蘇永健，解世濤，李雪冰，李 闖，李鵬竹，譚祥帥，李 昭，辛志波，趙如宇，王 林，何 川,張宏元

(1.京能十堰熱電有限公司，湖北 十堰 442000；2.西安熱工研究院有限公司，陜西 西安 710054； 3.京能電力股份有限公司，北京 100025)

隨著信息化技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)、人工智能與工業(yè)技術(shù)的融合程度逐漸提高，工業(yè)生產(chǎn)方式向著更加精益、更加節(jié)能的方向發(fā)展?；鹆Πl(fā)電目前是我國(guó)電力供應(yīng)的主體，其生產(chǎn)設(shè)備多、工藝流程長(zhǎng)、系統(tǒng)間耦合性強(qiáng)，進(jìn)行智能化改造的空間巨大，智能發(fā)電技術(shù)目前已成為行業(yè)的研究熱點(diǎn)。通過(guò)智能化建設(shè)實(shí)現(xiàn)電廠(chǎng)的精細(xì)化管理，達(dá)到降本增效的目的，對(duì)保持電力企業(yè)在新形勢(shì)下的核心競(jìng)爭(zhēng)力具有重要意義。

火電廠(chǎng)制粉系統(tǒng)具有組成復(fù)雜、操作繁瑣、監(jiān)視手段單一等特點(diǎn)，實(shí)際的生產(chǎn)過(guò)程中容易出現(xiàn)落煤不暢、啟動(dòng)不及時(shí)等問(wèn)題，直接影響了機(jī)組快速調(diào)峰和運(yùn)行安全，降低了電廠(chǎng)的生產(chǎn)效益。

本文基于機(jī)器深度學(xué)習(xí)理論，通過(guò)對(duì)制粉系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)的大數(shù)據(jù)分析，構(gòu)建相應(yīng)機(jī)理模型，結(jié)合自動(dòng)控制策略?xún)?yōu)化，解決了當(dāng)前中速磨煤機(jī)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)只能依靠人為判斷、啟動(dòng)投用速度慢等問(wèn)題。加裝了智能優(yōu)化模型的制粉系統(tǒng)，能夠及時(shí)反映設(shè)備的異常趨勢(shì)，提前預(yù)警，方便了操作員監(jiān)控與調(diào)整，提高了鍋爐系統(tǒng)的自動(dòng)化、智能化程度，更好地滿(mǎn)足了機(jī)組快速啟動(dòng)、響應(yīng)調(diào)峰的需求。

1 系統(tǒng)概述

某電廠(chǎng)采用上海鍋爐廠(chǎng)有限公司產(chǎn)品，鍋爐型號(hào)為SG-1219/25.4-M4424，350 MW超臨界參數(shù)、一次中間再熱、四角切圓燃燒、固態(tài)排渣、全鋼構(gòu)架、半露天布置、煤粉鍋爐、平衡通風(fēng)、三分倉(cāng)回轉(zhuǎn)式空預(yù)器。

制粉系統(tǒng)采用正壓直吹冷一次風(fēng)機(jī)制粉系統(tǒng)，每臺(tái)鍋爐配備5臺(tái)中速磨煤機(jī)和5臺(tái)電子稱(chēng)重式給煤機(jī)，4運(yùn)1備。設(shè)計(jì)煤種的煤粉細(xì)度R90=19%；煤粉均勻系數(shù)n=1.1。鍋爐在A(yíng)/B層設(shè)計(jì)等離子點(diǎn)火器，采用擺動(dòng)式四角切圓燃燒方式。

1.1 磨煤機(jī)技術(shù)參數(shù)

磨煤機(jī)技術(shù)參數(shù)見(jiàn)表1。

表1 磨煤機(jī)技術(shù)參數(shù)

1.2 給煤機(jī)技術(shù)參數(shù)

給煤機(jī)技術(shù)參數(shù)見(jiàn)表2。

表2 給煤機(jī)技術(shù)參數(shù)

1.3 制粉系統(tǒng)工藝流程

原煤倉(cāng)中燃煤經(jīng)上部落煤管進(jìn)入給煤機(jī)，給煤機(jī)通過(guò)皮帶將燃煤以設(shè)定給煤率輸送至磨煤機(jī)。進(jìn)入磨煤機(jī)的燃煤通過(guò)磨輥進(jìn)行碾磨，一次風(fēng)通過(guò)噴嘴環(huán)均勻進(jìn)入磨盤(pán)周?chē)?，將?jīng)過(guò)碾磨從磨環(huán)上切向甩出的煤粉混合物烘干并輸送至磨煤機(jī)上部的分離器中進(jìn)行分離，粗粉被分離出來(lái)返回磨盤(pán)重磨，合格的細(xì)粉被一次風(fēng)帶出分離器并經(jīng)粉管進(jìn)入爐膛。

2 原煤倉(cāng)落煤不暢故障預(yù)警

制粉系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)全程自動(dòng)控制的難點(diǎn)在于控制對(duì)象的準(zhǔn)確性和合理性，其準(zhǔn)確性體現(xiàn)在能否提前預(yù)判控制效果，具體體現(xiàn)是對(duì)煤量的精準(zhǔn)控制[1-3]。根據(jù)鍋爐運(yùn)行特點(diǎn)要求，選擇啟動(dòng)幾套制粉系統(tǒng)取決于機(jī)組帶負(fù)荷情況，因此，在整個(gè)制粉系統(tǒng)中往往有兩至三套制粉系統(tǒng)處于熱備狀態(tài)[4]。處于備用制粉系統(tǒng)的原煤倉(cāng)常常會(huì)因?yàn)槊撼睗?、堆積、異物等原因造成落煤不暢[5]，影響制粉系統(tǒng)煤量的精準(zhǔn)控制和快速啟動(dòng)，導(dǎo)致生產(chǎn)效率的損失；其控制對(duì)象的合理性具體體現(xiàn)是制粉系統(tǒng)的控制方式是否滿(mǎn)足制粉系統(tǒng)運(yùn)行要求。

本文基于A(yíng)DAM-BPNN模型算法，通過(guò)對(duì)給煤機(jī)落煤情況進(jìn)行預(yù)測(cè)，在給煤機(jī)原煤倉(cāng)出現(xiàn)潛在落煤不暢時(shí)，及時(shí)預(yù)警和指導(dǎo)生產(chǎn)人員對(duì)原煤倉(cāng)進(jìn)行松動(dòng)處理，防止在制粉系統(tǒng)需快速啟動(dòng)時(shí)因落煤不暢導(dǎo)致制粉系統(tǒng)煤量控制失效或啟動(dòng)失敗的問(wèn)題，保證機(jī)組快速調(diào)峰和運(yùn)行安全。

同時(shí)，本文還對(duì)制粉系統(tǒng)暖磨方式的運(yùn)行機(jī)理進(jìn)行研究分析，并結(jié)合制粉系統(tǒng)順序控制方法和模型分析計(jì)算結(jié)果，獲得了一套制粉系統(tǒng)啟動(dòng)過(guò)程的自動(dòng)控制策略，從根本上解決了制粉系統(tǒng)難實(shí)現(xiàn)啟動(dòng)過(guò)程的自動(dòng)控制的問(wèn)題。

2.1 給煤機(jī)運(yùn)行特性建模

BPNN(back-propagation neural network,簡(jiǎn)稱(chēng)BPNN)作為一個(gè)具有多層拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)對(duì)預(yù)測(cè)集與真值集的誤差計(jì)算，將結(jié)果進(jìn)行反向傳播，對(duì)隱含層各個(gè)神經(jīng)元參數(shù)進(jìn)行迭代更新，其具有的高維多層結(jié)構(gòu)受到了廣泛關(guān)注[6-8]。

本文采用四層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)制粉系統(tǒng)落煤不暢進(jìn)行訓(xùn)練，其中，輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為3，經(jīng)過(guò)交叉驗(yàn)證及考慮計(jì)算效率第一層隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)定為26，第二層隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為4，經(jīng)過(guò)動(dòng)態(tài)神經(jīng)元激活層后輸出層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為1。通過(guò)對(duì)制粉系統(tǒng)運(yùn)行特性分析，原煤倉(cāng)堵煤和落煤管路潮濕堵煤都會(huì)導(dǎo)致給煤機(jī)因斷煤跳閘，結(jié)合機(jī)理分析，給煤機(jī)落煤不暢模型采用的建模參數(shù)如表3所示，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

表3 給煤機(jī)運(yùn)行特性建模參數(shù)說(shuō)明

圖1 模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

將表3中的樣本數(shù)據(jù)集xi通過(guò)輸入層進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)模型中，在隱含層中通過(guò)加權(quán)求和后的結(jié)果為

(1)

式中：WSuj為第一層第j個(gè)隱含層神經(jīng)元的加權(quán)求和值；xj為大數(shù)據(jù)集輸入項(xiàng)；wmj為第一層第j個(gè)隱含層神經(jīng)元不同輸入項(xiàng)的權(quán)重；cj為第j個(gè)隱含層神經(jīng)元的偏置，通過(guò)激活函數(shù)后的輸出值作為輸出層的輸入值，隱含層的輸出結(jié)果為

(2)

第一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的輸出作為第二層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的輸入，其加權(quán)求和后的結(jié)果為

(3)

式中：WSvi為第二隱含層第i個(gè)神經(jīng)元的加權(quán)求和值；ui為第一隱含層輸出項(xiàng)；wki為第二隱含層第i個(gè)神經(jīng)元不同輸入項(xiàng)的權(quán)重，ai為第二隱含層第i個(gè)神經(jīng)元的偏置，通過(guò)激活函數(shù)后的輸出值作為輸出層的輸入值，隱含層的輸出結(jié)果為

(4)

經(jīng)過(guò)動(dòng)態(tài)神經(jīng)元激活層后在輸出層中通過(guò)加權(quán)求和后的結(jié)果為

(5)

式中：WSy為輸出層神經(jīng)元的加權(quán)求和值；vl為隱含層的輸出項(xiàng)；wl為輸出層神經(jīng)元不同輸入項(xiàng)的權(quán)重；bo為輸出層神經(jīng)元的偏置，通過(guò)激活函數(shù)后的輸出值作為輸出層的輸出結(jié)果為

(6)

對(duì)訓(xùn)練集產(chǎn)生的結(jié)果數(shù)據(jù)集y及期望數(shù)據(jù)集yr通過(guò)均方誤差公式：

(7)

若誤差結(jié)果E不滿(mǎn)足模型精度要求，則對(duì)誤差反向進(jìn)行傳播，更新輸出層及隱含層的權(quán)重與偏置，通過(guò)不斷的迭代訓(xùn)練，直至誤差滿(mǎn)足模型精度要求。

2.2 算法優(yōu)化

本文采用ADAM(adaptive moment estimation，簡(jiǎn)稱(chēng)ADAM)算法作為模型的優(yōu)化算法，ADAM是2014年由Kingma等研究人員提出的一種算法，由于其對(duì)其他優(yōu)化算法的優(yōu)點(diǎn)進(jìn)行了吸納，因此在各方面的應(yīng)用中效果比較突出。在結(jié)合模型迭代過(guò)程中，其所使用的參數(shù)更新公式如下：

m0=v0=0

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

式中：m0及v0分別為參數(shù)的初始化向量矩陣；β1、β2、η、ε分別為在模型迭代參數(shù)更新過(guò)程中的配置參數(shù)。E和w為模型迭代參數(shù)更新過(guò)程中誤差和權(quán)重。

2.3 結(jié)果與討論

以表3中的測(cè)點(diǎn)樣本，選取該廠(chǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)歷史數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)集作為輸入，給煤量y作為期望值輸出。以2019—2020年80%的數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練集，剩余20%的數(shù)據(jù)集作為測(cè)試集，2021年的數(shù)據(jù)集作為驗(yàn)證集，基于BPNN模型，采用ADAM優(yōu)化算法對(duì)給煤機(jī)的運(yùn)行特性進(jìn)行分析，結(jié)果如表4及圖2所示。

表4 給煤機(jī)運(yùn)行特性模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)值

圖2 模型訓(xùn)練過(guò)程誤差圖

3 磨煤機(jī)預(yù)暖程控優(yōu)化

制粉系統(tǒng)啟動(dòng)過(guò)程自動(dòng)控制方法采用按照制粉系統(tǒng)啟動(dòng)先后順序的控制方式來(lái)完成，并結(jié)合磨煤機(jī)暖磨運(yùn)行機(jī)理，對(duì)磨煤機(jī)熱風(fēng)調(diào)閥、磨煤機(jī)冷風(fēng)調(diào)閥等設(shè)備進(jìn)行精準(zhǔn)控制，完成制粉系統(tǒng)從輔助設(shè)備啟動(dòng)、磨煤機(jī)暖磨、磨煤機(jī)啟動(dòng)、給煤機(jī)啟動(dòng)等一系列啟動(dòng)過(guò)程的自動(dòng)控制。

制粉系統(tǒng)啟動(dòng)順序控制難度不大，只需按照系統(tǒng)的流程進(jìn)行啟動(dòng)，故本文不對(duì)制粉系統(tǒng)順序控制部分內(nèi)容進(jìn)行討論。磨煤機(jī)暖磨作為制粉系統(tǒng)啟動(dòng)的核心控制對(duì)象，暖磨效果決定著制粉系統(tǒng)點(diǎn)火品質(zhì)、啟動(dòng)時(shí)間和運(yùn)行安全，因此，下文著重對(duì)磨煤機(jī)暖磨的控制方法和控制策略進(jìn)行研究。

3.1 磨煤機(jī)暖磨控制方法研究

根據(jù)制粉系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，磨煤機(jī)分別在點(diǎn)火初期采用等離子暖風(fēng)系統(tǒng)和機(jī)組正常帶負(fù)荷之后采用熱一次風(fēng)暖風(fēng)系統(tǒng)兩種方式進(jìn)行暖磨，因此，磨煤機(jī)暖磨的控制方式分為等離子暖磨模式和正常暖磨模式。兩者唯一不同的是分別利用等離子暖風(fēng)器調(diào)閥和熱一次風(fēng)調(diào)閥進(jìn)行暖磨控制，其他的暖磨控制方法均采用相同的控制手段。

考慮到制粉系統(tǒng)啟動(dòng)的節(jié)能性，在暖磨過(guò)程中應(yīng)盡可能做到冷風(fēng)不參與控制過(guò)程，避免冷一次風(fēng)參與暖磨過(guò)程，從而保證一次風(fēng)機(jī)出力處于節(jié)能狀態(tài)，達(dá)到節(jié)能的目的。

同時(shí)，考慮到制粉系統(tǒng)啟動(dòng)的高效性和安全性，磨煤機(jī)暖磨時(shí)磨煤機(jī)出口溫度合理的選擇不僅能保證磨煤機(jī)的安全運(yùn)行，還保證了點(diǎn)火質(zhì)量。磨煤機(jī)出口溫度的選擇通常根據(jù)煤質(zhì)揮發(fā)份而定，當(dāng)煤質(zhì)揮發(fā)份Vdaf<40%時(shí)，磨煤機(jī)出口溫度設(shè)定的最大允許范圍的計(jì)算公式見(jiàn)式(1)；當(dāng)煤質(zhì)揮發(fā)份Vdaf≥40%時(shí)，磨煤機(jī)出口溫度設(shè)定的最大允許范圍的計(jì)算公式見(jiàn)式(2)。其中煤質(zhì)揮發(fā)份根據(jù)煤質(zhì)化驗(yàn)結(jié)果的數(shù)據(jù)可知。

tM2=[(82-Vdaf)5/3]±5

(14)

tM2=60～70 ℃

式中：Vdaf為煤質(zhì)揮發(fā)分，%；tM2為磨煤機(jī)出口溫度，℃。

3.2 磨煤機(jī)暖磨控制策略研究

機(jī)組首次點(diǎn)火，磨煤機(jī)暖風(fēng)調(diào)閥按照常規(guī)設(shè)計(jì)為控制暖風(fēng)器出口溫度，這種控制方法不僅會(huì)造成暖磨時(shí)間延長(zhǎng)，也會(huì)影響制粉系統(tǒng)整體自動(dòng)控制功能，使磨煤機(jī)入口一次風(fēng)量在冷熱風(fēng)的耦合作用下變得不可控或控制效果較差。因此，在機(jī)組首次點(diǎn)火時(shí)，磨煤機(jī)暖風(fēng)器調(diào)閥應(yīng)直接控制磨煤機(jī)入口一次風(fēng)流量，在保證磨煤機(jī)最小通風(fēng)量要求的同時(shí)保證了磨煤機(jī)暖磨的時(shí)間。此時(shí)，冷風(fēng)調(diào)閥為輔助調(diào)節(jié)磨煤機(jī)出口溫度，防止磨煤機(jī)出口溫度過(guò)高影響機(jī)組運(yùn)行安全。隨著機(jī)組點(diǎn)火之后，第二套制粉系統(tǒng)啟動(dòng)時(shí)磨煤機(jī)暖磨控制采用常規(guī)的控制策略，由熱一次風(fēng)調(diào)閥控制暖磨的速率，冷一次風(fēng)調(diào)閥輔助控制暖磨的技術(shù)指標(biāo)。

在暖磨過(guò)程中應(yīng)合理控制冷熱風(fēng)調(diào)閥的開(kāi)啟速率和時(shí)間。在熱風(fēng)調(diào)閥接收到暖磨指令開(kāi)啟后，磨煤機(jī)出口溫度會(huì)迅速上升，此時(shí)，冷風(fēng)調(diào)閥會(huì)開(kāi)啟控制磨煤機(jī)出口溫度在最大允許的范圍內(nèi)。由于磨煤機(jī)冷熱風(fēng)具有強(qiáng)耦合性，冷風(fēng)調(diào)閥開(kāi)啟后磨煤機(jī)入口流量也會(huì)上升，此時(shí)熱風(fēng)調(diào)閥會(huì)關(guān)閉，熱風(fēng)調(diào)閥關(guān)閉后又會(huì)使磨煤機(jī)出口溫度下降，造成了系統(tǒng)內(nèi)擾，影響磨煤機(jī)暖磨速度和質(zhì)量。因此，在控制策略中采用一種模糊弱化控制對(duì)象的策略，在暖磨過(guò)程中，對(duì)冷熱風(fēng)調(diào)閥控制參數(shù)進(jìn)行弱化變參數(shù)設(shè)置，保證磨煤機(jī)出口溫度和磨煤機(jī)入口一次風(fēng)量平緩過(guò)渡，提高暖磨效率。具體控制策略見(jiàn)圖3。

圖3 磨煤機(jī)暖磨控制策略

4 磨煤機(jī)智能啟動(dòng)控制

結(jié)合給煤機(jī)落煤預(yù)測(cè)模型及制粉系統(tǒng)自動(dòng)啟動(dòng)控制策略，防止在制粉系統(tǒng)需快速啟動(dòng)時(shí)因落煤不暢導(dǎo)致制粉系統(tǒng)煤量控制失效或啟動(dòng)失敗的問(wèn)題。通過(guò)機(jī)理分析，由于在制粉系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中，輕微落煤不暢的現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生，通常由給煤機(jī)經(jīng)過(guò)自身PID調(diào)節(jié)后此種現(xiàn)象消失，此種現(xiàn)象不會(huì)影響系統(tǒng)的快速啟動(dòng)，也不需要通知檢修人員去處理，應(yīng)調(diào)節(jié)模型閾值予以排除。組合控制策略圖，如圖4所示。

圖4 制粉系統(tǒng)組合控制策略

通過(guò)對(duì)比制粉系統(tǒng)自動(dòng)啟動(dòng)投運(yùn)過(guò)程和手動(dòng)投運(yùn)過(guò)程，自動(dòng)投入過(guò)程見(jiàn)圖5，手動(dòng)投入過(guò)程見(jiàn)圖6。

圖5 自動(dòng)啟動(dòng)數(shù)據(jù)曲線(xiàn)圖

圖6 手動(dòng)啟動(dòng)數(shù)據(jù)曲線(xiàn)圖

通過(guò)對(duì)自動(dòng)啟動(dòng)和手動(dòng)啟動(dòng)的數(shù)據(jù)曲線(xiàn)進(jìn)行比對(duì)分析，自動(dòng)啟動(dòng)比手動(dòng)啟動(dòng)從爐膛負(fù)荷、熱一次風(fēng)壓力參數(shù)來(lái)看，采用自動(dòng)啟動(dòng)方式時(shí)，系統(tǒng)參數(shù)波動(dòng)較小，各參數(shù)過(guò)渡平緩，系統(tǒng)控制水平優(yōu)于手動(dòng)啟動(dòng)，更利于機(jī)組安全運(yùn)行。同時(shí)，從啟動(dòng)耗時(shí)來(lái)看，自動(dòng)啟動(dòng)比手動(dòng)啟動(dòng)用時(shí)更短，更為節(jié)能。

5 結(jié) 論

制粉系統(tǒng)自動(dòng)啟動(dòng)控制技術(shù)以諸多優(yōu)點(diǎn)已應(yīng)用于生產(chǎn)中，但在實(shí)際控制中，往往會(huì)出現(xiàn)例如落煤不暢預(yù)判不及時(shí)、暖磨不到位等影響了制粉系統(tǒng)在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中自動(dòng)投入效率較低的問(wèn)題。本文基于A(yíng)DAM-BPNN模型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和制粉系統(tǒng)自動(dòng)控制策略的研究和應(yīng)用，提高了制粉系統(tǒng)整體投入過(guò)程的自動(dòng)化控制水平，保證了機(jī)組運(yùn)行的安全性和經(jīng)濟(jì)性，為了同類(lèi)機(jī)組制粉系統(tǒng)自動(dòng)啟動(dòng)控制技術(shù)的應(yīng)用和數(shù)字化電廠(chǎng)的建設(shè)提供了寶貴的借鑒意見(jiàn)。隨著電廠(chǎng)制粉系統(tǒng)運(yùn)行的數(shù)據(jù)累積，制粉系統(tǒng)過(guò)程控制例如磨煤機(jī)暖磨控制策略可以進(jìn)一步依據(jù)數(shù)據(jù)分析建模技術(shù)優(yōu)化進(jìn)行升級(jí)控制策略。