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1、2006年2月电力设备Feb12006第7卷第2期ElectricalEquipmentVo.l7No.2SmartProcess燃烧优化系统及其应用121王军,章正林,姜书敏(1.艾默生过程控制有限公司北京市100020;2.安徽省电力科学研究院安徽省合肥市230032)摘要:提高燃烧效率,降低煤耗是当前发电企业重点考虑的问题之一。文章介绍了艾默生公司SmartProcess燃烧优化系统的基本原理:采用线性模型、神经网络模型和多种优化算法实现燃烧控制系统设定值和偏差的优化,从而实现燃烧过程优化。并介绍了该优化系统的硬件结构、具体优化实施步
2、骤、应用案例和投资回报情况。关键词:燃烧优化;OPC;集散控制系统中图分类号:TP273建模工具提供各种数据分析、稳态模型和动态模型0引言工具,能够利用锅炉运行数据和一系列燃烧试验数据建2000年以来,我国的火电装机容量持续攀升。据中立和测试针对特定机组的数学模型。通过仿真测试的模国电力企业联合会不完全统计,2003年新增装机容量型将作为预测模型投入实际运行。建模前必须对原始数[1]据进行数据校验,以保证所建立模型的正确性和合理性。3484万kW,2004年新增装机容量5055万kW,预计到2007年,电力市场将呈现供需总体平衡,略有剩余的
3、建模工具属于交互式支持工具,能够对模型进行离线测状态,未来会凸现发电市场竞争的局面。加之煤价成试,其运行与否不影响优化系统正常的运行。本飞升和《京都议定书》等各种环保规范的约束,在未预测模型部分能够根据现有的测量数据预测燃烧来一段时间内,如何提高燃烧效率,减少污染物排放,过程的发展趋势;预测模型部分是由一组锅炉燃烧的数降低发电成本将成为发电企业重点考虑的问题之一。学模型所组成,能够对锅炉的重要燃烧参数进行模拟,达因此,多家过程控制厂商推出了各具特色的优化控制到短期预测的效果。预测模型分为稳态过程模型和动态产品和解决方案。本文重点介绍艾默生过
4、程控制有限过程模型2大类。一般而言,稳态过程模型常采用回归公司的燃烧优化解决方案———SmartProcess燃烧优化和惯性环节辨识的方法进行建模,而动态过程模型则采系统,包括其基本原理、硬件、软件架构及应用案例。用模糊神经网络或者回归神经网络的方法进行建模。一般而言,优化过程不是一步就能完成的,而是会经1燃烧优化基本原理过多次的“预测-优化”才能得到最合适的优化值,锅炉燃烧优化的目标是通过风和煤的合理配比,所以预测模型部分的输入数据将来源于过程测量数平衡燃烧效率和NOx排放,实现最为经济的燃烧。燃据和优化模块返回的优化中间数据2个方面。预
5、测烧优化的基本原理如图1所示。优化系统不会改变模型部分的运行流程图如图2所示,首先将输入的数原有的控制结构,而是将优化结果作为优化后的设定据进行数据校验,剔除明显的病态数据,并根据预先值或者偏差送入原有的PID控制器。这种设计方案定义,完成滑动平均、正则化等预处理;然后根据当前的最大优点是:优化系统既能直接进行闭环优化,也运行工况的特点来决定使用稳态模型还是动态模型;能进行开环运行指导;而且仅需一键操作就可实现开最后输出相应的预测结果至优化策略部分。环模式和闭环模式之间的切换。优化系统包含3个重要的组成部分:建模工具、预测模型部分和优化策[
6、2]略部分。图1燃烧优化原理图图2预测模型运行流程图燃烧优化专题王军等:SmartProcess燃烧优化系统及其应用29优化策略部分根据预测模型部分的输出,利用优时,不需要运行优化管理站。优化管理站提供图形化化算法得出优化控制值。优化计算一般都是逐步逼的数据处理和建模软件,能够指导系统管理员进行试近方式,所以在一个优化计算循环内会经过多次的验数据处理;也能承担离线仿真和调试任务,协助系“预测优化”以得到最佳的优化值。优化指标f是锅统管理员改进锅炉燃烧模型。炉效率、排放指标或者其他约束因素的线性加权函数3优化系统的实施f=W1×Efficie
7、ncy+W2×NOx+W3×Others式中,W1为影响锅炉效率的加权值;W2为影响NOx燃烧优化系统的工程实施队伍由锅炉系统专家、排放量的加权值;W3为其他约束因素的加权值。且数学建模专家和控制系统工程师组成,具体实施步骤W1+W2+W3=1如下:①项目启动。明确供需双方工作范围,了解现改变的权值就意味着优化目标的变化;如果关心有的机组和控制系统现状,收集为建立对象模型所需锅炉效率,就将W1调高;如果更为关心NOx排放,就的数据和资料。②制定机组试验计划。为建立更为将W2调高。这种线性加权模式的优化指标大大提高准确的对象模型,项目组不仅需
8、要机组日常运行数了优化系统的灵活性,便于用户及时改变优化目标,据,还需要根据机组具体情况设计几个试验工况,然以适应当时的电力市场和环保需求。后协同业主制定具体的试验计划和数据采集
