基于小波分 析的电站锅炉受热面灰污增长预测模型的研究

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1、学兔兔www.xuetutu.com第41卷第3期锅炉技术Vo1．41。No．32010年5月B0ILERTECHN0L0GYMay．，2010文章编号：CN31—1508(2010)05—0016—05基于小波分析的电站锅炉受热面灰污增长预测模型的研究潘亚娣，徐治皋，司风琪，杨新宇(东南大学能源与环境学院，江苏南京210096)关键词：电站锅炉；灰污增长预测；小波分析；ARMA(P，q)模型摘要：受热面灰污增长预测模型是研究吹灰优化方案的前提，分析了受热面灰污增长简化理论模型的基础上，基于小波变换的特征提取方法和ARMA(

2、p，q)时序模型分析，建立锅炉受热面灰污增长综合预测模型。该模型无需额外投资，通过对电厂已有的实时数据进行分析和特征提取，便能准确评价和预测受热面的灰污状态。经某电厂省煤器灰污增长预测实例表明，该模型预测结果与实际状况相符，从而能为吹灰优化提供指导。中图分类号：TK223．3文献标识码：A本文基于热平衡原理，通过对现场采集的实时数0前言据进行分析，整理出各受热面的灰污热阻实时变目前，燃煤电站主要采用定期吹灰或根据烟化特征。然后，根据小波理论对这些灰污热阻时温变化粗略指导吹灰操作。定期吹灰是按照规间序列进行消噪滤波、特征提取和

3、趋势预测，准程对各受热面进行定期定量的吹扫，这种吹灰方确判断受热面的实际灰污状态。并采用时间序式无视受热面的实际灰污状态，常引起吹灰不足列分析方法，构造灰污增长小幅摄动ARMA(P，或吹灰过度。由于电站锅炉是一个复杂的非线q)模型，建立了基于小波变换的锅炉受热面灰污性耦合系统，烟气温度受很多因素的影响，根据增长预测综合模型。以安徽某电厂锅炉省煤器烟温进行吹灰操作会出现误诊的情况，不利于正灰污增长模型为例，预测结果表明该模型能为吹确指导锅炉的安全经济运行。而基于各受热面灰经济性建模提供理论依据。灰污状态、灰污增长趋势和吹灰收益

4、的优化吹灰1受热面灰污增长模型分析方案能解决现行吹灰操作的缺陷，实现按需吹灰，提高锅炉的经济运行水平。灰污增长预测模电厂锅炉运行中，受热面沾污、积灰、结渣过型是建立优化吹灰方案的前提，根据电厂现有的程是一个随时间变化的复杂动态过程，一方面灰监测数据，研究受热面灰污状态和灰污增长预测粒受热泳力等作用沉积在受热管表面，使传热热模型具有重要的工程意义。阻增加；另一方面，沉积的灰污会被烟气和灰粒受热面灰污形成与增长的理论研究l_1与实冲击而剥离，使热阻减小。沉积与剥离同时发际运行工况脱节，某些参数无法测定，使得理论生，实际观测到的灰

5、污热阻是此两方面共同作用模型难以用于指导实践。文献[3]提出了根据运的结果。随着运行时间的增长，灰污热阻总体上行工况，在简化理论模型的基础上，通过现场试呈增加趋势，而局部存在着小幅波动(摄动)。根验的方法建立灰污增长预测模型，但现场试验耗据这一原理，引用Kern和Seaton的结论，采用常时费力、周期长、预测精度不高。文献E4—5]等微分方程来描述该过程I2]，如式(1)所示。建立了基于人工神经网络的受热面积灰预测模dm—一d—md—m—md—mr(1)l型，但其预测精度取决模型结构和训练算法，可r靠性不高。小波分析因其在时

6、域和频域同时具式中：yn——单位换热面上沉积灰污的质量；有良好的局部化性质，能准确提取信号的特征信m——灰污沉积率，表示单位换热面上单息，而广泛应用于信号处理、故障诊断等领域。位时间内沉积灰污的质量；收稿日期：2008—10—22；修回日期：2009—06—22作者简介：潘亚娣(1976一)女，博士研究生，主要研究方向电厂数据挖掘、性能监测及优化技术。学兔兔www.xuetutu.com第3期潘亚娣，等：基于小波分析的电站锅炉受热面灰污增长预测模型的研究17——灰污剥蚀率，表示单位换热面上单由于灰污增长过程是一个复杂的动态过

7、程，位时间内剥蚀灰污的质量；灰粒的沉积率与剥蚀率存在一定的随机波动，该r——表示时间。简化理论模型仅反应了灰污增长的长期总体发假定灰污的成分和特性沿受热面和灰污层展趋势，即灰污热阻总体上随时间呈指数规律增厚度方向都是均匀分布的，由热阻的定义，灰污加，而某一时刻的灰污热阻在此基础上还将会有热阻可表示为式(2)：一定程度的波动。基于小波变换的时序分析法Rf一芸一(2)建立灰污增长预测模型，即先采用小波变换提取式中：R——为管子烟气侧灰污的热阻；灰污增长的特征信息，然后采用平稳时间序列分——灰污层厚度；析法分析特征提取之后的平稳随

8、机信息，最后综——灰污导热系数；合小波变换与时序分析结果，合成灰污增长预测P——灰污密度。模型。研究表明，灰污粒子在管壁上的沉积率主要2基于小波变换的时序预测建模与煤质特性、飞灰颗粒粒径、飞灰浓度、烟气流速、换热管管径和排列方式等因素有关，而对于运行中2．1小波变换锅炉，结构参数已确定，在