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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鍋爐原煤水分預(yù)測(cè)分析

2022-12-07 07:52黃忠和鄭逸飛張朝金周高盛
科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新 2022年34期
關(guān)鍵詞:差壓磨煤機(jī)原煤

黃忠和,鄭逸飛,張朝金,周高盛

(1.福建福海創(chuàng)石油化工有限公司,福建 漳州 363215;2.福建中試所電力調(diào)整試驗(yàn)有限責(zé)任公司,福建 福州 350007)

引言

近年來(lái)燃煤市場(chǎng)供應(yīng)緊張、競(jìng)爭(zhēng)激烈,為了節(jié)約燃料成本,燃煤企業(yè)普遍采用混煤摻燒的方式運(yùn)行?;烀浩焚|(zhì)的好壞直接關(guān)系到鍋爐運(yùn)行的安全性和經(jīng)濟(jì)型,也關(guān)系到電廠污染物排放是否達(dá)標(biāo)。因此,電廠生產(chǎn)運(yùn)行中迫切需要成熟的、性能可靠的煤質(zhì)在線分析系統(tǒng),以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)混煤品質(zhì)。

燃煤水分與煤種品質(zhì)密切相關(guān),也是影響燃煤熱值的關(guān)鍵因素,因此,準(zhǔn)確的燃煤水分在線監(jiān)測(cè)是判定煤種類型和煤質(zhì)的重要手段,對(duì)電廠配煤摻燒、燃燒優(yōu)化調(diào)整有著非常重要的意義。因此,燃煤水分軟測(cè)量方法應(yīng)運(yùn)而生。

1 熱平衡原理原煤水分在線監(jiān)測(cè)及存在的問(wèn)題

田永明等以磨煤機(jī)熱平衡原理為依據(jù),借助組態(tài)王、VB 和SQL 聯(lián)合編程軟件工具對(duì)入爐煤的水分實(shí)現(xiàn)軟測(cè)量,并在多家發(fā)電廠進(jìn)行了現(xiàn)場(chǎng)檢驗(yàn)[1]。劉福國(guó)等以制粉系統(tǒng)熱平衡原理建立了基于制粉系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)分析的電站鍋爐入爐煤水分實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的研究[2]。李鋒等根據(jù)直吹式MPS 型中速輥式磨煤機(jī)運(yùn)行機(jī)理,結(jié)合磨煤機(jī)入口和出口物質(zhì)的能量平衡和質(zhì)量平衡方程建立了燃煤水分質(zhì)量分析的軟測(cè)量模型[3]。

根據(jù)質(zhì)量守恒原理,原煤中部分水分蒸發(fā),轉(zhuǎn)到磨煤機(jī)出口一次風(fēng)[4]

式中:Mar- 收到基水分,%;

Mmf- 煤粉水分,%。

根據(jù)能量守恒原理得到磨煤機(jī)進(jìn)出口熱平衡基本公式

式中:qgz- 磨煤機(jī)進(jìn)口一次風(fēng)物理熱;

qlf- 漏入冷空氣的物理熱;

qnm- 磨輥磨盤研磨產(chǎn)生的熱量;

qr- 原煤的物理熱;

qz- 原煤蒸發(fā)水分消耗的熱量;

qjr- 加熱原煤消耗的熱量;

q2- 一次風(fēng)帶出的熱量;

q5- 磨煤機(jī)的散熱損失。

采用熱平衡原理進(jìn)行原煤水分在線監(jiān)測(cè),對(duì)磨煤機(jī)進(jìn)口一次風(fēng)量、一次風(fēng)溫、給煤量、煤粉水分和漏入冷空氣量等計(jì)量準(zhǔn)確性要求較高,對(duì)磨煤機(jī)本體散熱損失計(jì)算精度不足,甚至在各臺(tái)磨煤機(jī)之間偏差較大,因此在生產(chǎn)應(yīng)用中存在一定的缺陷。

2 原煤水分在線監(jiān)測(cè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模

因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)自學(xué)習(xí)性和適用性,同時(shí)具有很強(qiáng)的非線性映射能力,并且網(wǎng)絡(luò)的中間層數(shù)和神經(jīng)元個(gè)數(shù)可以根據(jù)具體情況而定,因而被廣泛地應(yīng)用在數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)領(lǐng)域。在多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,應(yīng)用最廣的是BP 網(wǎng)絡(luò)模型。BP 算法用梯度搜索技術(shù),采用反向傳播學(xué)習(xí)手段來(lái)擬合網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值的方法,使網(wǎng)絡(luò)計(jì)算輸出與樣本真實(shí)值的均方差滿足一定的精度要求?;跓崞胶庠磉M(jìn)行原煤水分在線監(jiān)測(cè)的缺陷,采用基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的原煤水分在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng),充分采集磨煤機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行的實(shí)時(shí)參數(shù),兼利用熱平衡原理對(duì)穩(wěn)定工況進(jìn)行篩選,并對(duì)原煤和煤粉進(jìn)行取樣化驗(yàn)水分進(jìn)行實(shí)物校準(zhǔn),利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行樣本訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)對(duì)原煤水分的在線監(jiān)測(cè)。根據(jù)磨煤機(jī)結(jié)構(gòu)和運(yùn)行特性,構(gòu)建了一個(gè)具有兩個(gè)隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(見(jiàn)圖1)用于預(yù)測(cè)原煤的水分。

2.1 輸入與輸出變量的選擇

入爐煤在制粉系統(tǒng)中研磨、干燥、輸送的過(guò)程,可以看成一個(gè)熱量傳遞和一個(gè)一次風(fēng)粉混合物輸送的過(guò)程,所以所有影響其熱傳遞和一次風(fēng)粉混合物輸送的參數(shù)都將會(huì)對(duì)原煤水分的預(yù)測(cè)產(chǎn)生影響[5]。通過(guò)對(duì)入爐煤研磨、干燥、輸送過(guò)程運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)和現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際情況,最終選定給煤量、磨煤機(jī)入口一次風(fēng)量、磨煤機(jī)進(jìn)出口差壓、磨入口風(fēng)溫、一次風(fēng)粉混合物溫度等7 個(gè)參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量,輸出變量為入爐煤的水分。

2.2 輸入與輸出參數(shù)歸一化

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入、輸出值應(yīng)是歸一化的數(shù)值,一般采用在-1 和+1 區(qū)間。因此,對(duì)輸入、輸出參數(shù)數(shù)據(jù)要進(jìn)行歸一化

Xim、Pm- 第m 個(gè)樣本第i 個(gè)參數(shù)的輸入、輸出標(biāo)定值;

Ximax、Ximin- 第i 個(gè)參數(shù)輸出最大、最小標(biāo)定值。

2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程

確定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入、輸出后,接下來(lái)就要對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練,以滿足使用要求。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程見(jiàn)圖2。首先獲取磨煤機(jī)在運(yùn)行過(guò)程中的一些特征參數(shù),及其對(duì)應(yīng)的煤種參數(shù),即上述提到的7 個(gè)輸入?yún)?shù)和1 個(gè)輸出參數(shù),并將所取得的參數(shù)隨機(jī)分為訓(xùn)練樣本與測(cè)試樣本,利用訓(xùn)練樣本對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,直至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果滿足準(zhǔn)確度要求或者達(dá)到最大的訓(xùn)練次數(shù)。若達(dá)到最大訓(xùn)練次數(shù)后輸出結(jié)果仍無(wú)法滿足準(zhǔn)確度要求,則重新調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù),重復(fù)上述訓(xùn)練步驟,直至輸出結(jié)果滿足預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度要求。

計(jì)算隱層輸出值f(Sj)。隱層單元輸出值采用S 型函數(shù),其計(jì)算公式

式中:Wji-輸入層第i 個(gè)神經(jīng)元至隱層第j 個(gè)神經(jīng)元的連接權(quán)值;θj-閾值。

輸出單元輸出值f(Sk),即網(wǎng)絡(luò)的輸出y=P′。輸出值也采用S 型函數(shù)

式中:f(Sk)-輸出層第k 個(gè)神經(jīng)元的輸出值;

Wkj-隱層第j 個(gè)神經(jīng)元至輸出層第k 個(gè)神經(jīng)元的連接權(quán)值;θk-閾值。

2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練結(jié)果

研究BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練樣本的預(yù)測(cè)水分與實(shí)測(cè)水分的相對(duì)誤差全部都保持在6%以下,這樣高的精度許多經(jīng)驗(yàn)公式包括原煤熱平衡方式也難以達(dá)到,完全可以滿足生產(chǎn)應(yīng)用需求。

3 影響預(yù)測(cè)結(jié)果的因素分析

從上述結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度已經(jīng)可以滿足實(shí)際生產(chǎn)應(yīng)用需求,但是預(yù)測(cè)結(jié)果的穩(wěn)定性同樣不可忽視。選擇了7 個(gè)參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù),相對(duì)來(lái)說(shuō),磨煤機(jī)出口一次風(fēng)粉混合物的溫度偏差對(duì)水分預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的影響最大。

水分預(yù)測(cè)M 簡(jiǎn)化為各輸入?yún)?shù)歸一化值X 和權(quán)重f(A,B)的乘積

式中:A、B- 系數(shù)。

以某次訓(xùn)練結(jié)果為例,各輸入?yún)?shù)對(duì)水分預(yù)測(cè)的權(quán)重f(A,B)見(jiàn)表1。

表1 各主要輸入?yún)?shù)對(duì)水分預(yù)測(cè)的權(quán)重f(A,B)

注:以上權(quán)重參數(shù)因不同樣本和磨煤機(jī)結(jié)構(gòu)特性而不同。

對(duì)比磨煤機(jī)出口一次風(fēng)粉混合物的溫度和磨煤機(jī)進(jìn)出口差壓偏差對(duì)水分預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的影響。

當(dāng)一次風(fēng)粉混合物溫度偏大時(shí),入爐煤水分的預(yù)測(cè)結(jié)果小于原預(yù)測(cè)值,并且隨著一次風(fēng)粉混合物溫度偏差的增大,預(yù)測(cè)結(jié)果相應(yīng)減??;相反,則反之。從中可以發(fā)現(xiàn),一次風(fēng)粉混合物溫度與預(yù)測(cè)的原煤水分之間具有強(qiáng)負(fù)相關(guān)的關(guān)系。

當(dāng)進(jìn)出口差壓小于原差壓時(shí),入爐煤水分的預(yù)測(cè)結(jié)果也小于原預(yù)測(cè)結(jié)果,并且隨著差壓的減小,預(yù)測(cè)結(jié)果也相應(yīng)減小。相反當(dāng)進(jìn)出口差壓大于原差壓時(shí),其預(yù)測(cè)結(jié)果大于原預(yù)測(cè)結(jié)果,并且隨著差壓的增大,預(yù)測(cè)結(jié)果也相應(yīng)增大。從中可以發(fā)現(xiàn),制粉系統(tǒng)進(jìn)出口差壓與預(yù)測(cè)的水分之間具有一定的正相關(guān)的關(guān)系。

從能量平衡理論的角度來(lái)考慮,原煤從進(jìn)入磨煤機(jī)到噴入爐膛內(nèi)燃燒不僅是一個(gè)物料運(yùn)輸?shù)倪^(guò)程,也是一個(gè)不斷干燥的過(guò)程[6,7]。在原煤質(zhì)量一定的情況下,隨著原煤含水量的不斷增加,干燥到所需要的能量增加,磨煤機(jī)出口一次風(fēng)溫必然降低[8]。所以,在實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中,樣本的一次風(fēng)粉混合物溫度穩(wěn)定性對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性具有重要意義。

4 結(jié)論

對(duì)傳統(tǒng)的基于熱平衡原理原煤水分在線監(jiān)測(cè)和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原煤水分預(yù)測(cè)方法進(jìn)行對(duì)比,采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法具有很強(qiáng)的非線性映射能力,訓(xùn)練樣本的預(yù)測(cè)水分與實(shí)測(cè)水分的相對(duì)誤差絕對(duì)值可以控制在6%以內(nèi),完全可以滿足生產(chǎn)應(yīng)用精度的需求。同時(shí)分別對(duì)一次風(fēng)粉混合物溫度對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響進(jìn)行研究,一次風(fēng)粉混合物溫度與預(yù)測(cè)結(jié)果具有強(qiáng)負(fù)相關(guān)關(guān)系,所以樣本的一次風(fēng)粉混合物溫度穩(wěn)定對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性具有重要意義。

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本采集和篩選的過(guò)程,大范圍采集磨煤機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行參數(shù),兼利用熱平衡原理對(duì)各臺(tái)磨煤機(jī)穩(wěn)定工況進(jìn)行篩選,并對(duì)原煤和煤粉進(jìn)行取樣化驗(yàn)水分進(jìn)行實(shí)物校準(zhǔn),利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行樣本訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)對(duì)原煤水分的在線監(jiān)測(cè)。燃煤水分與煤種品質(zhì)密切相關(guān),準(zhǔn)確的燃煤水分在線監(jiān)測(cè)是判定煤種類型和煤質(zhì)的重要手段,對(duì)電廠配煤摻燒、燃燒優(yōu)化調(diào)整有著非常重要的意義。

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