法,風機容積效率的估計可以用以下風機頻率和環境風速的函數來描述:

(η1,…,ηi)=f(n1,…,ni,v)

(6)

式中:ηi為第i組風機的容積效率;ni為第i組風機的頻率,Hz。

在RFR測試中,采用均方根誤差(RMSE)和平均相對誤差(MRE)評估算法性能。RMSE是用來衡量一組測量序列真實值與預測值之間的平均誤差,MRE反映了一組測量序列的誤差占實際值的百分比。

(7)

(8)

4 實驗結果及討論

以1 s為采樣周期,從實驗系統的DCS中導出風機流量穩定狀態下每組風機頻率和相應的風機空氣流量,剔除部分風機運行異常時的無效數據。其中,平均環境風向為310°,平均環境風速為3.5 m/s,風機頻率調節范圍為10～50 Hz。

首先,采用EMD法對環境風速及風向數據進行處理,由原信號分解出的低頻信號組成處理后的風速、盛行風向數據。EMD法處理后的風速范圍為0～6 m/s,風向dwind范圍為300°～330°。采用滑動平均法計算盛行風向下邊緣風機、內部風機、迎風風機、背風風機及全部風機的平均流量,滑動時間窗寬度為10 s。然后計算無量綱參數,包括各組風機容積效率及無量綱環境風速。無量綱環境風速范圍為0～0.084,需要注意的是,實驗分析中所提的環境風速均為實驗系統環境下的風速,可根據式(3)計算得到,對應的實際系統環境風速范圍為0～4.02 m/s。最后,在處理好的數據集中隨機抽取90%的數據作為RFR算法的訓練集,剩余10%作為測試集,決策樹的數量設置為20。采用RFR算法估計各組風機的容積效率,測試結果見表3。從表3可以看出RFR算法有較好的預測效果。其中,背風風機及迎風風機容積效率的預測誤差較大,因為這2組風機的容積效率隨環境風速的波動而產生較大變化。

表3 隨機森林回歸測試結果

實驗風機在環境風速為0 m/s、風機頻率為30Hz時的空氣流量和容積效率如圖5所示。圖5(a)給出了風機單獨運行及集群運行時的空氣體積流量。實驗風機單獨運行時,平均空氣體積流量約為2.96 m3/s,邊緣風機及內部風機的平均空氣體積流量分別為2.91 m3/s和3.03 m3/s。當實驗風機集群運行時,平均空氣體積流量為2.50 m3/s,邊緣風機及內部風機的平均空氣體積流量分別為2.41 m3/s和2.70 m3/s。軸流風機轉動使得空冷島下方形成負壓區,空氣從正壓區向負壓區流動。理想情況下,冷卻空氣從下往上垂直空冷島進入空冷單元,氣流方向與軸流風機軸線的夾角為0°,實際上風機入口處氣流的流場在各種因素影響下會產生流動變形,氣流進入邊緣風機的方向與風機軸線存在一定夾角,進而導致風機容積損失。受到風機位置影響,邊緣風機氣流進入風機的角度大于內部風機,因此邊緣風機體積流量略低于內部風機體積流量。

(a) 風機單獨運行與集群運行時的空氣體積流量

從圖5(b)可以看出,實驗風機集群運行時的平均容積效率為0.85,邊緣風機容積效率為0.81,內部風機平均容積效率為0.91,邊緣風機集群運行時容積效率顯著低于內部風機。直接空冷系統軸流風機群的總體積流量介于風機并聯運行的體積流量與風機獨立運行的總體積流量之間。其中,邊緣風機空氣體積流量下降程度明顯多于內部風機,這是因為風機集群運行使得邊緣風機的入口流動變形惡化。

圖6給出了實驗風機在環境風速為2.5 m/s、風機頻率為30 Hz時集群運行的空氣體積流量和容積效率。當風機集群運行時,平均空氣體積流量為2.55 m3/s,平均容積效率為0.86,比環境風速為0 m/s時的平均空氣體積流量及容積效率有小幅增長。迎風風機、背風風機、內部風機的平均空氣體積流量分別為2.14 m3/s、3.01 m3/s和2.69 m3/s,容積效率分別為0.72、1.01和0.91。與圖5相比,此時迎風風機空氣體積流量有明顯下降,背風風機空氣體積流量上升,部分背風風機的空氣體積流量超過了風機獨立運行時的空氣體積流量。環境風的擾動使得冷卻空氣以一定角度流入軸流風機,其中空氣流入迎風風機的角度最大,導致進入迎風風機的空氣體積流量減少。環境風對下游風機的影響較小,因此空氣進入下游風機的角度較小,下游風機的容積損失少于上游風機。此外,環境風使得空氣進入風機的流速增加。因此,在同樣的環境風作用下,出現了背風風機空氣體積流量上升的情況。

(a) 風機單獨運行與集群運行時的空氣體積流量

不同環境風速下風機頻率對容積效率的影響如圖7所示。從圖7(a)可以看出,在環境風速較小時,其影響可以忽略,隨著風機頻率增加,風機空氣體積流量增加,但容積效率先增加后減小。風機頻率為30 Hz時平均容積效率最大,是實驗風機的高效運行區域,其變化趨勢符合一般風機的效率性能曲線。其中,內部風機的容積效率比全部風機大0.029,而邊緣風機的容積效率比全部風機小0.025,邊緣風機與內部風機的容積效率有明顯差別。

(a) vwind=0 m/s

從圖7(b)可以看出,風機頻率為20～50 Hz時,2.5 m/s的環境風對邊緣風機、內部風機和全部風機的容積效率影響較小,其中風機頻率為30～40 Hz時容積效率較大。風機頻率在10 Hz時整體容積效率下降,這是因為風機的迎面風速較小,環境風對風機入口流場的擾動導致其流動變形更加嚴重。其中,迎風風機和背風風機的容積效率受環境風的影響,風機頻率為30 Hz時,迎風風機的容積效率比邊緣風機容積效率小0.11,比全部風機平均容積效率小0.14,背風風機的容積效率比邊緣風機平均容積效率大0.12,比全部風機容積效率大0.11。根據風機頻率對風機容積效率的性能曲線,將風機運行在高效區時能夠減少風機能耗。利用不同位置風機的性能特性對直接空冷系統進行分區調節,有助于提高系統效率。

環境風速對風機容積效率的影響如圖8所示。從圖8可以看出,實驗風機頻率為30 Hz、集群運行時,背風風機的容積效率隨環境風速增大而上升。無量綱風速為0.084時,即環境風速為6 m/s時,背風風機容積效率比環境風速為0 m/s時上升了0.15。迎風風機的容積效率隨環境風速的增大而減小。環境風速為6 m/s時的迎風風機容積效率比環境風速為0 m/s時減小了0.1。邊緣風機、內部風機和全部風機的容積效率隨環境風速的增大有小幅增加,在無量綱風速大于0.03時趨于平穩,變化幅度較小。

圖8 環境風速對風機容積效率的影響

5 結 論

(1) 風機陣列集群運行時,整體空氣體積流量有明顯下降,邊緣風機空氣體積流量下降幅度要多于內部風機。

(2) 根據風機頻率對風機容積效率的性能曲線,風機運行在高效區時能夠減少風機能耗。

(3) 在環境風影響下,風機群迎風風機的容積效率隨環境風速的增大而減小,背風風機的容積效率隨環境風速的增大而上升,部分背風風機的空氣體積流量超過了風機獨立運行時的空氣體積流量。