再热汽温

2024-07-23

再热汽温(精选4篇)

再热汽温 篇1

0 引言

江苏南热发电有限责任公司2×650MW超临界机组的再热汽温主要以调节再热烟气挡板来控制, 而以事故喷水为辅助调节手段 (喷水点在低再的入口) 。改造前的再热汽温控制系统基本上都没有投入运行, 烟气挡板和事故喷水均依靠手动操作, 每天的操作量约占整个机组操作量的80%, 运行的操作强度大。主要原因:再热汽温被控对象具有很大的滞后和惯性 (20min以上) , 常规的PID控制系统很难有效抑制再热汽温的大范围变化, 应采用基于大滞后控制理论的优化控制策略才能对再热汽温进行有效控制。由于预测控制可根据所预测的未来时间段内的被控偏差来进行调节, 若用预测控制来实现锅炉的再热汽温调节, 则可以有效“提前”锅炉再热烟气挡板和再热喷水的调节, 实现对锅炉再热汽温的有效控制。在再热汽温控制系统的运行过程中, 要根据实际状况限制再热烟气挡板和再热喷水的调节范围, 因此, 在研究再热汽温的预测控制时, 必须采用受限的预测控制算法, 在求解优化问题时只能采用非线性约束优化方法, 计算过程非常复杂, 在工程上几乎无法实现。

本文借鉴变结构控制理论的实现方法, 提出了一种基于变结构的预测控制算法, 利用该控制算法, 使得预测控制系统的设计和控制算法变得较为简单。在此基础上, 针对江苏南热发电有限责任公司2×650MW超临界机组再热汽温控制中的实际问题, 提出了基于变结构预测控制思想的再热汽温优化控制策略, 应用后有效地提高了锅炉再热汽温的控制性能。

1 被控对象

锅炉本体为哈尔滨锅炉厂引进三井巴布科克能源公司技术生产的超临界变压运行螺旋管圈直流、单炉膛、一次中间再热、前后墙对冲旋流燃烧方式、平衡通风、固态排渣、全钢悬吊结构、Ⅱ型露天布置燃煤锅炉。再热汽温以采用尾部烟气挡板调节为主, 锅炉尾部烟道分为两个并列的烟道, 分别布置一级过热器和低温再热器。在烟温较低的省煤器下面布置可控制的烟气挡板, 再热器烟道挡板和过热器烟道挡板配合动作, 改变流经再热器烟道的烟气流量, 从而控制再热蒸汽的温度。

为研究新型的再热汽温控制系统, 对再热汽温被控对象进行了完整的动态特性试验。在高、中、低负荷点上分别进行了烟气挡板和事故喷水调门的阶跃响应试验, 试验结果如表1所示。

对上述试验结果, 可作如下分析:

1) 负荷降低时, 无论是烟气挡板还是事故喷水, 其对象的惯性时间和纯滞后时间都会增加。主要原因:当负荷降低时, 烟气流速和蒸汽流速相应降低, 烟气和蒸汽之间的热交换速度变慢, 从而导致过程的纯滞后和惯性增加;

2) 负荷降低时, 对于烟气挡板, 其对象的静态增益减小。主要原因是当负荷降低时, 为保证再热气温, 烟气挡板的位置将开大, 使挡板位置的改变对烟气流量的变化变得不敏感, 从而使对象的静态增益变小;而对于事故喷水, 其过程的静态增益则增加, 这是由热力系统的热平衡方程所决定的, 在低负荷时, 再热蒸汽流量较小, 显然相同的喷水流量对再热汽温的影响要大。

由此可见, 在机组变负荷时, 理论分析与试验结果是一致的。从对象的动态特性中, 可进一步获得如下结论:1) 无论是烟气挡板还是事故喷水, 都具有很大的纯滞后和很长的惯性时间, 应尽可能采用基于大滞后控制理论的优化控制策略来实现对再热汽温的有效控制;

2) 事故喷水的滞后和惯性反而大于烟气挡板, 依靠喷水难以快速抑制再热汽温的超温;

3) 在高、中、低负荷点上, 再热汽温被控对象的动态特性具有较大的差别, 新的控制系统应有强的自适应能力。

2 再热汽温优化控制策略

2.1 再热烟气挡板控制策略

烟气挡板控制作为调节再热汽温的主要回路, 以A侧为例 (B侧相同) , 其控制系统的结构如图1所示。

在反馈控制回路中, 采用本文的变结构预测控制算法, 在确保控制系统稳定性的前提条件下, 加快烟气挡板的调节速度。在系统的前馈通道中, 采用了基于操作经验的模糊智能前馈技术, 加快了烟气挡板的调节速度, 有效地抑制再热汽温的动态偏差。

2.2 变结构预测控制算法

锅炉再热汽温的被控过程都是开环稳定的, 其特性可以用以下阶跃响应模型来描述

式中, ∆u (k) =u (k) -u (k-1) ;y为过程输出;u为控制输入;Hj为过程的阶跃响应系数;n为正整数。由模型 (1) 可计算过程在k+N时刻的输出预测值为

式中, y (k+N) 为k+N时刻过程输出的预测值;d (k+N) 为k+N时刻过程所受扰动的预测值;N为预测步数。

由式 (2) 可知, 过程未来输出的预测值由三项组成:第一项取决于当前的和未来的控制序列;第二项由过去各时刻的控制量决定, 在当前时刻是已知的;第三项为相应时刻过程所受扰动的预测值。假定过程未来各时刻所受的扰动不变, 其值为当前时刻所受的扰动量大小, 则

式中, ym (k) 为当前时刻过程输出的测量值;d (k) 为当前时刻过程所受扰动量的估计值。这里的扰动是广义的, 它包含了控制系统的外部扰动、过程模型的参数摄动及过程未建模误差对系统的综合影响。

取目标函数为

其中

式中, r为过程输出的设定值;c (q-1) 为稳定多项式。设过程当前及未来的控制序列为一恒定值, 其大小分别取u (k-1) 和u (k) , 所对应的目标函数值分别为OBJ0 (k+N) 和OBJ1 (k+N) 。借鉴变结构控制的思想, 预测控制问题描述为, 求当前控制输入u (k) , 使

并满足约束条件

式中, uL和uH分别为过程控制输入的下限和上限。

c (q-1) 的不同构造对控制系统性能会有明显的影响。但大量仿真研究结果表明, 对于热工过程, 选取低阶次的c (q-1) 时, 也可获得较好的品质, 为此, 本文取

由式 (4) 得

假定过程当前及未来的控制序列为一恒定值, 且其大小等于k-1时刻的控制量, 则有:由式 (2) 、 (3) 和 (7) 可推得此时的目标函数值为

假定过程当前的控制输入为u (k) , 而未来各时刻的控制量保持不变, 则有:, ∆u (k+N-i) =0, i=1, ..., N-1, 不难推得此时的目标函数值为

当OBJ1 (k+N) >0时, 式 (5) 等价为

将式 (9) 代入得

不失一般性, 设HN>HN-1>0, 则有

因此, 当OBJ1 (k+N) >0时, △u (k) 可取

考虑到约束条件式 (6) 后, 可推导获得

根据式 (10) 、 (12) , 当OBJ1 (k+N) >0时, 控制作用u (k) 为

同样的推导, 当OBJ1 (k+N) ≤0时, 控制作用u (k) 为

其中

因此, 变结构预测控制算法要按如下简单的代数计算步骤完成:

1) 在k时刻, 由式 (3) 和 (8) 计算OBJ1 (k+N) ;

2) 当OBJ1 (k+N) >0时, 由式 (12) 和 (13) 计算控制输入u (k) 。当OBJ1 (k+N) <0时, 由式 (14) 和 (15) 计算控制输入u (k) 。当OBJ1 (k+N) =0时, u (k) =u (k-1) ;

3) 将步骤 (2) 计算得到的u (k) 作用于被控过程;

4) k=k+1, 回到步骤 (1) 执行。

2.3基于模糊控制理论的智能前馈技术

对于象再热汽温这样的大滞后和大惯性过程, 设计合理的前馈控制是十分必要的。在新型的再热汽温控制系统中, 采用了基于机组负荷指令的前馈及基于再热汽温偏差及偏差变化率的智能前馈。其中, 基于机组负荷指令的前馈又分为负荷小范围内变化及大幅变化时的二种前馈信号, 该类前馈量与变负荷速率、负荷指令大小以及再热汽温的实际运行情况有关, 本文中该部分的前馈量为 (-30%30%) 。

在实际运行过程中, 运行人员往往可以根据再热汽温的偏差及偏差变化率来快速调整烟气挡板的开度, 而这种快速的操作思想完全可以通过智能前馈控制器来实现。

2.4 事故喷水控制系统

以A侧为例 (B侧相同) , 再热汽温事故喷水的控制方案如图2所示。与烟气挡板控制相同, 采用变结构预测控制器VSPC实现反馈控制。前馈均采用了与前面相似的模糊智能前馈, 并融入了如下控制思想:

1) 当烟气挡板关到某一位置时, 烟气挡板的调节余量已较小, 可切换到喷水调节再热汽温, 以不致使再热汽温过高;

2) 当再热汽温已回调时, 应及时关小喷水门, 并根据回调情况及时关闭喷水门, 尽可能减少喷水流量。

2.5 防止壁温超温的智能控制回路

在控制系统中还设计了防止再热器金属壁温超温的智能控制回路, 当壁温接近限值时, 能自动调整再热汽温设定值, 并快速关小烟气挡板一定值。若这些措施仍无法抑制金属壁温, 则自动打开喷水阀, 抑制金属壁温继续上升。

3 再热汽温优化控制系统的应用

3.1 优化前的状态

在再热汽温控制系统优化前, 再热汽温控制系统主要存在如下问题:

1) 原DCS再热烟气挡板自动和再热减温水自动的控制逻辑及控制参数均存在问题, 导致自动无法投入, 运行人员只能手动调节再热汽温;

2) 由于再热汽温被控对象的大滞后特性, 运行人员不能很好地掌握其调节规律, 造成手动调节时再热汽温在大部分时间均处于等幅振荡状态, 振荡的幅度达15~20℃;并且在大幅升降负荷、启停制粉系统时极易造成超温, 同时减温水调节频繁, 阀门动作幅度和减温水用量均较大, 明显影响机组安全性和经济性。

3.2 优化后的状态

新型再热汽温控制系统已在江苏南热发电有限责任公司2×650MW超临界机组上连续稳定运行了2年多, 机组的再热汽温的运行品质有了大幅度的提高, 主要体现在:1) 新型再热汽温控制系统已完全避免了控制系统的反复振荡, 有效减小了再热汽温的波动范围, 完全能满足机组正常运行的需要。图3机组正常AGC调节运行中再热汽温的运行曲线, 机组运行于AGC方式 (5h运行曲线) , 负荷在470~530MW范围内来回变化, 再热汽温最大偏差仅为±5℃, 且运行非常平稳, 汽温最低值为558℃。

2) 再热汽温在大幅升降负荷等恶劣工况扰动时, 同样具有良好的控制品质。典型的运行曲线如图4所示, 机组负荷由470MW快速变化至560MW, 优化系统能迅速调节再热汽温在合理范围内, 最大动态偏差<±7℃。

4 结束语

本文提出的基于变结构预测控制技术的超临界机组新型再热汽温优化控制系统, 可以确保再热汽温烟气挡板和事故喷水控制系统长期稳定地投入运行, 能有效减小再热汽温的波动范围, 减少事故喷水量, 且能防止再热器金属壁温的超温。

摘要:本文首先提出了一种设计简单、易于实现的变结构预测控制算法, 并针对超临界机组再热汽温被控对象具有大滞后及时变性的特点, 提出了超临界机组再热汽温变结构预测控制策略, 并成功应用于江苏南热发电有限责任公司2×650MW超临界机组再热汽温控制中, 确保了再热烟气挡板的长期稳定投入, 有效减小了再热汽温的波动范围, 减少了再热事故喷水量, 确保了超临界机组的安全、稳定运行。

关键词:超临界机组,再热汽温,变结构预测控制

参考文献

[1]吕剑虹, 袁震, 杨榕, 等.基于状态变量控制器的再热汽温控制系统[J].中国电力, 2002, 35 (1) :53-56.

[2]华志刚, 吕剑虹.状态变量-预测控制技术在600MW机组再热汽温控制中的研究与应用[J].中国电机工程学报, 2005, 25 (12) :103-107.

[3]吕剑虹.预测控制在热工过程控制中的应用研究[D].南京:东南大学, 1990.

[4]高为炳.变结构控制理论基础[M].北京:中国科学技术出版社, 1990.

再热汽温 篇2

关键词:锅炉,再热汽温,改造

锅炉再热汽温偏低问题具有一定普遍性,对发电机组安全经济性有很大影响。江苏新海发电有限公司15号锅炉是WGZ1100/17.45-4型亚临界(330 MW)自然循环汽包炉,中速磨正压直吹式制粉系统,直流式百叶窗水平浓淡燃烧器,四角布置,切向燃烧方式,尾部双烟道布置,烟气挡板调节再热汽温,喷水减温控制过热汽温,容克式三分仓回转式空气预热器,固态出渣,一次再热,平衡通风,全钢构架,露天岛式布置。炉膛上方布置分隔屏过热器、后屏过热器,炉膛折焰角上方布置高温过热器,水平烟道布置高温过热器。尾部竖井烟道分隔为两个平行烟道,前烟道布置低温再热器,后烟道布置低温过热器和省煤器。平行烟道下方分别布置烟气调节挡板。2005年投运后,15号炉再热汽温度长期在525℃左右,严重影响机组经济性,并加速汽轮机末级叶片水蚀[1]。分析了15号炉再热汽温偏低的原因,并据此提出对应的解决方案,2014年方案实施后取得了良好的效果。

1 再热汽温偏低问题分析

1.1 锅炉原设计煤种和主要参数

该锅炉按贫煤设计,设计煤种和校核煤种均为山西贫煤,其煤质分析结果列于表1,这些煤种具有典型贫煤的特性。锅炉设计主要参数见表2。

1.2 锅炉再热汽温偏低的原因分析

1.2.1 锅炉设计特点的影响

15号炉设计炉膛容积为7750 m3,TMCR(汽轮机的最大出力)工况下设计炉膛出口烟气温度为1120.6℃,设计排烟温度为120.9℃(修正后)。该炉炉膛容积比一般同等级的贫煤锅炉大,水冷壁布置多,炉内吸热量多,加选用的排烟温度较低,燃煤量减少,造成炉膛出口烟温降低,辐射吸热百分比多,对流吸热百分比少,导致对流受热面包括再热器的吸热性能、调节性能、变工况特性、热力参数和受热面布置等受影响。

1.2.2 燃用煤种变化的影响

设计煤种为贫煤,干燥无灰基挥发分为15.64%,而实际使用的煤干燥无灰基挥发分在25%以上,锅炉火焰中心相对降低,对再热汽温造成负面影响。

1.2.3 中压供热低于设计值的影响

原机组设计有压力3.541 MPa、流量20 t/h的中压供热,由高压缸排汽(再热冷段)抽取。但实际运行中,中压供热负荷只有5 t/h左右,且为间断供应。因此,造成额定工况下经过再热器的蒸汽流量相对原设计工况多了约15 t/h,导致再热汽温降低了3℃左右。

2 改造前采取的提高再热汽温措施

2.1 人为增大低温再热器侧烟气份额

15号炉投运初期,为了保证再热汽温达到额定值,经常采用低温再热器侧烟气挡板门全开、低过侧烟气挡板门开度15%~20%的运行方式,结果一方面造成再热器烟道的烟速过快,磨损加快,另一方面导致低过侧和低再侧静压差过大,局部位置有烟气从过热器烟道流向再热器烟道,形成烟气射流冲刷受热面管子。因此,在机组投运的最初一年内,低再侧受热面多次出现爆管。为了解决初期锅炉爆管的问题,除采取增装阻流板、防磨护瓦等措施外,控制过热器挡板开度不低于40%。由于限制了过热器挡板开度不低于40%,通过人为增大低温再热器侧烟气份额来达到提高再热汽温无可操作性。

2.2 调整磨煤机运行方式

采用上4台磨运行方式,使炉膛火焰中心上移,对提高再热汽温有一定效果,但排烟温度也随之升高。

2.3 调整各层燃烧器倾角

燃烧器从下至上依次调整如下:A、B层燃烧器倾角调为15°,D层燃烧器倾角调为15°,E、C层燃烧器倾角调为5°,以实现炉膛火焰中心上移。

2.4 高过出口末段管束喷涂KR系列隔热涂料

2007年15号炉高过出口末段管束喷涂隔热涂料,以提升高温再热器入口烟气温度,实现再热汽温提升。涂料使用初期效果较好,但一年后逐渐失效。

采取上述措施后,再热汽温虽有一定改善,但一直在525℃左右徘徊,严重低于设计值。

3 提高再热汽温的其他可能措施

(1)在再热器入口参数一定的条件下,增加再热器的受热面,使烟气中的热量更多地传递给再热蒸汽,以提高再热蒸汽出口温度[2]。

(2)增加高温再热器入口烟气温度,增大传热温压,以提高再热器出口温度。就目前的条件,需要减少高温再热器前其他受热面(如高温过热器、后屏过热器等),但是效果不大,排烟损失也会随之增加,并且过热器受热面的余量不大。

(3)减少再热蒸汽流量,以提高再热器出口温度。经计算即使利用高压缸排汽的中压供热量达到50t/h,也只能提高再热蒸汽温度约9℃,提升幅度有限,并且电厂实际中压供热量只有5 t/h左右。

综上所述,增加再热器受热面积以提高再热汽温度是治本的方法。

4 改造方案

4.1 设计条件

(1)设计煤质。根据实际来煤情况,该改造锅炉煤种由原贫煤改为烟煤,改造设计煤种和校核煤种如表3所示。

(2)锅炉低氮改造。方案设计时,考虑同期锅炉低氮燃烧改造的影响,对锅炉进行了相应的热力计算和校核计算。该次锅炉低氮改造后,燃烧器共有18层喷口,5层一次风喷口,一次风喷口位置与改造前相同9+4(燃尽风)层二次风喷口,主燃区从上至下布置为2-2-1-2-1-2-2-1-2-2-1-2-1-2。在主风箱上部32 400 mm和35 700 mm标高布置燃尽风燃烧器(共分2组,每组2层,可上下及水平摆动),经主风箱顶部的燃尽风喷嘴送入炉膛。燃尽风喷口上下摆动±30°(电动),水平摆动±15°(手动)。一二次风喷口及燃尽风喷口上下摆动可以参与气温调节,燃尽风喷口水平摆动可以调节炉膛出口烟温偏差。

4.2 改造性能技术要求

(1)在锅炉低温再热器垂直段增加受热面积,保证在燃用设计煤种、下4层磨煤机运行方式、75%~100%BMCR工况下,主、再热汽温能达到设计值。

(2)保证新增受热面安全悬吊。

(3)受热面改造后,各段受热面的金属壁温在正常范围内。

(4)新增受热面不得造成锅炉各受热面烟气磨损。

(5)尽可能减少对机组现有系统、设施的影响。

(6)受热面改造后,在燃煤煤质变化范围内,能保证锅炉长期、安全、稳定运行。

(7)改造后,需核算选择性催化还原法脱硝(SCR)装置在50%BMCR工况入口烟温不低于310℃。

4.3 方案实施

(1)在原低再垂直段的前后增加再热器受热面积,前部为3根管绕1匝,横向间距114 mm,纵向为根管,管屏宽度为580 mm;后部为2根管绕1匝,横向间距114 mm,纵向为4根管,管屏宽度为410 mm。原低再垂直段前部增加的受热面积为1211 m2,后部增加808 m2,共增加受热面积2019 m2,增加的受热面为原垂直段的1.98倍。具体布置形式如图1所示。

(2)垂直段焊口在原焊口上150 mm(标高50 630mm),前部3根管子的水平段焊口距离后烟井前墙600 mm(中间两排)及1000 mm(其余管排),后部2根管子的水平段焊口为左侧管夹右侧500 mm处。

(3)新增加的受热面悬吊在再热器的悬吊管上。

(4)在左右包墙上增加人孔,可以满足安装和检修的需要。

(5)IK15、16吹灰器孔位置改为检修人孔门。

4.4 实际效果

2014年6月15日至7月20日完成改造工程,2014年7月27日15号机组启动并网后,锅炉再热汽温可以达到设计值。9月23日至24日,进行锅炉改造后性能试验,试验数据表明,改造后再热汽温达到了设计值,详见表4。

4.5 经济效益分析

通常情况下,300 MW机组再热蒸汽温度每降低1℃,影响机组热耗0.026 8%,影响机组煤耗约0.079g/(kW·h)[3]。改造后,再热汽温由525℃提高到设计值540℃,升高了15℃,因此对应的供电煤耗将降低1.2 g/(kW·h)。15号机组按年运行5500 h,平均负荷250 MW计,改造后每年可节约标煤1650 t;标煤按700元/t计,每年可节约发电成本115.5万元,改造回收期约3年。改造后还可降低低温再热器侧烟气份额,达到减少低再侧磨损的目的。同时,降低了汽轮机低压缸排汽的湿度,使低压缸末级叶片水蚀速度减慢,有利于机组长期安全运行。

5 结束语

15号炉低再通过在垂直段增加受热面,成功地解决了锅炉投产以来再热汽温严重偏低问题,经济效益显著,可供存在相似问题的电厂借鉴。

参考文献

[1]赵振宁,程亮,朱宪然.300 MW锅炉再热器汽温不足问题分析及对策[J].华北电力技术,2013(1):63-66.

[2]孟建国,曹建臣,严林博,等.通过受热面改造解决再热汽温低问题[J].华北电力技术,2010(4):27-31.

再热汽温 篇3

近年来,随着我国国民经济迅速发展,我国逐渐成为能源生产和消费大国。在我国能源应用领域,火力发电占主导地位,装机容量所占比重高,是产能大户,同时又是耗能大户,并且环境污染严重。在电力生产上,近10年来火电装机容量占全国总装机容量的73%以上[1,2],火力发电量(其中主要为煤电)占全国总发电量的80%以上,电煤消费占全国煤炭消费总量的47%以上,近几年火力发电装机容量平均占总装机容量的74%左右,火力发电量占总发电量的80%左右,截至2014年底,火电装机容量突破9亿k W,约占全国总装机容量70%,火力发电量将达到4.5万亿k Wh,约占总发电量的75%,并且据估计到2020年,我国火电机组装机容量将增加4亿~5亿k W[3,4,5]。

虽然随着科学技术的发展,我国火力发电设备越来越完善,技术也越来越成熟,但与发达国家相比,我国火电机组的效率依然偏低,煤耗水平仍然较高。相关统计数据显示,截至2010年,日本火电机组平均供电标准煤耗为299g/k Wh,韩国为300g/k Wh,意大利303g/k Wh,几乎比我国火电机组同年度同类型指标高出50g/k Wh[6,7]。而目前我国火电机组中容量为600MW的亚临界空冷机组仍占很大比例,通过对目前国内外火电行业能耗现状的分析可以看出,我国的亚临界空冷机组的供电煤耗比发达国家标准高40~50g/k Wh,节能潜力巨大[8,9,10]。由于现代火力发电厂的蒸汽循环以朗肯循环为基础,由理论分析可知,提高主蒸汽压力,主蒸汽流量增加,蒸汽在汽轮机内焓降增加,负荷升高,这点有利于机组的经济性,但随着主蒸汽压力的提高,末级排汽湿度增加,这不利于机组的安全运行。因此,综合考虑,同时提高主蒸汽温度和再热蒸汽温度更利于机组的安全经济运行提高蒸汽初温,平均吸热温度提高,则朗肯循环效率提高;同时减少了低压缸排汽的湿气损失,高压端的漏气损失,从而提高了汽轮机的绝对内效率,即提高主蒸汽温度,总可以提高热经济性[11,12]。

鉴于此,针对亚临界空冷机组实际运行过程中煤耗偏高的问题,提出提高主再热蒸汽温度的改造方案,并以某典型600MW亚临界空冷机组为例,详细分析了主再热汽温变化对机组运行特性的影响,从热力学角度揭示了提高蒸汽初参数的经济性;在此基础上,又对机组在不同工况下初参数变化对能耗的影响进行了计算分析,为机组的实际运行和改造提高理论基础。

1 实例机组介绍

文中选取的实例机组为某典型600MW亚临界空冷机组,其锅炉为亚临界参数、一次中间再热的Ⅱ型汽包炉,由上海锅炉厂设计和制造,型号为SG2059/17.5-M915,锅炉设计排烟温度为130℃。其汽轮机组为2×600M W国产空冷机组,安装有2台600MW单轴、三缸四排汽、空冷、中间再热、凝汽式汽轮机,主蒸汽压力为16.67MPa,温度为538℃,再热蒸汽压力为3.41MPa,温度为538℃,回热系统为“三高三低一除氧”布置。机组热力系统流程如图1所示,该机组的主要总体性能参数如表1所示。

2 热力系统建模

2.1 系统主要设备模型

机组的热力学性能可通过EBSILON软件模拟分析,EBSILON软件是专业的电站系统模拟软件,其基于基本物理学原理,主要应用于电站的设计、热力性能评价以及优化。该软件能够较为精确模拟计算电站系统的热力学参数以及系统不同工况下的热力学参数与性能[13,14]。采用该软件对机组热力系统进行建模,为保证模拟结果的准确性,选用的系统主要设备的模型如表2所示。同时,还将EBSILON模型的计算结果与经典热平衡计算结果及汽轮机说明书中数据进行对比,以验证模型的准确性。

2.2 模型准确性验证

根据表2中设备模型,并参照机组汽轮机说明书中汽水流程图,对机组在100%THA工况下的热力特性进行了模拟,由EBSILION软件搭建出的机组100%THA工况模型如图2所示。

为了验证搭建计算模型的正确性与准确性,在此选取机组的2个重要参数,即发电功率、热耗率。将计算模型得出的发电功率、热耗率同京隆电厂汽轮机说明书中两项数据做对比,对比结果如表3所示。模型计算得出发电功率为600.77MW,汽轮机说明书中设计值为600.185MW,两者之差为0.585MW,计算得出相对误差为0.0975%(相对误差<0.1%);模型计算得出热耗率为8076.04k J/k Wh,汽轮机说明书中设计值为8064k J/k Wh,两者之差为12.04k J/k Wh,计算得出相对误差为0.1493%(相对误差<0.2%);可见利用EBSILON软件搭建的模型其正确性与准确性是可以保证的,能够作为其他改造方案的原模型。

3 提高主再热汽温节能效果分析

3.1 热力学分析

根据朗肯循环定理,提高主蒸汽的初温与再热温度会提高平均吸热温度,从而提升蒸汽循环效率,降低能耗。同时,提高蒸汽初温,还可使排汽干度提高,从而减少低压缸排汽湿气损失,提高汽轮机相对内效率。通过工程简化回热算法可对提高主再热汽温的节能效果进行理论分析,其是从热力学的基本原理出发,并对系统进行简化处理,忽略各回热抽气的影响,求得主蒸汽参数偏离目标值造成经济指标的变化[15,16]。

当主、再热蒸汽温度变化时,系统循环由1-b-a-2-3-4-5-6-1变为1a-ba-aa-2a-3-4-5-6-1(见图3)。

结合机组的系统热力计算模型,通过由相关的参数状态变化而引起相关状态点焓值的变化,可求得系统循环热效率的变化率,进而得到机组煤耗率的变化。对于系统1-b-a-2-3-4-5-6-1,循环热效率ηt为:

式中:wa—该动力装置的理想比内功,k J/kg;

q—外部热源供给的热量,k J/kg;

h1、hb、ha—分别为主蒸汽、再热蒸汽冷段、再热蒸汽热段的焓值,k J/kg;

h2、h2'—分别为汽轮机排汽及给水的焓值,k J/kg。

对于系统1a-ba-aa-2a-3-4-5-6-1,循环热效率η't为:

式中:w'a—提高初温后系统的理想比内功,k J/kg;

q'—提高初温后外部热源供给的热量,k J/kg;

h1a、hba、haa—分别为提高初温后主蒸汽、再热蒸汽冷段、再热蒸汽热段的焓值,k J/kg;

h2a—为提高初温后汽轮机的排汽焓,k J/kg。因此机组的供电煤耗率变化Δbms为:

3.2 设计工况下改造方案的节能效果分析

由机组分析可知,其主再热温度仅为538℃,而目前600MW机组主汽温度多在570℃左右,故机组主汽初参数存在一定的提升空间;综合机组汽轮机金属材料强度极限和机组经济性,文中拟将其主再热蒸汽温度由538℃提高到570℃,并利用EBSILON软件对改造方案在设计工况下的节能效果进行计算分析。在模拟过程中做了如下假设:

1)提高主蒸汽温度后汽轮机高压缸进汽比体积增大,其他条件不变时汽轮机高压端漏气损失会变化,文中模拟过程中暂不考虑这种变化。

2)设定提高主再热汽温前后主汽流量不变,主再热蒸汽压力不变,回热系统各级抽汽的压力不变。

3)暂不考虑由于主再热蒸汽参数提高而引起的汽轮机各级相对内效率变化。

在上述假设条件下,改造前后机组各级蒸汽压力、温度等主要热力参数如表4所示,改造前后机组热力学计算结果的对比分析如表5所示。

注:括号内的数值表示蒸汽干度。

从表4中可以看出:

1)将主再热蒸汽温度由538℃提高到580℃后,在主汽流量不变的情况下,各级相对内效率不变,从而回热系统各级抽汽温度升高,抽汽量减少,即汽轮机各级用于做功的蒸汽流量增加。

2)提高主再热汽温后,汽轮机末级干度提高,如原机组七段抽汽干度为0.999,汽轮机排汽干度为0.931;而提高蒸汽初温后七段抽汽变为过热蒸汽,汽轮机排汽干度也提高至0.943;在降低汽轮机末级湿汽损失的同时又可保证其安全运行。

3)提高主再热汽温后,锅炉入炉煤量由原来的73.64kg/s增加至76.35kg/s,这主要是由于改造前后主汽流量不变,而主再热汽温均升高,即蒸汽需要从锅炉吸收更多的热量以达到设定的蒸汽初参数。

由表5可以看出:

1)由于改造后汽轮机主再热蒸汽温度提高,而主汽流量不变,故锅炉入炉煤总热量由1446.7MW增加至1499.9MW,增加约4.0%;

2)改造后机组出功可由600.8MW增加至632.1MW,增加约5.2%;机组净出功可由555.5MW增加至584.4MW,增加28.9MW;同时,由于主蒸汽做功能力提高,汽轮机热耗率由8076.0k J/k Wh降低至7957.9k J/k Wh;

3)改造后机组的发电效率可提高0.61%,由改造前的41.53%提高至42.14%;发电煤耗可降低4.37g/k Wh,由改造前的298.77g/k Wh降低至294.40g/k Wh;供电煤耗可降低4.73g/k Wh,由改造前的323.14g/k Wh降低至318.41g/k Wh。

3.3 变工况下改造方案的节能效果分析

参照机组汽轮机热力说明书其他工况下的汽水流程热力系统图,又分别在80%THA(定压)、75%THA(滑压)、60%THA(滑压)、50%THA(滑压)、40%THA(滑压)5种工况下,以原系统模型为基准进行了提升主蒸汽温度与再热温度的计算,变工况下提高蒸汽初、再热温度EBSILON模型的计算结果如表6所示。

由表6可知:当机组负荷在80%~40%THA工况变化时,提高蒸汽初、再热温度后机组净出功可增加24.53~10.32MW,汽轮机热耗率可降低124.93~142.21k J/k Wh,供电煤耗可降低5.00~5.70g/k Wh;且随着机组负荷的降低,提高蒸汽初、再热温度后的节能效果会逐渐提高;这主要是由于机组在低负荷下运行时,汽轮机通流部分流量减小,各项损失增大,机组运行水平更低,因此,由提高主再热汽温带来的节能效果更加显著。

4 结语

针对亚临界空冷机组实际运行过程中煤耗偏高的问题,提出提高主再热蒸汽温度的改造方案,并以某典型600MW亚临界空冷机组为例,详细分析了主再热汽温变化对机组运行特性的影响,并对机组在不同工况下的节能效果进行了计算分析。研究结果表明:

1)在100%THA工况下,当将其主再热蒸汽温度由538℃提高至580℃时,机组的发电效率可提高0.61%,供电煤耗可降低4.73g/k Wh,节能效果显著。研究结果表明:对于600MW亚临界空冷机组,提高主再热蒸汽温度可带来可观的节能效果。

2)提高主再热汽温后,汽轮机主再热蒸汽做功能力提高,机组平均吸热温度提高,而平均放热温度基本不变,故机组循环热效率提高;同时,回热系统各级抽汽量减少,即汽轮机中用于做功的蒸汽流量增大;此外,由于主再热蒸汽初温提高,汽轮机末级排汽干度增大,使得其末级湿汽损失有所降低。机组在提高主再热汽温后汽轮机组热效率的提高是机组供电煤耗降低的主要原因。

再热汽温 篇4

火电厂锅炉的过热器一般采用耐高温的合金钢制造的,在正常运行时,温度一般接近于材料所允许的最高温度。若过热汽温过高,将导致金属材料热应力过大,对器械造成损坏。若温度过低,则会降低全厂的热效率和影响汽轮机的安全运行[1]。因此,一般要求控制过热汽温在±5℃的范围内变化,过热汽温和再热汽温控制品质的优劣直接影响到电厂机组的安全性和经济性。由于过热汽温的控制对象具有大迟延性、惯性、非线性等特性,很难建立精确的数学模型,同时在实际的生产过程中,考虑到主蒸汽流量和压力,烟气温度和流速的影响,致使被控对象模型参数随着工况参数的变化而变化,这样使得常规PID控制算法控制效果较差,有时甚至无法到达电厂的最低要求指标。

2 存在的问题

目前,国内火电机组的过热和再热汽温控制策略主要采用国外各大DCS厂商提供的组态逻辑,采用了负荷指令前馈+PID反馈的调节方案,其核心思路在于:尽可能的将整个控制系统整定成开环调节的方式,反馈调节仅起小幅度的调节作用[2]。这种方案要求前馈控制回路的参数必须整定得非常精确,对于煤种稳定、机组设备稳定、机组运行方式成熟的国外机组,这种方案是比较有效的,因此一直以来都是国外DCS厂商的推荐方案;但是对于煤种多变、机组控制及测量设备不精确、运行参数经常与设计参数存在较大偏差的国内机组,则控制效果会明显变差。通过对现场运行情况的调研和归纳,在运机组的AGC控制问题主要体现在如下几个方面:

(1)消除扰动能力差,易出现参数大幅波动及调节振荡情况

这是目前机组运行中最普遍出现的情况,机组在大幅度变负荷、启停制粉系统、吹灰等扰动工况下,控制系统常会出现控制不稳定或温度、压力大幅偏离设定值的情况,严重影响运行安全性。

(2)正常AGC调节中,燃料、给水等控制量波动大机组正常AGC运行中,由于AGC指令的频繁反复变化(平均1~2分钟变化一次),使得机组的燃料、给水、送风等各控制量也大幅来回波动,此时虽然主汽压力、温度等被控参数较为稳定,但会造成锅炉水冷壁和过热器管材热应力的反复变化,容易导致氧化皮脱落,大大增加了锅炉爆管的可能性。

(3)再热烟气挡板难以投入自动,机组运行经济性差超(超)临界机组的再热汽温通常采用喷水减温+烟气挡板的调节手段,但由于烟气挡板对再热汽温的滞后很大(控制对象时间常数达十几分钟),采用DCS常规控制方案基本无法投入烟气挡板的自动控制。运行人员只能以再热喷水减温为控制手段来调节,机组运行经济性明显受到影响。

出现上述问题的主要原因是,随着机组工况和煤种的变化,机组被控对象的动态特性已变得越来越差,过程的滞后和惯性已变得越来越大,对象非线性和时变性的特征也越来越明显。由于经典PID控制系统是一个线性控制系统,而实际的机、炉被控对象是一个多变量、强耦合及存在大滞后的高度非线性系统[3],因此,不管对PID控制系统进行如何调整,总是突破不了用线性的控制器来处理非线性对象的这个局限,使得控制品质的改善总是有限的。

因此,要从根本上解决上述问题,应将先进的控制技术如:预测控制、神经网络控制、自适应控制、模糊控制等技术应用到火电机组的优化控制中来。

3 基于大滞后控制技术的过热及再热汽温优化控制策略设计

西门子公司推出的新协调控制系统PROFI,可根据锅炉的非线性模型(神经网络模型)及预测控制技术,对锅炉的“热能”进行预测,从而提前动作给煤量,有效补偿锅炉的惯性,确保机组具有快速的负荷响应速度和平稳的压力变化,这是一种很好的解决问题的思路,但PROFI的价格十分昂贵且核心技术对国内完全保密。

过热汽温和再热汽温控制的最大难点在于其被控过程具有大的纯滞后和惯性时间,且在不同的机组负荷下,汽温被控对象的动态特性会发生较大的变化,而各种扰动(如变负荷、启停磨及吹灰等)对汽温的影响又较快,从而导致较大的汽温偏差。

本项目在借鉴PROFI的控制思想及实现方式的基础上,通过有机融合自适应Smith特性补偿、相位补偿控制、状态变量技术广义预测控制、基于模糊控制理论的智能前馈技术,提出了现代火电机组AGC控制的先进解决方案,成功地应用于平顶山发电分公司两台1000MW超超临界机组过热及再热汽温控制中,有效改善大型火电机组的控制品质,确保了大型火电机组的安全、稳定及高效运行。

3.1 过热及再热汽温优化控制系统的技术方案

传统的过热汽温和再热汽温控制方案均采用了基于PID控制策略的串级控制方案,但对于大滞后的被控对象,PID控制策略很难协调好控制系统快速性和稳定性之间的矛盾,即,为了要抑制汽温偏差,控制系统必须要快速动作,但动作一快,PID控制系统就会振荡,这是由PID的本质特点所决定的[4]。因此,只有采用先进的基于大滞后控制理论的汽温控制策略,才能对过热汽温和再热汽温进行有效控制[5]。

基于先进大滞后控制理论的过热汽温及再热汽温控制方案分别如图1和图2所示。

在上述汽温控制方案中,应用了国际上最先进的大滞后控制理论,具体为:在控制系统的反馈回路中,将多种大滞后控制技术如广义预测控制技术、相位补偿技术及状态变量控制技术有机地融合起来,在确保控制系统稳定性的前提条件下,加快喷水或烟气挡板的调节速度[6]。而在控制系统的前馈通道中,采用了基于操作经验的模糊智能前馈技术,更一步加快喷水或烟气挡板的调节速度,有效地抑制过热和再热汽温的动态偏差。

与过热汽温的喷水被控过程相比,再热汽温的烟气挡板被控过程具有更长的纯滞后时间,且纯滞后会随着机组负荷的变化而变化。因此,在烟气挡板的再热汽温控制回路中,增加了自适应SMITH特性补偿回路,以补偿再热汽温被控对象中可变的纯滞后时间,改善烟气挡板调节再热汽温的特性。

再热汽温事故喷水的控制方案如图2(b)所示。与烟气挡板控制相同,采用广义预测控制器GPC实现反馈控制,前馈采用了模糊智能前馈,并融入了如下控制思想:

(1)当烟气挡板关到某一位置时,烟气挡板的调节余量已较小,可切换到喷水调节再热汽温,以不致使再热汽温过高;

(2)当再热汽温已回调时,应及时关小喷水门,并根据回调情况及时关闭喷水门,尽可能减少喷水流量。

3.2 所采用的基于大滞后控制理论的控制技术

3.2.1 自适应Smith特性补偿策略

自适应Smith特性补偿的控制方案如图3中所示。

LAG-惯性环节;F(x)-十点函数;SUB-减法模块;e-Ts-纯滞后模块

采用该特性补偿方案具有如下二方面的优点:

(1)特性补偿后,使再热汽温的等效被控对象为所选定的数学模型,从而使等效对象的动态特性与机组的负荷无关,有利于对广义预测控制等其它先进控制器的设计和整定;

(2)由于再热汽温的等效对象是人为选定的,与实际再热汽温被控对象的动态特性相比,等效对象具有较小的滞后和惯性,从而使整个再热汽温控制系统具有较强的稳定性和较快的动态响应,这对大滞后对象的控制是十分有利的。

3.2.2 相位补偿控制策略

由于被控对象具有大的惯性和滞后,为了保证控制系统有足够的稳定性裕量,调节器只能整定得很慢,而对大滞后对象,慢的调节作用不可能有好的控制效果[7]。合理的想法是用一个超前动态补偿网络,用它的超前性能来补偿被控对象的惯性和滞后,从而使补偿后的等效对象具有滞后较小的特性,这样可在保证控制系统稳定性不变的前提下,加快调节器的动作速度,从而有效抑制汽温的变化,相位补偿技术的控制思想如图4所示。一般而言,相位补偿网络可使补偿后的等效对象的模型阶次比原对象的模型阶次降低二阶。

相位补偿环节一般采用:

参数选择原则为:a=3~5;ζ=0.7~1;τ=(0.3~0.5)T(假定被控对象是一个高阶的多容惯性环节,T为惯性时间)。

3.2.3 基于状态变量技术的控制策略

以再热汽温控制为例说明状态变量控制技术,当锅炉负荷发生变化时,在再热器中蒸汽流程上的各点温度总是先于再热汽温的变化,如果控制系统根据这些流程上的各点温度进行调节,一旦这些温度发生变化,控制系统马上动作、及时调节,就能取得好的控制效果。但是,在高温再热器上加装温度测点是不现实的,这就自然想到了用再热器的动态数学模型来估计这些温度值(即称状态变量),然后,根据这些估计出来的温度值来进行调节。这就构成了状态变量控制系统,其控制思想参见图5所示。由此可见,由于采用了状态变量控制技术,可以加快及提前烟气挡板的动作,从而有效抑制再热汽温的最大动态偏差。

若采用再热器流程上的各点汽温参与再热汽温的控制,则可以在再热汽温改变之前就能提前改变烟气挡板的开度,从而有效抑制再热汽温的动态偏差。

3.2.4 基于模糊控制理论的智能前馈技术

以再热汽温控制为例说明智能前馈技术:

对于象再热汽温这样的大滞后和大惯性过程,设计合理的前馈控制是十分必要的。在新型的再热汽温控制系统中,采用了基于机组负荷指令的前馈及基于再热汽温偏差及偏差变化率的智能前馈。其中,基于机组负荷指令的前馈又分为负荷小范围内变化及大幅变化时的二种前馈信号,该类前馈量与变负荷速率、负荷指令大小以及再热汽温的实际运行情况有关。

在实际运行过程中,运行人员往往可以根据再热汽温的偏差及偏差变化率来快速调整烟气挡板的开度,而这种快速的操作思想完全可以通过智能前馈控制器来实现,主要的设计过程如下:

采用模糊集合理论,将再热汽温偏差△et在[-20℃,20℃]内分为七个模糊子集{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB},代表{负大,负中,负小,零,正小,正中,正大};偏差变化率d△et/dτ在[-3℃/min,+3℃/min]内也分为七个模糊子集{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB};智能前馈量的调整范围为[-15%,+15%],也分为七个模糊子集[8]。模糊子集的划分应根据现场的运行情况及相关的操作经验,不是等间隔的划分。模糊子集划分后,可采用如下模糊前馈控制规则表:

4 成果应用分析

过热及再热汽温优化控制策略是针对现代火电机组大滞后汽温控制对象存在参数波动大及不能很好适应煤种变化等实际问题,通过有机融合自适应Smith特性补偿、相位补偿控制、状态变量技术广义预测控制、基于模糊控制理论的智能前馈技术。经过控制策略调试,发现投入新的控制策略后,#2机组的AGC稳态和动态性能均有了明显的提高,现通过平顶山发电分公司相似扰动工况下的各种运行参数的对比,说明大滞后控制技术的优越性。

图5~8列出了#1、#2机组的负荷、主汽压力、主汽温度、再热汽温的运行曲线,可以看出,投入新的控制策略后机组在各个方面均远远优于原有系统,特别是主汽温控制非常优秀,在各种变负荷、启停制粉系统的扰动下最大温度控制偏差<±5.0℃,且95%以上的时间内温度控制偏差均<±3.0℃。而原有的控制策略的主汽温度控制则动辄出现15~20℃幅度的偏差。

5 结束语

通过有机融合自适应Smith特性补偿、相位补偿控制、状态变量技术广义预测控制、基于模糊控制理论的智能前馈技术,提出了现代火电机组大滞后控制对象的先进解决方案,成功地应用于平顶山发电分公司两台1000MW超超临界机组过热及再热汽温控制中,有效改善大型火电机组的控制品质,确保了大型火电机组的安全、稳定及高效运行。

摘要:国产1000MW超超临界机组过热及再热汽温控制大部分采用负荷前馈+PID的传统控制策略,对于大滞后大惯性的控制对象,调节品质不佳,加上大部分电厂煤质变化快和经常断煤的情况时有发生,造成主蒸汽温度、主蒸汽压力、燃料量、给水量等主要参数频繁波动,时常出现锅炉超温现象。平顶山发电分公司在原有控制系统基础上引进大滞后控制技术,采用自适应Smith特性补偿、相位补偿控制、状态变量技术广义预测控制、基于模糊控制理论的智能前馈技术等先进的控制策略,使调节品质大幅度提高,将困扰运行人员的再热烟气挡板自动成功投入,减少了再热器减温水量,一定程度上提高机组安全性和经济性。

关键词:超超临界,智能前馈,相位补偿,预测控制

参考文献

[1]常太华,江清潘,朱红路.火电厂过热汽温系统内模控制研究[J].华东电力,2009,37(12):2077-2080.

[2]李建强,杨铎.基于灰色预估PID控制的过热汽温控制[J].华北电力大学学报,2011,38(1):71-74.

[3]张洁琦,刘弘.神经PID控制在电厂主汽温控制中的应用[J].计算机工程与应用,2006,(30):202-204.

[4]刘志远,吕剑虹,陈来九.智能PID控制器在电厂热工过程控制中的应用前景[J].中国电机工程学报,2002,22(8):128-133.

[5]刘春艳,曲尔光.基于神经网络的PID控制器在电厂热工过程中的应用研究[J].电力学报,2007,22(3):305-308.

[6]CHO G.B,KIM P.H.A precise control of AC servo motor using neural network PID controller[J].Curr ent Science,2005,89(1):23-29.

[7]MARABA V.A,KUZUCUOGLU A.E.Speed control of an asynchronous motor using PID neural network[J].Studies in Informatics and Control,2011,20(3):199-208.

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