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1、基于能量分配的锅炉漏风状况在线监测与诊断第34卷第5期2003年9月锅炉技术B0UERTECH0L0GYVdl・34,No.5Sep.,2003文章编号:CN31—1508(2003)05—0009—04基于能量分配的锅炉漏风状况在线监测与诊断张永刚，王广军(重庆大学动力工程学院，重庆400044)关键词:锅炉;能量分配;漏风;诊断;神经网络摘要:锅炉漏风影响锅炉各段的烟气量和烟温,从而影响锅炉各个受热面的能量分配•利用锅炉工质侧的常规测点，借助于神经网络模型所固有的联想和推理功能，选取锅炉各主
2、要区域受热面吸热量分配作为特征参数，构造了基于能量分配的各主要区域漏风状况在线监测与诊断系统•将系统应用于生产实际,对于指导运行人员提高锅炉运行经济性具有重要的参考价值.中图分类号:TP271文献标识码:A1前言2锅炉漏风状况在线监测与诊断系统漏风的存在和漏风量的大小对锅炉热效率和运行经济性的影响十分明显•在线监测与诊断锅炉系统各区域的漏风状况是锅炉系统节能潜力诊断及经济性分析的一项重要内容•近年来，国内外一些专家和学者开始了一些初步的探讨和研究，但是这些研究工作冃前还很不完善，主要在于漏风状况
3、的征兆在现场很难提取•本文分析了以前一些专家和学者在漏风诊断方面研究丁作的不足,如文献［1］，从烟温的角度去诊断漏风，而现场烟温的测点通常只有排烟温度，再加上烟气侧工作环境恶劣，即使加装一些临时测点,也难以保证长期准确可靠.对于一个诊断系统，要想能准确地反映出所要诊断的信息，必须选取适当的特征参数（即输入向量），而且所选的特征参数既能从原理上准确反映出所要诊断的完备信息，又能在现场数据采集系统中准确地被采集,并使诊断能达到所需要的精确度•本文分析了锅炉系统的实际情况，提出了利用工质侧测点,从能量
4、分配的角度出发，构造锅炉漏风状况在线监测与诊断神经网络的方法，并将训练后的神经网络应用于锅炉漏风状况的在线监测与诊断•测试结果表明,将诊断网络与现场实时数据采集系统相结合，可以在线地监测与诊断系统各主要区域的漏风状况.2.1选取能量分配作为特征参数的依据电站锅炉的常规测点主要集中于T质侧，通过工质侧的常规测点，可以在线地计算出各主要区域的工质流量，进出口焙值，利用各段流量与受热面进出口焙值之差的乘积可以在线地计算出各段受热面吸热量•锅炉漏风影响锅炉的运行工况，从而影响现场各种参数的变化，漏风状况
5、的诊断过程就是根据漏风状况的征兆信息（即各种热力参数如热量，温度，焰值）的变化趋势去诊断漏风状况的过程•锅炉漏风主要影响锅炉各段的烟气量和烟温，从而影响锅炉各段受热面的吸热量，通过锅炉各段受热面吸热量可以间接地反映出锅炉各主要区域的漏风状况.虽然各段吸热量能止确地反映出锅炉各主要区域的漏风状况,但不能直接用来作为漏风状况的特征参数，一方面是因为锅炉负荷变化会影响各段受热面吸热量的变化;另一方面是因为通过流量和进出口恰值之差计算出的受热而吸热量中包括了附加受热面吸热量•利用能量的比值作为漏风状况诊
6、断系统的特征参数，一方面能量的比值可以抵去由于负荷变化对各个受热面吸热量的影响;另一方面附加受热面的能量比值相对于整个受热面的能量比值在锅炉漏风状况诊断系统中的影响可以忽略不计.收疆日期:200206—10作者简介i张永刚(1976—)，男，硕士,1998年7月毕业后在姚孟电厂从事300MW机组锅炉运行,2000年9月入重庆大学攻读硕士,研究方向为动力系统计算机仿真.10锅炉技术第34卷2.2漏风状况在线监测与诊断区域诊断水平的高低与掌握设备运行的各参数多少有着密切联系，正确的定量分析必须基于现
7、场必要的实际情况•在正常运行工况下，锅炉各处都存在着不同程度的漏风•制粉系统及炉膛，空气预热器(特别是低温级空气预热器)等区域的漏风量较大，而锅炉对流烟道的其它区域漏风系数的变化通常很小•为了能够有效地对上述几个主要区域的漏风状况进行有效地诊断，在这里将锅炉系统其它几个对流换热区域的漏风系统取为定值，其大小可取原设计值或根据现场测试确定.2.3漏风状况监测与诊断系统的构造神经网络由于具有知识的分布存储，并行处理，强容错性，强非线性映射能力以及很强的自学习，自适应，自组织能力且简单易用,是处理非线
8、性系统有效手段，近年来被广泛应用于火电机组运行经济性和设备故障的在线诊断与监测.能量分配与锅炉漏风状况之间是一个高度复杂的非线性关系，而神经网络的训练过程就是通过对样本的学习来获得系统的非线性映射关系，它不需要知道系统的结构，更不需要进行任何假设或降维处理,本质上实现了多元输入到多元输出之间的非线性映射.通过以上分析，针对制粉系统及炉膛，上级空气预热器，下级空气预热器3个区域的漏风状况,选取炉膛辐射吸热量，炉膛对流吸热量，再热器吸热量，上级省煤器吸热量，下级省煤器吸热量，上级空气预热器吸热量，下
