火力发电厂在线水平衡监测系统研发

0引言

火力发电厂是用水大户,电厂水务管理的规划设计要求就是要合理解决水资源利用和环境保护两方面的问题。如何节约用水,减少外排废水量或实现零排放,已成为电厂水务管理工作的主要目标和任务。

目前,多数火力发电厂水务管理模式中存在各种问题。火电厂节约用水改造及管理通常通过导则引导、电厂之间互相借鉴、厂商介绍等方式进行,由于缺少对全厂水资源使用的实时科学分析,用水端比较分散,缺少实时监测智能系统,全厂水量的产生及消耗分布情况无法准确掌握及追踪,对于用水状态不能实时科学反馈,容易出现不明泄漏量过大造成损失或水量过剩而产生溢流浪费等现象。电厂为此也依据DL/T 606.5—2009《火力发电厂能量平衡导则 第5部分:水平衡试验》不定期开展水平衡试验^[1],但受制于机组负荷的不确定性及试验工作的时限性,无法完全准确并实时反映全厂用水情况。针对以上各种不利因素,本文展开了相关研究,以期在现有技术条件下,研究一套火力发电厂在线水平衡监测系统,可实时动态监测全厂用水情况,及时发现水系统异常,达到安全用水目标,同时也能为优化用水节能改造方向提供大量科学数据。

1系统构架

1.1 总体设计

目前,国内火力发电厂基本配备了全厂DCS及SIS 系统^[2],SIS系统从DCS实时采集机组运行参数,新增智能系统通过通信单元从SIS系统获取所需监测数据(如机组负荷、各在线流量测点、容器水位测点等),将需要的参数传送至服务器储存并进行处理。服务器对通信单元传送过来的数据进行初步处理,并将处理好的数据传送至智能数据平台,智能数据平台对数据进行整体分析、性能计算和数据可视化展示等^[3]。

1.2 全厂各类水系统智能控制结构

全厂水平衡系统分原水供水端、产水端处理系统、调蓄端系统、用水端等四大类功能系统,智能监测策略架构图如图1所示。

在线水平衡监测系统主要工作任务是根据用水需求的变化,按照各系统用水工艺逻辑,通过建成的算法模型,实时计算供水端、产水端、调蓄端的主要参数调节数值,并将这些数值反馈给运行人员,运行人员依据提示进行调整操作,同时建立全厂水平衡评价体系,针对各子系统及全系统进行性能计算,动态监测各性能值,利用工艺态势感知进行预测分析。

1.3各类水务系统概述和控制策略

1.3.1用水端系统

1)生产用水:主要目的是根据控制目标,调节生产用水系统的用水方式,主要包括化学制水系统用水、冷却水系统用水、除盐水系统用水、工业水系统用水、循环水系统用水、脱硫系统用水。用水方式的调节包括用水频次、用水持续时间及用水流量等方面。

2)生活用水:主要目的是根据控制目标,调节生活用水系统的用水方式,主要包括用水频次、用水持续时间及用水流量。

3)将用水系统用水方式汇总后,确定用水系统总需求,将上述数据反馈给各工艺系统用水端执行。

1.3.2调蓄端系统

1)根据调蓄系统控制目标,设定水池、水箱进出口阀门开度。2)根据调蓄系统控制目标,设定水池出口水泵的转速变化值。

1.3.3产水端系统

根据控制目标及水量数据反馈值,确定产水系统水处理设备运行台数、运行负荷及运行时间。

1.3.4原水供水端系统

根据控制目标及产水系统反馈的汇总产水量数 据值,确定补给水泵运行台数及转速。

2模块设计

2.1 工艺态势感知

本系统使用基于模型的预测控制理论(MPC),又叫模型预测控制,是目前应用较广泛的先进控制策略。该模型的特点是控制策略不是一次离线进行,而是反复在线进行的,即所谓“滚动优化模型预测”。本研究采用多步预测控制律,选用含有对控制量加权的二次型性能指标,控制的优化是基于每一时段的反馈信息。所以,模型预测控制是一种建立在反馈信息基础上的反复决策过程。

通过“工艺分析模型—大数据预测模型—现场诊断分析模型”的三维驱动,将水系统运行基于机组负荷、季节变化、漏失补偿运行、设备轮换等统筹考虑,指引运行人员进行更加安全经济的设备运行操作。

2.2综合智能报警与故障诊断

1)滋扰报警抑制:大幅降低滋扰报警数量,帮助运行人员聚焦重要报警信息。

2)报警溯源分析:将专业知识和丰富经验等表达、固化为代码形式的逻辑故障知识库。当推理机启动,依靠知识库、历史数据记录进行故障树专家推理分析,为后续自动识别故障类型,快速定位初始原因及演变过程等功能搭建提供依据,利用工艺系统专业知识形成故障模型,并组织成逻辑故障知识库。对非偶发性故障, 自动推理出报警根源。

3)智能预警:通过机器学习方法确定实际参数的控制限,形成范围警戒线,对测点进行动态预警。目前火电厂DCS及SIS系统普遍使用高低限值进行预警,而现实情况是随着工况的改变,每个运行参数都会变化,而变化的范围需要通过长期的数据累计或运行人员经验进行判断,所以简单地通过高低限值判断参数是否正常的方式存在一定的不合理及不科学之处。现阶段,火电机组智能预警普遍采用基于人工智能的大数据分析技术,如分类、聚类、回归分析等。MSET(多元状态估计技术)是智能算法中颇具代表性的先进模式识别技术,主要对设备的正常状态进行学习,分析当前状态与历史正常状态的相似程度,并对当前状态进行估计,而当前实际状态与估计状态之间的差异隐含着设备的异常信息。机组正常运行时,实时观测向量与历史记忆矩阵中的某些向量相似度较高,即估计向量与实时观测向量之间的欧氏距离较小;出现异常时,实时观测向量与历史记忆矩阵中的所有向量相似度均很低,即估计向量与实时观测向量之间的欧氏距离相对较大。

2.3 性能计算

2.3.1各子系统性能参数

通过预设公式选择时间段自动生成各子系统以下参数统计表格:1)输入水量:包括新水量、回用水量、循环水量、串联水量。2)输出水量:包括回用水量、循环水量、串联水量、消耗水量、排水量、漏失水量。

2.3.2全厂性能参数

根据各子系统性能参数, 自动生成如表1所示表格,并自动根据设定公式计算平衡差水量。

2.3.3全厂用水评价及分析

自动生成选择时间段内以下内容:1)全厂取水情况、排水情况;2)耗水情况及饼图;3)主要用水评价指标:包括水量不平衡率、单位发电量、取水量、锅炉补水率、冷却水循环率、全厂用水重复利用率^[4]。

2.4组态化展示

组态化展示包含全厂动态水平衡图(图2)及各子系统动态水平衡图,通过设定时长定期进行统计。公用系统部分水量统计采用大数据统计均分,即公用系统的瞬时使用水量不直接计算成结果,而是通过累计大量运行数据,借鉴历史数据及当前负荷、统计时长进行统筹计算。

3水量平衡测试方法

3.1 火电厂水量通用测试方法

水量的计算主要采用在线流量计进行,不具备在线流量仪表的水量计算采用容积法;既没有在线流量计,也不适用容积法的水量统计采用估算法,比如取样系统水量损失、蒸发损失、石膏带出液、各种冲洗水等。当然,通过定期分析渣含水率、石膏含水率等可使估算方法更接近真实值^[5]。

3.2基于大数据分析的水量计算方法

火电厂是一个复杂的系统,通用的水量计算方法往往无法准确反映真实的情况,典型的如公用系统的用水情况,电厂公用系统的间断性运行及异常情况造成水平衡试验及在线水平衡监测统计困难。而在线水平衡监测系统内置了一个基于大数据分析的水量计算方法,通过累计大量的运行数据,采取线性回归算法、残差平方和评估算法,可建立水量的线性方程,计算出符合当前机组负荷的水量。该计算方法也可应用于冷却塔循环水系统蒸发量统计,减少人为估算环节。

4总结及展望

4.1 系统实例应用效果

本课题以发电厂水量平衡在线监测技术为研发对象,建立了全厂水量平衡监测与全厂水系统的动态联系,满足了用水安全及节能数据需求,实现了火力发电厂的智能运行,减轻了运行人员的劳动强度;同时,终结了电厂水系统管理的分散、无序状态,提升了全厂水系统的智能化管理水平,也为更科学地完成废水零排放的终极目标提供了数据及技术支撑。

4.2在线水平衡监测系统进一步的开发方向

在线水平衡监测系统目前无法完成与电厂水系统的闭环控制,主要受限于数据安全及水系统本身的智能化程度。随着国内工业智能化水平的提高,电

厂水系统可逐步实现智能化运行,同时解决智能化平台数据与DCS系统融合问题,最大化发挥智能平台的作用,真正完成智能化闭环控制。

[参考文献]

[1]刘太阳,吴章清.燃煤火电厂水平衡测试与节水评价研究[J].能源与节能,2023(2):86-89.

[2] 田营.电厂水平衡监视指导系统的开发与应用[J].电力设备管理,2020(12):85-86.

[3]华伟.基于传统火电厂构建智慧电厂的架构体系研究[J].电气开关,2022,60(1):60-62.

[4]曹荣,王仁雷,衡世权,等.大型火电厂全厂水平衡试验与深度优化用水分析[J].能源与节能,2022(12):43-45.

[5]刘广建,岳凤站,周硕,等.燃煤电厂水平衡模型与节水分析[J].中国电力,2022,55(4):221-228.

2025年第3期第4篇